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Die Gauß-Prozess Regression ist eine vielseitige Variante zur datenbasierten Modellierung komplexer technischer Systeme. Mit dem approximativen Übergang zu spärlichen Gauß-Prozess Modellen wird eine Möglichkeit aufgezeigt, Regressionsanalyse auf sehr großen Datensätzen durchzuführen. Die Approximation wird dadurch induziert, dass nur eine repräsentative Trainingsdatenmenge zur Erstellung des Regressionsmodells genutzt wird. Hierbei werden zwei unterschiedliche Approximationen, die dadurch auf verschiedene Regressionsverfahren führen, genauer betrachtet. Zur Selektion der wichtigsten Datenpunkte werden unterschiedliche Methoden und Strategien vorgestellt. Dazu sind auch eigene Ideen mit betrachtet und realisiert worden. Anhand eines praxisbezogenen Datensatzes werden diese unter mehreren Gesichtspunkten miteinander verglichen.
Methoden zur Sensitivitäts- und Robustheitsbewertung für multikriterielle Optimierungsverfahren
(2010)
Die Bachelorarbeit beschäftigt sich einerseits mit verschiedenen Verfahren zur Sensitivitätsanalyse für multikriterielle Optimierungsverfahren. Die Sensitivität wird dabei a-priori und a-posteriori untersucht. Andererseits werden Methoden zur Bewertung der Robustheit von Lösungen aus multikriteriellen Optimierungsverfahren vorgestellt. Zudem werden die Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse und Robustheitsbewertung in geeigneten graphischen Darstellungen visualisiert. Abschließend werden die erläuterten Analyse- und Bewertungsmethoden auf einen Praxisbeispiel angewendet und miteinander verglichen.