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Die Echtzeitoptimierung von Produktionsplänen für Chargenprozesse ist gekennzeichnet durch kritische Antwortzeiten und unsichere Daten. Unsicherheitsbehaftete Entscheidungsprozesse auf gleitenden Zeithorizonten können durch Modelle mit gemischt-ganzzahliger Kompensation abgebildet werden. Der Beitrag vergleicht zwei hybridisierte evolutionäre Algorithmen für eine Fallstudie aus dieser Problemklasse.

at - automatisierungstechnik

Evolutionäre Algorithmen zur Echtzeitoptimierung von Produktionsplänen für Chargenprozesse (Evolutionary Algorithms for the Online Optimization of Batch Production Schedules)