There is a great deal of uncertainty in hydrogeological modeling. Overparametrized models increase uncertainty since the information of the observations is distributed through all of the parameters. The present study proposes a new option to reduce this uncertainty. A way to achieve this goal is to select a model which provides good performance with as few calibrated parameters as possible (parsimonious model) and to calibrate it using many sources of information. Akaike’s Information Criterion (AIC), proposed by Hirotugu Akaike in 1973, is a statistic-probabilistic criterion based on the Information Theory, which allows us to select a parsimonious model. AIC formulates the problem of parsimonious model selection as an optimization problem across a set of proposed conceptual models. The AIC assessment is relatively new in groundwater modeling and it presents a challenge to apply it with different sources of observations. In this dissertation, important findings in the application of AIC in hydrogeological modeling using different sources of observations are discussed. AIC is tested on ground-water models using three sets of synthetic data: hydraulic pressure, horizontal hydraulic conductivity, and tracer concentration. In the present study, the impact of the following factors is analyzed: number of observations, types of observations and order of calibrated parameters. These analyses reveal not only that the number of observations determine how complex a model can be but also that its diversity allows for further complexity in the parsimonious model. However, a truly parsimonious model was only achieved when the order of calibrated parameters was properly considered. This means that parameters which provide bigger improvements in model fit should be considered first. The approach to obtain a parsimonious model applying AIC with different types of information was successfully applied to an unbiased lysimeter model using two different types of real data: evapotranspiration and seepage water. With this additional independent model assessment it was possible to underpin the general validity of this AIC approach. / Hydrogeologische Modellierung ist von erheblicher Unsicherheit geprägt. Überparametrisierte Modelle erhöhen die Unsicherheit, da gemessene Informationen auf alle Parameter verteilt sind. Die vorliegende Arbeit schlägt einen neuen Ansatz vor, um diese Unsicherheit zu reduzieren. Eine Möglichkeit, um dieses Ziel zu erreichen, besteht darin, ein Modell auszuwählen, das ein gutes Ergebnis mit möglichst wenigen Parametern liefert („parsimonious model“), und es zu kalibrieren, indem viele Informationsquellen genutzt werden. Das 1973 von Hirotugu Akaike vorgeschlagene Informationskriterium, bekannt als Akaike-Informationskriterium (engl. Akaike’s Information Criterion; AIC), ist ein statistisches Wahrscheinlichkeitskriterium basierend auf der Informationstheorie, welches die Auswahl eines Modells mit möglichst wenigen Parametern erlaubt. AIC formuliert das Problem der Entscheidung für ein gering parametrisiertes Modell als ein modellübergreifendes Optimierungsproblem. Die Anwendung von AIC in der Grundwassermodellierung ist relativ neu und stellt eine Herausforderung in der Anwendung verschiedener Messquellen dar. In der vorliegenden Dissertation werden maßgebliche Forschungsergebnisse in der Anwendung des AIC in hydrogeologischer Modellierung unter Anwendung unterschiedlicher Messquellen diskutiert. AIC wird an Grundwassermodellen getestet, bei denen drei synthetische Datensätze angewendet werden: Wasserstand, horizontale hydraulische Leitfähigkeit und Tracer-Konzentration. Die vorliegende Arbeit analysiert den Einfluss folgender Faktoren: Anzahl der Messungen, Arten der Messungen und Reihenfolge der kalibrierten Parameter. Diese Analysen machen nicht nur deutlich, dass die Anzahl der gemessenen Parameter die Komplexität eines Modells bestimmt, sondern auch, dass seine Diversität weitere Komplexität für gering parametrisierte Modelle erlaubt. Allerdings konnte ein solches Modell nur erreicht werden, wenn eine bestimmte Reihenfolge der kalibrierten Parameter berücksichtigt wurde. Folglich sollten zuerst jene Parameter in Betracht gezogen werden, die deutliche Verbesserungen in der Modellanpassung liefern. Der Ansatz, ein gering parametrisiertes Modell durch die Anwendung des AIC mit unterschiedlichen Informationsarten zu erhalten, wurde erfolgreich auf einen Lysimeterstandort übertragen. Dabei wurden zwei unterschiedliche reale Messwertarten genutzt: Evapotranspiration und Sickerwasser. Mit Hilfe dieser weiteren, unabhängigen Modellbewertung konnte die Gültigkeit dieses AIC-Ansatzes gezeigt werden.

No description available.

