CW-057 LOGISTIKA 29. PŘEDNÁŠKA Optimalizační metody Leden 2017

Prezentace na téma: "CW-057 LOGISTIKA 29. PŘEDNÁŠKA Optimalizační metody Leden 2017"— Transkript prezentace:

1 CW-057 LOGISTIKA 29. PŘEDNÁŠKA Optimalizační metody Leden 2017
AKREDITAČNÍ ZMĚNA OZNAČENÍ PŘEDMĚTU - CW13 NA CW057 CW-057 LOGISTIKA 29. PŘEDNÁŠKA Optimalizační metody Leden 2017 © Ing. Václav Venkrbec © Ing. Václav Rada, CSc.

2 Další ….. METODY ŘEŠENÍ z oblasti optimalizace ☺
CW057 CW13 CW05 POKRAČOVÁNÍ Další ….. METODY ŘEŠENÍ z oblasti optimalizace ☺ Březen 2017

3 Optimalizace CW057 CW13 CW05 Optimalizační metody Optimalizační metody obecně o problematice definování optimalizačního problému - matematické programovací metody optimalizace stanovení účelové funkce omezení, proměnné, volba metody - heuristické techniky optimalizace - modelovací softwarové nástroje Březen 2017

4 skupina obecných modelů
Optimalizace CW057 CW13 CW05 OPTIMALIZAČNÍ METODY skupina obecných modelů slouží k nalezení nejlepšího řešení problémů a modelovaných reálií přináší řešení: prvky konečné / ne-konečné množiny patří sem lineární, nelineární, dynamické a stochastické programování, vícekriteriální rozhodování, atd. Březen 2017

5 lze řešit širokou škálu různých technických problémů
Optimalizace CW057 CW13 CW05 OPTIMALIZAČNÍ METODY lze řešit širokou škálu různých technických problémů formulovány mohou být podobným způsobem Březen 2017

6 kde X je množina přípustných řešení
Optimalizace CW057 CW13 CW05 OPTIMALIZAČNÍ PROBLÉM účelová (kriteriální / optimalizační) funkce: min f (x) (pro vektor rozhodovacích proměnných x) kde X je množina přípustných řešení za podmínek: h (x) = 0 (podmínka rovnosti) g (x) ≤ 0 (podmínka nerovnosti) Březen 2017

7 OPTIMALIZAČNÍ PROBLÉM
účelová funkce min f (x) definuje kritéria pro výběr optimálního řešení (např. závislost zisku množství výrobků) může být také maximalizována: max f (x) = - min (- f (x) )

8 min f (x) max f (x) = - min (- f (x) )
Optimalizace CW057 CW13 CW05 VÝBĚR METODY OPTIMALIZACE účelová funkce: min f (x) definuje kritéria pro výběr optimálního řešení (např. závislost zisku množství výrobků) může být také maximalizována: max f (x) = - min (- f (x) ) Březen 2017

9 VÝBĚR METODY OPTIMALIZACE
CW057 CW13 CW05 VÝBĚR METODY OPTIMALIZACE Před výběrem metody řešení je nutno analyzovat problém z hlediska: vhodných funkcí omezení rozhodovacích proměnných Metody mohou být: jedno-kriteriální více-kriteriální Březen 2017

10 JEDNOKRITERIÁLNÍ METODY
Optimalizace CW057 CW13 CW05 JEDNOKRITERIÁLNÍ METODY Rozdělení do dvou hlavních skupin: 1. Heuristické metody klasické heuristické meta-heuristické hyper-heuristické bio-inspirované Březen 2017

11 JEDNOKRITERIÁLNÍ METODY
Optimalizace CW057 CW13 CW05 JEDNOKRITERIÁLNÍ METODY Rozdělení do dvou hlavních skupin: 2. Matematické metody lineární programování LP nelineární programování NLP smíšené celočíselné lineární programování MILP smíšené celočíselné nelineární programování MINLP … viz závěrečné slidy této prezentace ….. Březen 2017

12 HEURISTICKÉ METODY OPTIMALIZACE
CW057 CW13 CW05 HEURISTICKÉ METODY OPTIMALIZACE Heuristika z řečtiny heuriskó – nalézt, objevit znamená zkusmé řešení problémů, pro něž neznáme algoritmus nebo přesnější metodu konvergují rozumně rychle často jen přibližné  založené na odhadu, intuici apod. Březen 2017

