und Komponenten-Technologien in der Modellierung ... - CES - KIT

96 5 Konzeption, Realisierung und Bewertung einer Optimierungskomponente
vormaximiert, wonach der Zyklus von neuem beginnt. Diese Vorgehensweise bei der mehrstufigen
Optimierung, in regelmäßigen Abständen auch Stufen mit inverser Voroptimierung
durchzuführen, hat sich als eine sehr elegante und effektive Möglichkeit erwiesen, um zu verhindern,
dass irreführende Probleme als solche unerkannt bleiben.
5.1.6 Umgang mit stochastischem Rauschen
Bei stochastischen Simulationsmodellen sind die berechneten Ausgabegrößen (Zielfunktionswerte)
mit einem Rauschen überlagert, dessen Intensität stark von der jeweils angesetzten Simulationsdauer
abhängt. Verfahren zur Modelloptimierung sollten aus diesem Grund möglichst
robust gegenüber ungenau berechneten Zielfunktionswerten sein. Bei vielen direkten
Optimierungsverfahren, insbesondere bei globalen probabilistischen Suchverfahren wie Evolutionären
Algorithmen oder dem Simulated Annealing trifft dies auch weitgehend zu, was jedoch
nicht dazu verleiten sollte, stochastisches Rauschen bei der Optimierung simulationsbasierter
Zielfunktionen gänzlich zu vernachlässigen. Bevor eine Modelloptimierung durchgeführt
wird, sollte daher stets die Intensität des stochastischen Rauschens abgeschätzt werden,
um diese bei der Auswahl und Parametrisierung der Optimierungsverfahren 5 sowie bei der Interpretation
der Optimierungsergebnisse entsprechend berücksichtigen zu können. Bei zu starkem
Rauschen muss gegebenenfalls eine Verlängerung der Simulationsdauer in Betracht gezogen
werden. Weitere Einzelheiten zur Problematik des stochastischen Rauschens finden sich in
[Syrj97].
5.2 Realisierung der Optimierungskomponente
Die in den vorangegangenen Abschnitten vorgestellten direkten Optimierungsverfahren bilden
den Kern der in Abb. 5.2.1 dargestellten Optimierungskomponente. Um diese möglichst flexibel
und plattformübergreifend als Spezialkomponente zur Erweiterung der Funktionalität von
Modellierungswerkzeugen einsetzen zu können, wurde zur Implementierung die Programmiersprache
Java verwendet. Neben den direkten Optimierungsverfahren, die in Form einer modularen
Bausteinbibliothek angeboten werden, gehören zur Optimierungskomponente drei weitere
wichtige Bestandteile. Dabei handelt es sich um
- eine graphische Benutzeroberfläche, deren Aufgabe darin besteht, verschiedenen Anwendergruppen
ein komfortables auf deren jeweilige Bedürfnisse zugeschnittenes Arbeiten mit
den implementierten Optimierungsverfahren zu ermöglichen,
- eine flexible Schnittstelle zur Ankopplung an alle Arten von Modellauswertungssoftware,
- ein separates Modul zur statistischen Aufbereitung des bei umfangreichen Optimierungsexperimenten
erzeugten Datenmaterials.
5 Bei lokalen Hill-Climbing Verfahren beispielsweise sollten bei starkem stochastischen Rauschen die Anfangsschrittweiten
deutlich größer als im unverrauschten Fall eingestellt werden.