Memory-enhanced univariate marginal distribution algorithms for dynamic optimization problems

Several approaches have been developed into evolutionary algorithms to deal with dynamic optimization problems, of which memory and random immigrants are two major schemes. This paper investigates the application of a direct memory scheme for univariate marginal distribution algorithms (UMDAs), a class of evolutionary algorithms, for dynamic optimization problems. The interaction between memory and random immigrants for UMDAs in dynamic environments is also investigated. Experimental study shows that the memory scheme is efficient for UMDAs in dynamic environments and that the interactive effect between memory and random immigrants for UMDAs in dynamic environments depends on the dynamic environments

Explicit memory schemes for evolutionary algorithms in dynamic environments

Copyright @ 2007 Springer-VerlagProblem optimization in dynamic environments has atrracted a growing interest from the evolutionary computation community in reccent years due to its importance in real world optimization problems. Several approaches have been developed to enhance the performance of evolutionary algorithms for dynamic optimization problems, of which the memory scheme is a major one. This chapter investigates the application of explicit memory schemes for evolutionary algorithms in dynamic environments. Two kinds of explicit memory schemes: direct memory and associative memory, are studied within two classes of evolutionary algorithms: genetic algorithms and univariate marginal distribution algorithms for dynamic optimization problems. Based on a series of systematically constructed dynamic test environments, experiments are carried out to investigate these explicit memory schemes and the performance of direct and associative memory schemes are campared and analysed. The experimental results show the efficiency of the memory schemes for evolutionary algorithms in dynamic environments, especially when the environment changes cyclically. The experimental results also indicate that the effect of the memory schemes depends not only on the dynamic problems and dynamic environments but also on the evolutionary algorithm used

Combinatorial optimization and metaheuristics

Today, combinatorial optimization is one of the youngest and most active areas of discrete mathematics. It is a branch of optimization in applied mathematics and computer science, related to operational research, algorithm theory and computational complexity theory. It sits at the intersection of several fields, including artificial intelligence, mathematics and software engineering. Its increasing interest arises for the fact that a large number of scientific and industrial problems can be formulated as abstract combinatorial optimization problems, through graphs and/or (integer) linear programs. Some of these problems have polynomial-time (“efficient”) algorithms, while most of them are NP-hard, i.e. it is not proved that they can be solved in polynomial-time. Mainly, it means that it is not possible to guarantee that an exact solution to the problem can be found and one has to settle for an approximate solution with known performance guarantees. Indeed, the goal of approximate methods is to find “quickly” (reasonable run-times), with “high” probability, provable “good” solutions (low error from the real optimal solution). In the last 20 years, a new kind of algorithm commonly called metaheuristics have emerged in this class, which basically try to combine heuristics in high level frameworks aimed at efficiently and effectively exploring the search space. This report briefly outlines the components, concepts, advantages and disadvantages of different metaheuristic approaches from a conceptual point of view, in order to analyze their similarities and differences. The two very significant forces of intensification and diversification, that mainly determine the behavior of a metaheuristic, will be pointed out. The report concludes by exploring the importance of hybridization and integration methods

Programmiersprachen und Rechenkonzepte

Seit 1984 veranstaltet die GI-Fachgruppe "Programmiersprachen und Rechenkonzepte" regelmäßig im Frühjahr einen Workshop im Physikzentrum Bad Honnef. Das Treffen dient in erster Linie dem gegenseitigen Kennenlernen, dem Erfahrungsaustausch, der Diskussion und der Vertiefung gegenseitiger Kontakte. In diesem Forum werden Vorträge und Demonstrationen sowohl bereits abgeschlossener als auch noch laufender Arbeiten vorgestellt, unter anderem (aber nicht ausschließlich) zu Themen wie - Sprachen, Sprachparadigmen - Korrektheit von Entwurf und Implementierung - Werkzeuge - Software-/Hardware-Architekturen - Spezifikation, Entwurf - Validierung, Verifikation - Implementierung, Integration - Sicherheit (Safety und Security) - eingebettete Systeme - hardware-nahe Programmierung. In diesem Technischen Bericht sind einige der präsentierten Arbeiten zusammen gestellt

Advances in Evolutionary Algorithms

With the recent trends towards massive data sets and significant computational power, combined with evolutionary algorithmic advances evolutionary computation is becoming much more relevant to practice. Aim of the book is to present recent improvements, innovative ideas and concepts in a part of a huge EA field

