Optimierung in verteilten Produktionssystemen
Maschinelles Lernen mittels Spieltheorie auf der SPS
DOI:
https://doi.org/10.17560/atp.v62i11-12.2511Schlagworte:
Verteilte Optimierung, Selbstlernende Systeme Selbstlernende Systeme, Spieltheorie, ProduktionssystemeAbstract
Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit der Entwicklung von selbstlernenden Algorithmen für verteilte Produktionssysteme und deren feldnaher Umsetzung auf der SPS. Ausgehend von einer vollständig dezentralen Systemarchitektur in Form eines Multi-Agenten Systems (MAS) werden mithilfe von spieltheoretischen Verfahren Lernalgorithmen definiert, die ein Selbstlernen der Steuerungsfunktionen sowie die Koordination der Module untereinander gewährleisten. Der Fokus des Beitrags liegt auf der Umsetzung der Verfahren auf der SPS und dem Nachweis der Leistungsfähigkeit nicht nur in der Simulation, sondern auch auf der realen Anlage. Hierzu wird ein Framework präsentiert, das ein effizientes Training und einen ressourcenschonenden Transfer von Simulation zu realer Anwendung erlaubt. Die Ergebnisse zeigen die Umsetzbarkeit und Leistungsfähigkeit des Ansatzes für die Implementierung in realen Anlagen.
Downloads
Veröffentlicht
Ausgabe
Rubrik
Lizenz
Copyright (c) 2020 Vulkan-Verlag GmbHDie Zeitschrift und alle in ihr enthaltenen Beiträge und Abbildungen sind urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Bearbeitung in elektronischen Systemen. Auch die Rechte der Wiedergabe durch Vortrag, Funk- und Fernsehsendung, im Magnettonverfahren oder ähnlichem Wege bleiben vorbehalten.