Geschwindigkeitssteigerung eines Optimierungsframeworks zur relativen Positionierung

Student:Alexandr Gnezdilov
Title:Geschwindigkeitssteigerung eines Optimierungsframeworks zur relativen Positionierung
Type:diploma thesis
Advisors:Wittmann, S.; Helwig, S.; Kókai, G.; Philippsen, M.
State:submitted on September 28, 2007
Prerequisits:
Topic:

Die rechnerunterstützte Toleranzanalyse wird zur Ermittlung von Montage- und Funktionsfähigkeit von Baugruppen eingesetzt. Toleranzen haben großen Einfluss auf die Fertigung, Qualitätssicherung und Montage, da sie die zulässigen Abweichungen von der idealen Bauteilgestalt definieren. Der Produktentwickler legt in der Produktentstehung Toleranzen, also zulässige Abweichungen von der Idealgestalt von Bauteilen fest. Um ihn bei dieser Tätigkeit zu unterstützen, sollen mögliche Kombinationen nichtidealer Bauteile visualisiert werden. Dazu müssen sie unter Einhaltung mehrer Bedingungen zueinander positioniert werden. Für diese Aufgabe können heuristische Optimierungsverfahren wie Partikelschwarmoptimierung, Simulated Annealing und Genetische Algorithmen verwendet werden. Ein entsprechendes Framework wurde bereits implementiert.

Aufgabe dieser Diplomarbeit ist es, den Optimierungsprozess zu beschleunigen. Einerseits sollen die vorhandenen Algorithmen und die Kostenberechnung parallelisiert werden. Dazu sollen sowohl bestehende Ansätze der Synchronisation und des Nachrichtenaustauschs implementiert und erweitert werden, als auch neue Konzepte entwickelt und experimentell untersucht werden. Die Implementierung soll sowohl auf Multicore-Prozessoren als auch in Rechnernetzwerken lauffähig sein.

Im zweiten Teil der Arbeit soll die Berechnung der Kostenfunktionen beschleunigt werden, die bisher der Flaschenhals der gesamten Anwendung ist. Dazu soll die Anwendbarkeit stochastischer Ansätze wie Fitnessapproximation untersucht werden. Außerdem sollen ggf. lokale Suche und problemspezifische Maßnahmen entwickelt werden. Sämtliche Verfahren sollen mindestens für Partikelschwarmoptimierung und Genetischen Algorithmus untersucht werden.

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