Autonomes System zur zielgerichteten Farbstoffkomposition unter Verwendung Genetischer Algorithmen
- Das entwickelte System arbeitet vollständig autonom und führt die folgenden Verfahrensschritte zyklisch aus: 1. Substanzen miteinander vermischen (mit einem Probenroboter). 2. Die Mischungen einem Analysenverfahren (UV/VIS-Spektroskopie) zuführen und die Messungen durchführen. 3. Die Qualität der Proben in Relation zu einer vorgegebenen Probe bewerten. 4. Auf Basis dieser Bewertungen die Zusammensetzung einer neuen Reihe von Proben durch einen Genetischen Algorithmus festlegen. Durch Wiederholung dieser Schritte werden aus den zur Verfügung gestellten Komponenten zunehmend bessere Nachbildungen des vorgegebenen Substanzgemisches hergestellt. Das Verfahren macht keine Annahmen über innere Zusammenhänge zwischen den zu optimierenden Parametern. Es konnte gezeigt werden, daß der Genetische Algorithmus auch bei sich gegenseitig beeinflussenden, sich für das Lösungsverfahren prinzipiell unberechenbar verhaltenden Mischungen funktioniert.
Author: | Patrick KursaweGND |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:294-9398 |
Referee: | Hans-Jürgen GötzeGND, Christoph von der MalsburgGND |
Document Type: | Doctoral Thesis |
Language: | German |
Date of Publication (online): | 2003/12/23 |
Date of first Publication: | 2003/12/23 |
Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Chemie und Biochemie |
Date of final exam: | 2003/12/08 |
Creating Corporation: | Fakultät für Chemie und Biochemie |
GND-Keyword: | Chemometrie; Automatisierungssystem; VIS-Spektroskopie; Genetischer Algorithmus; Optimierung |
Institutes/Facilities: | Lehrstuhl für Analytische Chemie |
Dewey Decimal Classification: | Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie, Kristallographie, Mineralogie |
faculties: | Fakultät für Chemie und Biochemie |
Licence (German): | ![]() |