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ROSE – Auf dem Weg zur mobilen Assistenz 

KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2 Schrader, Jan; Zenker, Bjørn; Schaller, Richard
ROSE (Routing Service) ist ein vom BMWI im Rahmen des Förderprogramms INNONET gefördertes interdisziplinäres Forschungsprojekt mit dem Ziel, ein System zu entwickeln, das eine Empfehlungskomponente, eine Fußgänger-Navigationslösung und eine Anbindung an den öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) kombiniert.

Skalierbare Agentenbasierte Simulation – Verteilte Simulation agentenbasierter Modelle 

KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2 Pawlaszczyk, Dirk
Die Parallelisierung von Anwendungen, d.h. das Zerlegen eines Anwendungsproblems in Teilprobleme, die von mehreren Prozessen getrennt bearbeitet werden können, wird in der Verteilten Künstlichen Intelligenz ebenso wie in der Simulationstechnik seit vielen Jahren diskutiert. Innerhalb der VKI sind die Forscher vorrangig ...

Künstliche Intelligenz in der Logistik 

KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2 Timm, Ingo J.; Lattner, Andreas D.
Der Logistik kommt seit Anfang der 90er Jahre für die Planung und Implementierung global verteilter Produktion eine Schlüsselrolle zu. Die hierbei zu bewältigenden Aufgaben beinhalten durch die Integration unterschiedlichster Akteure eine inhärente Komplexität, die mit konventionellen Ansätzen nicht oder nur mit erheblichen ...

Störungsmanagement in offenen, getakteten Logistiknetzen 

KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2 Pulter, Natalja; Nimis, Jens; Lockemann, Peter C.
Getaktete Logistiknetze übertragen die unternehmensübergreifende Taktung in der Produktion auf die Transportlogistik. Das BMWi-Projekt LogoTakt untersucht offene, getaktete Logistiknetze mit dem Ziel, durch Konsolidierung und Verlagerung auf alternative Transportmittel den Straßengütertransport deutlich zu reduzieren. ...

Interview with Paul Davidsson 

KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2 Lattner, Andreas D.; Timm, Ingo J.

Integrierte agentenbasierte Produktions- und Logistikplanung in der Supply Chain 

KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2 Hellingrath, Bernd; Böhle, Carsten
Multi-Agenten-Systeme sind schon oft für den Einsatz in Supply Chains vorgeschlagen worden. Trotzdem haben sie in der Praxis noch keine weite Verbreitung gefunden. Dieser Beitrag zeigt auf, wie sich Agentensysteme entwickeln lassen, die besser auf die Anforderungen des Supply Chain Managements angepasst sind und insbesondere ...

Integration of Similarity-based and Deductive Reasoning for Knowledge Management 

KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2 Mougouie, Babak
Many disciplines in computer science combine similarity-based and logic-based reasoning. The problem is that the disciplines combine these independently of each other. For example in Case-Based Reasoning (CBR) (Aamodt and Plaza, AI Commun. 7(1):39–59, 1994; Bergmann et al., Künstl. Intell. 23(1):5–11, 2009; Bergmann, ...

Robot Controllers for Highly Dynamic Environments with Real-time Constraints 

KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2 Ferrein, Alexander
In this extended abstract we describe the robot programming and planning language Readylog, a Golog dialect which was developed to support the decision making of robots acting in dynamic real-time domains like robotic soccer. The formal framework of Readylog, which is based on the situation calculus, features imperative ...

Optimierung industrieller Logistikprozesse mit Verfahren der Schwarmintelligenz und rekurrenten neuronalen Netzen 

KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2 Runkler, Thomas A.; Grothmann, Ralph; Bamberger, Joachim
In der Logistik spielen effiziente Optimierungsalgorithmen sowie präzise Prognoseverfahren eine zentrale Rolle. Schwarmbasierte Optimierung findet robuste Optima unter komplexen Randbedingungen und passt sich dynamischen Veränderungen an. Rekurrente neuronale Netze erlauben konsistente Mehrschrittprognosen von komplexen ...

Vertical Data Integration for Reactive Scheduling 

KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2 Sauer, Jürgen
Within supply chains planning and scheduling tasks are spread across several companies and over several hierarchically levels. But the main scheduling direction is top down which means that reactive scheduling in the case of disturbing events is not supported on all scheduling levels of the supply chain. To support a ...
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Autor

Lattner, Andreas D. (3)Timm, Ingo J. (3)Bamberger, Joachim (1)Böhle, Carsten (1)Döring, Andre (1)Ferrein, Alexander (1)Gehrke, Jan D. (1)Grothmann, Ralph (1)Günther, Maik (1)Hellingrath, Bernd (1)... mehr

Schlagwort

Case-based reasoning (1)Cognitive robotics (1)Combinatorial optimization (1)Deductive reasoning (1)Evolution strategy (1)Knowledge management (1)Particle swarm optimization (1)Reasoning about actions (1)Staff scheduling (1)Sub-daily planning (1)... mehr

Erscheinungsdatum

2010 (17)

Has File(s)

No (17)

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