Kopplung von Simulation und OptimierungEine Vorstellung von BlueM.Opt
Felix Froehlich, Christoph Hübner
Fachgebiet Ingenieurhydrologie und Wasserbewirtschaftung Institut für Wasserbau und Wasserwirtschaft Technische Universität Darmstadthttp://www.ihwb.tu-darmstadt.de/
1. Darmstädter Ingenieurkongress, 14.-15.09.2009 - Darmstadt
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Prinzip simulationsbasierter Optimierung
OptimierungsalgorithmusOptimierungsalgorithmusModellModell
Optimierungswerkzeug Simulationswerkzeug
Simulationsergebnisse
Sim
ulation
Modellparameter
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Problembeschreibung
Kein einzelnes Modell/Simulationswerkzeug kann alle Anwendungsgebiete abdecken
Kein einzelner Optimierungsalgorithmus ist für alle Problemstellungen geeignet
→ Entwicklung eines generischen Optimierungssystems für die problemgetriebene Kopplung von geeigneten Modellen und Optimierungsalgorithmen
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Modularer Aufbau
Sim
ulatio
nsm
od
elle
Zusätzliche
Werkzeuge
BlueM.Opt
Op
tim
ieru
ng
salg
ori
thm
en
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Optimierungsalgorithmen
BlueM.Opt
Op
tim
ieru
ng
salg
ori
thm
en
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Integrierte Algorithmen
PES: Parametric Evolution Strategy (Muschalla, 2006 und Hübner, 2003) CES: Combinatorial Evolution Strategy (Hübner, 2008) HYBRID: Kombination von PES and CES (Hübner, 2008)
Hooke & Jeeves: Gradientenverfahren (Hooke & Jeeves, 1961) MetaEvo: Sequentielle Nutzung globaler und lokaler Verfahren (Kerber, 2008)
DDS: Dynamically Dimensioned Search (Tolson & Shoemaker, 2007)
TSP: Traveling Salesman Problem SensiPlot: Sensitivitätsanalyse …
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Integration von Optimierungsalgorithmen
BlueM.Opt
Hooke-Jeeves
Controller
MOES DDS SensiPlot ...
BlueM.Opt
ProblemdefinitionEinstellungen
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Simulationsmodelle
Sim
ulatio
nsm
od
elle
BlueM.Opt
Op
tim
ieru
ng
salg
ori
thm
en
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Integrierte Simulationsmodelle
BlueM.Sim: Hydrologisches Flussgebietsmodell SMUSI: Schmutzfrachtsimulationsmodell SWMM: Storm Water Management Model …
Interne Anwendungen: Testprobleme: Mathematische Optimierungsprobleme
Traveling Salesman: Rundreiseproblem …
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BlueM.Opt
Sim
BlueM.Opt
BlueM.DLLAdapter
BlueM.Sim.DLL
1xn
1x1
SMUSI.DLLAdapter
SMUSI.DLL
1xn
1x1
BlueM.Sim SMUSI SWMM ...
Integration von Simulationsmodellen
Fortran
.NET
.NET Wrapper → launchSim()
[EXE / DLL]→ readSimResults()
[Werte / Zeitreihen]
Mutterklasse → writeParameters()
[Textdateien]
Möglichkeit paralleler Evaluierung (multithreading)
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Zusätzliche Werkzeuge
Sim
ulatio
nsm
od
elle
Zusätzliche
Werkzeuge
BlueM.Opt
Op
tim
ieru
ng
salg
ori
thm
en
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EingabedateienDefinition des Optimierungsproblems
Eingabe über Textdateien Unabhängig von Simulationsmodell
oder Algorithmus
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Zusätzliche WerkzeugeGrafische Benutzeroberfläche
Optimierungen starten, stoppen, … Einstellungen bearbeiten, laden, … Überwachung des
Optimierungsfortschritts
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Zusätzliche WerkzeugeAnalysemöglichkeiten
Datenbank von Lösungen Lösungsauswahl / -vergleich Ganglinienanzeige Scatterplot Matrix
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Anwendungsgebiete
Wassergüteorientierte Optimierung urbaner Entwässerungssysteme Optimierung der regelbasierten Steuerung urbaner
Entwässerungssysteme Mono- und multikriterielle Autokalibrierung von N-A- und
Kanalnetzmodellen (Quantität und Qualität) Optimierung von Speicherbetriebsregeln hinsichtlich Ökologie,
Wasserversorgung, Wasserkrafterzeugung und Hochwasserschutz Optimierung von Hochwasserschutzstrategien hinsichtlich Platzierung,
Typ und Retentionsvermögen von Maßnahmen …
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Verfügbarkeit
Lauffähige Version Freier Download
Quellcode Für Forschungszwecke nach Absprache und Vereinbarung
http://www.ihwb.tu-darmstadt.de/bluem/
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Vielen Dank!
Felix Froehlich und das ihwb-Team, [email protected]://www.ihwb.tu-darmstadt.de/bluem/
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Algorithmus: PESAnwendung: Testprobleme
2 Parameter,1 Zielfunktion
15 Parameter,2 Zielfunktionen
(konvex, nicht stetig)
2 Parameter,2 Zielfunktionen,
2 Randbedingungen
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Algorithmus: HYBRID (PES + CES)Anwendung: BlueM.Sim
Optimierung von Hochwasserschutzstrategien hinsichtlich Platzierung, Typ und Retentionsvermögen von Maßnahmen
Jede Farbe entspricht einer anderen Kombination von Maßnahmen
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Algorithmus: SensiPlotSensitivitätsanalyse
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Algorithmus: TSP
Rundreiseproblem (Traveling Salesman)
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