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Multikriterielle Evolutionsstrategie basierend auf der [http://www.ihwb.tu-darmstadt.de/mitarbeiter/dirk.muschalla/PromotionMuschalladigital.pdf Promotion] von [[Benutzer:Muschalla|Dirk Muschalla]].  
Multikriterielle Evolutionsstrategie basierend auf der Promotion<ref name="Muschalla2006">'''Muschalla, Dirk'''. 2006. [http://130.83.196.154/wikindx/index.php?action=resourceView&id=38 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.</ref> von [[Benutzer:Muschalla|Dirk Muschalla]].  


EVO.NET erlaubt es, eine beliebige Simulationssoftware anzubinden (einzige Voraussetzung: Eingabedaten und Ergebnisse sind in ASCII-Form), um eine Optimierung durchzuführen. Die zu optimierenden Parameter, Zielfunktionen und (optional) Randbedingungen können auf einfache Weise festgelegt werden.
EVO.NET erlaubt es, eine beliebige Simulationssoftware anzubinden (einzige Voraussetzung: Eingabedaten und Ergebnisse sind in ASCII-Form), um eine Optimierung durchzuführen. Die zu optimierenden Parameter, Zielfunktionen und (optional) Randbedingungen können auf einfache Weise festgelegt werden.
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==Intern==
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* Dokumentation der [[Intern:EVO.NET SVN | SVN Repository]]
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[[Kategorie:EVO]]
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Revision as of 06:47, 10 January 2008

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Beschreibung

Multikriterielle Evolutionsstrategie basierend auf der Promotion[1] von Dirk Muschalla.

EVO.NET erlaubt es, eine beliebige Simulationssoftware anzubinden (einzige Voraussetzung: Eingabedaten und Ergebnisse sind in ASCII-Form), um eine Optimierung durchzuführen. Die zu optimierenden Parameter, Zielfunktionen und (optional) Randbedingungen können auf einfache Weise festgelegt werden.

Optimierungsergebnisse werden in einer Datenbank abgespeichert.

EVO.NET integriert eine mächtige Diagrammfunktion, mit der Optimierungsergebnisse in 3D angezeigt und analysiert werden können.

Die Funktion 'SensiPlot' erlaubt es, Parameter einzeln oder paarweise auf ihre Sensitivität hinsichtlich einer Zielfunktion zu untersuchen.

Downloads

Anwendung

Entwicklung

Intern

Literatur

  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.