Please use this identifier to cite or link to this item: doi:10.22028/D291-25868
Title: Ressourcenadaptierende Raumbeschreibung : ein beschränkt-optimaler Lokalisationsagent
Author(s): Blocher, Anselm
Language: German
Year of Publication: 1999
SWD key words: Mensch-Maschine-Kommunikation ; Agent <Künstliche Intelligenz>
Räumliche Anordnung
Referenz <Linguistik>
Lokalisation
Linguistik
Free key words: human-computer-interaction
artificial agent
artificial intelligence
DDC notations: 004 Computer science, internet
Publikation type: Dissertation
Abstract: Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines künstlichen Agenten zur ressourcenadaptierenden, situationsangepaßten Raum- und Wegbeschreibung im Rahmen einer kognitiv adäquaten Mensch-Maschine-Interaktion. Dazu wurden bereits bestehende Verfahren wesentlich erweitert und neue entwickelt. Insbesonders wurden erstmals auf dem Gebiet der räumlichen Lokationsbeschreibungen wegbezogene Relationen und linguistische Heckenausdrücke formalisiert und in ein KI-System integriert. Der ressourcenadaptierende Charakter des Gesamtsystems, das innerhalb dieser Arbeit realisiert wurde, basiert auf der Verwendung unterbrechbarer Berechnungsverfahren, die in eine Management-Shell zur dynamischen Optimierung der Verteilung beschränkter Ressourcen eingebettet sind. Somit kann jederzeit ein mit wachsendem Ressourceneinsatz sich verbesserndes Resultat geliefert werden.
In the framework of cognitive adequate human-computer-interaction, this work aims at developing an artificial agent for resource-adaptively describing space and path-like constellations. Therefore, computational methods that already existed had to be extended while others had to be developed entirely. In particular, path-like relations as well as linguistic hedges became for the first time formalized and integrated in an AI-system within the field of spatial descriptions. The resource-adapting character of this works' system is based on interruptable computational methods embedded in a management shell to optimize the distribution of bounded resources. So, at any time a result can be provided that improves with increasing resources available.
Link to this record: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-11925
hdl:20.500.11880/25924
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25868
Advisor: Wahlster, Wolfgang
Date of oral examination: 30-Dec-1999
Date of registration: 24-Jul-2007
Faculty: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Department: MI - Informatik
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