Evolutionäre Generierung von Grundriss-Layouts mithilfe von Unterteilungsalgorithmen

Das Unterteilen einer vorgegebenen Grundfläche in Zonen und Räume ist eine im Architekturentwurf häufig eingesetzte Methode zur Grundrissentwicklung. Für deren Automatisierung können Unterteilungsalgorithmen betrachtet werden, die einen vorgegebenen, mehrdimensionalen Raum nach einer festgelegten Regel unterteilen. Neben dem Einsatz in der Computergrafik zur Polygondarstellung und im Floorplanning zur Optimierung von Platinen-, Chip- und Anlagenlayouts finden Unterteilungsalgorithmen zunehmend Anwendung bei der automatischen Generierung von Stadt- und Gebäudegrundrissen, insbesondere in Computerspielen. Im Rahmen des Forschungsprojekts Kremlas wurde das gestalterische und generative Potential von Unterteilungsalgorithmen im Hinblick auf architektonische Fragestellungen und ihre Einsatzmöglichkeiten zur Entwicklung einer kreativen evolutionären Entwurfsmethode zur Lösung von Layoutproblemen in Architektur und Städtebau untersucht. Es entstand ein generativer Mechanismus, der eine Unterteilungsfolge zufällig erstellt und Grundrisse mit einer festgelegten Anzahl an Räumen mit bestimmter Raumgröße durch Unterteilung generiert. In Kombination mit evolutionären Algorithmen lassen sich die erhaltenen Layoutlösungen zudem hinsichtlich architektonisch relevanter Kriterien optimieren, für die im vorliegenden Fall Nachbarschaftsbeziehungen zwischen einzelnen Räumen betrachtet wurden

Kommunizierende Genetische Algorithmen: Durch Evolution zur Kooperation

Die Kooperation zwischen Menschen und Computern gewinnt in zahlreichen Problemstellungen mehr und mehr an Bedeutung. Ein wesentlicher Grund hierfür ist die ständig wachsende Komplexität relevanter Problemstellungen. Dadurch bedingt sind weder der Mensch noch der Computer alleine in der Lage, zufriedenstellende Lösungen zu entwickeln. Die Kombination der individuellen Fähigkeiten hat sich in vielen Bereichen als gewinnbringend erwiesen. Genetische Algorithmen (GA) als Repräsentanten der >Evolutionary Computation< stellen einen Ansatz zur Lösung hochkomplexer Optimierungsaufgaben dar, der sich an den Vorgängen der Evolution orientiert. Im Gegensatz zu vielen anderen Optimierungsverfahren bringen sie einige Eigenarten mit, die kooperative Erweiterungen einfach und erfolg-versprechend machen. Der vorgestellte kommunizierende Genetische Algorithmus kombiniert die Vorteile der GA mit der Fähigkeit zur Kooperation. Es gelingt bei seiner Verwendung, gute externe Vorschläge aufzunehmen, während schlechte Vorschläge keinerlei negative Auswirkungen zeigen. Diese Robustheit gegen Irrtümer und Fehleingaben macht den KGA zu einer idealen Basis für Programme zur kooperativen Problemlösung

OptiNet: Ein Optimierungswerkzeug für baumförmige Netzwerkprobleme

Optimierung , Netzwer

Simultane Erstellung von Flugplänen mit Genetischen Algorithmen : Konzeptioneller Planungsansatz und Entwicklung eines Prototypen

Algorithmus , Flugplanun

The Spatial Agent-based Competition Model (SpAbCoM)

The paper presents a detailed documentation of the underlying concepts and methods of the Spatial Agent-based Competition Model (SpAbCoM). For instance, SpAbCoM is used to study firms' choices of spatial pricing policy (GRAUBNER et al., 2011a) or pricing and location under a framework of multi-firm spatial competition and two-dimensional markets (GRAUBNER et al., 2011b). While the simulation model is briefly introduced by means of relevant examples within the corresponding papers, the present paper serves two objectives. First, it presents a detailed discussion of the computational concepts that are used, particularly with respect to genetic algorithms (GAs). Second, it documents SpAbCoM and provides an overview of the structure of the simulation model and its dynamics. -- Das vorliegende Papier dokumentiert die zugrundeliegenden Konzepte und Methoden des Räumlichen Agenten-basierten Wettbewerbsmodells (Spatial Agent-based Competition Model) SpAbCoM. Anwendungsbeispiele dieses Simulationsmodells untersuchen die Entscheidung bezüglich der räumlichen Preisstrategie von Unternehmen (GRAUBNER et al., 2011a) oder Preissetzung und Standortwahl im Rahmen eines räumlichen Wettbewerbsmodells, welches mehr als einen Wettbewerber und zweidimensionalen Marktgebiete berücksichtigt. Während das Simulationsmodell in den jeweiligen Arbeiten kurz anhand eines Beispiels eingeführt wird, dient das vorliegende Papier zwei Zielen. Zum Einen sollen die verwendeten computergestützten Konzepte, hier speziell Genetische Algorithmen (GA), detailliert vorgestellt werden. Zum Anderen besteht die Absicht dieser Dokumentation darin, einen Überblick über die Struktur von SpAbCoM und die während einer Simulation ablaufenden Prozesse zu gegeben.Agent-based modelling,genetic algorithms,spatial pricing,location model.,Agent-basierte Modellierung,Genetische Algorithmen,räumliche Preissetzung,Standortmodell.

CURE : Eine Reparaturheuristik für die Planung ökonomischer und zuverlässiger Kommunikationsnetzwerke mit Hilfe von heuristischen Optimierungsverfahren

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit dem Aufbau kostengünstiger Kommunikationsnetzwerke unter Zuverlässigkeitsrestriktionen. Für den Aufbau des Kommunikationsnetzes stehen je Verbindung verschiedene Leitungstypen mit unterschiedlichen Zuverlässigkeiten und Kosten zur Verfügung. Im Rahmen der Planung ist das Netzwerk so aufzubauen, dass das resultierende Gesamtnetz kostenminimal ist und eine geforderte minimale Gesamtzuverlässigkeit garantiert werden kann. Aufgrund der hohen Komplexität des Problems (NP-vollständig) werden üblicherweise heuristische Optimierungsverfahren zur Lösung eingesetzt. Um sicherzustellen, dass die dadurch ermittelten Lösungen die geforderte Zuverlässigkeit aufweisen, werden in den meisten Ansätzen unzulässige Lösungen, welche die geforderte Zuverlässigkeit nicht erfüllen, durch die Verwendung von Straftermen schlechter bewertet. Der vorliegende Beitrag ersetzt diese Strafterme durch eine Reparaturheuristik (CURE). CURE stellt sicher, dass heuristische Optimierungsverfahren nur zulässige Lösungen erzeugen und keine Strafterme für invalide Lösungen mehr notwendig sind. Experimentelle Untersuchungen der Leistungsfähigkeit von heuristischen Optimierungsverfahren am Beispiel eines genetischen Algorithmus zeigen, dass durch CURE im Vergleich zu Ansätzen mit Straftermen deutlich bessere Lösungen mit geringerem Aufwand gefunden werden können