Optimierung funktioniert nicht ordentlich, was kann man machen?

Die Anwendung von Optimierungverfahren funktioniert nicht so richtig, woran kann das liegen?

Wenn die Anwendung von Optimierungsverfahren nicht richtig funktioniert, so ist die ordentliche Formulierung von Optimierungszielen meist eine der wichtigsten Stellschrauben bzw. Fehlerquellen.

So muss die Zielfunktion alle relevanten Bewertungskriterien für das zu optimierende System zusammenfassen und eine entsprechende Abwägung bei eventuellen Zielkonflikten enthalten, sodass die Zielfunktion auch tatsächlich mit den Erwartungen und Vorstellungen des ausführenden Ingenieurs bzw. des Kunden korreliert. Dies ist eine eigene Regressionsaufgabe für sich und bedarf meist der selben Aufmerksamkeit und Hingabe wie die Durchführung der eigentliche Optimierung. Auch hier eignen sich Machine-Learning-Verfahren wieder hervorragend, weil man damit identifizieren kann, welche Kriterien für die Bewertung überhaupt relevant sind und welchen Einfluss diese auf die eigentliche Bewertung des Ingenieurs, Experten oder Kunden haben. Mit Machine-Learning-Verfahren lassen sich so z.B. auch Bewertungenfunktionen von menschlichen Experten trainieren und für maschinelle Optimierungsaufgaben verwenden.

Zudem sollte beachtet werden, dass Robustheitskriterien im Optimierungsprozess mit berücksichtigt werden. Weiters ist zu beachten, dass sich die Gewichtungen der Kriterien für die Zielfunktion situationsabhängig ändern können.