Parameteroptimierung einer Logistiksoftware: Anwendung eines evolutionären Verfahrens am Beispiel eines Lagerplatzsuchers
Research output: Thesis › Master's Thesis
Standard
2022.
Research output: Thesis › Master's Thesis
Harvard
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Vancouver
Author
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TY - THES
T1 - Parameteroptimierung einer Logistiksoftware
T2 - Anwendung eines evolutionären Verfahrens am Beispiel eines Lagerplatzsuchers
AU - Perl, Magdalena
N1 - gesperrt bis 01-06-2027
PY - 2022
Y1 - 2022
N2 - Die Bereitstellung von Gütern aus dem Lager ist in den letzten Jahren einem großen Erwartungsdruck bezüglich einer raschen Auftragserfüllung ausgesetzt. Einen großen Einfluss hierauf stellt die Gestaltung der Lagerplatzsuche für die einzelnen Güter hinsichtlich ihrer Bereitstellungszeit dar. Das Ziel dieser Arbeit ist es, eine mögliche Verbesserung der Lagerplatzsuche durch den Einsatz der Metaheuristik "Covariance Matrix Adaption Evolution Strategy" (CMAES) zu untersuchen. Diese wird eingesetzt, um die Gewichtungen der Zielfunktionskriterien, mittels Minimierung der Gesamtdurchlaufzeit, für die Lagerplatzsuche zu optimieren. Die Ergebnisse zeigen, dass dieser Einsatz von CMAES geringere Gesamtdurchlaufzeiten für einen konkreten Satz an Aufträgen erzielt, das Ausmaß der Verbesserungen jedoch in Abhängigkeit zu den Lagerdaten eines konkreten Szenarios steht. Als maßgeblich einschränkender Faktor erwies sich die Dauer der simulationsgestützte Auswertung der Zielfunktion. Das Verbesserungspotential hinsichtlich des Einsatzes einer Optimierungsmethodik für Gewichtungen der Zielfunktionskriterien einer Lagerplatzsuche konnte deutlich anhand einer Auswahl an Szenarien gezeigt werden.
AB - Die Bereitstellung von Gütern aus dem Lager ist in den letzten Jahren einem großen Erwartungsdruck bezüglich einer raschen Auftragserfüllung ausgesetzt. Einen großen Einfluss hierauf stellt die Gestaltung der Lagerplatzsuche für die einzelnen Güter hinsichtlich ihrer Bereitstellungszeit dar. Das Ziel dieser Arbeit ist es, eine mögliche Verbesserung der Lagerplatzsuche durch den Einsatz der Metaheuristik "Covariance Matrix Adaption Evolution Strategy" (CMAES) zu untersuchen. Diese wird eingesetzt, um die Gewichtungen der Zielfunktionskriterien, mittels Minimierung der Gesamtdurchlaufzeit, für die Lagerplatzsuche zu optimieren. Die Ergebnisse zeigen, dass dieser Einsatz von CMAES geringere Gesamtdurchlaufzeiten für einen konkreten Satz an Aufträgen erzielt, das Ausmaß der Verbesserungen jedoch in Abhängigkeit zu den Lagerdaten eines konkreten Szenarios steht. Als maßgeblich einschränkender Faktor erwies sich die Dauer der simulationsgestützte Auswertung der Zielfunktion. Das Verbesserungspotential hinsichtlich des Einsatzes einer Optimierungsmethodik für Gewichtungen der Zielfunktionskriterien einer Lagerplatzsuche konnte deutlich anhand einer Auswahl an Szenarien gezeigt werden.
KW - CMAES
KW - Covariance Matrix Adaption Evolution Strategy
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KW - WMS
KW - Metaheuristic
M3 - Masterarbeit
ER -