Mehrkriterielle Struktur- und Parameteroptimierung verfahrenstechnischer Prozesse mit evolutionären Algorithmen am Beispiel gewinnorientierter unscharfer destillativer Trennprozesse
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Hauptziel des beantragten Forschungsvorhabens war die Entwicklung und Erprobung eines stabilen numerisch-simulativen Verfahrens zur mehrkriteriellen Optimierung unscharfer destillativer Trennprozesse. Es wurde an verschiedenen Problemstellungen gezeigt, wie ein solches Verfahren unter Anwendung der evolutionäre multikriterielle Optimier-Algorithmen (EMOA) zur Unterstützung des Planers beim Entwurf und der Auslegung von Destillationsanlagen eingesetzt werden kann. Desweiteren stand das Aufdecken von ökologischen und ökonomischen Verbesserungspotenzialen bei der Auslegung solcher Anlagen durch Verzicht aufdie a priori Gewichtung der Qualitätskriterien im Vordergrund. Hierzu dienten die aus der Optimierung resultierenden Pareto Fronten, die einen direkten Überblick über die verfügbaren Kompromisslösungen zwischen den einzelnen Kriterien ermöglichen. Diese waren hauptsächlich die Gesamtkosten, die Investkosten und als ökologisches Kriterium die Exergieverluste. Die Optimierungsaufgabe enthält zahlreiche Schwierigkeiten, wie z.B. gemischt ganzzahlige und kontinuierliche Parameter, versteckte Restriktionen, multimodale Zielfunktionstopologien. Evolutionäre Algorithmen für die mehrkriterielle Optimierung sind auf so komplexe Probleme aus einem Realworld-Kontext bislang selten angewendet worden, und auch von anderen Verfahren liegen kaum Vergleichsergebnisse vor. Zum besseren Problemverständnis wurde der Suchraum genauer untersucht, wobei sich heraus stellte, dass hier eine Realworld Beispiel für Problemtypen (Zuordnung von Pareto Menge und Pareto Front) vorliegt, die bisher lediglich als konstruierte Experimente bekannt waren. Das Verhalten der EMOA wurde mittels konstruktiven Modellierungsansätzen verbessert. Mögliche Auswirkungen des Problemtyps auf die Optimierungsaufgar be und die Interpretation der Ergebnisse in Hinblick auf die ursprüngliche Planungsaufgar be wurden diskutiert. Die sich durch die hier vorliegenden gestückelten Pareto Fronten und auch -Mengen ergebenden zusätzlichen Schwierigkeiten stellen die momentan verfügbaren mehrkriteriellen Optimierverfahren (nicht nur EMOA) vor erhebliche Probleme, die in diesem Projekt naturgemäß nicht vollständig gelöst werden konnten. Es liegt nun aber ein gut dokumentierter Fall für ein Phänomen vor, dass vermutlich in der industriellen mehrkriteriellen Optimierung häufig auftritt, bisher aber nicht beachtet wurde.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Pareto set and EMOA behavior for simple multimodal multiobjective functions. In T, P. Runarsson, H.-G. Beyer, E. Burke, J. J. Merelo-Guervós, L, D. Whitley, und X. Yao, Hrsg., Parallel Problem Solving from Nature - PPSN IX, Proc. Ninth Int. Conf. Reykjavik, Band 4193 of Lecture Notes in Computer Science, Seite 513, Berlin, 2006. Springer
M. Preuß, B. Naujoks, und G. Rudolph
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Capabilities of emoa to detect and preserve equivalent pareto subsets. In S. Obayashi, K. Deb, C. Poloni, T. Hiroyasu, und T. Murata, Hrsg., Evolutionary Multi-Criterion Optimization, 4th Intemational Conference, EMO 2007, Matsushima, Japan, March 5-8, 2007, Proceedings, Band 4403 of Lecture Notes in Computer Science, Seite 36. Springer, 2007
G. Rudolph, B. Naujoks, und M. Preuss
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Economic optimization of non-sharp separation sequences by means of evolutionary algorithms. Computers chem. Engng., 32(7): 1411, 2007
F. Henrich, C. Bouvy, C. Kausch, K. Lucas, M. Preuss, G. Rudolph, und P. Roosen
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Multi-criteria pareto optimised planning method for distillation plants with nonsharp splits. In ECOS 2008, Seite 773, 2008
C. Kausch, M. Preuss, C. Bouvy, und F. Henrich