13 HEURISTICKÉ METODY OPTIMALIZACE
CW057 CW13 CW05 HEURISTICKÉ METODY OPTIMALIZACE Březen 2017

14 HEURISTICKÉ METODY OPTIMALIZACE
CW057 CW13 CW05 HEURISTICKÉ METODY OPTIMALIZACE Nejjednodušší heuristická metoda: pokus a omyl Další členění heuristických metod: Klasické heuristické metody Meta-heuristické metody Hyper-heuristické Bio-inspirované Březen 2017

15 VÝBĚR METODY OPTIMALIZACE
CW057 CW13 CW05 VÝBĚR METODY OPTIMALIZACE Klasické heuristické metody Přímé hledání Direct search (DS) Evoluční strategie Evolution strategies (ES) Genetické algoritmy Genetic algorithms (GA) Zakázané prohledávání Tabu search (TS) Simulované žíhání Simulated annealing (SA) Neuronové sítě Neural networks (NN) Evoluční algoritmy např. diferenční evoluce Differential evolution (DE) Harmonické vyhledávání Harmony search (HS) Březen 2017

16 VÝBĚR METODY OPTIMALIZACE
CW057 CW13 CW05 VÝBĚR METODY OPTIMALIZACE Meta-heuristické metody rozšíření hlavních heuristických metod na meta- a hyper-heuristické stochastické techniky inklinují k bio-inspirovaným výpočetním metodám např. Algoritmy na bázi teorie hejna: Opt. mravenčí kolonií Ant colony opt. (ACO) Opt. hejnem částic Particle swarm opt. (PSO) Opt. hejnem světlušek Firefly algorithm (FA) Opt. včelím rojem Artificial bee colony (ABC) Březen 2017

17 HEURISTICKÉ METODY OPTIMALIZACE
CW057 CW13 CW05 HEURISTICKÉ METODY OPTIMALIZACE Historie meta-heuristických metod Březen 2017

18 Bio-inspirované heuristické metody
Optimalizace CW057 CW13 CW05 Bio-inspirované heuristické metody Optimalizace chování bakteriální Bacterial foraging optimization (BFO) Kukaččí algoritmus Cuckoo search (CS) Netopýří algoritmus Bat algorithm (BA) Algoritmus principu opylování Flower pollination algorithm (FPA) Optimalizace umělou rostlinou Artificial plant optimization (APO) Algoritmus vlčího hledání Wolf search algorithm (WSA) Březen 2017

19 Bio-inspirované heuristické metody
Optimalizace CW057 CW13 CW05 Bio-inspirované heuristické metody Autor většiny algoritmů: Xin-She Yang Oxford University UK (2008 až 2012) Březen 2017

20 postupná tvorba generací různých řešení daného problému
Optimalizace CW057 CW13 CW05 GENETICKÉ ALGORITMY snaží se aplikací principů evoluční biologie nalézt řešení složitých problémů, pro které neexistuje použitelný exaktní algoritmus postupná tvorba generací různých řešení daného problému Březen 2017

21 GENETICKÉ ALGORITMY Optimalizace
CW057 CW13 CW05 GENETICKÉ ALGORITMY Jednoduchý GA lze zapsat, jako posloupnost kroků: Vytvoření počáteční populace (většinou náhodné) Ohodnocení populace (vyhodnocení FF) Selekce - výběr rodičovských párů Křížení - vytvoření potomků Mutace - použitá na nové jedince Ohodnocení - spočtení FF pro nové jedince Vytvoření nové populace - z potomků a části minulé generace Testování koncové podmínky - pokud není splněna, pokračuje se krokem Výsledek - určený nejlepším jedincem v populaci Březen 2017

22 Operátory genetických algoritmů
Optimalizace CW057 CW13 CW05 GENETICKÉ ALGORITMY Operátory genetických algoritmů Selekce (Selection) Cílem je vybrat vhodné rodičovské páry pro vytvoření nových potomků. Křížení (Crossover) Ze dvou rodičovských chromozomů (v klasickém pojetí) vytvoří jeden (či více) nový chromozom potomka Mutace (Mutation) Na výsledné potomstvo se aplikuje ještě další genetický operátor – mutace. Náhodně mění hodnotu jednotlivých genů Březen 2017

