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Zeitschriftenartikel

Optimierung industrieller Logistikprozesse mit Verfahren der Schwarmintelligenz und rekurrenten neuronalen Netzen

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Datum

2010

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Verlag

Springer

Zusammenfassung

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 Dynamiken. Erfahrungen aus realen industriellen Logistikprojekten beweisen die Praxistauglichkeit dieser fortschrittlichen Methoden.

Beschreibung

Runkler, Thomas A.; Grothmann, Ralph; Bamberger, Joachim (2010): Optimierung industrieller Logistikprozesse mit Verfahren der Schwarmintelligenz und rekurrenten neuronalen Netzen. KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 24, No. 2. Springer. PISSN: 1610-1987. pp. 149-152

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