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 häufiger, daß es sich um komplexe Optimierungsprobleme handelt, die zum einen sich widersprechende Ziele und zum anderen eine große Anzahl von unterschiedlichen Randbedingungen enthalten. Zusätzlich besteht der Anspruch, menschliches Expertenwissen in die Lösung dieser Probleme unkompliziert und transparent einzubringen und für die Problemlösung verwendbar zu machen. Oft sind die Abhängigkeiten innerhalb der zu optimierenden Prozesse mathematisch nicht mehr oder nur sehr unvollkommen formulierbar, liegen in Form von Regelwissen oder Beispielsituationen vor und müssen daher mit Hilfe von geeigneten Modellen geschätzt werden. Diese Anforderungen stellen die Entwickler von modernen Modellbildungs- und Optimierungsmethoden vor große Herausforderungen, die in den meisten Fällen nicht mehr allein mit Methoden der klassischen Mathematik lösbar sind. Vielmehr erfordern sie den zusätzlichen Einsatz lernfähiger Methoden, die durch das Ausnutzen von Synergien zwischen den klassischen und natur-analogen Verfahren zur Entwicklung leistungsfähiger hybrider Systeme führen. 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, daß die bei der Optimierung generierte, näherungsweise pareto-optimale Lösungsmenge nach Abschluß der Optimierung durch Neuronale Netze modelliert wird und so einen interpolierenden Zugriff auf ihre Elemente sowie die Extraktion von Wissen über die Zusammenhänge zwischen den Prozessgrößen im näherungsweise pareto-optimalen Bereich gestatten. Neben der Darstellung einer praxistauglichen Gesamtmethodik stellen Erweiterungen im Bereich der Theorie Evolutionärer Algorithmen in Form des Lernens der Evolutionsrichtung während der Optimierung einen weiteren Schwerpunkt dar. Die zusätzliche Kombination mit einem gradientenbasierten Optimierungsalgorithmus machen den Ansatz zu einem Multi-Hybrid-System, das sich durch sehr gute Konvergenzeigenschaften und eine hohe Qualität 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 lernfähigen, multi-hybriden multikriteriellen Evolutionären Algorithmus zu entwickeln, der seine Überlegenheit 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, über die Prozessmodellierung bis hin zur multikriteriellen Optimierung - effizienter zu gestalten

Kommunikationsnetzwerkplanung unter Kosten- und Zuverlässigkeitsgesichtspunkten mit Hilfe von evolutionären Algorithmen

Within the last 10 years business-to-business telecommunication gets a key success factor for many companies. The reliability of network topologies becomes a major design issue for modern communication network topologies. Furthermore, a network designer is faced by economic aspects. This thesis investigates the design of economic and reliable communication network topologies. Due to complexity of the design problem decision support systems are appropriated tools to support the network design process. This thesis proposes methods for decision support systems for the design of reliable and economic network topologies. This thesis investigates furthermore the combinatorial network design problem with the objectives reliability and network setup cost. The reliability of a network topology is evaluated by the all-terminal reliability. Several methods for calculating the all-terminal reliability by an empirical comparison are examined. Design problems with identical link reliabilities and design problems with different link options are investigated further on. The metaheuristic Genetic Algorithms (GA) is proposed to solve the combinatorial network design problem. First, GAs for single objective problems with constraints are proposed. Furthermore, multiobjective approaches optimizing both objectives in parallel are presented. An experimental comparison investigates the new GAs for common test problems and compares the results with existing approaches from literature.In den letzten 10 Jahren hat insbesondere der Bereich des elektronischen, zwischenbetrieblichen Datenaustauschs zunehmend an Bedeutung gewonnen. Bei der Planung von geeigneten Kommunikationsinfrastrukturen rückt dabei die Forderung nach Kommunikationsnetzwerken mit einer sehr hohen Verfügbarkeit und damit verbundenen geringen Ausfallzeiten immer mehr in den Vordergrund. Parallel dazu werden an den Netzwerkplaner die Forderungen nach wirtschaftlichen Netzwerktopologien gestellt. Aufgrund der Komplexität der zu planenden Netzwerke ist der Einsatz von Entscheidungsunterstützungsystemen notwendig. Im Rahmen dieser Arbeit werden Methoden für die Entscheidungsunterstützung zur Planung von Kommunikationsnetzwerken unter Kosten- und Zuverlässigkeitsaspekten untersucht. Als Planungsziele werden die Fixkosten, die mit der Installation einer Netzwerktopologie entstehen und die Zuverlässigkeit der entworfenen Kommunikationsinfrastruktur betrachtet. Als Maß für die Gesamtzuverlässigkeit eines Kommunikationsnetzwerkes wird die All-Terminal-Zuverlässigkeit verwendet. Die Arbeit betrachtet und erweitert bestehende Verfahren zur Berechnung der All-Terminal-Zuverlässigkeit und untersucht diese in einer empirischen Studie. Die Arbeit betrachtet weiterhin Planungsprobleme, bei denen sämtliche zur Verfügung stehenden Verbindungen die gleiche Zuverlässigkeit und entferungsabhängige Kosten besitzen. Desweiteren untersucht die Arbeit Planungsprobleme, bei denen der Entscheider pro Verbindung aus einer Menge unterschiedlicher Technologieoptionen, welche sich in Zuverlässigkeit und Kosten unterscheiden, auswählen kann. Als Lösungsverfahren wird die Metaheuristik "genetische Algorithmen" eingesetzt. Es werden genetische Algorithmen für die monokriterielle Planung mit Nebenbedingungen und die multikriterielle Planung vorgeschlagen. In einer experimentellen Studie werden die entwickelten Verfahren bisherigen Ansätzen gegenübergestellt

