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

Optimierung thermischer Verhältnisse bei der Bahnplanung für das thermische Spritzen mit Industrierobotern

Diese Arbeit befasst sich mit der Erzeugung und Optimierung von neuartigen Bahnen für Industrieroboter beim thermischen Spritzen auf komplexen Freiformoberflächen unter besonderer Berücksichtigung der thermischen Verhältnisse in dem Werkstück. Thermisches Spritzen ist ein Produktionsprozess, bei dem eine Werkstückoberfläche mit geschmolzenem Material beschichtet wird, so dass die Oberfläche die gewünschten Oberflächeneigenschaften aufweist. Ein Alleinstellungsmerkmal des präsentierten Systems ist der modulare Aufbau, der vor allem eine in diesem Bereich unübliche Trennung zwischen der Initialbahnplanung und der Bahnoptimierung vorsieht. Die Basis des Gesamtsystems bilden verschiedene Simulationskomponenten, wie die Beschichtungssimulation, die thermische Simulation und die Robotersimulation. Die Initialbahnplanung erzeugt flächenüberdeckende Bahnen auf einem Werkstück unter Berücksichtigung verschiedener Qualitätsmerkmale. Dazu werden die Bahnen über flexible Bahnstrukturen repräsentiert, darunter neuartige Strukturen, wie die Rand-zu-Rand Bahnen und die Punkt-zu-Punkt Bahnen. Die Qualität der Bahnen wird über verschiedene Zielfunktionen bewertet, die neben der Schichtqualität vor allem die thermischen Varianzen berücksichtigen, welche bisher nur selten in Betracht gezogen wurden, obwohl sie großen Einfluss auf die endgültige Schichtqualität haben. Weitere praxisrelevante Zielkriterien, wie die Roboterachsbeschleunigungen und der Overspray, welcher das Material beschreibt, das nicht auf der funktionalen Fläche abgelagert wird, werden ebenfalls beachtet. Das Problem der Initialbahnplanung wird als mehrkriterielles Optimierungsproblem formuliert und mit Hilfe eines Evolutionären Algorithmus optimiert. Verschiedene Varianten für die Operatoren des Evolutionären Algorithmus werden verwendet und gegeneinander evaluiert. Hieraus wird die Kombination von Operatoren bestimmt, mit der der Algorithmus mit hoher Konvergenzgeschwindigkeit strukturell gute Bahnen für den anschließenden Bahnoptimierungsprozess erzeugt. Die Bahnoptimierung wird für die Verbesserung vorhandener Bahnen bezüglich der Beschichtungsfehler und der Ausführbarkeit mit Robotern verwendet. Ein neuartiges Konzept zur kombinierten Anwendung des in der Arbeit entwickelten, analytischen Auftragsmodells mit einer externen Blackbox Simulation wird verwendet, um die Bahnen mit Hilfe des Verfahrens der nichtlinearen konjugierten Gradienten zu optimieren. Die Fehler werden hierbei über die externe Simulation und die Gradienten über das analytische Auftragsmodell bestimmt. Die Verwendung der Bahnoptimierung beschränkt sich nicht nur auf die Optimierung der Bahnen, die von der Initialbahnplanung erstellt worden sind, sondern kann ebenfalls genutzt werden, um bereits erstellte Bahnen an andere Spritzprozesse oder ähnliche Werkstückgeometrien anzupassen. Hierdurch lässt sich der erhebliche Aufwand zur Generierung neuer Bahnen stark reduzieren. Zum Abschluss der Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das die bisher unberücksichtigte Roboterdynamik in das System miteinbezieht. Dazu wird eine Dynamikkorrektur präsentiert, die die Bahnen mit Hilfe einer Roboterherstellersoftware in den dynamisch zulässigen Bereich projiziert. Diese Projektion wird in einer weiteren Optimierungsschleife alternierend mit der Bahnoptimierung genutzt, um eine dynamisch zulässige Bahn zu erzeugen, die sehr gute Ergebnisse bezüglich der Qualitätsmaße liefert

Dynamisch adaptive Mikroarchitekturen mit optimierten Speicherstrukturen und variablen Befehlssätzen

