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Design und Optimierung optischer Systeme durch Neuronale Netze und Genetische Algorithmen. FH Schmalkalden, FB Informatik Martin Golz Björn Klipp Thomas Scnupp DOOS, Tabarz Udo Trutschel.
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Design und Optimierung optischer Systeme durch Neuronale Netze und Genetische Algorithmen
FH Schmalkalden, FB Informatik • Martin Golz • Björn Klipp • Thomas Scnupp • DOOS, Tabarz • Udo Trutschel
Vorbereitende Maßnahmen zur stärkeren Beteiligung der FH Schmalkalden an den themenorientierten Fachprogrammen des BMBF
Fachprogramm: Optische Technologien Projekt: Methoden des Soft-Computing (Neuronale Netze, Genetische Algorithmen) zum Design und zur Optimierung optischer Systeme
Neuronale Netze - modellfreie, adaptive Methoden zur Optimierung - kein explizites Wissen über das Problem - Eingabe und Ausgabe sind bekannt - Netz wird trainiert
Neuronale Netze Ein Neuronales Netze „lernt“ durch: - Anpassen der Gewichte - Anpassen der Schwellwerte - Hinzufügen oder Löschen von Verbindungen
Neuronale Netze - Ungewöhnliche Lösungen - Abspeichern von Erfahrungen
Natürliches Neuronales Netz Künstliches Neuronales Netz
Einsatz von Neuronalen Netzen im Bereich: Dünne Filme / Ellipsometrie Zwei Beispiele aus der Literatur
Was sind Genetische / Evolutionäre Algorithmen?
Genetische Algorithmen - heuristisches Optimierungsverfahren
Genetische Algorithmen - zufällig erzeugte Lösungskandidaten (Initialisierung) - auswählen nach Gütekriterium (Evaluation, Selektion) - leichte Veränderung der Parameter (Mutation) - kombinieren zu neuen Lösungskandidaten (Rekombination)
Einsatz von Genetischen / Evolutionären Algorithmen zum Design optischer dünner Filme Ein Beispiel aus der Literatur