Sprungmarken

Servicenavigation

Hauptnavigation

Sie sind hier:

Hauptinhalt

Metamodelloptimierung für gemischte Probleme

 

Bei Nutzung des Kriging-Modells als Interpolationsmethode zur Black Box-Optimierung werden bisher vor allem kontinuierliche Parameter betrachtet. Erste Erweiterungen ermöglichen es, sowohl kontinuierliche als auch diskrete Parameter in einem Metamodell zu berücksichtigen [QWW08], [ZQZ11]. Ziel soll es daher sein, einen Algorithmus herzuleiten, der vergleichbar zu [JSW98] für gemischte Optimierungsprobleme ist. Des Weiteren sollen Unsicherheiten bzgl. der Parameter mithilfe von a priori Verteilungsannahmen in den Optimierungsansatz mit aufgenommen werden. Anwendungen ergeben sich im Bereich der Optimierung von Simulationsmodellen in der Logistik und Produktionsplanung.

 

[QWW08]
P. Z. G. Qian, H. Wu, C. F. J. Wu.. Gaussian Process Models for Computer Experiments with Qualitative and Quantitative Factors. Technometrics 50 (3), 2008, 383 – 396

[ZQZ11]
Q. Zhou, P.Z.G. Qian, S. Zhou, S. A Simple Approach to Emulation for Computer Models with Qualitative and Quantitative Factors. Technometrics 53 (3), 2011, 266-273.

[JSW98]
D. R. Jones, M. Schonlau, W. J. Welch. Efficient global optimization of expensive black-box functions. J Global Optimization 13, 1998, 455–492.



Nebeninhalt

Kontakt

Prof. Dr. Sonja Kuhnt
Mathematische Statistik und industrielle Anwendungen

Telefon: 0231 755-8935
Fax: 0231 755-5305