Genetische Algorithmen zur Parameteroptimierung von Simulationsmodellen am Beispiel einer "Grünen Welle" entlang einer Hauptverkehrsstraße (ePub)
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Genetische Algorithmen zur Parameteroptimierung von Simulationsmodellen am Beispiel einer "Grünen Welle" entlang einer H
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Mit Hilfe eines Systems zur verteilten simulationsbasierten Optimierung mittels Genetischer Algorithmen werden die Ampelphasen des Modells optimiert.
Ein Straßenzug sowie der Verkehr darauf läßt sich mit Hilfe eines Modells im
Rechner darstellen. Mit Hilfe von Parametern kann die Schaltung der Ampeln
im Modell gesteuert werden. Nach einem Simulationslauf ist bekannt, wie gut
oder schlecht sich das Modell mit den gegebenen Parametern entwickelt hat.
Dieses Ergebnis kann von einem Optimierungsverfahren verwendet werden,
um bessere Parameter zu entwickeln. Die Simulation einer Vielzahl solcher
Straßenzug-Modelle ist relativ zeitaufwendig, bei den verwendeten Optimierungsverfahren aber unumgänglich. Verteilt man die Berechnung auf mehrere Rechner, ergibt sich eine nahezu lineare Beschleunigung gegenüber der Berechnungszeit auf einem Rechner. Daher ist eine Verteilung der Berechnungen auf mehrere Rechner erstrebenswert. Zur verteilten Optimierung bieten sich Genetische Algorithmen besonders an. Sie sind robuste, problemunabhängige heuristische Optimierungsverfahren.
Bevor näher auf Genetische Algorithmen und ihre Anwendung zur Lösung
der oben genannten Fragestellung eingegangen wird, soll zunächst im Folgenden die Problemstellung nächer beleuchtet werden.
- Autor: Holger Hartmann
- 2007, 1. Auflage, 66 Seiten, Deutsch
- Verlag: GRIN Verlag
- ISBN-10: 363888225X
- ISBN-13: 9783638882255
- Erscheinungsdatum: 28.12.2007
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- Dateiformat: ePub
- Größe: 8.05 MB
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