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Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen

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Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen. Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010, Geodätische Woche, Köln. Inhalt. Motivation Optimierungsverfahren Ergebnisse Ausblick. Motivation.

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effizienzoptimierung einer tachymetrischen netzmessung mittels genetischer algorithmen

Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen

Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover

06.09.2010, Geodätische Woche, Köln

inhalt
Inhalt
  • Motivation
  • Optimierungsverfahren
  • Ergebnisse
  • Ausblick

Ilka Rehr

motivation
Motivation

Planung 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

Ilka Rehr

optimierungsverfahren
Optimierungsverfahren
  • Kombinatorisches Optimierungsproblem mit einem sehr großen Suchraum
  • Ziel: Minimierung der Gesamtdauer bzw. -kosten

Ilka Rehr

genetische algorithmen ga
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

aufbau eines individuums
Aufbau eines Individuums

Reihenfolge der Standpunkte

Individuum

Phänotyp

Individuum

Bewertungs-funktion

Individuum

Decodierungs-funktion

Anzahl Personen

Fitness

Genotyp

zusätzliche Attribute

Individuum

Dauer/Kosten

Individuum

Population

Codierte Reihenfolge (binär, integer,…)

Ilka Rehr

Quelle: Weicker (2007), Evolutionäre Algorithmen

individuen sp reihenfolge
Individuen: SP-Reihenfolge

Individuum 1

Individuum 2

Individuum n

Ilka Rehr

fitnesswert
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

evolution rer prozess
Evolutionärer Prozess

Erzeugen einer Population

von Individuen

Bestimmen der Fitness jedes Individuums

Speichern des besten Individuums

nein

Neue Generation?

Ende

ja

Selektion

Rekombination

Mutation

Neue Population von Individuen

Ilka Rehr

ergebnisse der optimierung
Ergebnisse der Optimierung

Personenanzahl: 3

Standpunkt-Reihenfolge

Aufbau-Reihenfolge ZP

Gesamtdauer:6,1 Std.

Gesamtkosten: 751 Euro

Ilka Rehr

zusammenfassung
Zusammenfassung

SimPle-Net

  • Netzmessung kann mithilfe der GA wirtschaftlich geplant werden
  • Empfehlung zur Personenanzahl
  • Ausführlicher Ablaufplan
    • Reihenfolge Standpunkte
    • Aufbaureihenfolge Zielpunkte

Ilka Rehr

ausblick
Ausblick
  • Vereinfachung der Dateneingabe und Nutzerinteraktion
  • Verkürzung der Rechenzeit
  • Integration von Qualitätsparametern
  • Implementierung zusätzlicher Messverfahren

Ilka Rehr

danksagung
Danksagung

Vielen Dank an die DFG für die Förderung des Projektes

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

Ilka Rehr