4 research outputs found
Modellbasierte Mehrzieloptimierung mit neuronalen Netzen und Evolutionsstrategien
Model-based Multi-objective Optimization with Neural Networks and Evolution
Strategies
Abstract
Today, tasks of optimization are not excluded from any part of the modern
engineering. Ever more frequently engineers must cope with complex optimization
problems with conflicting goals as well as a large number of various
constraints. Additionally, there is the claim to incorporate human expert
knowledge in an easy and transparent manner within the solutions. Often the
dependencies within the parameters of the process which is to be optimized are
mathematically no more or only very imperfectly formulatable, are present in the
form of rule knowledge, or example situations and must therefore be estimated by
suitable models. These requirements present complex challenges for the
developers of modern concepts and optimization methods, which are in most cases
no longer solvable with methods of classical mathematics alone. Rather, they
require the additional employment of adaptive methods, which lead by using
synergies between the classical and nature-analog procedures for the development
of efficient hybrid systems.
In this work a multitier system for model-based, multi-objective optimization is
presented, which consists of the data driven process modeling for calculation of
objectives and constraints, their multi-objective optimization as well as an
interactive Decision Making System. The uniqueness of the presented approach is
the development of modeling and interpolation of the generated pareto optimal
solutions and their corresponding objectives after the optimization by neural
networks. In this way the approach allows to perform an interpolation access
within the pareto set as well as the extraction of knowledge between the process
variables near the pareto set and pareto front. Besides the representation of a
practical-suited methodology, extensions in the theory of evolutionary
algorithms in the form of learning the evolution direction during the
optimization represents a further emphasis. The additional combination with a
gradient-based optimization algorithm makes the approach a multi-hybrid system,
which is characterized by very good convergence characteristics and a high
quality of the generated solutions.
As an example of the industrial application of the presented approach, a system
for model-based, multi-objective recipe optimization in the animal fodder
industry is described. The aim of the work is the development of an adaptive,
multi-hybrid multi-objective evolutionary algorithm which exhibits its
superiority by efficiently using synergies between different natur-analog and
mathematical methods as well as the presentation of a practical methodology for
engineers to optimize the production processes. This includes a more efficient,
powerful design of experiments, process modeling and multi-objective
optimization.Heute sind Aufgaben der Optimierung aus keinem Bereich der modernen Technik mehr wegzudenken. Dabei zeigt sich immer hĂ€ufiger, daĂ es sich um komplexe Optimierungsprobleme handelt, die zum einen sich widersprechende Ziele und zum anderen eine groĂe Anzahl von unterschiedlichen Randbedingungen enthalten. ZusĂ€tzlich besteht der Anspruch, menschliches Expertenwissen in die Lösung dieser Probleme unkompliziert und transparent einzubringen und fĂŒr die Problemlösung verwendbar zu machen. Oft sind die AbhĂ€ngigkeiten innerhalb der zu optimierenden Prozesse mathematisch nicht mehr oder nur sehr unvollkommen formulierbar, liegen in Form von Regelwissen oder Beispielsituationen vor und mĂŒssen daher mit Hilfe von geeigneten Modellen geschĂ€tzt werden. Diese Anforderungen stellen die Entwickler von modernen Modellbildungs- und Optimierungsmethoden vor groĂe Herausforderungen, die in den meisten FĂ€llen nicht mehr allein mit Methoden der klassischen Mathematik lösbar sind. Vielmehr erfordern sie den zusĂ€tzlichen Einsatz lernfĂ€higer Methoden, die durch das Ausnutzen von Synergien zwischen den klassischen und natur-analogen Verfahren zur Entwicklung leistungsfĂ€higer hybrider Systeme fĂŒhren.
In dieser Arbeit wird ein mehrstufiges Verfahren zur modellbasierten Mehrzieloptimierung vorgestellt, das sich aus der datengetriebenen Prozessmodellbildung zur Berechnung der Zielfunktionen und Randbedingungen, ihrer multikriteriellen Optimierung sowie einem interaktiven Decision-Making-Modul zusammensetzt. Die Besonderheit des hier entwickelten Ansatzes besteht darin, daĂ die bei der Optimierung generierte, nĂ€herungsweise pareto-optimale Lösungsmenge nach AbschluĂ der Optimierung durch Neuronale Netze modelliert wird und so einen interpolierenden Zugriff auf ihre Elemente sowie die Extraktion von Wissen ĂŒber die ZusammenhĂ€nge zwischen den ProzessgröĂen im nĂ€herungsweise pareto-optimalen Bereich gestatten. Neben der Darstellung einer praxistauglichen Gesamtmethodik stellen Erweiterungen im Bereich der Theorie EvolutionĂ€rer Algorithmen in Form des Lernens der Evolutionsrichtung wĂ€hrend der Optimierung einen weiteren Schwerpunkt dar. Die zusĂ€tzliche Kombination mit einem gradientenbasierten Optimierungsalgorithmus machen den Ansatz zu einem Multi-Hybrid-System, das sich durch sehr gute Konvergenzeigenschaften und eine hohe QualitĂ€t der generierten Lösungen auszeichnet.
Beispielhaft wird eine mit diesem Ansatz entwickelte und im industriellen Einsatz befindliche Applikation zur modellbasierten Rezepturoptimierung in der Tierfutterindustrie beschrieben.
Ziel der Arbeit ist es, einen lernfĂ€higen, multi-hybriden multikriteriellen EvolutionĂ€ren Algorithmus zu entwickeln, der seine Ăberlegenheit durch das effiziente Ausnutzen von Synergien zwischen den einzelnen Verfahren zeigt, sowie eine praxisbezogene Methodik zu erarbeiten, die es dem Ingenieur gestattet, rezepturgesteuerte Produktionsprozesse - angefangen von der Datenerfassung und Versuchsplanung, ĂŒber die Prozessmodellierung bis hin zur multikriteriellen Optimierung - effizienter zu gestalten
Integrationsaspekte der Simulation: Technik, Orgnisation und Personal, Karlsruhe, 7. und 8. Oktober 2010 = Integration Aspects of Simulation: Equipment, Organization and Personnell, Karlsruhe, 7th and 8th October 2010
Die Integration technischer, organisatorischer und personalorientierter Aspekte in Simulationsverfahren ist das Leitthema der 14. Fachtagung der Arbeitsgemeinschaft Simulation (ASIM) innerhalb der Gesellschaft fĂŒr Informatik, die vom Institut fĂŒr Arbeitswissenschaft und Betriebsorganisation im Oktober 2010 ausgerichtet wurde. Der vorliegende Tagungsband gibt somit einen vertiefenden Einblick in neue Entwicklungen und Beispiele guter Praxis der Simulation ĂŒber den deutschsprachigen Raum hinaus