Die Anforderungen, die an Mikroarchitekturen gestellt werden, steigen stetig, ein Großteil der technologischen Innovationen der letzten Jahrzehnte ist erst durch den Fortschritt der Halbleiterindustrie und den damit verbundenen Performanzsteigerungen integrierter Schaltkreise möglich geworden. Eine weitere Performanzsteigerung integrierter Schaltkreise ist durch das Erreichen von physikalischen Grenzen nicht mehr selbstverständlich. Es müssen neue Architekturen entworfen werden, um an diesem Punkt auch weiterhin die steigenden Anforderungen erfüllen zu können. Im Rahmen dieser Arbeit wurden flexible Mikroarchitekturen entworfen und evaluiert, die applikationsspezifisch verschiedene Parameter der Architektur optimieren. Die entworfenen Mikroarchitekturen erfüllen die gestellten Anforderungen durch eine neuartige und effiziente Nutzung der vorhandenen Ressourcen. Es wurde eine inhalts-adaptive Speicherstruktur entworfen, welche für eine effiziente Verarbeitung von im Voraus analysierten Daten ausgelegt ist. Das entworfene Konzept bleibt durch die automatische Generierung flexibel einsetzbar und ist adaptierbar. Das System zeigt zudem das Potential auf, welches in einer Verschiebung der Komplexität des Anwendungsfalls zur Laufzeit auf Analysen im Vorfeld liegt. Ein weiterer Ansatz ist das Konzept einer transparenten und dynamischen Hardwarebeschleunigung eines adaptiven Prozessors. Für die Realisierung wurde ein Automatismus entworfen und dem Prozessor zur Verfügung gestellt, mit der dieser eigenständig zur Laufzeit rechenintensive Kernel detektieren und beschleunigen kann. Auf diese Weise verbindet der adaptive Prozessor nicht nur die Generalität eines Allzweck-Prozessor mit der Flexibilität eines rekonfigurierbaren Systems, sondern ist zusätzlich in der Lage unabhängig vom Softwareentwickler oder Compiler Anwendungen zur Laufzeit zu beschleunigen. Dies führt zu einer eigenständigen Anpassungsfähigkeit des Prozessors an die Anwendung und ermöglicht somit eine Performanzsteigerung eines Kernels, welcher während der Entwicklungsphase des Prozessors nicht berücksichtigt worden ist. Zusammenfassend kann gezeigt werden, dass mit relativ geringem Entwicklungsaufwand leistungsstarke und flexible Mikroarchitekturen entworfen und realisiert werden können, wenn ein Hauptaugenmerk auf die effiziente Nutzung der vorhandenen Ressourcen gelegt wird

Räumliche Optimierung der Bestandesstruktur unter Berücksichtigung von Einzelbaumeffekten

In dieser Dissertation werden erstmals Kenntnisse über ökologische Felder von Einzelbäumen mit Methoden der räumlichen Optimierung kombiniert, um ein Werkzeug zu schaffen, mit dem Empfehlungen für die Strukturierung von Beständen erarbeiten werden können. Dabei waren drei unterschiedliche waldbauliche Problemstellungen Ausgangspunkt der Arbeit. Die ausführliche Beschreibung der Probleme führte zur Ableitung eines allgemeinen Optimierungsproblems, das nach optimalen Stammverteilungsplänen bzgl. verschiedener, waldbaulicher Zielsetzungen sucht. Der erster Schwerpunkt war die mathematische Herleitung der Zielgrößen. Hierbei wurde die Idee der Einzelbaumeffekte und das Konzept der ökologischen Felder verwendet, um die Zielgrößen aus den Einzelbaumeffekten zu entwickeln. Der zweite Schwerpunkt umfasste die Suche nach einem geeigneten Optimierungsmodell, mit dem die Horizontalstruktur eines Bestandes basierend auf weitreichenden, stetigen Einzelbaumeffekten räumlich optimiert werden konnte. Der gegebene Überblick zum Stand der Forschung bzgl. der räumlichen Optimierung in der Forstwissenschaft zeigte auf, dass nur Teilaspekte des allgemeinen Optimierungsproblems bisher modelliert worden sind. Von den vier daraufhin neu entwickelten Optimierungsmodellen wurden ein kontinuierliches und ein diskretes Modells nach der Auswertung der Eigenschaften weiterverwendet. Die Bewertung von verschiedenen, vorgestellten Nachbarschaftsdefinitionen und Varianten von lokalen Suchverfahren, Meta- und Hybridheuristiken führte zur Verwendung von k-opt für das diskrete Optimierungsmodell, von Compass Search für das kontinuierliche Optimierungsmodell und von Threshold Accepting und Iterated Local Search für beide Modelle. Für alle drei Optimierungsprobleme wurden jeweils zwei Tests je Algorithmus mit einer in C++ implementierten Optimierungssoftware durchgeführt. Beim ersten Test sollten in kurzer Zeit wiederholt gute Lösungen berechnet werden, während im zweiten Test wesentlich mehr Funktionswertberechnungen zur Verfügung standen, um eine sehr gute Lösung zu erhalten. Die Auswertung der Testrechnungen zeigte, dass das diskrete Optimierungsmodell dem kontinuierlichen Modell außer bei einem geringen Bestockungsgrad des Bestandes vorzuziehen ist. Die Zielfunktionsdefinitionen hatten wesentlichen Einfluss auf die Lösungen, vor allem bei gegenläufigen Zielen. Sehr gute Lösungen wiesen dabei charakteristische Verteilungsschemata der Baumpositionen auf, die nur durch eine Optimierung und nicht durch das wiederholte, zufällige Verteilen von Bäumen gefunden werden konnten. Für das diskrete Modell lieferte Threshold Accepting vor 2-opt und Iterated Local Search fast immer die besten Ergebnisse. 4-opt war immer deutlich schlechter als die anderen Algorithmen. Threshold Accepting berechnete sowohl sehr schnell gute Lösungen und als auch die besten Lösungen, wenn eine intensive Suche mit sehr vielen Funktionswertberechnungen möglich war

