%%%%%%%%%%%%%% Presentation Template %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\documentclass[a4,12pt]{article}
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\thispagestyle{empty}

\begin{document}

%\input{helge_header}
\input{presentation_header}
{\scriptsize \bf 01/06}
\vspace{4ex}

\centerline{\Huge\bf Reactive agents, hybrid methods}
\vspace{0.5cm} \centerline{\Huge\bf (ANN, GA, ...) in MAS}
\vspace{1cm}

\Large \centerline{Johannes Pletzer} \vspace{0.5cm} \Large
\centerline{Thomas Fuhrmann} \vspace{0.5cm}

 \centerline{Gruppe 3} \vspace{0.5cm}

\newpage %------------------------------------------------------

\input{presentation_header}
{\scriptsize \bf 02/06}
\vspace{4ex}

\centerline{\Huge\bf Beschreibung der Projektaufgabe I}
\vspace{1cm}

\Large
\begin{itemize}

\item \textbf{Reactive Agents} = Agenten die auf \"aussere Reize eine
bestimmte Reaktion zeigen \vspace{0.5cm}

\item \textbf{Hybrid Methods} = Verschiedene Methoden kombinieren um damit Probleme zu l\"osen \vspace{0.5cm}

\item \textbf{MAS} = Multi Agent System; Es werden mehrere Agenten, die entweder homo- oder heterogen sein k\"onnen, gemeinsam verwendet.
biologisches Beispiel: Ameisen (einzelne ist ``dumm", gemeinsam
zeigen sie komplexes Verhalten) \vspace{0.5cm}


\end{itemize}

\newpage %--------------------------------------------------------
\input{presentation_header}
{\scriptsize \bf 03/06}
\vspace{4ex}

\centerline{\Huge\bf Beschreibung der Projektaufgabe II}
\vspace{1cm}

\Large
\begin{itemize}

\item Aufgabe: Agenten entwerfen,
 die f\"ur \textbf{Klassifizierungsaufgaben} eingesetzt werden k\"onnen. \vspace{0.5cm}

\item Erzeugung von Agenten, die sowohl \textbf{exploratives} (m\"oglichst viel erkunden)
wie auch \textbf{konservatives} (nicht zu grosse Region erkunden) Verhalten
zeigen \vspace{0.5cm}

\item Solche Agenten kann man als \textbf{lokale Experten} bezeichnen \vspace{0.5cm}


\vspace{0.5cm}

\end{itemize}

\newpage %---------------------------------------------------------------
\input{presentation_header}
{\scriptsize \bf 04/06}
\vspace{4ex}

\centerline{\Huge\bf Beschreibung des eigenen L\"osungsansatzes I}
\vspace{1cm}

\Large
\begin{itemize}

\item Agent hat einen \textbf{Sensor}, mit dem der Abstand und der Winkel
des Startpunktes gemessen werden kann. \vspace{0.5cm}

\item Agent wird durch ein \textbf{ANN} gesteuert welches die Sensor-Werte als
Input und die Bewegungsrichtung als Output hat. \vspace{0.5cm}

\begin{figure}[h]
\centerline{\includegraphics[height=12cm]{Net.eps}}
\end{figure}

\end{itemize}

\newpage %----------------------------------------------------------------

\input{presentation_header}
{\scriptsize \bf 05/06}
\vspace{4ex}

\centerline{\Huge\bf Beschreibung des eigenen L\"osungsansatzes II}
\vspace{1cm}

\Large
\begin{itemize}

\item ANN-Parameter(Gewichte und Schwellwerte) werden in Gen kodiert und mit einem Genetic Algorithm evolviert.
\vspace{0.5cm}

\item \textbf{Fitness-Berechnung}: Agent bestimmte Anzahl von Schritten
gehen lassen und dann folgendes berechnen: \begin{itemize}
\item Anzahl der verschiedenen besuchten Pl\"atze $C_{p}$
\item Maximale Entfernung vom Startpunkt $C_{d}$
\end{itemize}
\vspace{0.5cm}

\item $C_{p}$ und $C_{d}$ normieren zu Wert zwischen 0 und 1

\item Fitness-Funktion: \textbf{$f = w_{d} \cdot C_{d} + w_{p} \cdot C_{p}$}

\end{itemize}

\newpage %---------------------------------------------------------------

\input{presentation_header}
{\scriptsize \bf 06/06}
\vspace{4ex}

\centerline{\Huge\bf Ergebnisse}


\begin{figure}[h]
\centerline{\includegraphics[height=12cm]{experiment.eps}}
\end{figure}



Parameter:
\begin{itemize}
\item 200 generationen
\item 3000 agenten
\item 200 schritte zur Fitnessberechnung
\item $w_{d} = w_{p} = 0.5$
\item 0.05 mutationsrate (2 mutationen pro agent, aber nur bei
crossover)
\end{itemize}



\end{document}
