Der Aufsatz behandelt die Frage der numerischen Optimierung technischer Entwicklungssysteme. Das Grundschema einfachster Suchalgorithmen wird am Beispiel einer Evolutionsstrategie geklärt, Anwendungsgebiete und Entwicklungsbedarfe benannt und der kompakte Code eines lokalen Algorithmus zur Integration in komplexe Systementwicklungsumgebungen angegeben.
Inhaltsverzeichnis
- Lokale Suche und Optimierung
- Ähnlichkeitsvariation
- Evolutionäre Algorithmen
- Code einer Evolutionsstrategie
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Dieser Aufsatz behandelt die numerische Optimierung technischer Entwicklungssysteme. Der Fokus liegt dabei auf lokalen Suchalgorithmen, die eine effiziente Lösung für hochdimensionale Qualitätsfunktionen bieten. Die Arbeit erklärt das Grundschema einfachster Suchalgorithmen, zeigt Anwendungsgebiete auf und benennt den Entwicklungsbedarf. Schließlich wird der kompakte Code eines lokalen Algorithmus zur Integration in komplexe Systementwicklungsumgebungen vorgestellt.
- Numerische Optimierung technischer Entwicklungssysteme
- Lokale Suchalgorithmen für hochdimensionale Qualitätsfunktionen
- Anwendungsgebiete und Entwicklungsbedarf von lokalen Suchalgorithmen
- Integration eines lokalen Algorithmus in komplexe Systementwicklungsumgebungen
- Code-Beispiel einer Evolutionsstrategie
Zusammenfassung der Kapitel
- Lokale Suche und Optimierung: Dieser Abschnitt führt in das Thema ein und erklärt den Kernmechanismus lokaler Suchalgorithmen. Es werden die Vorteile dieser Algorithmen im Hinblick auf Robustheit, geringen Aufwand und Geschwindigkeit hervorgehoben. Die lokale Suche wird als ein transient arbeitendes Verfahren beschrieben, welches Eigenschaften der Systementwicklung über die Zeit nutzt.
- Ähnlichkeitsvariation: Hier wird die Variation der Objektvariablen in lokalen Suchalgorithmen detailliert erklärt. Die Gleichung zur Berechnung der Variablen in aufeinanderfolgenden Intervallen wird vorgestellt.
- Evolutionäre Algorithmen: Dieser Abschnitt stellt die Evolutionsstrategie als ein leistungsstarkes Werkzeug für lokale Optimierung vor. Das Prinzip der Evolutionären Algorithmen wird anhand des biologischen Wechselspiels von Variation und Selektion erläutert. Die Funktionsweise von Evolutionsstrategien im Hinblick auf die Variation und Selektion von Systemen wird beschrieben.
- Code einer Evolutionsstrategie: Dieser Abschnitt präsentiert den Code einer (1,m)-Evolutionsstrategie, der in beliebigen Programmiersprachen implementierbar ist. Der Code der Evolutionsstrategie in SciLAB wird als Beispiel vorgestellt.
Schlüsselwörter
Die zentralen Themen des Aufsatzes sind numerische Optimierung, lokale Suche, Evolutionsstrategie, technische Entwicklungssysteme, hochdimensionale Qualitätsfunktionen, Integration in Systementwicklungsumgebungen. Die Arbeit behandelt auch Themen wie Ähnlichkeitsvariation, Variationsschrittweite, Mutation, Evaluation und Selektion. Im Kontext der Evolutionsstrategie wird die Rolle von Zufallszahlen, normalverteilten Variationen und Strategieparametern erörtert.
Häufig gestellte Fragen
Was ist eine Evolutionsstrategie in der Bionik?
Eine Evolutionsstrategie ist ein numerisches Optimierungsverfahren, das biologische Prinzipien wie Variation (Mutation) und Selektion nutzt, um technische Systeme zu verbessern.
Wann wird eine "lokale Suche" eingesetzt?
Lokale Suchalgorithmen werden verwendet, um in hochdimensionalen Qualitätsfunktionen effizient und robust nach dem besten Ergebnis in der unmittelbaren Umgebung eines aktuellen Punktes zu suchen.
Was bedeutet "Ähnlichkeitsvariation"?
Die Ähnlichkeitsvariation beschreibt die kleine Änderung von Parametern in aufeinanderfolgenden Schritten des Algorithmus, um eine stetige Verbesserung des Systems zu erreichen.
Welche Vorteile bieten lokale Suchalgorithmen?
Sie zeichnen sich durch geringen Rechenaufwand, hohe Geschwindigkeit und Robustheit aus, da sie die zeitlichen Eigenschaften der Systementwicklung nutzen.
In welchen Programmiersprachen lässt sich eine Evolutionsstrategie umsetzen?
Der Code ist generisch und kann in fast jeder Sprache implementiert werden; häufige Beispiele finden sich in SciLAB, Python oder C++.
- Citation du texte
- Dipl.-Ing. Michael Dienst (Auteur), 2012, Methoden in der Bionik: Lokale Suche und Optimierung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/188085
