Computational Intelligence in der Produktionswirtschaft:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Paderborn
Heinz-Nixdorf-Inst.
2000
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| Schriftenreihe: | Heinz-Nixdorf-Institut <Paderborn>: HNI-Verlagsschriftenreihe
73 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Geleitwort des Herausgebers iii
Vorwort v
Inhaltsverzeichnis vii
Abstract xiii
Abbildungsverzeichnis xv
Tabellenverzeichnis xix
Abkürzungsverzeichnis xxi
Symbolverzeichnis xxv
1 Einleitung 1
2 Computational Intelligence zur Produktionsplanung,
Steuerung und Ãœberwachung 3
2.1 Problemdefinition 3
2.1.1 Produktionsplanung und Steuerung 3
2.1.2 Produktionsüberwachung 5
2.2 Anforderungen an die Problemlösung 6
2.2.1 Produktionsplanung und Steuerung 6
2.2.2 Produktionsüberwachung 7
3 Stand der Technik 9
3.1 Einführung 9
3.2 Produktionsplanung und Steuerung 14
3.3 Produktionsüberwachung 15
3.3.1 Prozesssignalerfassung und aufbereitung 15
3.3.2 Verarbeitung von Prozesssignalen 18
3.4 Computational Intelligence 19
3.4.1 Künstliche Neuronale Netze 21
3.4.1.1 Multilayer Perzeptrons 24
3.4.1.2 Selbstorganisierende KOHONEN Karten 28
3.4.2 Fuzzy Logik 29
3.4.2.1 Entwurf eines Fuzzy Systems 31
vjii Inhaltsverzeichnis
3.4.2.2 Ausführung der Fuzzy Inferenz 35
3.4.2.3 Fuzzy c Means Clustering 37
3.4.3 Evolutionäre Algorithmen 39
3.4.3.1 Genetische Algorithmen 42
3.4.3.2 Evolutionsstrategien 47
3.4.3.3 Vergleich von Genetischen Algorithmen und Evolutionsstrategien...53
3.4.4 Hybride Algorithmen 54
3.4.4.1 Fuzzy Kohonen Clustering Netze 55
3.4.5 Vergleich der Einsatzmöglichkeiten 56
3.4.6 Vergleich Computational Intelligence mit Künstlicher Intelligenz 58
3.5 Produktionsoptimierung unter Einsatz von Computational Intelligence 59
3.5.1 Einführung 59
3.5.2 Zielsetzung 61
3.5.3 Computational Intelligence für PPS Systeme 63
3.5.4 Optimierungssystem ProCInt 64
3.5.5 Realisierung und Ergebnisse 72
3.5.6 Zusammenfassung und Diskussion 74
3.6 Realisierung der lokalen Funktionen zur Prozessüberwachung 76
3.6.1 Einführung 76
3.6.2 Zielsetzung 77
3.6.3 Ergebnisse 80
3.7 Verwandte Arbeiten 82
3.7.1 Flowshop Scheduling mit parallelen Genetischen Algorithmen 82
3.7.2 Genetische Algorithmen zur Produktionsplanung und Steuerung 84
3.7.3 Mehrzieloptimierung im Scheduling bei nichtregulärer Kostenfunktion 86
3.7.4 Werkstattsteuerung mit Genetischen Algorithmen 87
3.7.5 Produktionsplanung und Steuerung mit Genetischen Algorithmen 89
4 Zielsetzungen der Arbeit 91
4.1 Produktionsplanung und Steuerung 91
4.2 Produktionsüberwachung 92
5 Optimierung in der Produktionsplanung und Steuerung ....... .. ........... .95
5.1 Systemaufbau 95
Inhaltsverzeichnis w
5.1.1 Wichtigkeit 96
5.1.2 Dringlichkeit 97
5.1.3 Motivation der Vektoroptimierung 97