In preference-based Evolutionary Multi-objective Optimization (EMO), the decision maker is looking for a diverse, but locally focused non-dominated front in a preferred area of the objective space, as close as possible to the true Pareto-front. Since solutions found outside the area of interest are considered less important or even irrelevant, the optimization can focus its efforts on the preferred area and find the solutions that the decision maker is looking for more quickly, i.e., with fewer simulation runs. This is particularly important if the available time for optimization is limited, as is the case in many real-world applications. Although previous studies in using this kind of guided-search with preference information, for example, withthe R-NSGA-II algorithm, have shown positive results, only very few of them considered the stochastic outputs of simulated systems. In the literature, this phenomenon of stochastic evaluation functions is sometimes called noisy optimization. If an EMO algorithm is run without any countermeasure to noisy evaluation functions, the performance will deteriorate, compared to the case if the true mean objective values are known. While, in general, static resampling of solutions to reduce the uncertainty of all evaluated design solutions can allow EMO algorithms to avoid this problem, it will significantly increase the required simulation time/budget, as many samples will be wasted on candidate solutions which are inferior. In comparison, a Dynamic Resampling (DR) strategy can allow the exploration and exploitation trade-off to be optimized, since the required accuracy about objective values varies between solutions. In a dense, converged population, itis important to know the accurate objective values, whereas noisy objective values are less harmful when an algorithm is exploring the objective space, especially early in the optimization process. Therefore, a well-designed Dynamic Resampling strategy which resamples the solution carefully, according to the resampling need, can help an EMO algorithm achieve better results than a static resampling allocation. While there are abundant studies in Simulation-based Optimization that considered Dynamic Resampling, the survey done in this study has found that there is no related work that considered how combinations of Dynamic Resampling and preference-based guided search can further enhance the performance of EMO algorithms, especially if the problems under study involve computationally expensive evaluations, like production systems simulation. The aim of this thesis is therefore to study, design and then to compare new combinations of preference-based EMO algorithms with various DR strategies, in order to improve the solution quality found by simulation-based multi-objective optimization with stochastic outputs, under a limited function evaluation or simulation budget. Specifically, based on the advantages and flexibility offered by interactive, reference point-based approaches, studies of the performance enhancements of R-NSGA-II when augmented with various DR strategies, with increasing degrees of statistical sophistication, as well as several adaptive features in terms of optimization parameters, have been made. The research results have clearly shown that optimization results can be improved, if a hybrid DR strategy is used and adaptive algorithm parameters are chosen according to the noise level and problem complexity. In the case of a limited simulation budget, the results allow the conclusions that both decision maker preferences and DR should be used at the same time to achieve the best results in simulation-based multi-objective optimization. / Vid preferensbaserad evolutionär flermålsoptimering försöker beslutsfattaren hitta lösningar som är fokuserade kring ett valt preferensområde i målrymden och som ligger så nära den optimala Pareto-fronten som möjligt. Eftersom lösningar utanför preferensområdet anses som mindre intressanta, eller till och med oviktiga, kan optimeringen fokusera på den intressanta delen av målrymden och hitta relevanta lösningar snabbare, vilket betyder att färre lösningar behöver utvärderas. Detta är en stor fördel vid simuleringsbaserad flermålsoptimering med långa simuleringstider eftersom antalet olika konfigurationer som kan simuleras och utvärderas är mycket begränsat. Även tidigare studier som använt fokuserad flermålsoptimering styrd av användarpreferenser, t.ex. med algoritmen R-NSGA-II, har visat positiva resultat men enbart få av dessa har tagit hänsyn till det stokastiska beteendet hos de simulerade systemen. I litteraturen kallas optimering med stokastiska utvärderingsfunktioner ibland "noisy optimization". Om en optimeringsalgoritm inte tar hänsyn till att de utvärderade målvärdena är stokastiska kommer prestandan vara lägre jämfört med om optimeringsalgoritmen har tillgång till de verkliga målvärdena. Statisk upprepad utvärdering av lösningar med syftet att reducera osäkerheten hos alla evaluerade lösningar hjälper optimeringsalgoritmer att undvika problemet, men leder samtidigt till en betydande ökning av antalet nödvändiga simuleringar och därigenom en ökning av optimeringstiden. Detta är problematiskt eftersom det innebär att många simuleringar utförs i onödan på undermåliga lösningar, där exakta målvärden inte bidrar till att förbättra optimeringens resultat. Upprepad utvärdering reducerar ovissheten och hjälper till att förbättra optimeringen, men har också ett pris. Om flera simuleringar används för varje lösning så minskar antalet olika lösningar som kan simuleras och sökrymden kan inte utforskas lika mycket, givet att det totala antalet simuleringar är begränsat. Dynamisk upprepad utvärdering kan däremot effektivisera flermålsoptimeringens avvägning mellan utforskning och exploatering av sökrymden baserat på det faktum att den nödvändiga precisionen i målvärdena varierar mellan de olika lösningarna i målrymden. I en tät och konvergerad population av lösningar är det viktigt att känna till de exakta målvärdena, medan osäkra målvärden är mindre skadliga i ett tidigt stadium i optimeringsprocessen när algoritmen utforskar målrymden. En dynamisk strategi för upprepad utvärdering med en noggrann allokering av utvärderingarna kan därför uppnå bättre resultat än en allokering som är statisk. Trots att finns ett rikligt antal studier inom simuleringsbaserad optimering som använder sig av dynamisk upprepad utvärdering så har inga relaterade studier hittats som undersöker hur kombinationer av dynamisk upprepad utvärdering och preferensbaserad styrning kan förbättra prestandan hos algoritmer för flermålsoptimering ytterligare. Speciell avsaknad finns det av studier om optimering av problem med långa simuleringstider, som t.ex. simulering av produktionssystem. Avhandlingens mål är därför att studera, konstruera och jämföra nya kombinationer av preferensbaserade optimeringsalgoritmer och dynamiska strategier för upprepad utvärdering. Syftet är att förbättra resultatet av simuleringsbaserad flermålsoptimering som har stokastiska målvärden när antalet utvärderingar eller optimeringstiden är begränsade. Avhandlingen har speciellt fokuserat på att undersöka prestandahöjande åtgärder hos algoritmen R-NSGA-II i kombination med dynamisk upprepad utvärdering, baserad på fördelarna och flexibiliteten som interaktiva referenspunktbaserade algoritmer erbjuder. Exempel på förbättringsåtgärder är dynamiska algoritmer för upprepad utvärdering med förbättrad statistisk osäkerhetshantering och adaptiva optimeringsparametrar. Resultaten från avhandlingen visar tydligt att optimeringsresultaten kan förbättras om hybrida dynamiska algoritmer för upprepad utvärdering används och adaptiva optimeringsparametrar väljs beroende på osäkerhetsnivån och komplexiteten i optimeringsproblemet. För de fall där simuleringstiden är begränsad är slutsatsen från avhandlingen att både användarpreferenser och dynamisk upprepad utvärdering bör användas samtidigt för att uppnå de bästa resultaten i simuleringsbaserad flermålsoptimering.