Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr,...
-
Upload
viktoria-lehning -
Category
Documents
-
view
108 -
download
0
Transcript of Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr,...
![Page 1: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/1.jpg)
Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer AlgorithmenIlka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover06.09.2010, Geodätische Woche, Köln
![Page 2: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/2.jpg)
Inhalt
• Motivation
• Optimierungsverfahren
• Ergebnisse
• Ausblick
2Ilka Rehr
![Page 3: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/3.jpg)
MotivationPlanung des Außendienstes für tachymetrische Netzmessung
• Anzahl der Personen?
• Reihenfolge der Standpunkte?
• Aufbaureihenfolge der Zielpunkte?
Ziele der Planung
• möglichst geringe Gesamtdauer
• möglichst geringe Gesamtkosten
→ SimPle-Net
Simulation und Planung effizienter Netzmessungen 3Ilka Rehr
![Page 4: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/4.jpg)
Optimierungsverfahren• Kombinatorisches
Optimierungsproblem mit einem sehr großen Suchraum
• Ziel: Minimierung der Gesamtdauer bzw. -kosten
4Ilka Rehr
Brute Force
Sehr lange Rechenzeit
Optimale Lösung
Heuristisches Verfahren
Akzeptable Rechenzeit
Gute Lösung
![Page 5: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/5.jpg)
Genetische Algorithmen (GA)
• Heuristisches Verfahren
• Gruppe der Evolutionären Algorithmen
• Einsatz bei sehr vielen Kombinationsmöglichkeiten
• Liefert in angemessener Rechenzeit eine gute Lösung
• Prinzip der biologischen Evolution nach Darwin– Survival of the fittest– Lösungskandidaten mit besten Fitnesswerten werden
• selektiert• rekombiniert• mutiert
Ilka Rehr 5
![Page 6: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/6.jpg)
Aufbau eines Individuums
Ilka Rehr 6
Individuum
Genotyp zusätzliche Attribute
Fitness
Phänotyp
Decodierungs-funktion
Population
Individuum
Individuum
Individuum
Individuum
…
Bewertungs-funktion
Quelle: Weicker (2007), Evolutionäre Algorithmen
Codierte Reihenfolge (binär, integer,…)
Reihenfolge der Standpunkte
Dauer/Kosten
Anzahl Personen
![Page 7: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/7.jpg)
Individuen: SP-Reihenfolge
Ilka Rehr 7
PhänotypP2001 P2002 P2003 P2004 M1008 … M1007 P3004 P3003 P3002 P3001
Genotyp Zus. Attr. Fitness9 10 11 12 8 … 7 16 15 14 13 2 ?
PhänotypP3001 P3002 P3003 P3004 M1008 … M1004 P2004 P2003 P2002 P2001
Genotyp Zus. Attr. Fitness16 15 14 13 8 … 4 12 11 10 9 3 ?
…
Individuum 1
Individuum 2
Individuum n
![Page 8: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/8.jpg)
Fitnesswert
• Parallel ablaufende Tätigkeiten– Aufbau Standpunkt + Aufbau Zielpunkte– Messung + Aufbau weitere Zielpunkte
• Simulation der Abläufe mit Petri-Netzen
• Fitnesswert für jedes Individuum– Dauer– Kosten
Ilka Rehr 8
![Page 9: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/9.jpg)
Evolutionärer ProzessErzeugen einer Population
von Individuen
Bestimmen der Fitness jedes Individuums
SelektionRekombination
Mutation
Neue Generation?
Speichern des besten Individuums
Ende
Neue Population von Individuen
ja
nein
9Ilka Rehr
![Page 10: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/10.jpg)
Evolutionärer Prozess
10Ilka Rehr
![Page 11: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/11.jpg)
Ergebnisse der Optimierung
Personenanzahl: 3
Standpunkt-Reihenfolge
Aufbau-Reihenfolge ZP
Gesamtdauer: 6,1 Std.
Gesamtkosten: 751 Euro
11Ilka Rehr
![Page 12: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/12.jpg)
Wiederholungstest
Ilka Rehr 12
![Page 13: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/13.jpg)
Zusammenfassung
SimPle-Net
• Netzmessung kann mithilfe der GA wirtschaftlich geplant werden
• Empfehlung zur Personenanzahl
• Ausführlicher Ablaufplan– Reihenfolge Standpunkte– Aufbaureihenfolge Zielpunkte
13Ilka Rehr
![Page 14: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/14.jpg)
Ausblick
• Vereinfachung der Dateneingabe und Nutzerinteraktion
• Verkürzung der Rechenzeit
• Integration von Qualitätsparametern
• Implementierung zusätzlicher Messverfahren
14Ilka Rehr
![Page 15: Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062512/55204d8249795902118d57a8/html5/thumbnails/15.jpg)
Danksagung
Vielen Dank an die DFG für die Förderung des Projektes
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit
Ilka Rehr 15