BlueM.Opt Usage
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Siehe auch:
Einleitung
Generelles Vorgehen:
- Anwendung (App) auswählen
- ggf. Datensatz auswählen
- Methode auswählen
- ggf. Einstellungen anpassen
- Start-Button drücken
Anwendungen
Folgende Anwendungen stehen zur Auswahl:
Methoden
Reset
Schreibt die Startparameter der Optimierungsparameter in die Eingabedateien des Simulationsmodells.
Erforderliche Eingabedateien:
PES (Parameteroptimierung)
Erforderliche Eingabedateien:
Optional:
Einstellungen
Einstellung | Optionen | Bedeutung |
---|---|---|
Selektion ( EVO_STRATEGIE )
|
'+' (Eltern+Nachfolger) | Die Selektion erfolgt aus der Menge der Eltern und der Nachfolger |
',' (nur Nachfolger) | Die Selektion erfolgt nur aus der Menge der Nachfolger | |
Startwerte ( EVO_STARTPARAMETER )
|
Zufällig | Zufällige Startparameter |
Originalparameter | Vorgegebene Startwerte | |
Mutation ( EVO_DNMutation )
|
Rechenberg | Mutation nach Rechenberg 1994 |
Schwefel | Mutation nach Schwefel (aktuellerer Ansatz) | |
Startschrittweite ( DnStart ) |
0.01 - 1 | Startschrittweite für die Parametervariation |
mit Schrittweitenvektor ( is_DnVektor ) |
ja/nein | bei ja bekommt jeder Parameter eine eigene Schrittweite |
... | ... | ... |
Ermitteln der Eltern ( EVO_ELTERN )
|
Selektion | Ein Individuum wird zufällig mit allen Parametern als Elter aus dem Bestwertspeicher ausgewählt |
Rekomb x/x, diskret | Jede Parameterwert-Schrittweiten-Kombination wird zufällig aus allen Individuen des Bestwertspeichers ausgewählt | |
Rekomb x/x, mitteln | Jede Parameterwert-Schrittweiten-Kombination wird über alle Individuen des Bestwertspeichers gemittelt | |
Rekomb x/y, diskret | Jede Parameterwert-Schrittweiten-Kombination wird zufällig aus y Individuen des Bestwertspeichers ausgewählt | |
Rekomb x/y, mitteln | Jede Parameterwert-Schrittweiten-Kombination wird aus y Individuen des Bestwertspeichers gemittelt | |
Rekomb x/x, dis/mitt | Jeder Parameterwert wird zufällig aus allen Individuen des Bestwertspeichers ausgewählt Jede Schrittweite wird über alle Individuen des Bestwertspeichers gemittelt | |
Rekomb x/y, dis/mitt | Jeder Parameterwert wird zufällig aus y Individuen des Bestwertspeichers ausgewählt Jede Schrittweite wird über y Individuen des Bestwertspeichers gemittelt | |
Neighbourhood | siehe Promotion Dirk Muschalla (nur bei MultiObjective) | |
X/_-Rekombination ( n_RekombXY )
|
1 - 100 | Die Anzahl der Individuen die zur Rekombination herangezogen werden (nur bei Rekombination x/y) |
Tournament Selection ( is_diversity_tournement )
|
ja/nein | Zur Ermittlung der zur Rekombination herangezogenen Individuen werden zunächst für jeden zu ermittelnden Elter zwei Individuen aus dem Bestwertspeicher zufällig ausgewählt. Das Individuum mit dem besseren Diversitätswert wird zum Elter. (nur bei Rekombination x/y) |
SensiPlot (Sensitivitätsanalyse)
SensiPlot kann dazu benutzt werden, die Sensitivität von einem oder zwei Optimierungsparametern hinsichtlich einer Zielfunktion zu untersuchen.
SensiPlot erfordert die gleichen Eingabedateien wie PES. (Constraints werden derzeit nicht berücksichtigt: Bug 253)
- Anwendung, Datensatz und Methode ("SensiPlot") auswählen. Es erscheint ein Dialogfenster.
- Einen oder zwei Optimierungsparameter auswählen (1 Parameter → Punkt-Diagramm; 2 Parameter → Oberflächendiagramm)
- Eine Zielfunktion auswählen
- Auswählen, ob der/die Optimierungsparameter diskret oder gleichverteilt variiert werden sollen, und in welcher Auflösung (Anzahl Schritte)
- Die Option Wave anzeigen führt dazu, dass im Anschluss an SensiPlot alle durchgeführten Simulationen in Wave dargestellt werden (Vorsicht bei einer größeren Anzahl von Schritten!)
CES (Kombinatorische Optimierung)
Erforderliche Eingabedateien:
Optional:
PES + CES
TODO
Hybrid
TODO
Hooke and Jeeves
Hillclimbing Algorithmus
Erforderliche Eingabedateien:
Optional: