4. Dualität

  1. Was ist Dualität?
    • Mit großer Anzahl von Entwurfsvariablen wird die iterative Lösung eines Optimierungsproblems in bisheriger Formulierung ("primale Formulierung") schnell extrem aufwendig.
    • Dann ist in bestimmten Fällen die Betrachtung und Lösung eines zugeordneten "dualen" Problems ("duale Formulierung") viel effektiver.
    •  Maximierung einer quasi-freien dualen Funktion, die nur von den Lagrange-Parametern abhängt.
    • Damit das Minimum auch eindeutig existiert, muss das Optimierungsproblem als hinreichende Bedingungen konvex sein!
  2. Was zeigt sich als besonders günstige Situation für eine duale Formulierung?
    • Wenn das Optimierungsproblem "separierbar" ist, d.h. Zielfunktion und Restriktionen sind separierbar.
    • separierbar = darstellbar als Summe von Funktionen, die jeweils nur von einer Entwurfsvariablen abhängen
    • bei separierbaren Funktionen hat die Hesse-Matrix Diagonalform!
  3. Wie sieht ein sinnvoller und effektiver Einsatz der dualen Optimierung in Kombination mit Approximationsverfahren, wie z.B. der konvexen Linearisierung aus?
Author
Thorsten662
ID
230098
Card Set
4. Dualität
Description
Fragen zum 4. Kapitel aus dem Skript zur Vorlesung "Strukturoptimierung" an der TU Darmstadt.
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