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Incorporating Human Preferences in Decision Making for Dynamic Multi-Objective Optimization in Model Predictive Control

Schmitt, Thomas ; Hoffmann, Matthias ; Rodemann, Tobias ; Adamy, Jürgen (2022)
Incorporating Human Preferences in Decision Making for Dynamic Multi-Objective Optimization in Model Predictive Control.
In: Inventions, 2022, 7 (3)
doi: 10.26083/tuprints-00021629
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion

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Kurzbeschreibung (Abstract)

We present a new two-step approach for automatized a posteriori decision making in multi-objective optimization problems, i.e., selecting a solution from the Pareto front. In the first step, a knee region is determined based on the normalized Euclidean distance from a hyperplane defined by the furthest Pareto solution and the negative unit vector. The size of the knee region depends on the Pareto front’s shape and a design parameter. In the second step, preferences for all objectives formulated by the decision maker, e.g., 50–20–30 for a 3D problem, are translated into a hyperplane which is then used to choose a final solution from the knee region. This way, the decision maker’s preference can be incorporated, while its influence depends on the Pareto front’s shape and a design parameter, at the same time favorizing knee points if they exist. The proposed approach is applied in simulation for the multi-objective model predictive control (MPC) of the two-dimensional rocket car example and the energy management system of a building.

Typ des Eintrags: Artikel
Erschienen: 2022
Autor(en): Schmitt, Thomas ; Hoffmann, Matthias ; Rodemann, Tobias ; Adamy, Jürgen
Art des Eintrags: Zweitveröffentlichung
Titel: Incorporating Human Preferences in Decision Making for Dynamic Multi-Objective Optimization in Model Predictive Control
Sprache: Englisch
Publikationsjahr: 2022
Ort: Darmstadt
Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: 2022
Verlag: MDPI
Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: Inventions
Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: 7
(Heft-)Nummer: 3
Kollation: 25 Seiten
DOI: 10.26083/tuprints-00021629
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/21629
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Herkunft: Zweitveröffentlichung DeepGreen
Kurzbeschreibung (Abstract):

We present a new two-step approach for automatized a posteriori decision making in multi-objective optimization problems, i.e., selecting a solution from the Pareto front. In the first step, a knee region is determined based on the normalized Euclidean distance from a hyperplane defined by the furthest Pareto solution and the negative unit vector. The size of the knee region depends on the Pareto front’s shape and a design parameter. In the second step, preferences for all objectives formulated by the decision maker, e.g., 50–20–30 for a 3D problem, are translated into a hyperplane which is then used to choose a final solution from the knee region. This way, the decision maker’s preference can be incorporated, while its influence depends on the Pareto front’s shape and a design parameter, at the same time favorizing knee points if they exist. The proposed approach is applied in simulation for the multi-objective model predictive control (MPC) of the two-dimensional rocket car example and the energy management system of a building.

Freie Schlagworte: energy management system (EMS), MPC, normal boundary intersection (NBI), Pareto optimization, knee region, PARODIS
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-216295
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Regelungsmethoden und Robotik (ab 01.08.2022 umbenannt in Regelungsmethoden und Intelligente Systeme)
Hinterlegungsdatum: 11 Jul 2022 13:30
Letzte Änderung: 06 Dez 2023 09:34
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