Parameteroptimierung einer Logistiksoftware: Anwendung eines evolutionären Verfahrens am Beispiel eines Lagerplatzsuchers

Magdalena Perl

Publikation: Thesis / Studienabschlussarbeiten und HabilitationsschriftenMasterarbeit

Abstract

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.
Titel in ÜbersetzungLogistics Software Parameter Optimization: Application of an Evolutionary Method using the example of a Storage Location Assignment Problem
OriginalspracheDeutsch
QualifikationDipl.-Ing.
Gradverleihende Hochschule
  • Montanuniversität
Betreuer/-in / Berater/-in
  • Auer, Peter, Betreuer (intern)
Datum der Bewilligung1 Juli 2022
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2022

Bibliographische Notiz

gesperrt bis 01-06-2027

Schlagwörter

  • CMAES
  • Covariance Matrix Adaption Evolution Strategy
  • Optimierung
  • Lagerplatzsuche
  • Lagerplatzsucher
  • WMS
  • Metaheuristik

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