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6.3 OptimaleFiltersätzeundganzheitlicheEntwurfsprinzipien 89 DasapproximativeOptimierungsfunktional(6.22)wirdanalogzumBayess- chenOptimierungsfunktional(6.16) ineinerMinimax-Optimierungverwen- det.DadurchwirddieOptimierungdurchdenungünstigstenArbeitspunkt aus {h1,...,hm} dominiert. DieIntentiondieserApproximationwareineReduzierungderRechenzeit,bei derAuswertungdesBayesschenOptimierungsfunktionals(6.17).Füreinerea- listischeAufgabenstellung,wiesie inAbschnitt7.2 imDetailvorgestelltwird, ermöglichtdiegefundeneApproximation(6.22)eineungefähr800malschnel- lereAuswertungimVergleichzueinernumerischenLösungmittelsMonte- Carlo-Integration.DietypischeRechenzeiteinerOptimierung,unterVerwen- dungderApproximation,beträgt24StundenaufeinemServermit16Xeon™ Kernen je2,6GHzTaktfrequenz.Wirdz.B.einFiltersatzvonvierFiltern je 20Schichtenoptimiert,dannhatderOptimierungsraum80Dimensionen. SelbsteingradientenbasiertesOptimierungsverfahrenkonvergiert indiesem Fallvergleichsweise langsam,worausdiesehoheRechenzeit resultiert. AbschließendseinocheinmalaufdieverwendeteMinimax-Optimierung (6.16)hingewiesen.BeiderOptimierungdesFunktionals (6.22)wirddazu immerderungünstigsteArbeitspunkth◦ermittelt,umdieMessunsicherheit andiesemArbeitspunkt imnächstenOptimierungsschrittzuverbessern.