BlueM.Opt Begriffsklärung: Difference between revisions

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* '''Beyer, G. et al.''' (2001): [http://ls11-www.cs.uni-dortmund.de/people/beyer/EA-terminologie/ Evolutionäre Algorithmen - Begriffe und Definitionen]
* '''Beyer, G. et al.''' (2001): [http://ls11-www.cs.uni-dortmund.de/people/beyer/EA-terminologie/ Evolutionäre Algorithmen - Begriffe und Definitionen]


[[Kategorie:EVO]]
[[Kategorie:BlueM.Opt]]

Latest revision as of 03:02, 22 January 2018

Multikriterielles Optimierungsproblem (Muschalla (2006)[1])

Parameterraum

Auch Entscheidungsraum. Summe der Modellparameter über alle Genotypen

Lösungsraum

Summe der Features über alle Phänotypen

Phänotypen

Überbegriff für die evaluierten Merkmale eines Individuums.

Objectives

Merkmale eines Individuums, die über Objective Functions anhand des Evaluierungsergebnisses berechnet werden.

Primary Objectives (P)

Eine Untermenge der Objectives. Primary Objectives sind diejenigen Merkmale, die vom Algorithmus für die Optimierung herangezogen werden (Zielfunktionen). Sie können auch als GroupLeader (s.u.) dienen.

Secondary Objectives (S)

Eine Untermenge der Objectives. Secondary Objectives sind diejenigen Merkmale, die vom Algorithmus nicht für die Optimierung herangezogen werden, es sei denn sie sind Teil einer Gruppe (Group).

Constraints

Merkmale, die angeben, ob, und wenn ja um wieviel, ein Individuum Randbedingungen verletzt hat.

Group

Eine Gruppe besteht aus einem "GroupLeader" der als Primary Objective definiert wird und einem oder mehreren Secondary Objectives. Alle der Gruppe angehörigen Secondary Objectives werden zu einem Primary Objective aggregiert.

Genotypen

Die genetische Ausstattung eines Individuums

OptParameter

Die OptParameter sind die Parameter die vom Optimierungsalgorithmus optimiert werden.

ModellParameter

ModellParameter erlauben den Ausgleich von Redundanzen im Modelldatensatz. ModellParameter werden zu OptParameter aggregiert um die Zahl der zu Optimierenden Parameter zu verringern.

Individuum

Enthält

  • Genotyp-Werte (ein Satz von OptParametern)
  • Phänotyp-Werte (nachdem das Individuum evaluiert wurde)
  • zusätzliche, intern in der Optimierung verwendete Eigenschaften (z.B. Schrittweite)

Generation

  • Mehrere Individuen

Population

  • Mehrere Generationen zeitlich hintereinander

Literaturangaben

  1. Muschalla, Dirk (2006): Evolutionäre multikriterielle Optimierung komplexer wasserwirtschaftlicher Systeme. PhD thesis, Vol. 137/2006, Technische Universität Darmstadt, Mitteilungen des Instituts für Wasserbau und Wasserwirtschaft, Fachgebiet für Ingenieurhydrologie und Wasserbewirtschaftung.

siehe auch