Anwendung und Evaluation heuristischer Lösungsverfahren zur Optimierung der Auftragsplanung für eine Flotte mobiler Transportroboter
Bachelorarbeit vom 12.04.2021
In der Industrie ist es üblich mobile Roboter zu nutzen, um die Produktivität zu steigern, wobei die Auftragsplanung in Systemen mit mehreren Robotern eine wichtige Rolle spielt. Das Ziel dieser Arbeit ist eine Verbesserung der Auftragsplanung von ActiveShuttle. ActiveShuttle ist ein autonomes Transportsystem der Bosch Rexroth AG, bei dem Automated-Guided-Vehicles genutzt werden, um Materialien zu transportieren. Dazu wurde folgende Hypothese untersucht: Durch KI-basierte Optimierung von AGV Transportfahrten, kann der Quotient von Nutz- und Gesamtkilometern, sowie die Gesamtbearbeitungsdauer, im Vergleich zur bisherigen Aufgabenverteilung, verbessert werden. In dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, bei dem die ActiveShuttle-Auftragsplanung als Form des Traveling-Salesman-Problems modelliert und mithilfe heuristischer Annäherungsverfahren gelöst wird. Dabei wird das Paradigma der Constraint-Programmierung, die Greedy-Heuristik, lokale Suchalgorithmen und die Metaheuristik Guided-Local-Search verwendet. Zur Überprüfung der Hypothese, wurde der in ActiveShuttle implementierte Planungsalgorithmus mit dem vorgestellten Ansatz in verschiedenen Versuchen verglichen. Zum Vergleich wurden zufällige Testinstanzen generiert. Weiter wurden aus der Literatur bekannte Benchmark-Testinstanzen mit geclusterten geografischen Daten genutzt. Es zeigte sich, dass der vorgestellte Ansatz die Gesamtbearbeitungszeit von Aufträgen reduziert, wodurch die Forschungsfrage bestätigt werden konnte.
Autoren: Kiefer, Leon
Seiten: 54
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Autoren
- Name:
- Leon Kiefer
Eingetragen von
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-
Prof.
Dr. Christian Becker-Asano
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