Entwicklung und Untersuchung eines Steuerungsverfahrens nach dem Prinzip der Ant Colony Optimization

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Aufgrund zunehmend auftretender Störungen (z.B. durch sich schneller ändernde Kundenwünsche) häufen sich vermehrt auftretende Terminprobleme der Produktionsuntemehmen. Angesichts der daher notwendigen Anpassungsmaßnahmen wird die Durchführung der operativen Steuerung von Produktionssystemen immer komplexer. Diese zunehmende Komplexität in der Fertigung führte in den letzten Jahren zunehmend zu Problemen mit den bisher angewendeten Steuerungsverfahren. Um hier adäquate Auswege zu finden, geht die Tendenz hin zu selbst organisierenden Steuerungsverfahren, die häufig das Verhalten natürlicher Systeme nachbilden (z.B. evolutionäre oder genetische Algorithmen). Als Basis für gänzlich neue Steuerungsverfahren erscheinen die Methoden der Schwarm-Intelligenz, die auf dem Verhalten von Staaten bildenden Insekten beruhen, vielversprechend. Insbesondere kann in diesem Zusammenhang die so genannte Ant Colony Optimization (ACO) als Grundlage eines innovativen, selbstorganisierenden Steuerungsverfahrens dienen. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel des beantragten Forschungsvorhabens, ein Steuerungsverfahren auf Basis der ACO zu entwickeln und dieses mittels einer simulationsbasierten Versuchsumgebung systematisch auf seine Vor- und Nachteile, seine Einsatzmöglichkeiten sowie seine Einsatzbedingungen hin zu untersuchen.