9. Dekompositionsstrategien

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Author:
Thorsten662
ID:
230162
Filename:
9. Dekompositionsstrategien
Updated:
2013-08-16 07:00:10
Tags:
Strukturoptimierung Dekompositionsstrategien
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Fragen zum 9. Kapitel aus dem Skript zur Vorlesung "Strukturoptimierung" an der TU Darmstadt.
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  1. Wie unterscheidet sich das Vorgehen zu den bisherigen Optimierungsaufgaben?
    • bisher: Behandlung von Optimierungsaufgaben jeweils als Gesamtproblem
    • Schwierigkeit: bei komplexen Strukturen oder Systemen bei Anwachsen der Zahl von Entwurfsvariablen (etwa > 200) versagen viele der bereitgestellten Methoden oder sind einfach nicht mehr effektiv anwendbar.
    •  dann mitunter sinnvoll: Dekomposition, Zerlegung des Optimierungsproblems in mehrere kleine Subprobleme und Kombinieren der einzelnen Probleme so, dass für das Gesamtproblem ein Optimum erhalten wird.
  2. Welche zwei grundsätzlich verschiedene Klassen von Dekompositionsstrategien gibt es?
    • Modelldekomposition: Aufteilen des Strukturmodells oder des Optimierungsmodells
    • Dekomposition der Berechnung: Teilaufgaben auf verschiedenen Rechern oder Prozessoren (Paralell Processing)
  3. Wie funktioniert die Modelldekomposition?
  4. Wie sieht die prinzipielle Situation bei der Dekomposition eines Optimierungsproblems aus?
    • Dekomposition
    • Entwurfsvariablen 
    • Zustandsgrößen 
    • Zielfunktion 
    • Restriktionen  und 
    •  Suboptimierungsprobleme der Art 
    • Je nach Systemstruktur und Koordinationsstrategie verschiedene formale und heuristische Verfahren.
  5. Wie funktioniert die Dekomposition der Berechnung?
    •  Parallelverarbeitung auf Parallelrechnern oder Workstation-Netzwerken, d.h. Berechnungsteilaufgaben werden zeitgleich von verschiedenen Prozessoren oder Rechnern ausgeführt.
    • Gut parallelisierbar sind z.B. Sensivitätsanalysen.
    • Parallelisierung erfordert neben geeigneter Hardware entsprechende Prozessaufteilung, Prozesssteuerung und Kommunikation zwischen den Teilprozessen.

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