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Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,

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Präsentation zum Thema: "Effizienzoptimierung einer tachymetrischen Netzmessung mittels Genetischer Algorithmen Ilka Rehr, Geodätisches Institut, Leibniz Universität Hannover 06.09.2010,"—  Präsentation transkript:

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

2 Inhalt Motivation Optimierungsverfahren Ergebnisse Ausblick 2 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 3 Ilka Rehr

4 Optimierungsverfahren Kombinatorisches Optimierungsproblem mit einem sehr großen Suchraum Ziel: Minimierung der Gesamtdauer bzw. -kosten 4 Ilka Rehr Brute Force Sehr lange Rechenzeit Optimale Lösung Heuristisches Verfahren Akzeptable Rechenzeit Gute Lösung

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 5

6 Aufbau eines Individuums Ilka Rehr 6 Individuum Genotyp zusätzliche Attribute Fitness Phänotyp Decodierungs- funktion Population Individuum … Bewertungs- funktion Quelle: Weicker (2007), Evolutionäre Algorithmen Codierte Reihenfolge (binär, integer,…) Reihenfolge der Standpunkte Dauer/Kosten Anzahl Personen

7 Individuen: SP-Reihenfolge Ilka Rehr 7 Phänotyp P2001P2002P2003P2004M1008…M1007P3004P3003P3002P3001 GenotypZus. Attr.Fitness … ? Phänotyp P3001P3002P3003P3004M1008…M1004P2004P2003P2002P2001 GenotypZus. Attr.Fitness … ? … Individuum 1 Individuum 2 Individuum n

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 8

9 Evolutionärer Prozess Erzeugen einer Population von Individuen Bestimmen der Fitness jedes Individuums Selektion Rekombination Mutation Neue Generation? Speichern des besten Individuums Ende Neue Population von Individuen ja nein 9 Ilka Rehr

10 Evolutionärer Prozess 10 Ilka Rehr

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

12 Wiederholungstest Ilka Rehr 12

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

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

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

16 Individuen: Aufbau ZP Ilka Rehr 16


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