Entwicklung evolutionärer Algorithmen zur Optimierung von Prozessen am Beispiel der Papierherstellung
Bei der biologischen Evolution hat ein Anpassungsprozess einzelner Arten an die Umweltbedingungen stattgefunden. Dabei veränderte sich der genetische Code - die Erbsubstanz - der Individuen einer Population von einer Generation zur nächsten. Diese Erbsubstanz beinhaltet alle wesentlichen Informationen zu Aufbau, Organisation, Funktionalität und Erscheinungsbild des Individuums. Die wichtigsten Faktoren bei der biologischen Evolution sind die Mutation und Selektion. Diese Anpassung ist keine Optimierung, sondern ein Adaptionsprozess, der sich den ständig verändernden Umweltverhältnissen anpasst.
Zur Berechnung dieser natürlichen Vorgänge durch Computermodelle, als Hilfsmittel zur Simulation von Adaptionen und Entwicklungen, wird nach dem Prinzip der Natur in Form von evolutionären Abläufen verfahren. Die Optimierung der natürlichen Prozesse im Computermodell erfolgt mit Hilfe von evolutionären Algorithmen.
Ziel dieser Arbeit ist es, den Aufbau, die Entwicklung und die Arbeitsweise evolutionärer Algorithmen darzustellen und ein Konzept zur Berechnung von Prozessen mit evolutionären Algorithmen zu erstellen. Wichtig bei den Effektivitätsuntersuchungen ist die Simulationszeit und die zur Berechnung benötigte Anzahl an Generationen.
Die durch die Anwendung der evolutionären Algorithmen auf exemplarische Prozesse gewonnenen Ergebnisse sollen abschließend dargestellt werden. Hierbei sind die durchlaufenen Generationen und die vorgenommenen Mutationen und Selektionen besonders hervorzuheben.
Folgende Aufgaben sind dabei zu bearbeiten:
Darstellung des Aufbaus, der Entwicklung und der Arbeitsweise evolutionärer Algorithmen,
Erstellung eines Konzeptes zur Optimierung von Prozessen mit evolutionären Algorithmen am Beispiel der Papierherstellung,
Effektivitätsuntersuchung zur Anwendung der evolutionären Algorithmen unter Beachtung der auftretenden Mutationen und der Selektion von Merkmalen,
exemplarische Umsetzung und Darstellung der Optimierung mit evolutionären Algorithmen.