HOptimierung

HOptimierung ist ein Oberbegriff in der deutschsprachigen Fachliteratur, der je nach Kontext unterschiedliche Konzepte bezeichnet. Häufig steht er für Hyperparameter-Optimierung (HPO), also das systematische Abstimmen von Stellgrößen in Modellen. In anderen Zusammenhängen wird HOptimierung als Sammelbegriff für heuristische oder Hybrid-Optimierung verwendet. Da die Definition kontextabhängig bleibt, sollte der Begriff immer im jeweiligen Kontext erläutert werden.

Hyperparameter-Optimierung zielt darauf ab, äußere Parameter von Lern- oder Optimierungsverfahren so zu wählen, dass Leistung oder Effizienz verbessert werden. Typische Methoden sind grid- oder random-search, Bayesian optimization und evolutionäre Strategien. Praktisch werden Validierungskosten und Rechenzeit berücksichtigt, oft mit automatisierter Toolchains.

Heuristische Optimierung umfasst Suchverfahren, die gute Lösungen in großen, komplexen Räumen finden, ohne Garantien für globale Optimalität. Beispiele sind genetische Algorithmen, simulated annealing und Partikel-Schwarmoptimierung. Diese Ansätze betonen Robustheit, Diversität und praktische Leistungsfähigkeit.

Hybridoptimierung verbindet exakte Methoden mit heuristischen Ansätzen oder integriert verschiedene Heuristiken. Ziel ist, Effizienz mit Lösungstreue zu mischen, etwa durch kombinierte MILP-Lokalsuche oder Multi-Phase-Ansätze. Anwendungen liegen in Maschinenbau, Logistik, Scheduling und Designproblemen.