Hybride Optimierungsstrategien für komplexe technische Aufgabenstellungen

Im Entwicklungsprozess komplexer, technischer Systeme spielen Simulationsmethoden, denen parametrische Modelle zugrunde liegen, eine wichtige Rolle. Diese Modelle bilden physikalische oder technische Eigenschaften von Bauteilen oder ganzen Funktionssystemen ab und ermöglichen deren Simulation und virtuelle Entwicklung. Durch den Einsatz geeigneter mathematischer Optimierungsmethoden ist es möglich, das Potential dieser Systeme besser auszuschöpfen und wichtige Teile dieses Prozesses zu automatisieren. Die Kombination verschiedener Verfahren ist einer der erfolgversprechendsten Trends in der Optimierung. Dabei spielt insbesondere die Hybridisierung naturinspirierter, heuristischer Verfahren eine wichtige Rolle. Mit hybriden Optimierungsstrategien wird beispielsweise das Ziel verfolgt, die guten Eigenschaften verschiedener Verfahren zu vereinen, vorhandene Informationen besser auszunutzen oder Verfahrensparameter der Optimierungsverfahren adaptiv im Verlauf einer Optimierung geeignet anzupassen. Im Rahmen dieser Arbeit werden verschiedene hybride Strategien untersucht und bewertet. Als Ergebnis wird das neue hybride Optimierungsverfahren AHMOS (Adaptive Hybride Multicriterion Optimization Strategy) konstruiert

Generierung von Grundriss-Layouts mithilfe von Evolutionären Algorithmen und K-dimensionalen Baumstrukturen

K-dimensionale Bäume, im Englischen verkürzt auch K-d Trees genannt, sind binäre Such- und Partitionierungsbäume, die eine Menge von n Punkten in einem multidimensionalen Raum repräsentieren. Ihren Einsatz finden K-d Tree Datenstrukturen vor allem bei der Suche nach den nächsten Nachbarn, der Nearest Neighbor Query, und in weiteren Suchalgorithmen für beispielsweise Datenbankapplikationen. Im Rahmen des Forschungsprojekts Kremlas wurde die Raumpartitionierung durch K-d Trees als eine Teillösung zur Generierung von Layouts bei der Entwicklung einer kreativen evolutionären Entwurfsmethode für Layoutprobleme in Architektur und Städtebau entwickelt. Der Entwurf und die Entwicklung von Layouts, d.h. die Anordnung von Räumen, Baukörpern und Gebäudekomplexen im architektonischen und städtischen Kontext stellt eine zentrale Aufgabe in Architektur und Stadtplanung dar. Sie erfordert von Architekten und Planern funktionale sowie kreative Problemlösungen. Das Forschungsprojekt beschäftigt sich folglich nicht nur mit der Optimierung von Grundrissen sondern bindet auch gestalterische Aspekte mit ein. In der entwickelten Teillösung dient der K-d Tree Algorithmus zunächst zur Unterteilung einer vorgegebenen Fläche, wobei die Schnittlinien möglichen Raumgrenzen entsprechen. Durch die Kombination des K-d Tree Algorithmus mit genetischen Algorithmen und evolutionären Strategien werden Layouts hinsichtlich der Kriterien Raumgröße und Nachbarschaften optimiert. Durch die Interaktion des Nutzers können die Lösungen dynamisch angepasst und zur Laufzeit nach gestalterischen Kriterien verändert werden. Das Ergebnis ist ein generativer Mechanismus, der bei der kreativen algorithmischen Lösung von Layoutaufgaben in Architektur und Städtebau eine vielversprechende Variante zu bereits bekannten Algorithmen darstellt

