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

Asymmetrische Evolutionsstrategien

In dieser Arbeit wird eine neue Evolutionsstrategie entwickelt, die im Gegensatz zu allen bekannten Evolutionsstrategien einen gerichteten Mutationsoperator einsetzt. Die gerichtete Mutation wird durch Verwendung einer asymmetrischen Verteilungsfunktion realisiert. Eine asymmetrische Verteilungsfunktion, die die Randbedingungen der Evolutionsstrategien erfüllt existierte nicht und wird in dieser Arbeit hergeleitet. Neben der Herleitung der Verteilungsfunktion werden alle stochastisch interessanten Eigenschaften dieser Verteilungsfunktion hergeleitet. Dazu zählen Momente, Verteilungs- und Dichtefunktion und die zugehörigen inversen Funktionen. Die hier entwickelte asymmetrische Verteilungsfunktion ist dabei so allgemein gehalten, dass sie, für spezielle Belegungen der Parameter, auch symmetrische Verteilungen und insbesondere auch die Normalverteilung realisieren kann. Aufbauend auf diese Verteilungsfunktion und den zugehörigen Zufallszahlengenerator wird die asymmetrische Evolutionsstrategie entwickelt. Die Leistungsfähigkeit der die asymmetrische Evolutionsstrategie wird durch Benchmark-Test und reale Anwendungen gezeigt. Zum Vergleich werden alle Test mit anderen Varianten der Evolutionsstrategien verglichen.Topic of this work is the development of a new evolution strategy. In contrast to all other evolution strategies the asymmetrical one uses a directed mutation operator. The directed mutation is based on an asymmetrical distribution function. A asymmetrical distribution function which fulfils all ancillary conditions of the evolution strategies did not exist and was developed in this work. Besides the development of the cumulative distribution function all interesting properties have been deduced. These properties are the moments, cumulative and probability distribution function and the associated inverse functions. The developed distribution function, developed in this work, is on a general level, that allows the modelling of symmetrical distributions and in particular the modeeling of the normal distribution. Based on the asymmetrical distribution function and its random number generator, the asymmetrical evolution strategy is developed. The performance is demonstrated with the use of benchmark-test and real-world problems. All test were carried out with other variants of the evolution strategies to give a comparable grading of the performance

Abteilungsübergreifende Termin- und Reihenfolgeplanung in Krankenhäusern mittels multichromosomaler, künstlicher Evolution

