Optimierung ist ein vielschichtiges Problem. Je nach Anwendungssituation gibt es unterschiedliche Herausforderungen. In diesem Projekt wollen wir uns mit der Herausforderung von speziellen Suchräumen und dynamischen Situationen beschäftigen. Dynamische Situationen sind hierbei solche, bei denen sich zur Optimierungszeit sowohl die Parameter als auch das Ziel der Optimierung ändern können. Die meisten spannenden anwendungsorientierte Probleme haben spezielle Suchräume, deren Darstellung nicht offensichtlich ist. Hierdurch ergeben sich unterschiedliche, nicht „triviale“ Repräsentationen, unter denen für die Lösung eines Problems ausgewählt werden muss.
Dynamische Optimierungssituationen treten in vielen Anwendungsgebieten auf: Klassische Optimierungsfragen wie Transportroutenplanung, energieeffiziente Architektur oder auch kosteneffiziente Prozessplanung sehen sich immer wieder mit externen oder internen Änderungen konfrontiert. Externe Änderungen können Schwankungen der Energiepreise sein, wie wir sie in den letzten Jahren erlebt haben, Lieferkettenstörungen oder umweltbedingte Einflüsse. Um Planungen zeitnah auf diese Schwankungen anzupassen, ist häufig effiziente Hardware zusammen mit gut geeigneten Optimierungsalgorithmen notwendig. Diese Hardware muss die Probleme effizient lösen. Dafür ist es üblich, beispielsweise Hardwarebeschleuniger einzusetzen. Eine typisches Optimierungsproblem ist dann der optimale Einsatz von Hardwarebeschleunigern bei RISC-V Prozessoren. In vielen anderen Situationen muss eine Strategie, die abhängig vom Verhalten des Gegenübers oder der Umwelt ist angepasst werden – dies lässt sich gut durch Spielstrategien modellieren. Eine Analyse dieser Spielstrategien sowie der optimale Einsatz von Hardwarebeschleunigern sind auf eine komplexere Repräsentation angewiesen als Standardprobleme. Dies kann sich zum Beispiel auf Optimierung einer Funktion beziehen, die bestimmt, welche Hardwareelemente am besten beschleunigt werden sollten oder auch die Repräsentation von Spielzügen oder sogar Spielstrategien. Generell ist es wichtig zu verstehen, welche Eigenschaften einer Lösung sie optimal machen. Dieses Ziel beeinflusst ebenfalls die Wahl der geeigneten Problemrepräsentation.
In HOPE2D wollen wir zum einen Repräsentationen untersuchen, die diese komplexeren Suchräume darstellen können. Diese Darstellungen müssen geeignet sein, das konkrete Problem zu lösen und gleichzeitig Rückschlüsse auf die relevanten Eigenschaften zulassen, die eine potenzielle Problemlösung zu einer guten Lösung machen. Die Suchräume müssen dazu geeignet sein, von unterschiedlichen Optimierungsverfahren, sowohl klassischer als auch heuristischer Natur, genutzt zu werden. Bei der Auswahl geeigneter Optimierungsverfahren ist auch darauf zu achten, dass diese mit der Dynamik umgehen können, die zum Beispiel durch externe Effekte entstehen kann. Ein Beispiel für solche Algorithmen sind die bio-inspirierten heuristischen evolutionären Algorithmen. Basierend auf den Erkenntnissen der Optimierung sollen mittels moderner Verfahren aus dem Gebiet der künstlichen Intelligenz in vergleichbaren Problemsituationen neue Lösungen generiert werden, die diese wichtigen Eigenschaften explizit berücksichtigen.
In diesem Themenkomplex ergeben sich die folgenden Fragen:
Im Projekt HOPE2D wollen wir uns der Herausforderung komplexer Optimierungen stellen, die sowohl aus dynamischen Umgebungen als auch speziellen Suchräumen bestehen.
Gemeinsam entwerfen wir Suchraumrepräsentationen für Spielstrategien und Hardware-Beschleuniger. Diese werden wir dann mit einem in der Arbeitsgruppe vorhandenen Tool zuerst praktisch umsetzen, anschließend um Erklärungskonzepte erweitern und die KI-basierte Generierung von ähnlichen Lösungen ergänzen. Die so entwickelten Repräsentationen, Erklärungen und generierten Lösungen werden wir in dynamischen Umgebungen auf ihre Eignung hin untersuchen.
Voraussetzungen:
Wenn Du Lust hast, Dich mit einer interessanten, hochaktuellen Thematik auseinander zu setzen, schon immer etwas über heuristische oder selbstgesteuerte Optimierung erfahren wolltest, oder automatisiert nach guten Spielstrategien und effizienten Hardware-Designs suchen möchtest, ist HOPE2D das Bachelorprojekt für Dich. Das Projekt hat Aufgaben und Fragestellungen für unterschiedliche Interessensgebiete. Ob Du Deinen Fokus eher auf die Weiterentwicklung des Prototypens legen willst, oder Dich mit den unterschiedlichen Eigenschaften der Optimierungsverfahren auseinandersetzen möchtest, ob Dich die Formalisierung einer Repräsentation interessiert oder Du gerne deine Kreativität in der Visualisierung ausleben möchtest – all dies ist in HOPE2D möglich.
Das Projekt ist für Studierende aus den Bachelorstudiengängen Informatik, Systems Engineering, Digitale Medien und Wirtschaftsinformatik geeignet, aber auch für andere Studierende offen. Eine Weiterführung als Masterprojekt ist geplant. Das Projekt bereitet auf die Masterprofile SQ und AI vor, in Teilen auch DMI und VMC. Das Projekt wird primär auf Deutsch durchgeführt.