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 Spezialvorlesung
SS 2014: Logistik-IT
Dozent(en)
Prof. Dr. Michael Lawo
Prof. Dr. Stefan Edelkamp
Dipl. Inf. Jan-Ole Berndt
Dipl. Inf. Max Gath
Dipl. Inf. Christoph Greulich
Am Fallturm 1, TAB
D-28359 Universität Bremen
Termine t.b.a.
Modul 03-ME-899.99a
Umfang 4 SWS, 6 ECTS
Thema
Selbststeuernde Agentensysteme spielen eine immer
größere Rolle in logisticher Plaunng und
Kontrolle. Dieser Kursus führt in Systeme ein,
die es menschlichen Distributoren einfacher machen,
ihre Aufgaben zu erledigen. Eine zentrale Grundlage
ist die Synchronisaton for Realweltmaterial-
mit den korrespondierenden Informationsflüssen.
Weiterhin sind logistische Prozesse über
die verschiedenen Stationen (oder Firmen) in der
industriellen Güterherstellung (Rohstofflieferung,
Produktion, Distribution) oft verteilt. Demnach ist
die Kommunikationstechnologie ein weiterer
wichtiger Grundstein.
Das Ziel der Vorlesung ist es, an der Logistik interessierten
Informatikstudierenden in die Lage zu versetzen, effiziente
logistische Systeme zu erstellen; Szenarien werden modelliert,
Abläufe simuliert und Optimierungsverfahren ausgewählt
und parametrisiert. Dabei liegt der Fokus auf die Modellierung
von Systemen in Hinsicht auf Prozesse, Daten, Information und
Wissen. Zudem werden zukünftige Entwickungen bis hin zur
automatischen Kontrolle diskutiert. Letztendlich soll von
jedem Studierenden - basierend auf hinreichende Vorgaben -
ein vollständiges Szenario innerhalb des Multiagentensimulationssystem
Plasma erstellt werden.
- Logistische Systeme: Grundlagen und Einsatzmöglichkeiten
- Multiagentensysteme: Verteilte Künstliche Intelligenz
- Multiagentensimulation: Agentensysteme mit Zeitfortschritt
- Agentenkommunikation: Protokolle und Koordination
- Modellierung von dynamischen Szenarien in Plasma
- Antgonisten, Umgebungen und Konkurrenz: Allgemeines Spiel
- Effiziente Routenplanung: Vorangwarteschlangen und Kürzeste
Wege
- Multimodale Routenplanung: Kartenmatching und Auskunftssysteme
- TSP mit Bedingungen: Kapazitäten, Zeitfenster,
Fahrzeugflotten, Gemischte Belieferung und Abholung von Sendungen
- Optimierungsmethoden (I): Heuristische Suche, Lokale Suche
und Branch'n Bound: Effekt von unteren Schranken
- Optimierungsmethoden (II): Monte-Carlo Baumsuche
- Robotersteuerung: Pfadplanung mit mehreren Zielen
- Industrielle Agentenplanung mit Kennzahlen
Scheinerwerb
Praktische Qualifikation: Eine funktionierende, hinreichend komplexe Simulation in Plasma.
Theoretische Qualifikation: Mündliche Prüfung
Literatur
Aktuelle Veröffentlichung in Konferenzbänden und
Zeitschriften der Logistik, der KI und des Algorithmen
Engineerings.
Abschlussarbeiten am Lehrstuhl: z.B.
Ingo Thimm, Jan Gerke, Arne Schuldt, Florian Pantke, Jan-Ole Berndt.
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