Steffen Kux

• Im Entwicklungsprozess komplexer, technischer Systeme spielen Simulationsmethoden, denen parametrische Modelle zugrunde liegen, eine wichtige Rolle. Diese Modelle bilden physikalische oder technische Eigenschaften von Bauteilen oder ganzen Funktionssystemen ab und ermöglichen deren Simulation und virtuelle Entwicklung. Durch den Einsatz geeigneter mathematischer Optimierungsmethoden ist es möglich, das Potential dieser Systeme besser auszuschöpfen und wichtige Teile dieses Prozesses zu automatisieren. Die Kombination verschiedener Verfahren ist einer der erfolgversprechendsten Trends in der Optimierung. Dabei spielt insbesondere die Hybridisierung naturinspirierter, heuristischer Verfahren eine wichtige Rolle. Mit hybriden Optimierungsstrategien wird beispielsweise das Ziel verfolgt, die guten Eigenschaften verschiedener Verfahren zu vereinen, vorhandene Informationen besser auszunutzen oder Verfahrensparameter der Optimierungsverfahren adaptiv im Verlauf einer Optimierung geeignet anzupassen. Im Rahmen dieser Arbeit werden verschiedene hybride Strategien untersucht und bewertet. Als Ergebnis wird das neue hybride Optimierungsverfahren AHMOS (Adaptive Hybride Multicriterion Optimization Strategy) konstruiert.