Grundlagen: Zielstellung

Beim heutigen Stand der Informationsverarbeitung bedarf es noch eines beträchtlichen Aufwandes, um für technisch-wissenschaftliche Problemstellungen optimale Lösungen mittels des Computers zu finden.

Nur eine geeignete systematische Herangehensweise bei der Aufbereitung der Probleme für den rechnergestützten Lösungsprozess führt mit befriedigender Wahrscheinlichkeit zu den angestrebten optimalen Ergebnissen.

In den Grundlagen-Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:

• Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess (Design). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
• Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. Simulation innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
• Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der Probabilistik. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Unschärfe auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
• Numerische Optimierung kann bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren bei Entwurfsproblemen unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung.