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Ein selbstlernender Optimierungsalgorithmus zur virtuellen Steuergeräteapplikation

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Paru le : 2023-05-31

Marco Scheffmann stellt einen neuartigen multikriteriellen Lösungsalgorithmus für die Erzeugung optimaler Datensätze von Fahrzeugsteuergeräten vor. Im Gegensatz zu verbreiteten, zumeist evolutionären Ansätzen wendet der Autor hier einen Ansatz des bestärkenden Lernens an. Infolge der eigenständigen ...
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Description du livre


Marco Scheffmann stellt einen neuartigen multikriteriellen Lösungsalgorithmus für die Erzeugung optimaler Datensätze von Fahrzeugsteuergeräten vor. Im Gegensatz zu verbreiteten, zumeist evolutionären Ansätzen wendet der Autor hier einen Ansatz des bestärkenden Lernens an. Infolge der eigenständigen Entwicklung zielgerichteter Handlungsstrategien kann damit auf sonst häufig eingesetzte vorangestellte Methoden der statistischen Versuchsplanung und der Metamodellbildung verzichtet werden. Zur subjektiven Betrachtung von optimierten Datensätzen dient ihm die echtzeitfähige Verkopplung der vollbeweglichen Fahrsimulation mit virtualisierten Steuergeräten. Seine abschließende Probandenstudie bestätigt die Ergebnisse des vorgestellten methodischen Ansatzes.

À propos

Auteur
Marco Scheffmann
Éditeur
Springer Vieweg
Collection
Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
Parution
2023-05-31
Pages
179 pages
EAN papier
9783658419714

Auteur(s) du livre


Defaut-Illustration Marco Scheffmann

Caractéristiques détaillées - droits

EAN PDF
9783658419721
Prix
66,05 €
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
17
Taille du fichier
7741 Ko
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