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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. Motivation Optimierungsverfahren Ergebnisse Ausblick. Motivation.

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Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen

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Presentation Transcript

  1. Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010, Geodätische Woche, Köln

  2. Inhalt • Motivation • Optimierungsverfahren • Ergebnisse • Ausblick Ilka Rehr

  3. 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

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

  5. 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

  6. 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

  7. Individuen: SP-Reihenfolge Individuum 1 Individuum 2 Individuum n … Ilka Rehr

  8. 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

  9. 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

  10. Evolutionärer Prozess Ilka Rehr

  11. Ergebnisse der Optimierung Personenanzahl: 3 Standpunkt-Reihenfolge Aufbau-Reihenfolge ZP Gesamtdauer:6,1 Std. Gesamtkosten: 751 Euro Ilka Rehr

  12. Wiederholungstest Ilka Rehr

  13. Zusammenfassung SimPle-Net • Netzmessung kann mithilfe der GA wirtschaftlich geplant werden • Empfehlung zur Personenanzahl • Ausführlicher Ablaufplan • Reihenfolge Standpunkte • Aufbaureihenfolge Zielpunkte Ilka Rehr

  14. Ausblick • Vereinfachung der Dateneingabe und Nutzerinteraktion • Verkürzung der Rechenzeit • Integration von Qualitätsparametern • Implementierung zusätzlicher Messverfahren Ilka Rehr

  15. Danksagung Vielen Dank an die DFG für die Förderung des Projektes Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Ilka Rehr

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