Elektromobilität und das Problem der Ladesäulenwahl: Modellierung und Evaluation eines mathematischen Modells zur fahrerindividuellen Optimierung von Ladesäulenempfehlungen zur Verbesserung der öffentlichen Ladesituation

Elektromobilität und das Problem des Aufladens kennzeichnen sich aktuell noch durch das Auffinden unbelegter Ladesäulen und lange Ladezeiten für den Endkunden. Geringe Fahrreichweiten der ersten Generationen von Elektrofahrzeugen und die begrenzte Verfügbarkeit öffentlicher Schnellladesäulen untermauern die öffentliche Wahrnehmung der Elektromobilität häufig mit dem Begriff der Reichweitenangst. Der Fahrzeugnutzer ist es gewohnt, unkompliziert in einem gut ausgebauten Tankstellennetz jederzeit bis zu eintausend Kilometer Reichweite in wenigen Minuten Tankzeit für bestehende Fahrzeuge mit Verbrennungsmotoren zu erwerben. Diese Einfachheit bietet Elektromobilität aktuell nicht. Es existieren unterschiedliche Steckersysteme, uneinheitliche Preismodelle der Ladesäulenbetreiber, Anmeldepflichten der Kunden bei den Ladesäulenbetreibern, unterschiedliche Ladeleistungen und umständliche Abrechnungssysteme. Das alternative Aufladen am Hausstromanschluss erfordert mehrere Stunden Ladezeit und verlangt von Fahrern einen eingeschränkten Mobilitätsradius in der Nähe des Hausstromanschlusses. Doch selbst wenn all diese Teilprobleme gelöst werden, verbleibt die technologiecharakteristische Problematik der langen Ladezeiten. Denn selbst an Schnellladesäulen treten Ladezeiten von 25 min auf und übersteigen damit die regulären Tankzeiten von etwa 2,5 min um das Zehnfache. Und diese langen Ladezeiten treten entsprechend häufig auf, denn die geringe Fahrreichweite aktueller Elektrofahrzeuge führt dazu, dass Elektrofahrzeuge häufiger Ladesäulen aufsuchen müssen, als gängige Fahrzeuge mit Verbrennungsmotoren Tankstellen aufsuchen. Das häufige Aufsuchen von Ladesäulen innerhalb der noch unzureichend ausgebauten Ladeinfrastruktur und die bei der Ankunft erforderlichen langen Ladezeiten können Blockierungen und Wartezeiten zwischen den Fahrern von Elektrofahrzeugen bei der Ankunft an den Ladesäulen provozieren. Dabei stellt sich schon heute und zukünftig noch viel mehr folgende Frage: >> Wie können Fahrer von Elektrofahrzeugen individuell durch Berücksichtigung ihrer persönlichen Präferenzen bei ihrer Ladesäulenwahl durch Optimierung auf der Basis der von ihnen bereitgestellten Fahrzeugpositionsdaten und Akkustanddaten von einem kollaborativen Ladesäulenmanagementsystem unterstützt werden, sodass es zu weniger gegenseitigen Blockierungen an Ladesäulen kommt und damit die öffentliche Ladesituation verbessert werden kann, und wie stören Fahrer diese Optimierung, die keine Daten bereitstellen möchten oder können? << Diese Fragestellung wird im Rahmen der vorliegenden Arbeit beantwortet.Electromobility and the problem of uncomplicated charging is currently characterized by the finding of unoccupied charging stations and long charging times for the end customer. The limited availability of the first generations of electric vehicles and the limited availability of public high-speed charging stations often results in a negative public perception of electromobility. Current drivers are used to fill up regular vehicles with combustion engines in just minutes to get thousand kilometers of range in a fully developed infrastructure of petrol stations. Electromobility does not currently offer this simplicity. There are different plug-systems, inconsistent pricing models, customer registration requirements, different performance classes and cumbersome billing systems for charging stations. The alternative charging at home demands several hours of charging time and requires drivers to have a restricted mobility radius in driving range to their homes. However, even if all of these partial problems are solved, the technology-characteristic problem of long charging times remains. Charging times of 25 min occur even at high-speed charging stations, thus exceeding the regular petrol fill up time of 2.5 min by ten times. And these long charging times occur correspondingly frequently, since the low operating distance of current electric vehicles leads to the fact that electric vehicles have to visit charging stations more frequently than conventional vehicles with combustion engines call petrol stations. Frequent searching of charging stations within the still insufficiently developed charging infrastructure and the required long charging times can provoke extensive blockages and waiting times between the drivers of electric vehicles. This results in the central question of the work: >> How can drivers of electric vehicles be supported individually by taking into account their personal charging behavior on the basis of their vehicle position data and battery data, which are optimized within a collaborative charging station management system to reduce mutual blocking at public charging situation and how will drivers disturb this optimization, who cannot or do not want to provide those data? << This question is answered in this thesis

