@phdthesis{PhdLiu2014, abstract = {In dieser Dissertation werden Methoden zur optimalen Aufgabenverteilung in Multirobotersystemen (engl. Multi-Robot Task Allocation – MRTA) zur Inspektion von Industrieanlagen untersucht. MRTA umfasst die Verteilung und Ablaufplanung von Aufgaben für eine Gruppe von Robotern unter Berücksichtigung von operativen Randbedingungen mit dem Ziel, die Gesamteinsatzkosten zu minimieren. Dank zunehmendem technischen Fortschritt und sinkenden Technologiekosten ist das Interesse an mobilen Robotern für den Industrieeinsatz in den letzten Jahren stark gestiegen. Viele Arbeiten konzentrieren sich auf Probleme der Mobilität wie Selbstlokalisierung und Kartierung, aber nur wenige Arbeiten untersuchen die optimale Aufgabenverteilung. Da sich mit einer guten Aufgabenverteilung eine effizientere Planung erreichen lässt (z. B. niedrigere Kosten, kürzere Ausführungszeit), ist das Ziel dieser Arbeit die Entwicklung von Lösungsmethoden für das aus Inspektionsaufgaben mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben folgende Such-/Optimierungsproblem. Ein neuartiger hybrider Genetischer Algorithmus wird vorgestellt, der einen teilbevölkerungbasierten Genetischen Algorithmus zur globalen Optimierung mit lokalen Suchheuristiken kombiniert. Zur Beschleunigung dieses Algorithmus werden auf die fittesten Individuen einer Generation lokale Suchoperatoren angewendet. Der vorgestellte Algorithmus verteilt die Aufgaben nicht nur einfach und legt den Ablauf fest, sondern er bildet auch temporäre Roboterverbünde für Zweiroboteraufgaben, wodurch räumliche und zeitliche Randbedingungen entstehen. Vier alternative Kodierungsstrategien werden für den vorgestellten Algorithmus entworfen: Teilaufgabenbasierte Kodierung: Hierdurch werden alle möglichen Lösungen abgedeckt, allerdings ist der Suchraum sehr groß. Aufgabenbasierte Kodierung: Zwei Möglichkeiten zur Zuweisung von Zweiroboteraufgaben wurden implementiert, um die Effizienz des Algorithmus zu steigern. Gruppierungsbasierte Kodierung: Zeitliche Randbedingungen zur Gruppierung von Aufgaben werden vorgestellt, um gute Lösungen innerhalb einer kleinen Anzahl von Generationen zu erhalten. Zwei Umsetzungsvarianten werden vorgestellt. Dekompositionsbasierte Kodierung: Drei geometrische Zerlegungen wurden entworfen, die Informationen über die räumliche Anordnung ausnutzen, um Probleme zu lösen, die Inspektionsgebiete mit rechteckigen Geometrien aufweisen. In Simulationsstudien wird die Leistungsfähigkeit der verschiedenen hybriden Genetischen Algorithmen untersucht. Dazu wurde die Inspektion von Tanklagern einer Erdölraffinerie mit einer Gruppe homogener Inspektionsroboter als Anwendungsfall gewählt. Die Simulationen zeigen, dass Kodierungsstrategien, die auf der geometrischen Zerlegung basieren, bei einer kleinen Anzahl an Generationen eine bessere Lösung finden können als die anderen untersuchten Strategien. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben, die entweder von einem einzelnen mobilen Roboter erledigt werden können oder die Zusammenarbeit von zwei Robotern erfordern. Eine Erweiterung des entwickelten Algorithmus zur Behandlung von Aufgaben, die mehr als zwei Roboter erfordern, ist möglich, würde aber die Komplexität der Optimierungsaufgabe deutlich vergrößern.}, author = {Liu, Chun}, editor = {Kroll, {Univ.-Prof. Dr.-Ing.} Andreas}, interhash = {3365a3fc02c0933d0aabc2e9e1c9832c}, intrahash = {34af73d2b9b73f638f3a59f3d0f10f7f}, isbn = {9783862195510}, language = {english}, month = {September}, mrtnr = {PhD-6}, owner = {liu}, publisher = {kassel university press}, school = {Schriftenreihe Mess- und Regelungstechnik der Universität Kassel}, title = {Multi‐Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative Tasks Using Hybrid Genetic Algorithms}, type = {Dissertation}, url = {https://hds.hebis.de/ubks/Record/HEB348752881}, volume = 4, year = 2014 } @phdthesis{Phd:Bonow-2014, abstract = {In Deutschland sind die maximal zulässigen Emissionsmengen von Stoffen und Stoffgruppen in verschiedenen Umweltvorschriften festgelegt. Eine kontinuierliche und flächendeckende Überwachung von Industrieanlagen ist aber weder personell, noch finanziell mit klassischer In-situ-Sensorik realisierbar. In der vorliegenden Arbeit wird die Problemstellung der autonomen mobilen Gasleckortung in industrieller Umgebung mittels optischer Gasfernmesstechnik adressiert. Neben der Beschreibung des verwendeten mobilen Robotersystems und der Sensorik, werden die eingesetzten Techniken zur Messdatenverarbeitung vorgestellt. Für die Leckortung wurde die TriMax- und BeaGLE-Methode in industrieller Umgebung mittels simulierter Lecks entwickelt und getestet. Die abschließenden Labor- und Freifelduntersuchungen haben gezeigt, dass die automatische Gasdetektion und -leckortung mit autonomen mobilen Robotern und optischer Gasfernmesstechnik innerhalb praktikabler Zeiten und mit hinreichender Präzision realisiert werden können. In der abschließenden Diskussion wird deutlich, dass noch weitergehende, interessante Forschungs- und Entwicklungspotentiale erkennbar sind.