EchtzeitOptimierung

Echtzeitoptimierung bezeichnet die Lösung von Optimierungsproblemen unter strengen zeitlichen Beschränkungen, sodass Entscheidungen kontinuierlich oder in kurzen Abständen getroffen werden können. Ziel ist es, eine aktuelle Bestlösung oder eine gute Näherung innerhalb eines vorgegebenen Zeitfensters zu liefern, auch bei sich ändernden Eingaben, Messfehlern oder Störungen im System.

In vielen Anwendungen erfolgt die Realisierung durch ein wiederkehrendes Optimierungsmodell, z. B. im modellprädiktiven Regelungsrahmen (MPC). Hier wird in jedem Zeitschritt ein Optimierungsproblem mit Blick in die Zukunft gelöst, dessen Lösung als aktueller Steuereingriff dient. Aspekte der Echtzeit bedeuten begrenzte Rechenzeit, sodass oft eingeschränkte Horizonte, vereinfachte Modelle oder iterative Verfahren eingesetzt werden.

Typische Methoden umfassen lineare/quadratische Programmierung, konvexe Optimierung, gemischt-ganzzahlige Programmierung mit Heuristiken, sowie Online- oder verteilte Optimierung. Beispiele sind primal-duale Methoden, Gradientenverfahren und Inner-Punkt-Verfahren. Bei hohen Anforderungen an Geschwindigkeit kommen auch Approximations- oder Heuristik-Verfahren zum Einsatz.

Anwendungsgebiete umfassen die Prozessindustrie, Energieversorgung (Lastfluss, wirtschaftliche Einspeisung), Transport und Logistik (dynamische Routen), Fertigung, Telekommunikation, Robotik und autonomes Fahren. Echtzeitoptimierung trägt zur Leistungssteigerung, Kostenreduktion und erhöhter Zuverlässigkeit bei, erfordert aber robuste Modelle und eine passende Abstimmung auf die Rechenlatenz.

Herausforderungen sind Ungenauigkeiten in Modellen, Störungen, Unsicherheit, Skalierung, die Gewährleistung von Rechtskonformität und Stabilität sowie Konvergenz unter zeitlichen Beschränkungen. Forschungsthemen umfassen verteilte Ansätze, robuste und stochastische Methoden sowie lernbasierte Strategien zur Verbesserung der Effizienz.