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, froehlich@ihwb.tu-darmstadt.dehttp://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)