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

Reliable Communication Network Design with Evolutionary Algorithms

For the reliable communication network design (RCND) problem links are unreliable and for each link several options are available with different reliabilities and costs. The goal is to find a cost-minimal communication network design that satisfies a pre-defined overall reliability constraint. This paper presents two new EA approaches, LaBORNet and BaBORNet, for the RCND problem. LaBORNet uses an encoding that represents the network topology as well as the used link options and repairs infeasible solutions using an additional repair heuristic (CURE). BaBORNet encodes only the network topology and determines the link options by using the repair heuristic CURE as a local search method. The experimental results show that the new EA approaches using repair heuristics outperform existing EA approaches from the literature using penalties for infeasible solutions and find better solutions for existing problems from the literature as well as for new and larger test problems

РЕАЛИЗАЦИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ СО СЛОЖНОЙ ЦЕЛЕВОЙ ФУНКЦИЕЙ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ JAVA RMI И БИБЛИОТЕКИ JGAP

Рассматривается библиотека для программирования генетических алгоритмов на языке Java, исследуются встроенные средства распараллеливания вычислений в гетерогенной сети. Предлагается альтернативный программный каркас для разработки параллельных генетических алгоритмов на основе технологии Java RMI, демонстрируется его эффективность для решения оптимизационных задач со сложной целевой функцией

РЕАЛИЗАЦИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ СО СЛОЖНОЙ ЦЕЛЕВОЙ ФУНКЦИЕЙ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ JAVA RMI И БИБЛИОТЕКИ JGAP

Рассматривается библиотека для программирования генетических алгоритмов на языке Java, исследуются встроенные средства распараллеливания вычислений в гетерогенной сети. Предлагается альтернативный программный каркас для разработки параллельных генетических алгоритмов на основе технологии Java RMI, демонстрируется его эффективность для решения оптимизационных задач со сложной целевой функцией

Ein multikriterielles Verfahren zum Entwurf zuverlässiger und ökonomischer Netzwerktopologien

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit dem Aufbau kostengünstiger und zuverlässiger Kommunikationsnetzwerke. Für den Aufbau des Kommunikationsnetzes stehen je Verbindung verschiedene Leitungstypen mit unterschiedlichen Zuverlässigkeiten und Kosten zur Verfügung. Im Rahmen der multikriteriellen Planung ist eine pareto-optimale Lösungsmenge von Netzwerken zu finden. Aufgrund der hohen Komplexität des Problems (NP-vollständig) werden üblicherweise heuristische Optimierungsverfahren zur Lösung eingesetzt. In der Vergangenheit wurden insbesondere Genetische Algorithmen zur Lösung des Problems eingesetzt. Der vorliegende Beitrag stellt eine speziell für die multikriterielle Optimierung angepasste Version des lokalen Suchverfahrens Simulated Annealing für das Problem vor. Experimentelle Untersuchungen der Leistungsfähigkeit des multikriteriellen Simulated Annealing Ansatzes zeigen, dass das Verfahren den Lösungen bisherigen Ansätzen überlegen ist und eine Pareto-Front höherer Güte erstellt.Working Paper, 200

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.In geänderter Fassung erschienen als : Working papers / Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik ; 2004,10 Mannheim: Universität Mannheim, Fakultät für Betriebswirtschaftslehre, 200

An Improved Multi-Objective Evolutionary Algorithm with Adaptable Parameters

Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs) are not easy to use because they require parameter tunings of three main parameters - population size, crossover probability, and mutation probability - in order to achieve desirable solutions and performance for an arbitrary complex problem. Moreover, the use of fixed parameter settings may lead to slow convergence and sub-optimal solutions. This dissertation develops a MOEA with self-adaptive crossover, self-adaptive mutation, and adaptive population size parameters for automating the process of adjusting appropriate parameter values in order to make the MOEA more efficient, simple to use and available to more users. The MOEA with adaptable parameters is built on the NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) and named as ANSGA-JI (Adaptable NSGA-II). The NSGA-II is chosen because it is one of the best-known MOEAs. In the ANSGA-II, the crossover and mutation parameters are attached to each solution in the population and allowed to co-evolve with each solution. This enables the algorithm to carry prior successful crossover and mutation for creating children solutions and for adaptation of the parameters. Since good parameter values are associated with good candidate solutions, better parameter values will survive because they produce better solutions. The ANSGA-II selects the right population size by running several populations with different population sizes simultaneously and allows the smaller populations more time to run. Smaller populations may find diverse non-dominated solution sets close to the Paretooptimal front faster than the larger populations. If a subsequent larger population identifies a better non-dominated solution set then the algorithm stops running the smaller population since it is unlikely to identify better solutions than the larger one due to genetic drift. Two performance metrics are investigated for their effective use in comparing non-dominated solution sets among different populations during the execution of the ANSGA-II. The dissertation evaluates and discusses the performance of the ANSGA-II, in terms of finding a diverse non-dominated solution set and converging to the true Pareto-optimal front, by comparing the results obtained on a suite of thirteen benchmark multi-objective problems with those obtained by the original NSGA-II. The results demonstrate that the ANSGA-II out performs the NSGA-II. The improvement comes with the cost of longer execution time due to overheads of finding good non dominated solutions and learning good parameter values at the same time. However, the execution time appears to be acceptable on all thirteen benchmark multi-objective problems

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