}, author = {Bonow, Gero}, editor = {Kroll, {Univ.-Prof. Dr.-Ing.} Andreas}, interhash = {e6a5de7430a7e8c11ade44ce6d0a11b6}, intrahash = {64d8ba9054382e81221e0f65817a53e6}, isbn = {978-3-86219-569-5}, language = {german}, month = {November}, mrtnote = {PhD-7}, mrtnr = {PhD-7}, owner = {ad}, publisher = {kassel university press}, school = {Schriftenreihe Mess- und Regelungstechnik der Universität Kassel}, title = {Gasleckortungsmethode für autonome mobile Inspektionsroboter mit optischer Gasfernmesstechnik in industrieller Umgebung}, type = {Dissertation}, url = {https://hds.hebis.de/ubks/Record/HEB35850435X}, volume = 5, year = 2015 } @inproceedings{melville2002contentboosted, abstract = {Most recommender systems use Collaborative Filtering or Content-based methods to predict new items of interest for a user. While both methods have their own advantages, individually they fail to provide good recommendations in many situations. Incorporating components from both methods, a hybrid recommender system can overcome these shortcomings. In this paper, we present an elegant and effective framework for combining content and collaboration. Our approach uses a content-based predictor tc enhance existing user data, and then provides personalized suggestions through collaborative filtering. We present experimental results that show how this approach, Content-Boosted Collaborative Filtering, performs better than a pure content-based predictor, pure collaborative filter, and a naive hybrid approach.}, acmid = {777124}, address = {Menlo Park, CA, USA}, author = {Melville, Prem and Mooney, Raymod J. and Nagarajan, Ramadass}, booktitle = {Eighteenth National Conference on Artificial Intelligence}, interhash = {985028099c1a29f116ad7434005895ac}, intrahash = {a4917f0299f48e403966a8003ebd50be}, isbn = {0-262-51129-0}, location = {Edmonton, Alberta, Canada}, numpages = {6}, pages = {187--192}, publisher = {American Association for Artificial Intelligence}, title = {Content-boosted Collaborative Filtering for Improved Recommendations}, url = {http://dl.acm.org/citation.cfm?id=777092.777124}, year = 2002 } @inproceedings{gemmell2010hybrid, abstract = {Social annotation systems allow users to annotate resources with personalized tags and to navigate large and complex information spaces without the need to rely on predefined hierarchies. These systems help users organize and share their own resources, as well as discover new ones annotated by other users. Tag recommenders in such systems assist users in finding appropriate tags for resources and help consolidate annotations across all users and resources. But the size and complexity of the data, as well as the inherent noise and inconsistencies in the underlying tag vocabularies, have made the design of effective tag recommenders a challenge. Recent efforts have demonstrated the advantages of integrative models that leverage all three dimensions of a social annotation system: users, resources and tags. Among these approaches are recommendation models based on matrix factorization. But, these models tend to lack scalability and often hide the underlying characteristics, or "information channels" of the data that affect recommendation effectiveness. In this paper we propose a weighted hybrid tag recommender that blends multiple recommendation components drawing separately on complementary dimensions, and evaluate it on six large real-world datasets. In addition, we attempt to quantify the strength of the information channels in these datasets and use these results to explain the performance of the hybrid. We find our approach is not only competitive with the state-of-the-art techniques in terms of accuracy, but also has the added benefits of being scalable to large real world applications, extensible to incorporate a wide range of recommendation techniques, easily updateable, and more scrutable than other leading methods.