Empirische Evaluation der optimierten Parameterwahl fur die Partikelschwarmoptimierung

Masterarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, Note: 1,3, Helmut-Schmidt-Universität - Universität der Bundeswehr Hamburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Mehrdimensionale Problemstellungen finden sich in allen wissenschaftlichen Bereichen, in denen Ziele und Entscheidungen das Ergebnis mehrerer, oft konfliktionären, Entscheidungsvariablen sind. Komplexität und Anwendbarkeit haben nicht zuletzt durch den Einsatz der Informationstechnologie stark zugenommen und an Bedeutung für die Wissenschaft gewonnen. Vor allem das Abbilden realer Situationen, wie sie zum Beispiel in den Ingenieursbereichen vorkommen, ist oft nur mit komplexen Funktionen möglich, welche nur unter enormem Zeitaufwand oder starker Approximation lösbar sind. Die zeiteffiziente Lösung solcher Probleme ist somit ein wissenschaftliches Anliegen und führt zu immer neuen Optimierungsverfahren. Gegenstand dieser Ausarbeitung soll das von Kennedy und Eberhart Mitte der 1990er-Jahre publizierte Verfahren der Partikelschwarmoptimierung sein. Dieser evolutionäre und auf sozialen Strukturen basierende Algorithmus, dessen Ergebnisse stark von externen Parametern abhängen, soll hier auf die Möglichkeit einer optimalen Parameterwahl empirisch untersucht werden. Die Ausarbeitung wird beweisen, dass für das betrachtete Problem sogenannte Regionen guter Parameterqualitäten existieren, in denen jene Parameter der Partikelschwarmoptimierung liegen, welche zu optimalen Ergebnissen führ...