Evolutionäre Algorithmen zur Echtzeitoptimierung von Produktionsplänen für Chargenprozesse (Evolutionary Algorithms for the Online Optimization of Batch Production Schedules)

Guido Sand; Jochen Till; Thomas Tometzki; Maren Urselmann; Michael Emmerich; Sebastian Engell

doi:10.1524/auto.2008.0689

Published by De Gruyter (O) September 25, 2009

Evolutionäre Algorithmen zur Echtzeitoptimierung von Produktionsplänen für Chargenprozesse (Evolutionary Algorithms for the Online Optimization of Batch Production Schedules)

Guido Sand , Jochen Till , Thomas Tometzki , Maren Urselmann , Michael Emmerich and Sebastian Engell

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https://doi.org/10.1524/auto.2008.0689

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Die Echtzeitoptimierung von Produktionsplänen für Chargenprozesse ist gekennzeichnet durch kritische Antwortzeiten und unsichere Daten. Unsicherheitsbehaftete Entscheidungsprozesse auf gleitenden Zeithorizonten können durch Modelle mit gemischt-ganzzahliger Kompensation abgebildet werden. Der Beitrag vergleicht zwei hybridisierte evolutionäre Algorithmen für eine Fallstudie aus dieser Problemklasse.

The real-time optimization of batch production schedules is characterized by critical response times and uncertain data. Decision processes under uncertainty on moving horizons can be represented by models with mixed-integer compensation. This contribution compares two hybridized evolutionary algorithms for a case study which belongs to this class of problems.

Keywords: batch scheduling; uncertainty; evolutionary algorithm

Published Online: 2009-09-25

Published in Print: 2008-02

Evolutionäre Algorithmen zur Echtzeitoptimierung von Produktionsplänen für Chargenprozesse (Evolutionary Algorithms for the Online Optimization of Batch Production Schedules)

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