Ein Smart Home Management System basierend auf adaptive Lernalgorithmen des Verhaltenserwerbs (ENKOS) Mit der vorliegenden Arbeit ist es gelungen ein adaptives Lernsystem ENKOS ( Energie und Komfortmanagementsystem ) auf Basis von Learning Classifier Systems zu entwickeln um menschliche Verhaltensweisen in Bezug auf die Benutzung elektrischer Geräte in einem Haushalt zu lernen. Diese konnten für die Steigerung des Wohnkomforts durch eine intelligente Vorhersage eingesetzt werden. Der Lernalgorithmus bezieht zum einen die Korrektur der Entscheidung von ENKOS durch den Nutzer und zum anderen die Korrekturzeit ein und realisiert damit adaptives Smart Home System mit einem völlig neuen Ansatz. Die Informationen die durch die Benutzungsmuster von elektrischen Geräten durch die Nutzer erhoben werden können werden außerdem zum Aufbau von logischen und elektrischen Modellen der Wohnung benutzt womit eine signifikante Energiereduzierung erreicht werden konnte. Beide Ziele die Komfortsteigerung sowie die Energieminimierung in einem standardisierten Haushalt wurden in eine Zielfunktion integriert und damit quantifiziert. Für die Anpassung der Zielfunktion wurden auch verhaltenspsychologische Methoden der menschlichen Entscheidungsfindung herangezogen um die objektive Steuerstrategie aller Geräte im simulierten Haushalt in die subjektive Empfindung von Menschen überführen zu können. Danach wurde die Topologie von ENKOS dem zentralen Lern und Steuersystem der elektrischen Geräte aus mehreren Möglichkeiten ausgewählt. Insbesondere für die Integration der einfachen physikalischen Modelle in ein komplexes Verhaltensmodell (abgebildet durch die LCS Regeln) wurden mehrere grundsätzliche Fragestellungen gegeneinander abgewogen um eine entsprechende Gesamttopologie zu generieren. Die Zielvariante wurde Kognitive Learning Classifier Systems (KLCS) genannt da die LCS die Grundlage des Ansatzes bilden und um Methoden der kognitiven Verhaltensforschung erweitert wurden. Nach dem Aufstellen der Systemstruktur wurde eine Standardsimulationsumgebung geschaffen um verschiedene Parameter des geschaffenen KLCS objektiv bewerten zu können um die Zielfunktion zu maximieren. Dabei kam heraus dass zwei von drei untersuchten Methoden der Energieminimierung aussichtsreich sind wobei bei der Parametrisierung der LCS Komponenten lediglich zwei von sechs Parametern einen signifikanten Einfluss auf den Zielfunktionswert haben. Es konnte gezeigt werden dass das aufgestellte System ENKOS sowohl eine Steigerung des Komforts für die Nutzer ermöglicht sowie die signifikante Reduzierung des Energieverbrauchs in der simulierten Standardwohnung realisiert. Damit ist ein wirklich adaptives Smart Home System im Sinne des Anwenders als Ansatz geschaffen und evaluiert worden.