Ablaufplanung bei Reihenfertigung mit mehrfacher Zielsetzung auf der Basis von Ameisenalgorithmen

In der Arbeit wird ein Permutation Flow Shop Problem mit mehrfacher Zielsetzung betrachtet. Das Problem der Reihenfolgeplanung von Aufträgen in einem Produktionssystem hat seit der Veröffentlichung des Johnson Algorithmus 1954 wesentliche Aufmerksamkeit erlangt. Dabei wurden hauptsächlich Probleme mit nur einer Zielsetzung betrachtet. In der Praxis hat sich die Reihenfolgeplanung in der Regel jedoch an mehreren Zielgrößen zu orientieren. Neben der Maximierung der Kapazitätsauslastung können z.B. auch die Minimierung der Durchlaufzeiten sowie das Einhalten von vorgegebenen Fertigstellungsterminen weitere zu berücksichtigende Ziele sein. In der vorliegenden Arbeit wird ein Zielsystem bestehend aus den Zielgrößen mittlere Durchlaufzeit, maximale Terminüberschreitung sowie der Zykluszeit betrachtet. Alle drei Zielgrößen sind zu minimieren. Es werden zwei Ameisenalgorithmen zur Ermittlung heuristisch effizienter Mengen von Auftragsfolgen vorgestellt und experimentell untersucht. Die Menge der heuristisch effizienten Auftragsfolgen ergibt sich dabei aus den von der Heuristik ermittelten heuristisch effizienten Auftragsfolgen. Bezogen auf eine Heuristik ist eine Auftragsfolge dann heuristisch effizient, wenn es keine andere von der Heuristik erzeugte und auf Effizienz überprüfte Auftragsfolge gibt, die bezüglich aller Ziele keinen schlechteren und bei mindestens einem Ziel einen besseren Zielerreichungsgrad aufweist. Daneben wird die Beurteilung der Qualität von heuristisch effizienten Mengen ausführlich betrachtet. Die bisher in der Literatur vorgestellten Maße werden kritisch diskutiert und anschließend ein System von Maßen zur Beurteilung der Qualität heuristisch effizienter Mengen entwickelt. Außerdem werden in der Arbeit allgemeine Überlegungen zur Steuerung der Suche nach Elementen der effizienten Menge angestellt. Dazu gehören Analysen zur Distanz von Auftragsfolgen im Lösungsraum, sowie die Entwicklung von Konzepten zur Definition der Nachbarschaft im Zielraum