5.2 Aufgabenstellung der Vektoroptimierung 98
5.3 Grundlegende Definitionen 99
5.4 Genetische Algorithmen 103
5.4.1 Operatoren zur Reihenfolgeoptimierung 103
5.4.2 Virusoperatoren 105
5.4.3 Doppelstring Repräsentation 106
5.4.4 Berücksichtigung mehrerer Ziele 108
5.4.4.1 Nutzenmodelle 108
5.4.4.2 ARCHiMEDische Zielprogrammierung 109
5.4.4.3 Lexikographische Zielprogrammierung 110
5.4.4.4 Vector Evaluated Genetic Algorithm 110
5.4.4.5 Multiple Objective Genetic Algorithm 111
5.4.4.6 Multi Objective Genetic Algorithm 111
5.4.4.7 Niched Pareto Genetic Algorithm 112
5.4.4.8 Nondominated Sorting Genetic Algorithm 113
5.5 Fuzzy Genetischer Algorithmus 114
5.5.1 Zieldefinition 114
5.5.2 Zustand der Population 116
5.5.2.1 Mittelwertbewegung 116
5.5.2.2 Variabilität der Population 117
5.5.2.3 Zusammenhang der Population 118
5.5.2.4 Populationszustand 120
5.5.3 Fuzzy Selektion 120
5.6 Lösungsauswahl 25
6 Datenanalyse in der Produktionsüberwachung 127
6.1 Einführung l27
6.2 Aufgabenstellung 128
6.2.1 Physikalische Analyse 130
6.2.2 Merkmalsberechnung 1 31
6.2.3 Merkmalsauswahl 132
x Inhaltsverzeichnis
6.3 Datenanalyse mit Computational Intelligence 133
6.4 Künstliche Neuronale Netze 134
6.4.1 Multilayer Perzeptrons 135
6.4.2 Strukturoptimierung 138
6.4.2.1 Genetische Algorithmen 138
6.4.2.2 Evolutionsstrategien 140
6.4.2.3 Ergebnisse 141
6.4.3 Selbstorganisierende Kohonen Karten 142
6.4.4 Fuzzy KOHONEN Clustering Netze 143
6.5 Wissensbasiertes Fuzzy System 144
6.5.1 Partitionierung 145
6.5.2 Erstellung der Regelbasis 148
6.5.3 Ergebnisse 151
6.5.4 Aggregationsoperatoren 152
6.5.5 Inferenz und Defuzzifizierung 154
6.5.6 Betrachtungen zur Analytizität 155
6.6 Fuzzy Clusteranalyse 156
6.6.1 Fuzzy c Means Clustering 156
6.6.1.1 Ergebnisse 157
6.6.1.2 Gütemaße 160
6.6.2 Evolutionäres Fuzzy Clustering 162
6.6.2.1 Algorithmus 164
6.6.2.2 Fitnessfunktion 166
6.6.2.2.1 MAHALANOBIS Abstand 167
6.6.2.2.2 Scattermatrix 168
6.6.2.2.3 Kovarianzmatrix 169
6.6.2.2.4 GUSTAFSON KESSEL Abstand 170
6.6.2.2.5 GATH GEVA Abstand 170
6.6.2.3 Ergebnisse 171
7 Zusammenfassung und Ausblick 175
7.1 Vektoroptimierung 175
7.2 Datenanalyse 177
Inhaltsverzeichnis xi
Literaturverzeichnis 181
Anhang 201
A Optimierung von Fuzzy Systemen 201
B PARETO Optimalität 209
C Hyperkugeln 211
D Aktivierungsgrade 213
E Glatte Zugehörigkeitsfunktionen 215
E.l Einfache glatte Zugehörigkeitsfunktionen 216
E.2 Zusammengesetzte glatte Zugehörigkeitsfunktionen 218
F Programm ProCInt 231
F.1 ,Schedule.h 231
F.2 ,Calender.c 233
F.3 ,Fitness.c 237
F.4 ,Operators 239
F.5 ,Output.c 242
F.6 ,Populus.c 244
F.7 ,Readdata.c 247
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F.9 .Schedule.c 259
Sachverzeichnis 265
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