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

基于蚁群优化原理的控制方法的开发与研究

基本信息

批准号：
5410011
负责人：
Professor Dr.-Ing. Gert Zülch
金额：
--
依托单位：
Institut für Arbeitswissenschaft und Betriebsorganisation (IFAB)
依托单位国家：
德国
项目类别：
Research Grants
财政年份：
2003
资助国家：
德国
起止时间：
2002-12-31 至 2005-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5410011?language=en
关键词：
Entwicklung und Untersuchung eines Steuerungsverfahrens

项目摘要

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.

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.在过去的几年里，这一复杂的问题在农业生产中得到了解决，并得到了更好的控制。在适当的情况下，倾向于组织自己的管理机构，加强自然保护体系（z.B. evolutionäre oder genetische schemen）. Als Basis für gänzlich neue Steuerungsverfahren erscheinen die Methoden der Schwarm-Intelligenz，die auf dem Verhalten von Staaten bildenden Insekten beruhen，vielversprechend.因此，蚁群优化算法（ACO）是一种具有创新性、自组织性的基本算法。Vor diesem Hintergrund is das Ziel des beantragten Forschungsvorhabens，ein Steuerungsverfahren auf Basis der ACO zu entwickeln and dieses mittels einer simulationsbasierten Versuchsummebung systematisch auf seine Vor- und Nachteile，seine Einsatzmöglichkeiten sowie seine Einsatzbedingungen hin zu untersuchen.