Algorithmus Schmiede GmbH

Beschreibung

Ziel war es eine große Fläche mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI, AI) und Machine Learning (ML, maschinelles Lernen) in einzelne Baugrundstücke zu zerlegen. Dies ist ein Problem aus dem Gebiet Optimierungsrechnung, das sich nicht mehr durch lineare Optimierung lösen lässt. Ob die Optimierung der Grunstücksflächen mit Data Science Methoden durch einen Data Scientist, durch Monte Carlo oder durch klassische Algorithmen stattfindet, war dem Auftraggeber nicht wichtig.

Herausforderung

Eine 65.000 m^2 große Fläche wurde als Benchmark genommen. Dies führte sehr schnell zur Optimierung eines kombinatorischen Problems, welches durch exakte Mathematik numerisch nicht mehr abbildbar war. Auch die Monte Carlo Ansätze des Proof of Concept waren nicht mehr erfolgreich. Die verwendete Graph-Bibliothek (Python) zur mathematischen Modellierung des Optimierungsproblems brachte ebenfalls Performanceeinbusen mit sich.

Lösung

Zur Optimierung der Grundstücksflächen setzten wir einen Mehrstufigen Algorithmus ein. Hierzu nutzten wir erprobte Verfahren aus der Mathematik, Physik und Numerik. Die Graph-Bibliothek tauschten wir durch eine Alternative auf Basis von C++ anstatt Python aus. Diese verfügte über ein Python Interface, so dass unser Programmcode weiterhin komplett aus Python bestand.

Ergebnisse

Wir entwickelten ein künstliche Intelligenz (KI, AI) Applikation, welche in kurzer Zeit eine komplexe Optimierung von Grundstücksflächen vornimmt. Mit Data Science Methoden führen wir eine Datenanalyse zur Bewertung der Qualität unserer Ergebnisse durch. So entwickelten wir einen Algorithmus der eine Optimierung eines weit komplexeren Problems durchführt als es durch lineare Optimierung möglich ist. Machine Learning (ML, maschinelles Lernen) setzten wir zur Lösung dieses Problems nicht ein, da die Aufgabenstellung nahe an der Mathematik angesiedelt war und hier wohlüberlegte Näherungen zu deutlich besseren Ergebnissen führten, als der Einsatz von Machine Learning (ML, maschinelles Lernen) erwarten lies.

Projektbeschreibung: https://www.algorithmus-schmiede.de/komplexe-optimierungsaufgaben/