Lastverteilung für feinkörnig parallelisiertes Branch-and-bound

Zur Planung und Steuerung von komplexen rechnerintegrierten Fertigungssystemen (CIM) ist die Abarbeitung vieler extrem aufwendiger Algorithmen notwendig. Aus dem Bereich der Fertigungssteuerung zählt die Generierung von Maschinenbelegungsplänen (scheduling) dazu. Zur Steigerung der Lösungsgeschwindigkeit bzw. zum Erreichen exakter Ergebnisse bietet sich der massive Einsatz von Rechenparallelität an. Mit Parallelrechnern ist durch die gleichzeitige Verwendung von vielen Prozessoren potentiell eine sehr große Leistungssteigerung zu erreichen. Dafür muß jedoch die vorhandene Parallelität effektiv genutzt werden. Die dazu erforderliche Verteilung der anstehenden Arbeit auf eine große Menge von Prozessoren heißt Lastverteilung und stellt den Kern dieser Arbeit dar. Als allgemeiner Algorithmus zur Lösung kombinatorischer Optimierungs-probleme wird das Branch-and-bound-Verfahren eingesetzt und auf fein-körnigen Parallelrechnerarchitekturen ausgeführt. Zur Lastverteilung werden folgende drei Ansätze verfolgt und untersucht: " Statische Lastverteilung: Es werden mehrere Methoden zur Initialisierung der Prozessoren, welche vor dem eigentlichen Optimierungsalgorithmus ausgeführt werden, analysiert. Es zeigt sich, daß sich die statische Last-verteilung überproportional stark auf die Laufzeit des nachfolgenden Branch-and-bound-Algorithmus auswirkt. Es ist daher wichtig, der bisher unterschätzten statischen Lastverteilung für die parallele Baumsuche mit realen Problemstellungen, besondere Aufmerksamkeit zu schenken. " Dynamische Lastverteilung: Es wird ein vereinfachtes, gut skalierbares Flüssigkeitsmodell als erste synchrone lokale Lastverteilung entwickelt, welche besonders für Parallelrechner mit kurzer Verzögerungszeit beim Aufbau von Kommunikationsverbindungen effizient ist. Die Methode wird mit dem bekannten, aus dem Asynchronen übertragenen, Mittelungs-Ansatz verglichen. Zum analytischen Vergleich wird als ein realistischeres Aufwandsmaß die Kommunikationsmenge statt der üblichen Anzahl von Kommunikationsschritte verwendet. Der in der Prozessoranzahl bisher benötigte quadratische Zeitaufwand wird durch das Flüssigkeitsmodell auf einen linearen Aufwand reduziert, wobei das Flüssigkeitsmodell auch bzgl. der konstanten Zeitfaktoren signifikant effizienter ist. " Implizite Lastverteilung: Zur Vermeidung von Wartezeiten der unbe-teiligten Prozessoren während der Lastverteilung wird der Lastverteilungs-prozeß mit dem Branch-and-bound-Prozeß verschmolzen. Das neuartige Konzept der k-Expansion unterstützt eine automatische Lastverteilung und approximiert eine globale Suchstrategie. Zur Validierung der Ergebnisse werden Simulationen und Experimente mit einem Satz von Benchmark-Problemen durchgeführt. Der zugrunde liegende SIMD-Rechner ist eine MasPar MP-1 mit 16.384 Prozessoren in einem 2- dimensionalen Torus. Als exemplarische, NP-harte Anwendungsdomäne werden statische, non-operationale Planungsprobleme betrachtet

KREMLAS: Entwicklung einer kreativen evolutionären Entwurfsmethode für Layoutprobleme in Architektur und Städtebau

Die im vorliegenden Buch dokumentierten Untersuchungen befassen sich mit der Entwicklung von Methoden zur algorithmischen Lösung von Layoutaufgaben im architektonischen Kontext. Layout bezeichnet hier die gestalterisch und funktional sinnvolle Anordnung räumlicher Elemente, z.B. von Parzellen, Gebäuden, Räumen auf bestimmten Maßstabsebenen. Die vorliegenden Untersuchungen sind im Rahmen eines von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Forschungsprojekts entstanden

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

KREMLAS: Entwicklung einer kreativen evolutionären Entwurfsmethode für Layoutprobleme in Architektur und Städtebau

Die im vorliegenden Buch dokumentierten Untersuchungen befassen sich mit der Entwicklung von Methoden zur algorithmischen Lösung von Layoutaufgaben im architektonischen Kontext. Layout bezeichnet hier die gestalterisch und funktional sinnvolle Anordnung räumlicher Elemente, z.B. von Parzellen, Gebäuden, Räumen auf bestimmten Maßstabsebenen. Die vorliegenden Untersuchungen sind im Rahmen eines von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Forschungsprojekts entstanden