}, acmid = {1871543}, address = {New York, NY, USA}, author = {Gemmell, Jonathan and Schimoler, Thomas and Mobasher, Bamshad and Burke, Robin}, booktitle = {Proceedings of the 19th ACM international conference on Information and knowledge management}, doi = {10.1145/1871437.1871543}, interhash = {e0020596af50b5d01735acd3d76d3fa1}, intrahash = {9836f538c642c9cff810edba87993d2c}, isbn = {978-1-4503-0099-5}, location = {Toronto, ON, Canada}, numpages = {10}, pages = {829--838}, publisher = {ACM}, series = {CIKM '10}, title = {Hybrid tag recommendation for social annotation systems}, url = {http://doi.acm.org/10.1145/1871437.1871543}, year = 2010 } @article{kautz1997referral, acmid = {245123}, address = {New York, NY, USA}, author = {Kautz, Henry and Selman, Bart and Shah, Mehul}, doi = {10.1145/245108.245123}, interhash = {6995678b936b33eef9ea1396e53a1fc7}, intrahash = {832d16a8c86e769c7ac9ace5381f757e}, issn = {0001-0782}, issue_date = {March 1997}, journal = {Communications of the ACM}, month = mar, number = 3, numpages = {3}, pages = {63--65}, publisher = {ACM}, title = {Referral Web: combining social networks and collaborative filtering}, url = {http://doi.acm.org/10.1145/245108.245123}, volume = 40, year = 1997 } @phdthesis{vansetten2005supporting, abstract = {The Internet has provided people with the possibility to easily publish and search for information. This resulted in an enormous amount of available information, products and services that also made it a challenge to find that what is really interesting to a person. Finding something really interesting is like searching for the proverbial needle in a haystack. This thesis addresses solutions to support people in finding interesting items by focusing on information systems that automatically learn and adapt their behaviour in order to support their users. The solutions provided in this thesis correspond to the three main processes in personalized information systems: selecting, structuring and presenting items. }, address = {Enschede, The Netherlands}, author = {van Setten, Mark}, interhash = {59cae57467580d3bdc6bab08d58bf3c0}, intrahash = {ab934d0100a38cafc7c635d11d9de9d7}, isbn = {90-75176-89-9}, issn = {1388-1795}, month = dec, school = {University of Twente}, title = {Supporting people in finding information : hybrid recommender systems and goal-based structuring}, url = {http://doc.utwente.nl/50889/1/thesis_van_Setten.pdf}, year = 2005 } @article{burke2002hybrid, abstract = {Recommender systems represent user preferences for the purpose of suggesting items to purchase or examine. They have become fundamental applications in electronic commerce and information access, providing suggestions that effectively prune large information spaces so that users are directed toward those items that best meet their needs and preferences. A variety of techniques have been proposed for performing recommendation, including content-based, collaborative, knowledge-based and other techniques. To improve performance, these methods have sometimes been combined in hybrid recommenders. This paper surveys the landscape of actual and possible hybrid recommenders, and introduces a novel hybrid, EntreeC, a system that combines knowledge-based recommendation and collaborative filtering to recommend restaurants. Further, we show that semantic ratings obtained from the knowledge-based part of the system enhance the effectiveness of collaborative filtering.}, address = {Hingham, MA, USA}, author = {Burke, Robin}, doi = {10.1023/A:1021240730564}, interhash = {f40020400b8bc08adca29a987caf25d8}, intrahash = {460b623792e13b4ec0e990563e57f26c}, issn = {0924-1868}, journal = {User Modeling and User-Adapted Interaction}, month = nov, number = 4, pages = {331--370}, publisher = {Kluwer Academic Publishers}, title = {Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments}, url = {http://portal.acm.org/citation.cfm?id=586352}, volume = 12, year = 2002 } @inproceedings{1506255, abstract = {In this paper we consider the problem of item recommendation in collaborative tagging communities, so called folksonomies, where users annotate interesting items with tags. Rather than following a collaborative filtering or annotation-based approach to recommendation, we extend the probabilistic latent semantic analysis (PLSA) approach and present a unified recommendation model which evolves from item user and item tag co-occurrences in parallel. The inclusion of tags reduces known collaborative filtering problems related to overfitting and allows for higher quality recommendations. Experimental results on a large snapshot of the delicious bookmarking service show the scalability of our approach and an improved recommendation quality compared to two-mode collaborative or annotation based methods.}, address = {New York, NY, USA}, author = {Wetzker, Robert and Umbrath, Winfried and Said, Alan}, booktitle = {ESAIR '09: Proceedings of the WSDM '09 Workshop on Exploiting Semantic Annotations in Information Retrieval}, doi = {10.1145/1506250.1506255}, interhash = {5a4e686feaa38748f7eac2c8a3afe51e}, intrahash = {c1397d5b1bf9d8305aecbb9133bdce2c}, isbn = {978-1-60558-430-0}, location = {Barcelona, Spain}, pages = {25--29}, publisher = {ACM}, title = {A hybrid approach to item recommendation in folksonomies}, url = {http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1506255}, year = 2009 }