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Zwei auf einen Streich: Optimierte dynamische Einsatzplanung für Gelbe Engel und Lastenaufzüge
(2007)
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Jörg Rambau
Cornelius Schwarz
- Wir modellieren zwei verschiedene dynamische Einsatzplanungsprobleme: die dynamische Einsatzplanung Gelber Engel beim ADAC und die Steuerung von Lastenaufzügen in einem Versandlager der Herlitz PBS AG. Wir benutzen eine Reoptimierungspolitik, die die Steuerung des Systems mit Hilfe der Lösung von statischen Schnappschussproblemen durchführt. Für die auftretenden Schnappschussprobleme vergleichen wir zwei Modellierungsansätze (Flussmodell versus Tourenmodell), von denen nur einer echtzeittauglich ist. Das Verfahren zur dynamischen Einsatzplanung Gelber Engel ist beim ADAC in Betrieb.
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How to avoid collisions in scheduling industrial robots?
(2010)
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Jörg Rambau
Cornelius Schwarz
- In modern production facilities industrial robots play an important role. When two ore more of them are moving in the same area, care must be taken to avoid collisions between them. Due to expensive equipment costs our approach to handle this is very conservative: Each critical area is modeled as a shared resource where only one robot is allowed to use it at a time. We studied collision avoidance in the context of arc welding robots in car manufacture industry. Here another shared resource comes into place. When using laser welding technology every robot needs to be connected to a laser source supplying it with the necessary energy. Each laser source can be connected to up to six robots but serve only one at a time. An instance of the problem consists of a set of robots, a set of welding task, a number of laser sources, a distance table, collision information and a production cycle time. The goal is to design robot tours covering all task and schedule them resource conflict free such that the makespan does not exceed the cycle time. We propose a general model for integrated routing and scheduling including collision avoidance as well as a branch-and-bound algorithm for it. Computational results on data generated with the robot simulation software KuKa Sim Pro are also provided showing that our algorithm outperforms standard mixed-integer models for our application.
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A generalized job-shop problem with more than one resource demand per task
(2011)
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Joachim Schauer
Cornelius Schwarz
- We study a generalized job-shop problem called the Laser Sharing Problem with fixed tours (LSP-T) where the tasks may need more than one resource simultaneously. This fact will be used to model possible collisions between industrial robots. For three robots we will show that the special case where only one resource is used by more than one robot is already NP-hard. This also implies that one machine scheduling with chained min delay precedence constraints is NP-hard for at least three chains. On the positive side, we present a polynomial algorithm for the two robot case and a pseudo-polynomial algorithm together with an FPTAS for an arbitrary but constant number of robots. This gives a sharp boundary of the complexity status for a constant number of robots.
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Das Optimierungslabor – ein Erfahrungsbericht
(2012)
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Miriam Kießling
Tobias Kreisel
Sascha Kurz
Jörg Rambau
Konrad Schade
Cornelius Schwarz
- Seit mehreren Jahren besuchen uns Schülerinnen und Schüler an der
Universität zu Anlässen wie dem Tag der Mathematik, dem Girls’ Day,
der MINT-Universität oder einfach auf Initiative ihrer
Klassenleitungen. Sie möchten einen Einblick in die Welt der
Mathematik über die Schulmathematik hinaus bekommen. Doch wie lässt
sich die Brücke vom Schulstoff zu den Inhalten der
Universitätsmathematik schlagen? Und: findet man einen
Themenschwerpunkt, bei dem ein aktives Mitmachen trotz fehlender
Vorkenntnisse in Anbetracht begrenzter Zeit möglich wird?
In der diskreten Optimierung lassen sich Problem-Modellierung und
Problem-Lösung sehr gut trennen. Selbst forschungsnahe Modelle der
ganzzahligen linearen Optimierung (MILP-Modelle) basieren auf sehr
elementaren Überlegungen, wie die Entscheidungsmöglichkeiten, Ziele
und Restriktionen eines Alltagsproblems in Variablen,
Bewertungsfunktionen, Gleichungen und Ungleichungen ausgedrückt werden
können. Wie dann optimale Lösungen gefunden werden, erfordert zwar
tiefergehende Mathematik, es gibt aber Software dafür, in der das
Wissen aus Teilen des Mathematik-Studiums und der mathematischen
Forschung kondensiert vorliegt.
Unser Vermittlungsziel: Schülerinnen und Schüler wissen nach dem
Besuch, dass man verschiedenste Probleme angreifen kann, indem man sie
in die Sprache der Mathematik übersetzt, denn in Software gegossenes
mathematisches Know-How kann dann diese Probleme lösen, ohne etwas
über die Probleme selbst zu wissen. Unsere Idee für eine Maßnahme:
Ein Optimierungslabor. Die Schülerinnen und Schüler isolieren in
Teamarbeit die wesentlichen logischen Merkmale von Sudokulösen,
Rucksackpacken, Routenplanung u.v.a.m. Dann übersetzen sie die
Problemstellungen in die Sprache der Mathematik (hier: MILP-Modelle)
und lassen sie (unterstützt durch unser Team) von Computerprogrammen
lösen (MILP-Löser), die nichts anderes als diese Sprache verstehen.
Schließlich übersetzen sie die mathematischen Lösungen wieder in die
Sprache der Problemstellung. Erfahrungen mit der Modellierung auf
Basis linearer Gleichungssysteme können dabei aus dem Schulunterricht
eingebracht werden.
In diesem Bericht wollen wir unsere Erfahrungen mit konkreten Details
der Umsetzung schildern.
