{"id":2240,"date":"2016-03-11T14:06:52","date_gmt":"2016-03-11T13:06:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dualis-it.de\/?page_id=2240"},"modified":"2020-04-24T18:33:58","modified_gmt":"2020-04-24T16:33:58","slug":"guides","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.dualis-it.de\/sonderseiten\/guides\/","title":{"rendered":"GUIDES – Generalized Support and Investigation Design for Nested Systems"},"content":{"rendered":"\n
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\"F\u00f6rderprojekt<\/figure><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Projekt<\/figure><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Ein Projekt der DUALIS GmbH IT Solution und dem\u00a0Lehrstuhl f\u00fcr Softwaretechnologie<\/a>\u00a0der TU Dresden (LS f\u00fcr SWT) <\/h2>\n\n\n\n

Verallgemeinert l\u00e4sst sich die Feinplanung als multikriterielle Optimierungsaufgabe beschreiben, welche das L\u00f6sen einer kombinatorischen Aufgabe mit mehreren widerstrebenden Zielen unter Ber\u00fccksichtigung vieler Nebenbedingungen beinhaltet. Diese Klasse von Problemen hat eine nichtlineare Komplexit\u00e4t, was besonders f\u00fcr sehr gro\u00dfe Probleme zu sehr langen Laufzeiten f\u00fchren kann. <\/p>\n\n\n\n

Ausgangssituation <\/h2>\n\n\n\n

Intuitive und h\u00e4ufig genutzte Ans\u00e4tze zur L\u00f6sung dieser Aufgaben, die dem Oberbegriff MOO zugeordnet werden, nutzen Heuristiken, um sich unter teilweise massivem Einsatz von IT iterativ dem Optimierungsergebnis anzun\u00e4hern. Die \u00fcber lange Zeit entwickelten, spezialisierten Methoden vereinen das Erzeugen valider L\u00f6sungen und das schrittweise Verbessern dieser, agieren deshalb jedoch innerhalb eines eng begrenzten Bereichs des m\u00f6glichen L\u00f6sungsraums, ohne Informationen \u00fcber das gesamte Ergebnispotential.<\/p>\n\n\n\n

Zielstellung des Projektes<\/h2>\n\n\n\n

Es werden daher neue Wege zur allgemeinen Erfassung (Generalized) von MOO-Aufgaben gesucht, um diese in einem integrierenden Ansatz mit den bestehenden eingebetteten Heuristiken (Nested) zu vereinen. Innovative Algorithmen zur Modelltransformationen und der Clusteranalyse erm\u00f6glichen hierbei einen den gesamten L\u00f6sungsraum umfassenden Blick auf das Problem (Bird\u2019s Eye) und unterst\u00fctzen die spezialisierten bestehenden Algorithmen bei ihren Aufgaben, verbessern deren Ergebnisse und machen diese evaluierbar (Support und Investigation). Der Ansatz des GUIDES-Projekts setzt sich aus diesen Aspekten zusammen. <\/p>\n\n\n\n

Umsetzung\/Nutzen<\/h2>\n\n\n\n

Auf diese Weise wird eine hybrides Verfahren erstellt, welches in einem Vorverarbeitungsschritt gro\u00dfe und inhomogene Datenmodelle effizient analysiert, d.h. durch moderne Verfahren der Knowledge Discovery in Databases (zu dt. Wissensentdeckung in Datenbanken) (KDD) zun\u00e4chst transformiert und strukturiert, um jene Bereich des gesamten L\u00f6sungsraums einzugrenzen, in welchen die jeweiligen globalen Optima zu vermuten sind. Anschlie\u00dfend werden diese Informationen der spezialisierten Feinplanungs-Heuristik \u00fcber dedizierte Schnittstellen zur Verf\u00fcgung gestellt, sodass der Scheduling-Algorithmus um Funktionen zur fr\u00fchzeitigen Erkennung von suboptimalen Teill\u00f6sungen erweitert wird, was die Stagnation in lokalen Optima verhindert und globale Optimierungspotentiale absch\u00e4tzbar macht. Geeignete Verfahren der KDD sind bereits im Vorfeld getestet worden, um eine ausreichend niedrige Zeitkomplexit\u00e4t sicherzustellen. <\/p>\n\n\n\n

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\"Projekt<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Diese Ma\u00dfnahme wird mitfinanziert durch Steuermittel auf Grundlage des von den Abgeordneten des S\u00e4chsischen Landtags beschlossenen Haushaltes. <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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