Grundlagen: Optimierungsverfahren

Autor: Dr.-Ing. Alfred Kamusella

Globale Suchverfahren

Einsatzbereich

Die Zielstellung für globale Suchverfahren der Optimierung besteht darin, innerhalb eines vorgegebenen Suchraums den absoluten Extremwert (das globale Optimum) zu finden. Bei der Anwendung innerhalb eines Entwurfsprozesses entspricht dies der absolut besten Lösung. D.h., es existiert keine Lösung, welche der idealen Lösung näher kommt:

• Leider gibt es keine Methoden, welche für Suchräume mit mehr als 2-3 Entwurfsparametern das Finden der absolut besten Lösung garantieren können. Findet man einen Extremwert auf Gütefunktion, so weiß man praktisch nie, ob es nicht doch noch eine bessere Lösung gibt:

===>>> Dieses Kapitel wird zur Zeit erarbeitet !!! <<<===

Vorläufige Gliederung:

Globale Suchverfahren

• Einsatzbereich
• Systematische Suche (Rastersuche)
• Restriktionsbehandlung der systematischen Suche
• Hinweise zur systematischen Suche
• Abtastung der Monte-Carlo-Suche

Lokale Suchverfahren

• Prinzip und Einsatzbereich
• Abtastung und Schrittweitenregelung (am Beispiel "Hooke-Jeeves-Verfahren")

Optimierung nach biologischem Vorbild

• Einführung
• Genetische Algorithmen und Evolutionsstrategie
• Grundlagen zur Evolutionsstrategie
  • Genotyp und Phänotyp
  • Das Evolutionsfenster
  • Evolution der Evolutionsstrategie
  • Anwendungsbereiche und Grenzen
• Konfiguration von Evolutionsstrategien
  • Notation (Basisalgorithmus)
  • Notation (Rekombination)
  • Optimale Eltern-Anzahl
  • Optimale Kinder-Anzahl
  • Überleben der Eltern
  • Rekombinationstypen
  • Mutationsschrittweite
• Co-Evolutionäre Strategien
  • Mehrkriterienoptimierung
  • Co-Existenz in Ökosystemen
  • Co-Evolutionäre Algorithmen