{"id":1745,"date":"2016-11-30T15:30:28","date_gmt":"2016-11-30T13:30:28","guid":{"rendered":"http:\/\/lwibs01.gm.fh-koeln.de\/blogs\/konen\/?p=1745"},"modified":"2016-11-30T20:21:30","modified_gmt":"2016-11-30T18:21:30","slug":"forscher-aus-dem-institut-fuer-informatik-der-th-koeln-auf-der-ssci2016-in-athen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.gm.fh-koeln.de\/konen\/2016\/11\/30\/forscher-aus-dem-institut-fuer-informatik-der-th-koeln-auf-der-ssci2016-in-athen\/","title":{"rendered":"Forscher aus dem Institut f\u00fcr Informatik vertreten die TH K\u00f6ln auf der SSCI 2016 in Athen"},"content":{"rendered":"<div class=\"twoclick_social_bookmarks_post_1745 social_share_privacy clearfix 1.6.4 locale-de_DE sprite-de_DE\"><\/div><div class=\"twoclick-js\"><script type=\"text\/javascript\">\/* <![CDATA[ *\/\njQuery(document).ready(function($){if($('.twoclick_social_bookmarks_post_1745')){$('.twoclick_social_bookmarks_post_1745').socialSharePrivacy({\"txt_help\":\"Wenn Sie diese Felder durch einen Klick aktivieren, werden Informationen an Facebook, Twitter, Flattr, Xing, t3n, LinkedIn, Pinterest oder Google eventuell ins Ausland \\u00fcbertragen und unter Umst\\u00e4nden auch dort gespeichert. 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Dezember 2016 findet in Athen die internationale Konferenz &quot;<strong>IEEE Symposium Series on Computational Intelligence&quot; (IEEE SSCI 2016)<\/strong> statt. Wir freuen uns, dass wir, Samineh Bagheri und Wolfgang Konen, die TH K&ouml;ln dort mit einem Vortrag vertreten werden. Der im Peer-Review-Verfahren angenommene Beitrag tr&auml;gt den Titel &quot;<strong>Online Selection of Surrogate Models for Constrained Black-Box Optimization<\/strong>&quot;.\n<\/p>\n<p>\n\tWorum geht es? Viele Anwendungen in der Industrie beruhen auf komplexen Computersimulationen. Beispielsweise\n<\/p>\n<p>\n\t<!--more-->\n<\/p>\n<p>\n\twollen <strong>Automobilhersteller <\/strong>das Gewicht ihrer Fahrzeuge m&ouml;glichst minimieren, um attraktive Verbrauchswerte liefern zu k&ouml;nnen. Sie m&uuml;ssen aber gleichzeitig sicherstellen, dass das Design des Fahrzeugs alle Sicherheits-Randbedingungen in <strong>Crashtest-Simulationen<\/strong> erf&uuml;llt. Man hat also eine Zielfunktion (das Gewicht), zahlreiche Parameter (Dicke und Form von Karosserieteilen) und zahlreiche Constraints, also Randbedingungen. Oft sind es Dutzende von Parametern und hunderte von Constraints. Das weitere Problem ist, dass die Simulationen ungeheuer aufw&auml;ndig sind und auch auf Hochleistungsrechnern Tage bis Wochen rechnen. Deshalb m&ouml;chten die Automobilbauer m&ouml;glichst wenige solcher Crashtest-Simulationen rechnen. Leistungsf&auml;hige Optimierungsalgorithmen wie evolution&auml;re Algorithmen brauchen aber oft einige Hunderttausend Auswertungen.\n<\/p>\n<p>\n\tHier kommen nun die sog. <strong>Surrogatmodelle <\/strong>ins Spiel: Statt der richtigen Simulationen baut man Ersatzmodelle (in unserem Fall sind es Radiale-Basis-Funktionen, RBF) und erledigt die Hauptarbeit der Optimierung dort. Nur gelegentlich rechnet man f&uuml;r einen neuen, aussichtsreichen Kandidaten das volle Simulationsmodell. In unserer Arbeit, die auf fr&uuml;heren Erfolgen in dieser Richtung aufbaut, gehen wir noch einen Schritt weiter: Es gibt verschiedene Typen von RBFs und man wei&szlig; vorher nicht, welcher Typ f&uuml;r ein gegebenes Modell am besten ist. Wir starten nun mit einem ganzen <strong>Ensemble <\/strong>von Modelltypen und w&auml;hlen f&uuml;r jede Funktion mit einem <strong>Online-Algorithmus<\/strong> aus, welcher Typ f&uuml;r diese Funktion in dieser Iteration verwendet werden soll. Damit konnten wir eine erhebliche Steigerung der G&uuml;te erzielen, weil z.B. Constraint 1 besser vom Typ A profitiert, aber die Zielfunktion besser mit Typ B zu modellieren ist. Wir haben unseren Ansatz auf einer bekannten Benchmark-Suite von Optimierungsproblemen erfolgreich getestet.\n<\/p>\n<p>\n\tEine etwas mehr ins technische Detail gehende Darstellung findet sich in der <a href=\"http:\/\/lwibs01.gm.fh-koeln.de\/blogs\/konen\/2016\/11\/30\/online-selection-of-surrogate-models-for-constrained-black-box-optimization-at-ssci-2016\/\">englischen Version dieses Blog-Beitrages<\/a>. Das ganze Paper (auch in Englisch) kann von <a href=\"http:\/\/www.gm.fh-koeln.de\/~konen\/Publikationen\/Bagh16-SSCI.pdf\">http:\/\/www.gm.fh-koeln.de\/~konen\/Publikationen\/Bagh16-SSCI.pdf<\/a> bezogen werden. Falls Sie auch auf der Konferenz SSCI 2016 sind, verpassen Sie nicht unseren Vortrag <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" alt=\"wink\" height=\"23\" src=\"http:\/\/lwibs01.gm.fh-koeln.de\/blogs\/ciop\/wp-content\/plugins\/ckeditor-for-wordpress\/ckeditor\/plugins\/smiley\/images\/wink_smile.png\" title=\"wink\" width=\"23\" \/>.&nbsp;\n<\/p>\n<p>\n\t&nbsp;\n<\/p>\n<p>\n\tSamineh Bagheri ist wissenschaftliche Mitarbeiterin an der TH K&ouml;ln und PhD-Kandidatin an der <strong>Universit&auml;t Leiden<\/strong>, mit der uns eine enge Partnerschaft verbindet. Prof. Wolfgang Konen betreut ihre Arbeit hier am Campus Gummersbach als Leiter der Forschungsstelle <strong><a href=\"http:\/\/lwibs01.gm.fh-koeln.de\/blogs\/ciop\/\">CIOP (Computational Intelligence und Optimierung)<\/a><\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vom 06. &#8211; 09. 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