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Modified Adaptive Large Neighborhood Search for Scheduling Automated Guided Vehicle fleets considering dynamic transport carrier transfers

Angepasste Adaptive Large Neighborhood Search zur Einsatzplanung von Fahrerlosen Transportsystemen unter der Berücksichtigung dynamischer Ladungsträgertransfers

  1. M.Sc. Patrick Boden
  2. Dr. -Ing. Sebastian Rank
  3. Prof. Dr.-Ing. habil. Thorsten Schmidt

Abstracts

The performance of Automated Guided Vehicle systems is highly related to the implemented control strategies for vehicle fleet management. Especially the assignment of transport carriers to vehicles and the decision on the processing sequence have a high impact. So far, a dynamic transfer of transport carriers between the vehicles of an Automated Guided Vehicle fleet has not been sufficiently investigated. Nevertheless, applications from other areas like passenger transport or courier services show promising results in reduced vehicle movements and delivery times. However, the approaches to generate solutions of these problems cannot be applied to the control of Automated Guided Vehicle systems. These planning tasks differ significantly in modeling (e.g. the use of a single depot as start and end for all vehicles) and solution generation (e.g. no real-time requirements). Hence, there is no sufficient control approach for Automated Guided Vehicle systems considering dynamic carrier transfers. A heuristic approach adapted to the control of Automated Guided Vehicle fleets in intralogistics systems is presented in this article. The approach is called Modified Adaptive Large Neighborhood Search. The article describes the basic concepts of the approach and the adaptions to the field of application. Experiments based on generic test instances prove that the approach is sufficient to plan transfer operations for small vehicle fleets. Furthermore, potentials and limitations for the application in industrial systems are discussed.

Abstract (D): Die Leistungsfähigkeit eines Fahrerlosen Transportsystems ist stark von der Steuerung der Fahrzeugflotte abhängig. Besonders die Zuordnung von Ladungsträgern und Fahrzeugen sowie die Festlegung der Abarbeitungsreihenfolge haben einen großen Einfluss. Ein möglicher, gegenseitiger Austausch von Ladungsträgern zwischen den Fahrzeugen eines Fahrerlosen Transportsystems wurde bisher nicht umfassend untersucht. Gleichzeitig zeigen Anwendungen aus anderen Einsatzgebieten fahrzeugbasierter Systeme wie bspw. der Personentransport oder der Transport durch Kurierdienste vielversprechende Ergebnisse, wie eine Reduzierung von Fahrzeugbewegungen und Lieferzeiten. Diese Ansätze zur Planung von Transporten lassen sich nicht direkt auf den Anwendungsfall Fahrerloses Transportsystem übertragen, da sich die zugrundeliegenden Annahmen hinsichtlich der Modellierung (z. B. ein einzelnes Depot als Start- und Zielpunkt aller Fahrzeuge) und der Lösungsgenerierung (z. B. keine Echtzeitanforderung) stark unterscheiden. Ein heuristischer Ansatz, adaptiert auf die Steuerung von Fahrerlosen Transportsystemen in der Intralogistik, wird in diesem Beitrag vorgestellt. Der Ansatz wird als Modified Adaptive Large Neighborhood Search bezeichnet. Der Artikel beschreibt das Konzept des Ansatzes und die erforderlichen Anpassungen für das Einsatzfeld. Experimente anhand generischer Testinstanzen zeigen, dass der Ansatz geeignet ist, um ranTransfers zwischen den Fahrzeugen kleiner Flotten zu identifizieren. Darüber hinaus werden Potenziale und Hindernisse für den Einsatz in industriellen Anwendungen herausgearbeitet.

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