Anwendung und Verbesserung von Algorithmen der Computational Intelligence zur Modellierung und Optimierung komplexer Probleme der Planung von Supply Chains und der Vorhersagen und Epidemien (CI-SC Epidemics)

Grunddaten zu diesem Projekt

Beschreibung

Die Aktivitäten von großen Lieferketten und Verteilnetzwerken zu planen, ist eine hoch komplexe Aufgabe, welche eine Vielzahl an Akteuren bedarf, die über unterschiedliche Parameter wie Lagerbestände, Produktions- oder Transportvolumen entscheiden. Die aktuell angewandten Methoden basieren auf klassischen Methoden des Operationsresearch sowie verschiedenen Meta-Heuristiken, was oft zu inakzeptablen Laufzeiten führt. Trotz der großen Komplexität der Planungsaufgaben bedarf die Einbeziehung so vieler unabhängiger Akteure eine Methode der dezentralen Planung. Aus technologischer Sicht werden primär agentenbasierte Methoden eingesetzt, um diesem Aspekt gerecht zu werden. Die gleiche Komplexität lässt sich bei epidemiologischer Modellierung viraler Ausbrüche von Erregern finden, da versteckte Beziehungen zwischen Akteuren verstanden werden müssen, um brauchbare Vorhersagen treffen zu können. Dieses Projekt ist darauf ausgelegt, neue Ansätze für komplexe Planungsaufgaben zu definieren, indem computerbasierte intelligente Techniken eingesetzt werden, wie meta-heuristische Optimierungsalgorithmen oder agentenbasierte Simulation von Gesellschaften. Das Projekt wird in Kooperation mit der brasilianischen Universidade de Pernambuco und dem Institut für molekulare Virologie der WWU Münster.