Hybridoptimierung

HybridOptimierung bezeichnet Ansätze in der Optimierung, die verschiedene Such- und Optimierungsstrategien miteinander kombinieren, um die Stärken einzelner Verfahren zu nutzen und deren Schwächen zu mildern. Typische Hybridformen verknüpfen globale Suchverfahren, wie metaheuristische oder stochastische Algorithmen, mit lokalen, deterministischen Optimierern (z. B. Gradientensuchverfahren) oder mit Surrogaten. Das Ziel ist eine robuste, effiziente Lösung bei mehrgipfligen, teuren oder restriktiven Problemstellungen.

Klassifikationen umfassen serielle Hybride (zuerst globale Suche, dann lokale Verfeinerung), parallele Hybride (gleichzeitige, kooperative Suche) und adaptive Hybride (wechsel zwischen Modi während des Prozesses). Typische Beispiele: genetische Algorithmen oder Partikel-Schwarm-Optimierung kombiniert mit Nelder-Mead, BFGS oder COBYLA; Simulated Annealing mit Pattern Search; surrogatbasierte Hybride wie Kriging-basierte Optimierung oder Multi-Fidelity-Ansätze, bei denen teure Simulationen durch günstigere Modelle ergänzt werden. Herausforderungen: Parameterwahl, Konvergenzanalysen, Rechenaufwand, Balance zwischen Exploration und Exploitation, Handhabung von Nebenbedingungen durch Strafen, Projektionen oder Repair-Mechanismen.

Anwendungsfelder umfassen Ingenieurwesen (Designoptimierung), Luft- und Raumfahrt, Maschinenbau, Energiesysteme, Robotik, Logistik, Zeitplanung sowie maschinelles Lernen.

HybridOptimierung ist ein aktives Forschungsfeld mit vielfältigen hybriden Konstrukten und Anwendungsfällen, wobei der Schwerpunkt auf praktikablen Lösungen mit akzeptablem Rechenaufwand liegt.