Multi-Objective Optimization
Intelligente Entscheidungen im Gleichgewicht.
Unsere KI‒Systeme optimieren mehrere Ziele gleichzeitig – automatisch, nachvollziehbar und effizient.
So finden wir den besten Kompromiss zwischen Leistung, Kosten, Energieverbrauch und Qualität.
Intelligente Entscheidungen zwischen konkurrierenden Zielen.
Mit Orivis optimieren Sie mehrere Ziele gleichzeitig – präzise, erklärbar und effizient. Unsere KI findet das perfekte Gleichgewicht zwischen Leistung, Kosten, Qualität und Nachhaltigkeit,
ohne dabei eines der Ziele zu vernachlässigen.
Gleichgewicht zwischen Zielen
Unsere KI bewertet mehrere Ziele gleichzeitig – von Kosten und Qualität bis hin zu Nachhaltigkeit.
So identifizieren Sie die besten Lösungen, ohne Zielkonflikte manuell abwägen zu müssen.
Evolutionäre Lernmodelle
Orivis nutzt genetische und evolutionäre Algorithmen, die sich mit jeder Iteration verbessern. Das System lernt aus historischen und aktuellen Daten und passt sich dynamisch neuen Anforderungen an –
für eine kontinuierlich bessere Entscheidungsqualität.
Transparente Visualisierung
Alle Ergebnisse werden in einer interaktiven Oberfläche dargestellt.
Sie sehen auf einen Blick, wie sich jede Entscheidung auf Ihre Ziele auswirkt,
und können Prioritäten flexibel anpassen – klar, nachvollziehbar und datenbasiert.
Was ist Multi-Objective Optimization (MOO)?
Wissenschaftliche Definition
Multi‒Objective Optimization (MOO) beschreibt den Prozess, bei dem mehrere, teils widersprüchliche Ziele gleichzeitig optimiert werden.
Anstatt eine einzige „beste“ Lösung zu suchen, ermittelt unsere KI eine Menge von optimalen Kompromissen – die sogenannte Pareto‒Front.
So können Unternehmen datenbasiert entscheiden, welche Balance zwischen Effizienz, Kosten und Nachhaltigkeit am besten zu ihren Strategien passt.
Mathematisch-technische Grundlage
Die Multi‒Objective Optimization (MOO) – auch Mehrzieloptimierung genannt – beschreibt die gleichzeitige Optimierung mehrerer Zielfunktionen, die teilweise konfliktäre Ziele verfolgen. Im Gegensatz zur klassischen Optimierung, bei der nur eine einzelne Zielfunktion
minimiert oder maximiert wird, betrachtet MOO einen Vektor von Zielfunktionen Die Entscheidungsvariablen unterliegen meist Restriktionen oder Nebenbedingungen, die durch Gleichungen oder Ungleichungen beschrieben werden.
minimiert oder maximiert wird, betrachtet MOO einen Vektor von Zielfunktionen Die Entscheidungsvariablen unterliegen meist Restriktionen oder Nebenbedingungen, die durch Gleichungen oder Ungleichungen beschrieben werden.
Methodische Ansätze
Die Lösung von Multi‒Objective‒Optimierungsproblemen erfordert spezialisierte Verfahren,
da mehrere, teilweise widersprüchliche Zielgrößen gleichzeitig betrachtet werden müssen.
Im Gegensatz zu klassischen Optimierungsproblemen existiert bei MOO nicht die eine optimale Lösung,
sondern eine Vielzahl von Pareto‒optimalen Lösungen.
Diese werden mithilfe verschiedener methodischer Ansätze ermittelt, die sich grundsätzlich in deterministische, heuristische und evolutionäre Verfahren unterteilen lassen.
Entdecken Sie die zentralen Funktionen unserer Multi Objective Optimization.
Durch Integration in KI-Systeme kann Multi-Objective Optimization in Echtzeit ausgeführt werden. Das Modell lernt fortlaufend aus neuen Daten, passt Prioritäten an und reagiert adaptiv auf Veränderungen in Prozessen, Märkten oder Umgebungen.
Gleichgewicht zwischen Zielen
MOO findet nicht eine einzelne Lösung, sondern zeigt den optimalen Kompromiss zwischen mehreren Zielgrößen.
So lassen sich Kosten, Qualität und Energieverbrauch gleichzeitig minimieren und maximieren – im Gleichgewicht.
Evolutionäre Optimierungsverfahren
Unsere Systeme nutzen evolutionäre und genetische Algorithmen, die durch natürliche Selektion inspiriert sind.
Sie erzeugen tausende Lösungskandidaten, bewerten sie und entwickeln die besten Generation für Generation weiter.
Adaptive Entscheidungs-
unterstützung
Die Ergebnisse werden auf einer interaktiven Oberfläche visualisiert.
So können Entscheidungsträger intuitiv verstehen, welche Lösung das optimale Gleichgewicht für ihr Szenario darstellt.
Multi Objective Optimization
Problemdefinition
Identifikation der Zielgrößen, Randbedingungen und Abhängigkeiten.
Modellierung
Mathematische Beschreibung der Systemzusammenhänge und Entscheidungsvariablen.
Algorithmische Optimierung
Iterative Suche nach optimalen Lösungen mithilfe evolutionärer Verfahren.
Pareto-Analyse
Darstellung der optimalen Kompromisslösungen zwischen konkurrierenden Zielen.
Wir entwickeln KI,
die erkennt,
bevor Probleme entstehen.
Unsere intelligenten Systeme identifizieren Anomalien, optimieren Prozesse und ermöglichen datengetriebene Entscheidungen – automatisch, zuverlässig und in Echtzeit.
Mit Orivis verwandeln Sie Daten in Klarheit und Innovation.
Clarity through intelligence.
Wir sind Orivis – wo Forschung auf angewandte KI trifft.
Orivis wurde mit der Vision gegründet, Künstliche Intelligenz verantwortungsvoll und wirksam in reale Prozesse zu integrieren.
Unser Team vereint Forschung, Ingenieurskunst und Unternehmergeist, um datengetriebene Innovationen in Wirtschaft und Verwaltung voranzubringen.
Wir entwickeln maßgeschneiderte Lösungen für Anomaly Detection, Multi-Objective Optimization und evolutionäre Algorithmen.
Dabei kombinieren wir wissenschaftliche Präzision mit praktischer Umsetzbarkeit – vom Konzept bis zur Integration in Ihre Systeme.
Unternehmen
Rechtliches
Kontakt
Orivis
Clarity through
intelligence.