Das Labor SDK hat als Ziel die Entwicklung von intelligenten Verfahren und Systemen zur dezentralen Entscheidungsfindung und Koordination. Die zu entwickelnden Verfahren und Systeme sollen sowohl anhand wissenschaftlicher Benchmarkprobleme als auch für praktische Problemstellungen von Unternehmen aus der Region angewendet werden. Die im Rahmen des Labors entwickelten Forschungsarbeiten sollen möglichst in einschlägigen peer-reviewed Fach-zeitschriften veröffentlicht werden. Schließlich ist es ein weiteres Ziel, Studierende an die Forschung heranzuführen.
Forschung
In der Vergangenheit wurden Entscheidungsunterstützungssysteme primär zur zentralen Entscheidungsfindung genau ein Entscheidungsträger) eingesetzt. Der Fortschritt der Informations- und Kommunikationstechnologie motiviert zunehmend die Entwicklung von Systemen der dezentralen Entscheidungs-findung, die eine Koordination mehrerer autonomer Entscheidungsträger ermöglicht. Konkret sollen bzgl. Verfahren und Anwendungen zwei Forschungsschwerpunkte gesetzt werden:
- Entwicklung und Evaluation von neuen, auf Schwarmintelligenz basierenden dezentralen Koordinationsalgorithmen für autonome Fahrzeuge im Straßenverkehr. In diesem Kontext soll u.a. das Fahrverhalten von autonomen Fahrzeugen auf Autobahnen, wie z.B. beim Spurwechsel, bei der Geschwindigkeitsanpassung, durch schwarmbasierte Regeln optimiert werden. Um die zu entwickelnden Koordinationsansätze zu evaluieren, sollen ein Simulationstool entwickelt und reale Daten eines Automobilherstellers verwendet werden.
- Erforschung generischer, modell-basierter Verhandlungsstrategien für intelligente Softwareagenten bei der kooperativen Lösung dezentraler Entscheidungsprobleme. Zur Evaluation werden dezentrale Benchmarkprobleme aus den Bereichen Supply Chain Management, Multi-Projekt-Scheduling und Last Management in intelligenten Stromnetzen herangezogen. Die zu entwickelnden Koordinationsverfahren werden im Rahmen von Multiagentensystemen umgesetzt und getestet.
Lehre
Die im Labor entwickelten Algorithmen und Systeme werden in den folgenden Vorlesungen verwendet, um die Entwicklung von Algorithmen zu motivieren:
- Operations Research, Bachelor-Studiengang Informatik
- Operations Research, Bachelor-Studiengang Informationslogistik
- Operations Research, Bachelor-Studiengang Wirtschaftsinformatik
- Projekt Wirtschaftsinformatik, Bachelor-Studiengang Wirtschaftsinformatik
- Informatik 2, Bachelor-Studiengang Mathematik
- Data structures and algorithms, Master-Studiengang Mathematik
- Data structures and algorithms, Master-Studiengang Software Technology
Die entwickelten Systeme werden teilweise als E-Learning Systeme verwendet:
- Evaluationssystem für Multi-Projekt Scheduling (www.mpsplib.com)
- Evaluationssystem für mehrstufige Losgrößenplanung (www.dmlulsp.com)