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Transformation und ontologische Formulierung multikriterieller Problemstellungen für die Lösung mit Verfahren der nichtlinearen Parameter-Optimierung / von Herrn Christian John M.Sc. Wuppertal, 15.10.2015
Content
Einleitung
Einführung
Motivation
Ziel der Arbeit
Grundlagen
Problemstellungen
Nichtlineare Parameter-Optimierung
Verfahrensweisen
Konstituierende Elemente
Kriterien einer Aufgabenstellung
Standard-Modellierungssprachen
Informationstechnologische Ontologien
Stand der Forschung
Semantische Textanalyse
Ontologien im semantischen Web
Automatische Verarbeitung natürlicher Sprache
Vor- und Nachverarbeitung von numerischen Berechnungen
Generalisiertes Modell der Parameteroptimierung
Grundelemente der Optimierung
Parameter
Bedingungen
Muss-Bedingungen: Beschränkungen
Wunsch-Bedingungen: Restriktionen
Gütewert und Zielfunktion
Gütewert
Zielfunktion
Variator
Abbruchkriterium
Gesamtaufbau
Testszenarien und Aufgabenstellungen
Rosenbrock-Testfunktion
Kreis-Aufgabe
Leiter-Aufgabe
Schaf-Aufgabe
Time Tabling
Lochwand-Platzierung
Paletten-Aufgabe
Pattern Matching
Lemniskaten-Aufgabe
Phasenbasiertes Transformationsmodell
Aufgabenstellung
Probleme und ihre Charakterisierung
Daten und Informationen
Interpretatorische Lücke
Ziele und Anforderungen
Ziel der Transformation
Anforderungen an die Transformation
Katalog validierbarer Anforderungen
Risiken der Transformation
Fehlformulierungen
Fehlinterpretationen
Unschärfe
Unter- und Überbestimmtheit
Uneinheitliche Wertebasis
Ex falso quodlibet
Informationsmodellierung der Transformation
Identifikation
Normalisierung
Reduktion
Plausibilität
Lösbarkeit
Zielfunktion
Implementierung
Berechnung und Lösung
Szenario, Transformation und Konzentrat
Rück-Transformation der numerischen Ergebnisse
Umkehrung der Normalisierung
Semantikanreicherung
Anforderungen an eine Strukturierung der Semantik
Transformationsvalidierung
Validierung der Transformation
Transformation als formale Abbildung
Semantische Rücktransformation
Isomorphismus als Idealtransformation
Defekterkennung durch Validierung
Ergebnisdaten
Valide Ergebnisdaten
Güte der Lösung
Ontologische Formulierung der Ergebnisinterpretation
Ontologie des Lösers
Erweiterung der Ontologie des Lösers um semantische Elemente
Ziele einer automatisierten Ergebnisinterpretation
Vorher-Nachher-Vergleich
Ergebnissatz-Vergleich
Ergebnis-Markierung
Ergebnis-Reporting
Metadaten-Reporting
Ergebnis-Folgeverarbeitung
Begriffsanalyse
Ontologie der Interpretation
Interpretatorische Modellierungssprache
Anforderungen an eine Modellierungssprache für Optimierung
Verwendung existierender Modellierungssprachen
Formulierung mit GAMS
Formulierung mit AMPL
Anwendbarkeit algebraischer Modellierungssprachen
Eigene XML-Sprachimplementierung
Beispielformulierung im eigenen XML-Format
Automatisierte Vor- und Nachbereitung
Ausführende Instanzen der Verarbeitung
Verarbeitungsmodell
Automatisierte Ergebnisinterpretation
Verallgemeinerung der Vor- und Nachbearbeitung
Framework und Implementierung
Klassenmodell der Optimierung
Klassenmodell der Transformation
Klassenmodell des Pre-Post-Processing
Steuerkomponente des Pre- und Post-Processing
Anwendungsbeispiele
Rosenbrock-Testfunktion
Kreis-Aufgabe
Leiter-Aufgabe
Schaf-Aufgabe
Time Tabling
Pattern-Matching
Lemniskatenkran
Zusammenfassung und Ausblick
Zusammenfassung
Ausblick
Anhang
XML-Quellcode
XML-Schema der Optimierungs-Modellierung
XML-Schema der automatischen Ergebnisinterpretation
Modellierungssprachen-Quellcode
CircleProblem in Java
CircleProblem in GAMS
CircleProblem in AMPL
Implementierung-Code
Rosenbrock
Kreis-Aufgabe
Leiter-Aufgabe
Schaf-Aufgabe
Time Tabling
Lemniskate
Literaturverzeichnis