Lukas Konig – författare

Today, autonomous robots are used in a rather limited range of applications such as exploration of inaccessible locations, cleaning floors, mowing lawns etc. However, ongoing hardware improvements (and human fantasy) steadily reveal new robotic applications of significantly higher sophistication. For such applications, the crucial bottleneck in the engineering process tends to shift from physical boundaries to controller generation. As an attempt to automatize this process, Evolutionary Robotics has successfully been used to generate robotic controllers of various types. However, a major challenge of the field remains the evolution of truly complex behavior. Furthermore, automatically created controllers often lack analyzability which makes them useless for safety-critical applications. In this book, a simple controller model based on Finite State Machines is proposed which allows a straightforward analysis of evolved behaviors. To increase the model''s evolvability, a procedure is introduced which, by adapting the genotype-phenotype mapping at runtime, efficiently traverses both the behavioral search space as well as (recursively) the search space of genotype-phenotype mappings. Furthermore, a data-driven mathematical framework is proposed which can be used to calculate the expected success of evolution in complex environments.

Today, autonomous robots are used in a rather limited range of applications such as exploration of inaccessible locations, cleaning floors, mowing lawns etc. However, ongoing hardware improvements (and human fantasy) steadily reveal new robotic applications of significantly higher sophistication. For such applications, the crucial bottleneck in the engineering process tends to shift from physical boundaries to controller generation. As an attempt to automatize this process, Evolutionary Robotics has successfully been used to generate robotic controllers of various types. However, a major challenge of the field remains the evolution of truly complex behavior. Furthermore, automatically created controllers often lack analyzability which makes them useless for safety-critical applications. In this book, a simple controller model based on Finite State Machines is proposed which allows a straightforward analysis of evolved behaviors. To increase the model''s evolvability, a procedure is introduced which, by adapting the genotype-phenotype mapping at runtime, efficiently traverses both the behavioral search space as well as (recursively) the search space of genotype-phenotype mappings. Furthermore, a data-driven mathematical framework is proposed which can be used to calculate the expected success of evolution in complex environments.

Die theoretische Informatik ist für viele Studierende ein Schreckgespenst, weil formale Einstiegshürden die Bezüge zur Praxis verschleiern. In diesem Lehrbuch wird das Theoretische aufgerollt, wie es ursprünglich entstanden ist: zur Lösung ganz praktischer Probleme. So ergeben sich Formalismen als logische Notwendigkeit, mathematische Eigenarten werden greifbar, komplexe Theorien verlieren ihren Schrecken. Radikal studierendenorientiert führt das Buch in Automatentheorie, Grammatiken, Berechenbarkeits- und Komplexitätstheorie ein.

Die Autoren erhielten 2013 gemeinsam den Fakultätslehrpreis für herausragende Lehre am Karlsruher Institut für Technologie (KIT).

Lukas König studierte Informatik an der Universität Stuttgart und promovierte 2014 am Institut für angewandte Informatik und formale Beschreibungsverfahren (AIFB) des KIT. Derzeit forscht er zum Einsatz computergestützter Methoden im Informatikunterricht.

Friederike Pfeiffer-Bohnen studierte Wirtschaftsingenieurwesen am KIT. Am Institut AIFB promoviert sie derzeit im Bereich Hochschuldidaktik mit Schwerpunkt eLearning. Im Jahr 2016 erlangte sie das Baden-Württemberg-Zertifikat für Hochschuldidaktik.

Hartmut Schmeck hat seit 1991 eine Professur am Institut AIFB des KIT. Er forscht und lehrt über Algorithmen und Architekturen, in den letzten Jahren vor allem für selbstorganisierende, adaptive Systeme mit Anwendungen in Energie- und Verkehrssystemen.

Die theoretische Informatik ist für viele Studierende ein Schreckgespenst, weil formale Einstiegshürden die Bezüge zur Praxis verschleiern. In diesem Lehrbuch wird das Theoretische aufgerollt, wie es ursprünglich entstanden ist: zur Lösung ganz praktischer Probleme. So ergeben sich Formalismen als logische Notwendigkeit, mathematische Eigenarten werden greifbar, komplexe Theorien verlieren ihren Schrecken. Radikal studierendenorientiert führt das Buch in Automatentheorie, Grammatiken, Berechenbarkeits- und Komplexitätstheorie ein.

Die Autoren erhielten 2013 gemeinsam den Fakultätslehrpreis für herausragende Lehre am Karlsruher Institut für Technologie (KIT).

Lukas König studierte Informatik an der Universität Stuttgart und promovierte 2014 am Institut für angewandte Informatik und formale Beschreibungsverfahren (AIFB) des KIT. Derzeit forscht er zum Einsatz computergestützter Methoden im Informatikunterricht.

Friederike Pfeiffer-Bohnen studierte Wirtschaftsingenieurwesen am KIT. Am Institut AIFB promoviert sie derzeit im Bereich Hochschuldidaktik mit Schwerpunkt eLearning. Im Jahr 2016 erlangte sie das Baden-Württemberg-Zertifikat für Hochschuldidaktik.

Hartmut Schmeck hat seit 1991 eine Professur am Institut AIFB des KIT. Er forscht und lehrt über Algorithmen und Architekturen, in den letzten Jahren vor allem für selbstorganisierende, adaptive Systeme mit Anwendungen in Energie- und Verkehrssystemen.