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em ArchiMeD - Elektronische Publikationen der Universität Mainz - Alemanha
Resumo:
Im Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, hat sich eine ganze Reihe von Verfahren etabliert, die von biologischen Vorbildern inspiriert sind. Die prominentesten Vertreter derartiger Verfahren sind zum einen Evolutionäre Algorithmen, zum anderen Künstliche Neuronale Netze. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Systems zum maschinellen Lernen, das Charakteristika beider Paradigmen in sich vereint: Das Hybride Lernende Klassifizierende System (HCS) wird basierend auf dem reellwertig kodierten eXtended Learning Classifier System (XCS), das als Lernmechanismus einen Genetischen Algorithmus enthält, und dem Wachsenden Neuralen Gas (GNG) entwickelt. Wie das XCS evolviert auch das HCS mit Hilfe eines Genetischen Algorithmus eine Population von Klassifizierern - das sind Regeln der Form [WENN Bedingung DANN Aktion], wobei die Bedingung angibt, in welchem Bereich des Zustandsraumes eines Lernproblems ein Klassifizierer anwendbar ist. Beim XCS spezifiziert die Bedingung in der Regel einen achsenparallelen Hyperquader, was oftmals keine angemessene Unterteilung des Zustandsraumes erlaubt. Beim HCS hingegen werden die Bedingungen der Klassifizierer durch Gewichtsvektoren beschrieben, wie die Neuronen des GNG sie besitzen. Jeder Klassifizierer ist anwendbar in seiner Zelle der durch die Population des HCS induzierten Voronoizerlegung des Zustandsraumes, dieser kann also flexibler unterteilt werden als beim XCS. Die Verwendung von Gewichtsvektoren ermöglicht ferner, einen vom Neuronenadaptationsverfahren des GNG abgeleiteten Mechanismus als zweites Lernverfahren neben dem Genetischen Algorithmus einzusetzen. Während das Lernen beim XCS rein evolutionär erfolgt, also nur durch Erzeugen neuer Klassifizierer, ermöglicht dies dem HCS, bereits vorhandene Klassifizierer anzupassen und zu verbessern. Zur Evaluation des HCS werden mit diesem verschiedene Lern-Experimente durchgeführt. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird in einer Reihe von Lernproblemen aus den Bereichen der Klassifikation, der Funktionsapproximation und des Lernens von Aktionen in einer interaktiven Lernumgebung unter Beweis gestellt.
Resumo:
Diese Dissertation basiert auf einem theoretischen Artikel und zwei empirischen Studien.rnrnDer theoretische Artikel: Es wird ein theoretisches Rahmenmodell postuliert, welches die Kumulierung von Arbeitsunterbrechung und deren Effekte untersucht. Die meisten bisherigen Studien haben Unterbrechungen als isoliertes Phänomen betrachtet und dabei unberücksichtigt gelassen, dass während eines typischen Arbeitstages mehrere Unterbrechungen gleichzeitig (oder aufeinanderfolgend) auftreten. In der vorliegenden Dissertation wird diese Lücke gefüllt, indem der Prozess der kumulierenden Unterbrechungen untersucht wird. Es wird beschrieben,rninwieweit die Kumulation von Unterbrechungen zu einer neuen Qualität vonrn(negativen) Effekten führt. Das Zusammenspiel und die gegenseitige Verstärkung einzelner Effekte werden dargestellt und moderierende und mediierende Faktoren aufgezeigt. Auf diese Weise ist es möglich, eine Verbindung zwischen kurzfristigen Effekten einzelner Unterbrechungen und Gesundheitsbeeinträchtigungen durch die Arbeitsbedingung ‚Unterbrechungen‘rnherzustellen.rnrnStudie 1: In dieser Studie wurde untersucht, inwieweit Unterbrechungen Leistung und Wohlbefinden einer Person innerhalb eines Arbeitstages beeinflussen. Es wurde postuliert, dass das Auftreten von Unterbrechungen die Zufriedenheit mit der eigenen Leistung vermindert und das Vergessen von Intentionen und das Irritationserleben verstärkt. Geistige Anforderung und Zeitdruck galten hierbei als Mediatoren. Um dies zu testen, wurden 133 Pflegekräften über 5 Tage hinweg mittels Smartphones befragt. Mehrebenenanalysen konnten die Haupteffekte bestätigen. Die vermuteten Mediationseffekte wurden für Irritation und (teilweise) für Zufriedenheit mit der Leistung bestätigt, nicht jedoch für Vergessen von Intentionen. Unterbrechungen führen demzufolge (u.a.) zu negativen Effekten, da sie kognitiv anspruchsvoll sind und Zeit beanspruchen.rnrnStudie 2: In dieser Studie wurden Zusammenhänge zwischen kognitiven Stressorenrn(Arbeitsunterbrechungen und Multitasking) und Beanspruchungsfolgen (Stimmung und Irritation) innerhalb eines Arbeitstages gemessen. Es wurde angenommen, dass diese Zusammenhänge durch chronologisches Alter und Indikatoren funktionalen Alters (Arbeitsgedächtniskapazität und Aufmerksamkeit) moderiert wird. Ältere mit schlechteren Aufmerksamkeitsund Arbeitsgedächtnisleistungen sollten am stärksten durch die untersuchten Stressoren beeinträchtigt werden. Es wurde eine Tagebuchstudie (siehe Studie 1) und computergestützternkognitive Leistungstests durchgeführt. Mehrebenenanalysen konnten die Haupteffekte für die abhängigen Variablen Stimmung (Valenz und Wachheit) und Irritation bestätigen, nicht jedoch für Erregung (Stimmung). Dreifachinteraktionen wurden nicht in der postulierten Richtung gefunden. Jüngere, nicht Ältere profitierten von einem hohen basalen kognitivenrnLeistungsvermögen. Ältere scheinen Copingstrategien zu besitzen, die mögliche kognitive Verluste ausgleichen. rnrnIm Allgemeinen konnten die (getesteten) Annahmen des theoretischen Rahmenmodellsrnbestätigt werden. Prinzipiell scheint es möglich, Ergebnisse der Laborforschung auf die Feldforschung zu übertragen, jedoch ist es notwendig die Besonderheiten des Feldes zu berücksichtigen. Die postulieren Mediationseffekte (Studie 1) wurden (teilweise) bestätigt. Die Ergebnisse weisen jedoch darauf hin, dass der volle Arbeitstag untersucht werden muss und dass sehr spezifische abhängige Variablen auch spezifischere Mediatoren benötigen. Des Weiteren konnte in Studie 2 bestätigt werden, dass die kognitive Kapazität eine bedeutsamernRessource im Umgang mit Unterbrechungen ist, im Arbeitskontext jedoch auch andere Ressourcen wirken.