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TeX
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\chapter{Agentenprogramme}
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\label{agentenprogramme}
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\section{Reflex-Agent}
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\label{reflex-agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{reflex-agent.png}
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\section{Modellbasierter Reflex-Agent}
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\label{model-based reflex-agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{model-based_reflex-agent.png}
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\section{Zielbasierter Agent}
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\label{goal-based agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{goal-based_agent.png}
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\section{Nutzenorientierter Agent}
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\label{utility-oriented agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{utility-oriented_agent.png}
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\section{Lernender Agent}
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\label{learning agent}
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\includegraphics[width=\textwidth]{learning_agent.png}
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\section{Softwarearchitekturen für Agentenprogramme}
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\label{software architecture for agent programs}
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{\large\color{red}Nur Subsumption Architecture gezeigt. Weitere Architekturen in Vorlesung 02!}
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\subsection{Subsumption Architecture}
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\label{subsumption architecture}
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Rodney Brooks' \say{subsumption architecture} ist besonders gut für den Aufbau von Reflex-Agenten (\ref{reflex-agent}) geeignet,
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da die Architektur direkt aus der Wahrnehmung eine Aktion erzeugt.
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Bei dieser Architektur sind die einzelnen Verhaltensziele als priorisierte Schichten aufgebaut.
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\begin{tabular}{|p{.475\textwidth}|p{.475\textwidth}|}
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\hline
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\textbf{Vorteile} & \textbf{Nachteile}\\
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\hline
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\begin{itemize}
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\item Einfach (Schichten sind abgeschlossene Verhalten)
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\item deterministisch (daher echtzeitfähig)
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\item Parallelität in der Ausführung
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\end{itemize} &
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\begin{itemize}
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\item Verhalten fest implementiert und von Umgebung abhängig
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\item Gesamtverhalten aufgrund von der dynamischen Aktionsauswahl schwer abschätzbar
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\item keine Langzeitentscheidungen
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\end{itemize}\\
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\hline
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\end{tabular}
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\subsubsection{Beispiel: Karte erkunden}
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\label{beispiel: karte erkunden}
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\includegraphics[width = \textwidth]{beispiel_subsumption_architecture.png} |