Hintergrund/Problemstellung:
Die Entwicklung von Optimierungsanwendungen, welche auf einer stabilen Plattform unter Einsatz verschiedenster Optimierungsmethoden laufen sollen, erfordert neben dem Software-Engineering-Wissen auch ein vertieftes Verständnis über die Anwendung sowie über Optimierungsmethoden, -strategien und -anwendungen. In diesem Projekt geht es darum, dieses Wissen auf- bzw. auszubauen und auf die Ressourcenoptimierung (im Bahnwesen) anzuwenden.

Ziele:
Ziel ist die Evaluation des Einsatzes von Optimierungsverfahren aus dem Bereich des Evolutionary Computing (Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategie usw.) zur Ressourcenoptimierung. Dieses Forschungsprojekt dient als Vorbereitung für weitere Projekte, in denen Methoden des Evolutionary Computing für Optimierungsanwendungen eingesetzt werden können (z.B. in Operations Research).

Zielgruppen:
Schweizerische KMU mit ihrer Softwareapplikation für die Ressourcenoptimierung im Bahnwesen sowie weitere Interessenten an Optimierungen mit Methoden aus dem Evolutionary Computing (Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategie usw.).

Praxis:
Die zu leistenden Arbeitspakete im Projekt sind Vertiefung in die industrielle Softwareentwicklung, in Optimierungsverfahren und -anwendungen, insbesondere Genetische Algorithmen und Evolutionsstrategie sowie Evaluation des Einsatzes von Optimierungsverfahren in einer bestehenden Softwareanwendung zum Auslegen und Optimieren der Ressourcenplanung im Bahnbetrieb.

Theorie:
Optimierungsmethoden aus dem Bereich des Evolutionary Computing (Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategie usw.) können als heuristische Methoden nicht garantieren, das absolute Optimum zu finden. Sie liefern aber in vielen Fällen viele sehr gute Alternativen in Single- und Multi-Objective Optimierungen, wo klassische Optimierungsmethoden versagen. Ihr Einsatz ist im Ingenieurbereich sehr verbreitet und wartet auf eine Übertragung in andere Anwendungsbereiche.

Projektpartner und Sponsor(en):
Qnamic AG, Hägendorf

Projektverantwortliche/Projektleitung/Ansprechpartner:
Prof. Dr. Rolf Dornberger