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In dieser Arbeit werden dynamisch-determinstische Tourenplanungsprobleme und dynamisch-stochastische Tourensteuerungsprobleme auf Basis von Verkehrswegenetzwerken beschrieben, modelliert und Lösungsverfahren experimentell untersucht. Zunächst wird ein neues Modell zur Abbildung von dynamisch-deterministischen Tourenplanungsproblemen mit im Zeitablauf variablen Fahrzeiten auf Basis von Verkehrswegenetzwerken vorgestellt. Ein neuer Ameisenkoloniealgorithmus zur Lösung von dynamisch-deterministischen Tourenplanungsproblemen mit Zeitfensterrestriktionen wird entworfen und beschrieben. Aufbauend auf dem Tourenplanungsproblem wird in dieser Arbeit erstmals das Tourensteuerungsproblem formuliert. Stochastische Fahrzeiten, deren Ausprägungen im Zeitablauf erst bekannt werden, werden durch Störereignisse abgebildet. Störereignisse berücksichtigen dabei nur die von der Planung abweichenden Ausprägungen der Fahrzeiten.
Ablaufplanung bei Reihenfertigung mit mehrfacher Zielsetzung auf der Basis von Ameisenalgorithmen
(2006)
In der Arbeit wird ein Permutation Flow Shop Problem mit mehrfacher Zielsetzung betrachtet. Das Problem der Reihenfolgeplanung von Aufträgen in einem Produktionssystem hat seit der Veröffentlichung des Johnson Algorithmus 1954 wesentliche Aufmerksamkeit erlangt. Dabei wurden hauptsächlich Probleme mit nur einer Zielsetzung betrachtet. In der Praxis hat sich die Reihenfolgeplanung in der Regel jedoch an mehreren Zielgrößen zu orientieren. Neben der Maximierung der Kapazitätsauslastung können z.B. auch die Minimierung der Durchlaufzeiten sowie das Einhalten von vorgegebenen Fertigstellungsterminen weitere zu berücksichtigende Ziele sein. In der vorliegenden Arbeit wird ein Zielsystem bestehend aus den Zielgrößen mittlere Durchlaufzeit, maximale Terminüberschreitung sowie der Zykluszeit betrachtet. Alle drei Zielgrößen sind zu minimieren. Es werden zwei Ameisenalgorithmen zur Ermittlung heuristisch effizienter Mengen von Auftragsfolgen vorgestellt und experimentell untersucht. Die Menge der heuristisch effizienten Auftragsfolgen ergibt sich dabei aus den von der Heuristik ermittelten heuristisch effizienten Auftragsfolgen. Bezogen auf eine Heuristik ist eine Auftragsfolge dann heuristisch effizient, wenn es keine andere von der Heuristik erzeugte und auf Effizienz überprüfte Auftragsfolge gibt, die bezüglich aller Ziele keinen schlechteren und bei mindestens einem Ziel einen besseren Zielerreichungsgrad aufweist. Daneben wird die Beurteilung der Qualität von heuristisch effizienten Mengen ausführlich betrachtet. Die bisher in der Literatur vorgestellten Maße werden kritisch diskutiert und anschließend ein System von Maßen zur Beurteilung der Qualität heuristisch effizienter Mengen entwickelt. Außerdem werden in der Arbeit allgemeine Überlegungen zur Steuerung der Suche nach Elementen der effizienten Menge angestellt. Dazu gehören Analysen zur Distanz von Auftragsfolgen im Lösungsraum, sowie die Entwicklung von Konzepten zur Definition der Nachbarschaft im Zielraum.