Optimierung eines Fuzzy Logik basierten Durchforstungsmodells unter Verwendung evolutionaerer Strategien : 8. Jahrestagung der Sektion Forstliche Biometrie und Informatik des Deutschen Verbandes Forstlicher Forschungsanstalten

Laibach

1996

S. 153-173

9 Lit. Ang.

Bandaufführung

77800

Die Modellierung von Durchforstungseingriffen ist ein zentraler Teilkomplex bei der Entwicklung von Waldwachstumssimulatoren. Als Zusatzmodul fuer den baumpositionsabhaengigen Einzelbaum-Wachstumssimulator SILVA wurde daher ein Durchforstungsmodell konzipiert, dessen zentrales Prinzip ein Fuzzy Logik basiertes Regelsystem ist. Kernelement dieses Fuzzy Logik basierten Modells ist eine Regelmenge, mit der sowohl normative Durchforstungsvorschriften als auch menschliches Entscheidungsverhalten flexibel und gut interpretierbar nachgebildet werden koennen. Die Optimierung dieses Fuzzy Regelsystems erfolgt unter Verwendung evolutionaerer Strategien. Diese setzen als Metaverfahren eine lineare Regressionsschaetzung ein, um die durch Singletons repraesentierten Regelkonklusionen optimal zu positionieren. Die der Regressionsschaetzung zugrunde liegenden Daten wurden mit Hilfe des Wachstumssimulators SILVA interaktiv erzeugt, wozu eine graphisch unterstuetzte Schnittstelle zu benutzerdefinierten Durchforstung entwickelt worden ist. Die Parameter der linguistischen Variablen, die zur mathematischen Repraesentation verbaler Begriffe definiert wurden, werden unter Anwendung der evolutionaeren Strategien Selektion, Rekombination und Mutation optimiert. Als Bewertungskriterium des Selektionsprozesses wird die Quadratsumme der Residuen herangezogen, die sich aus der linearen Regressionsschaetzung zur Anpassung der Regelkonklusionen ergibt. Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Verbesserung der Anpassungsgueten zwischen Daten und Modellprognosen. Durch die Anwendung evolutionaerer Strategien wurde somit methodisch ein Zugang zur empirischen Parametrisierung hochkomplexer Fuzzy Regelsysteme geschaffen.