23 Operátory genetických algoritmů
Optimalizace CW057 CW13 CW05 GENETICKÉ ALGORITMY Operátory genetických algoritmů Strategie obměny populace (generational replacement strategy) Poté co jsou pomocí selekce, křížení a mutace vygenerováni noví jedinci, je třeba obměnit stávající populaci za novou: - Ryzí obměna - Doplnění Příklad GA: Březen 2017

24 Příklady optimalizačních metod v praxi
Optimalizace CW057 CW13 CW05 Příklady optimalizačních metod v praxi Optimalizace problému umístění objektů zařízení staveniště pomocí genetického algoritmu Reference: H. M. Osman, M. E. Georgy, and M. E. Ibrahim, “A hybrid CAD-based construction site layout planning system using genetic algorithms”,Automation in Construction, vol. 12, no. 6, pp , 2003 Březen 2017

25 Příklady optimalizačních metod v praxi
Optimalizace CW057 CW13 CW05 Příklady optimalizačních metod v praxi Optimalizace problému dopravních tras na staveništi a umístění zařízení staveniště pomocí GA Reference: J. C. P. Cheng and S. S. Kumar, “A BIM based construction site layout planning framework considering actual travel paths”, in 31st International Symposium on Automation and Robotics in Construction and Mining, ISARC Proceedings, 2014, pp Březen 2017

26 Příklady optimalizačních metod v praxi
Optimalizace CW057 CW13 CW05 Příklady optimalizačních metod v praxi Optimální umístění sestavy jeřábů pomocí algoritmu světlušek (FA) Algoritmus Reference: J. Wang, J. Liu, W. Shou, X. Wang, and L. Hou, “Integrating building information modelling and firefly algorithm to optimize tower crane layout”, in 31st International Symposium on Automation and Robotics in Construction and Mining, ISARC Proceedings, 2014, pp Březen 2017

27 Příklady optimalizačních metod v praxi
Optimalizace CW057 CW13 CW05 Příklady optimalizačních metod v praxi Optimální umístění sestavy jeřábů pomocí algoritmu světlušek (FA) Optimální řešení Reference: J. Wang, J. Liu, W. Shou, X. Wang, and L. Hou, “Integrating building information modelling and firefly algorithm to optimize tower crane layout”, in 31st International Symposium on Automation and Robotics in Construction and Mining, ISARC Proceedings, 2014, pp Březen 2017

28 Příklady optimalizačních metod v praxi
Optimalizace CW057 CW13 CW05 Příklady optimalizačních metod v praxi Optimální umístění sestavy jeřábů pomocí algoritmu světlušek (FA) a informačního modelu budovy (BIM) Reference: J. Wang, X. Zhang, W. Shou, X. Wang, B. Xu, M. J. Kim, and P. Wu, “A BIM-based approach for automated tower crane layout planning”,Automation in Construction, no. vol. 59, pp , 2015. Březen 2017

29 Příklady optimalizačních metod v praxi
Optimalizace CW057 CW13 CW05 Příklady optimalizačních metod v praxi Optimální umístění sestavy jeřábů pomocí algoritmu světlušek (FA) a informačního modelu budovy (BIM) Reference: J. Wang, X. Zhang, W. Shou, X. Wang, B. Xu, M. J. Kim, and P. Wu, “A BIM-based approach for automated tower crane layout planning”,Automation in Construction, no. vol. 59, pp , 2015. Březen 2017

30 JEDNOKRITERIÁLNÍ METODY
Optimalizace CW057 CW13 CW05 JEDNOKRITERIÁLNÍ METODY Rozdělení do dvou hlavních skupin: 1. Heuristické metody klasické heuristické meta-heuristické hyper-heuristické bio-inspirované 2. Matematické metody lineární programování LP nelineární programování NLP smíšené celočíselné lineární programování MILP smíšené celočíselné nelineární programování MINLP Březen 2017

31 JEDNOKRITERIÁLNÍ METODY
Optimalizace CW057 CW13 CW05 Témata druhé skupiny JEDNOKRITERIÁLNÍ METODY - Matematické metody jsou náplní dalších přednáškových prezentací a případně studijní literatury Březen 2017

32 TO JE K OPTIMALIZAČNÍ PROBLEMATICE VŠE
CW13 CW05 CW057 Optimalizace TO JE K OPTIMALIZAČNÍ PROBLEMATICE VŠE Únor 2017

33 CW13 CW05 CW057 …..… cw057 – p. 29 březen 2017

34 …..… březen 2017