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© Guido Kramann

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6 Optimierung

  • Die zuvor eingeführte Methode der Kleinsten Quadrate diente dazu, Modellparameter passend zu bestimmen.
  • Ein anderes Problem ist es, Modellparameter so einzustellen, dass das Modellverhalten unter einem bestimmten Aspekt optimal wird.
  • Ein Beispiel hierfür wären die Parameter des zuvor beahndelten Tilgers, wobei optimal wäre, wenn die Schwingerenergie möglichst rasch aus dem System herausgezogen wird.
  • Ein weiteres ganz typisches Beispiel ist die Optimierung der Parameter eines Reglers.
  • Die folgenden Kapitel bereiten auf das Thema der Optimierung vor.
  • Es werden nach und nach Strategien beschrieben, auf deren Grundlage solche Optimierungen automatisiert durchgeführt werden können.
  • Aber anstatt von vorne herein numerische Modelle, die integriert werden müssen zu optimieren, wird als Einführung für eine einfache algebraische zweidimensionale Funktion z=f(x,y) nach einem extremalen Wertepaar (x,y) gesucht.
  • Man sollte dabei aber unbedingt im Auge behalten, dass z das Modellverhalten repräsentiert und x und y als Parameter, z.B. eines Reglers, angesehen werden sollten.