Thermal Modeling and Inversion of Borehole Temperature Data

Unter den erneuerbaren Ressourcen nimmt die Geothermie aufgrund ihrer Grundlastfähigkeit eine einzigartige Stellung ein. Bei der Gewinnung von geothermischen Energiequellen ist einer der entscheidenden Parameter die Formationstemperatur, die das thermische Potenzial des geothermischen Systems und die installierte Leistung der erzeugten Energie bestimmt. Um Hochtemperaturzonen zu erreichen, werden Tiefbohrungen mit fortschrittlichen Technologien wie dem Enhanced Geothermal System durchgeführt. Insbesondere die hohe Produktivität und Effizienz der Stromerzeugung aus superkritischen geothermischen Ressourcen haben in den letzten Jahren Initiativen motiviert, in ultraheiße Magmakammern zu bohren. Da die Formationstemperatur während der Bohrung jedoch in der Regel stark gestört wird, müssen die Temperaturdaten aus Bohrlöchern interpretiert werden, um die wahre Formationstemperatur im thermischen Gleichgewicht zu bestimmen, die auch als statische Formationstemperatur (SFT) bezeichnet wird. Der herkömmliche Ansatz zur Bestimmung der SFT besteht darin, Korrekturen an den Temperaturdaten vorzunehmen, die während eines ausreichenden Zeitraums nach Beendigung der Bohrung (auch Shut-in genannt) gemessen wurden. Die Anwendung einer solchen Methode kann jedoch in Hochenthalpie-Bohrlöchern auf mehrere Herausforderungen stoßen, einschließlich wirtschaftlicher und technischer Beschränkungen bei der Durchführung von Hochtemperaturmessungen während langer thermischer Erholungsphasen und Sicherheitsfragen, wenn Verrohrung und Instrumente hohen Temperaturen ausgesetzt sind. In einem solchen Zusammenhang kann es notwendig sein, andere Techniken zur Interpretation von Temperaturdaten zu verwenden, die unter einer anderen Strömungsbedingung, wie z.B. der Injektion, gemessen wurden, um diese Einschränkungen bei der Datenerfassung zu überwinden. Diese Arbeit befasst sich mit der Bestimmung der SFT von Hochtemperaturbohrungen durch Anwendung numerischer Modellierungs- und Inversionstechniken auf Temperaturdaten, die unter Kühlbedingungen (oder unterkritischen Bedingungen) gewonnen wurden. Hintergrund ist das Island Deep Drilling Project, bei dem eine alte Produktionsbohrung (RN-15) zu einer neuen Explorationsbohrung (RN-15/IDDP-2) vertieft wird. Während der Bohrung trat ein ernstes Problem auf: der hohe Zirkulationsverlust in mehreren Verlustzonen. Die Messdaten zeigen, dass die Flüssigkeit am Boden des Bohrlochs einen überkritischen Zustand erreicht hat, auch wenn sich das thermische Feld nicht im Gleichgewicht befindet. Da diese Daten gemessen werden, während noch kaltes Wasser in das Bohrloch injiziert wird, stellt sich die Frage, ob es möglich ist, die SFT und unbekannte Strömungsverluste aus den Temperaturlogs der Injektion zu bestimmen. Vor diesem Hintergrund habe ich in dieser Dissertation zunächst Simulationsstudien durchgeführt, um unser Verständnis der thermischen Prozesse beim Bohren und Loggen zu verbessern. Anschließend habe ich Inversionsarbeitsabläufe entwickelt, die sowohl eine strenge Quantifizierung der Unsicherheiten in den Schätzungen als auch die Berechnung der posterioren Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für die SFT-Schätzungen ermöglichen. In der ersten Studie werden zunächst die Faktoren und Prozesse untersucht, die die Temperaturentwicklung im Bohrloch während der Injektions- und Shut-in-Perioden beeinflussen. Bei der thermischen Modellierung von Temperaturlogs werden verschiedene Bohrszenarien für Bohrungen mit hoher Enthalpie berücksichtigt, z.B. Injektions- und Shut-in-Bedingungen in mehreren Verrohrungssträngen und das Vorhandensein von Strömungsverlusten. In der frühen Übergangsphase des Shut-in ist die Bohrlochtemperatur sehr empfindlich gegenüber der Wärmeübertragungsrate zwischen der Bohrlochflüssigkeit und der festen Wand. Insbesondere wird die Rolle der freien Konvektion hervorgehoben, indem gezeigt wird, dass die richtige Parametrisierung der Wärmeübertragungsrate durch freie Konvektion den Wert der vorhergesagten Bohrlochtemperatur erheblich beeinflusst. Andererseits ist die Bohrlochtemperatur bei der Flüssigkeitsinjektion stark von der Durchflussrat abhängig. Diese Abhängigkeit ermöglicht die Verwendung eines Injektions-Temperaturprotokolls zur Identifizierung und Quantifizierung von Strömungsverlusten im Bohrloch. Schließlich wird die SFT aus den Temperaturlogs mit Hilfe der Horner-Plot-Methode abgeleitet. Die Ergebnisse weisen auf zwei Probleme hin: die Interpretation von Temperaturlogs, die während des Shut-in aufgezeichnet wurden, würde Daten erfordern, die nach einer langen Shut-in-Periode gemessen wurden; die Kühlung des Bohrlochs kann große Fehler bei der Schätzung der SFT verursachen. Diese Aspekte machen deutlich, dass die Anwendung der Horner-Plot-Methode in Hochtemperaturbohrlöchern sehr schwierig sein kann