90C90 Applications of mathematical programming
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Ein gemischt-ganzzahliges lineares Optimierungsmodell für ein Laserschweißproblem im Karosseriebau
(2006)
Wir beschäftigen uns mit dem Problem der Betriebsplanung von Laserschweißrobotern im Karosseriebau. Gegeben ist eine Menge von Schweißnähten, die innerhalb einer Fertigungszelle an einem Karosserieteil gefertigt werden müssen. Die Schweißnähte werden durch mehrere parallel betriebene Roboter bearbeitet. Die Aufgabe besteht darin, für jeden Roboter eine Reihenfolge und eine zeitliche Koordinierung seiner Bewegungen zu finden, so dass alle Schweißnähte innerhalb der Taktzeit der Fertigungszelle bearbeitet werden und so wenig Laserquellen wie möglich eingesetzt werden. Dabei müssen einige Nebenbedingungen berücksichtigt werden. Für dieses spezielle Schweißproblem haben wir eine Formulierung als gemischt-ganzzahliges lineares Programm entwickelt, welches sich für die untersuchten praktischen Fälle sehr schnell lösen lässt.
Dieser kurze Artikel hat keine umfassende Übersicht zum Ziel. Basierend auf eigenen Erfahrungen durch Projekte mit Industriefirmen möchte ich einige Branchen erwähnen, bei denen nach meiner Einschätzung Mathematik in Zukunft zunehmend Anwendung finden wird. Ich werde das anhand konkreter Beispiele erläutern. Mathematik ersetzt in der Regel traditionelle Analyse-, Planungs- und Entwurfstechniken. Den (nicht leichten) Schritt zum Einsatz mathematischer Methoden macht ein Praktiker nur, wenn es sich für ihn ``lohnt''. Wann sich dies lohnt, ist schwer abzuschätzen. Man kann aber einige Indikatoren dafür finden, ob eine Branche für den Einsatz von Mathematik ``reif'' ist. Ob es dann dazu kommt, hängt von vielen Faktoren ab, nicht zuletzt von der Psychologie und dem sozialen Umfeld der beteiligten Personen sowie der Bereitschaft, sich auf ein so schwieriges Terrain zu begeben und Kompromisse einzugehen. Gerade letzteres fällt Mathematikern gelegentlich schwer.
In ``classical'' optimization, all data of a problem instance are considered given. The standard theory and the usual algorithmic techniques apply to such cases only. Online optimization is different. Many decisions have to be made before all data are available. In addition, decisions once made cannot be changed. How should one act ``best'' in such an environment? In this paper we survey online problems coming up in combinatorial optimization. We first outline theoretical concepts, such as competitiveness against various adversaries, to analyze online problems and algorithms. The focus, however, lies on real-world applications. We report, in particular, on theoretical investigations and our practical experience with problems arising in transportation and the automatic handling of material.
We investigate the problem of designing survivable broadband virtual private networks that employ the Open Shortest Path First (OSPF) routing protocol to route the packages. The capacities available for the links of the network are a minimal capacity plus multiples of a unit capacity. Given the directed communication demands between all pairs of nodes, we wish to select the capacities in a such way, that even in case of a single node or a single link failure a specified percentage of each demand can be satisfied and the costs for these capacities are minimal. We present a mixed--integer linear programming formulation of this problem and several heuristics for its solution. Furthermore, we report on computational results with real-world data.