Abschlussarbeit zum Thema Kooperation von autonomen Systemen in der Produktionssteuerung
vor 2 Monaten
In der modernen Produktion wird die Zusammenarbeit zwischen autonomen Systemen immer wichtiger. Der Ansatz der Social Value Orientation (SVO) bietet eine innovative Möglichkeit, die Kooperation zwischen autonomen Agenten zu verbessern. Dabei wird untersucht, wie diese Agenten Entscheidungen treffen können, die nicht nur ihre eigenen Ziele, sondern auch die der anderen berücksichtigen. Dies ist insbesondere in dynamischen Produktionsumgebungen von Vorteil, in denen eine effiziente Koordination entscheidend ist.
Die Koordination autonomer Systeme, wie beispielsweise von autonomen Transportrobotern (AGVs), stellt eine große Herausforderung dar. Wenn die Roboter nur auf ihre eigenen Ziele fokussiert sind, kann es zu ineffizienten Abläufen und Konflikten kommen. Traditionelle Steuerungssysteme stoßen hier oft an ihre Grenzen. Der Ansatz der Social Value Orientation (SVO) könnte helfen, indem die Agenten lernen, auch den Nutzen anderer Agenten zu berücksichtigen und kooperativ zu handeln. Dies könnte die Effizienz und Flexibilität in logistischen Prozessen erheblich verbessern.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Evaluation eines Steuerungskonzepts auf Basis von Social Value Orientation. Der Ansatz soll zeigen, wie soziale Kooperation zwischen autonomen Agenten gefördert werden kann, um eine effiziente Interaktion zu ermöglichen. Als Anwendungsbeispiel dient die Koordination von AGVs in einer logistischen Umgebung.
Der SVO-Ansatz wird dabei in einer simulierten Umgebung getestet und anhand praktischer Kriterien bewertet. Folgende Aufgaben sind im Rahmen der Abschlussarbeit zu erledigen:
- Recherche zu Social Value Orientation und deren Anwendung in Multiagentensystemen
- Entwicklung eines Steuerungskonzepts, das auf SVO basiert, zur Förderung kooperativen Verhaltens autonomer Agenten
- Implementierung und Test des SVO-Ansatzes in einer Simulationsumgebung
- Analyse und Bewertung der Ergebnisse anhand eines Anwendungsbeispiels (z. B. Koordination von AGVs in der Logistik)
- Ableitung von Optimierungspotenzialen und Vorschlägen für zukünftige Anwendungen
Was Sie mitbringen
- Laufendes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Informationstechnik im Maschinenwesen, Physikalische Ingenieurwissenschaften, Maschinenbaus oder verwandter Fachgebiete
- Kenntnisse im Bereich der Multiagentensysteme sind von Vorteil
- Kenntnisse von Verfahrensansätzen zur Lösung von Koordinationsproblemen, wie SVO, marktbasierte Ansätze o. ä. sind von Vorteil
- Einschlägige Erfahrungen in der Softwareentwicklung mit Python, Java, Kotlin, C#, C++ oder anderen Programmiersprachen
- Eigeninitiative, selbstständige und strukturierte Arbeitsweise sowie Interesse am wissenschaftlichen Arbeiten
Was Sie erwarten können
- Aufgeschlossene Arbeitsatmosphäre in einem freundlichen, internationalen und motivierten Team
- Flexible Arbeitszeiten, eigenverantwortliches Arbeiten und Raum für eigene Ideen
- Intensive Betreuung der Abschlussarbeit
- Einblicke in die wissenschaftliche Arbeit des Institutes
- Zeitliche Einteilung der Arbeit ist flexibel, Dauer der Abschlussarbeit wird individuell abgestimmt
- Beginn der Abschlussarbeit ist ab sofort möglich
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
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vor 2 Monaten
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