Abstract
Diese Masterarbeit konzentriert sich auf die Untersuchung und Implementierung vonevolutionären Mehrziel-Optimierungsalgorithmen, insbesondere NSGA-II, NSGA-III und
MOEA/D. Der Hauptfokus liegt auf der Anwendung dieser Algorithmen auf ein komplexes Mehrziel-Optimierungsproblem, das von der Firma KREISEL Electric bereitgestellt
wurde.
Das Optimierungsproblem ist ein komplexes, physikalisches Systemmodell der batterieintegrierten Ladestation Chimero der Firma KREISEL Electric. Dieses Modell ist in
Matlab-Simulink realisiert und dient als Kostenfunktion und somit zur Evaluierung der
gefundenen Lösungen für die Optimierungsalgorithmen. Dabei sollen unterschiedliche
Parameter so optimiert werden, dass die Leistung, Effizienz und Lebensdauer möglichst
hoch sind. Die zu optimierenden Parameter sind dabei endliche diskrete Werte.
Die Herausforderungen bei der Lösung dieses Problems sind vielfältig, darunter die
lange Rechenzeit pro Evaluierung und die Notwendigkeit angepasster Mutations- und
Crossover-Operatoren für die diskrete Optimierung.
Ziel dieser Arbeit ist es, die Funktionsbeschreibung der Algorithmen, sowie deren Implementierung, Vergleiche und Testung. Darüber hinaus wird die Nutzbarkeit dieser Algorithmen für die Mehrzieloptimierung für das Optimierungsproblem der Firma Kreisel
Electric untersucht. Die Ergebnisse dieser Arbeit könnten dazu beitragen, effizientere
Lösungen für komplexe diskrete Probleme zu finden, und die Anwendung von MehrzielOptimierungsalgorithmen in der Praxis zu verbessern.
Die Testergebnisse der Algorithmen zeigen, dass der NSGA-III-Algorithmus bei den
meisten Testproblemen die besten Resultate liefert. Der MOEA/D und der NSGA-II
liegen jedoch nicht weit hinter den Ergebnissen des NSGA-III und zeigen ebenfalls starke Leistungen. Die Ergebnisse der praktischen Anwendung der Algorithmen belegen,
dass alle drei Algorithmen erfolgreich eingesetzt werden können und Lösungen finden,
die laut Simulation eine Verbesserung, von bereits in der Praxis verwendeten Parametern, darstellen.
| Datum der Bewilligung | 2024 |
|---|---|
| Originalsprache | Deutsch (Österreich) |
| Betreuer/-in | Stephan Dreiseitl (Betreuer*in) & Norbert Heublein (Betreuer*in) |