Anpassungen von Suchheuristiken für ereignisdiskrete Modelle

Abstract

Ereignisdiskrete Modelle ermöglichen die Abbildung einer Vielzahl von Systemen. Eine wichtige Fragestellung bei der Betrachtung dieser Modelle ist die Bestimmung einer für einen bestimmten Zweck optimalen Modellvariante. In der Regel besteht die Aufgabe darin, eine optimale Konfiguration aus einer Menge möglicher Konfigurationen auszuwählen und anschließend umzusetzen. Die systematische Untersuchung, Bewertung und Modifikation solcher Modelle ist ein zeitintensiver Prozess, da zum einen die Menge der möglichen Konfigurationen in der Regel sehr groß und der Analyseaufwand sehr hoch ist. Daher werden Optimierungsverfahren und Suchheuristiken benötigt, um diesen Prozess zu unterstützen. In dieser Arbeit werden vor allem Kriging Metamodell basierte Verfahren auf ihre Einsetzbarkeit in diesem Gebiet untersucht und entsprechend der Anforderungen von ereignisdiskreten Modellen und deren Analysemethoden angepasst. Insbesondere werden hierarchische Kriging Metamodelle zur Reduktion der Rechenzeit und zur Erhöhung der Approximationsgenauigkeit entwickelt. Weitere Untersuchungen befassen sich mit der Kombination von Kriging Metamodell basierten Verfahren mit lokalen Suchheuristiken sowie "Ranking and Selection"-Verfahren.