Seit der Umstellung des Vergütungssystems auf diagnosebezogene Fallpauschalen sind Krankenhäuser gezwungen, effizient zu arbeiten um kostendeckend zu wirtschaften. Unter diesem Gesichtspunkt steigt die Notwendigkeit zur Planung und Optimierung der Abläufe innerhalb dieser. Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist eine abteilungsübergreifende Termin- und Reihenfolgeplanung der Patienten, mit dem Ziel, die Krankenhausressourcen möglichst effizient einzusetzen und die Wartezeiten der Patienten zu minimieren. Bis heute werden Lösungsansätze nach ambulanter Aufnahmeplanung, stationärer Aufnahmeplanung sowie OP-Planung differenziert und überwiegend losgelöst voneinander betrachtet. Die bisherigen Lösungsansätze verkennen weitestgehend, dass die stationär und ambulant aufgenommenen Patienten im weiteren Ablauf teils dieselben Ressourcen beanspruchen. Auch lässt sich eine OP-Planung nicht verlässlich durchführen, ohne die Aufnahmeplanung und ohne die vorhandenen Krankenhausressourcen (z.B. Betten, Personal) mit deren jeweiligen Kapazitäten in der Planung zu berücksichtigen. Daher erfolgt erstmalig in der hier entwickelten Planungsmethode eine gesamtheitliche Betrachtung der Problemfelder der stationären Aufnahmeplanung, der ambulanten Aufnahmeplanung und der OP-Planung, unter Berücksichtigung erforderlicher vor- und nachgelagerter Ressourcen, insbesondere der Notaufnahme. Es wird auf den Untersuchungsgegenstand bezogen aufgezeigt, wie die vorliegenden fachübergreifenden und dynamischen Gegebenheiten (fachübergreifende und dynamische Komplexität) berücksichtigt werden können, ohne im Detaillierungsgrad mit vielen stark vereinfachenden Annahmen zu arbeiten (Detailkomplexität), wie es bisherige Arbeiten tun. Um der dynamischen Eigenschaft der zugrundeliegenden Prozesse zu entsprechen (dynamische Komplexität), wurde ein dynamisches Simulationsmodell (ausführbares Modell) entwickelt, welches unter Einsatz einer hier entwickelten Methode zur automatisierten Transformation aus eEPK Prozessbeschreibungen aufgebaut und an Realdaten validiert wurde. Der Arbeit liegen Prozesse und Daten aus drei Kliniken der Maximalversorgung zugrunde (Referenzklinik). Um der Detailkomplexität gerecht zu werden, sind im Modell auf die Planung einwirkende stochastische Einflüsse berücksichtigt, wie u.a. Notfälle, nicht geplantes Patientenaufkommen (nicht-elektiv, walk-ins), Unpünktlichkeit von Patienten, Ausbleiben von Patienten (no-show), Varianzen im Behandlungsverlauf, Varianzen in den Bearbeitungszeiten oder Störungen resp. Ausfälle technischer Ressourcen. Das entwickelte Planungskonzept wird in einer multichromosomalen Repräsentation kodiert. Die Planung und Optimierung erfolgt mit einem hybriden Genetischen Algorithmus (GA), welcher eine hier entwickelte Methode der selbstadaptiven Mutation einsetzt. Im Weiteren werden die Ergebnisse der optimierten Termin- und Reihenfolgeplanung dargelegt und analysiert. Abschließend wird ein konkreter Vorschlag zur Umsetzung im Krankenhaus unterbreitet.Since the compensation system was switched to diagnosis-related payments, hospitals have been forced to work efficiently in order to economize and cover costs. To achieve these objectives, processes have to be planned and optimized. In this work an inter-departmental plan for appointment and patient sequencing is developed, that focus on using hospital resources efficiently and minimize patients waiting time. Up to now the approach has been to find dedicated and independent solutions for the outpatient admission, inpatient admission and operating room (surgery) planning, even so they are dynamically coupled. The current solutions for the most part do not take into consideration that inpatients and outpatients lay claim to many of the same resources in subsequent procedures. Surgery planning cannot be carried out reliably without planning admission or taking the available resources of the hospital (e.g. beds, staff) and their respective capacities into account. The planning method developed here, hence for the first time combines the problem areas in planning admissions for in- and outpatients, and surgeries, taking into account the required upstream and downstream resources, in particular from the emergency department. It is shown, how the inter-departmental, dynamic conditions (inter-departmental and dynamic complexity) can be taken into account without the need to work at a level of detail with numerous grossly simplifying assumptions (detail complexity) as in previous research. In order to consider the dynamics of the underlying processes (dynamic complexity), a dynamic simulation model (executable model) has been developed. An automated transformation method was developed and used to transform an eEPC description of the underlying processes into an executable model. The model was validated for recorded data from a hospital. The research was based on processes and data from three maximum care clinics (reference clinics). To do justice to the detail complexity, stochastic variations which affect planning have been taken into consideration, such as emergencies, unplanned patient volumes (non-electives, walk-ins), patients' lack of punctuality, patient absence (no-show), variances in the course of treatment, variances in processing time or faults and failures of technical resources. The developed planning concept is coded by a multichromosomal representation. For planning and optimization a hybrid genetic algorithm (GA) is used, that employs a method for self-adapting mutation developed here. GA performance for self-adapting mutation rate and several static mutation rates are compared. The results of the optimization are presented and analyzed. It is shown how the developed planning concept may be integrated into an existing hospital IT-system (SAP IS-H*med)