Generierung von Grundriss-Layouts mittels hybrider Evolutions-Strategie

Der vorliegende Text beschreibt ein computerbasiertes Verfahren zur Lösung von Layout-problemen in Architektur und Städtebau, welches mit möglichst wenig Problemwissen auskommt und schnell brauchbare Ergebnisse liefert, die durch schrittweises Hinzufügen von Problemwissen interaktiv weiter ausgearbeitet werden können. Für das generative Verfahren wurde eine Evolutions-Strategie verwendet, die mit Mechanismen zur Kollisionserkennung und virtuellen Federn zu einem hybriden Algorithmus kombiniert wurde. Dieser dient erstens der Lösung des Problems der Dichten Packung von Rechtecken sowie zweitens der Herstellung bestimmter topologischer Beziehungen zwischen diesen Rechtecken. Die Bearbeitung beider Probleme wird durch schrittweise Erweiterung grundlegender Verfahren untersucht, wobei die einzelnen Schritte anhand von Performancetests miteinander verglichen werden. Am Ende wird ein iterativer Algorithmus vorgestellt, der einerseits optimale Lösungen garantiert und andererseits diese Lösungen in einer für eine akzeptable Nutzerinteraktion ausreichenden Geschwindigkeit generiert

Fahrplanbasiertes Energiemanagement in Smart Grids

Die Zunahme dezentraler, volatiler Stromerzeugung im Rahmen der Energiewende führt schon heute zu Engpässen in Stromnetzen. Eine Lösung dieser Probleme verspricht die informationstechnische Vernetzung und Koordination der Erzeuger und Verbraucher in Smart Grids. Diese Arbeit präsentiert einen Energiemanagement-Ansatz, der basierend auf Leistungsprognosen und Flexibilitäten der Akteure spezifische, aggregierte Leistungsprofile approximiert. Hierbei werden Netzrestriktionen berücksichtigt

Fahrplanbasiertes Energiemanagement in Smart Grids

Die Zunahme dezentraler, volatiler Stromerzeugung im Rahmen der Energiewende führt schon heute zu Engpässen in Stromnetzen. Eine Lösung dieser Probleme verspricht die informationstechnische Vernetzung und Koordination der Erzeuger und Verbraucher in Smart Grids. Diese Arbeit präsentiert einen Energiemanagement-Ansatz, der basierend auf Leistungsprognosen und Flexibilitäten der Akteure spezifische, aggregierte Leistungsprofile approximiert. Hierbei werden Netzrestriktionen berücksichtigt

GLEAM - General Learning Evolutionary Algorithm and Method : ein Evolutionärer Algorithmus und seine Anwendungen

Nach einer grundlegenden Einführung wird der Evolutionäre Algorithmus GLEAM ausführlich vorgestellt. Das breite Anwendungspotential dieses Optimierungs- und Planungsverfahrens wird durch eine Reihe von Anwendungsbeispielen aus den Bereichen Robotik, Scheduling, Bauindustrie und Designoptimierung unterstrichen. Dabei werden auch Weiterentwicklungen behandelt, die Heuristiken und lokale Suche in das evolutionäre Verfahren integrieren, so dass ein hybrider oder memetischer Algorithmus entsteht