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 m?glichst in einschl?gigen peer-reviewed Fach-zeitschriften ver?ffentlicht werden. Schlie?lich ist es ein weiteres Ziel, 澳门太阳城赌城,菠菜导航网de an die Forschung heranzuführen.

In der Vergangenheit wurden Entscheidungsunterstützungssysteme prim?r zur zentralen Entscheidungsfindung genau ein Entscheidungstr?ger) eingesetzt. Der Fortschritt der Informations- und Kommunikationstechnologie motiviert zunehmend die Entwicklung von Systemen der dezentralen Entscheidungs-findung, die eine Koordination mehrerer autonomer Entscheidungstr?ger erm?glicht. Konkret sollen bzgl. Verfahren und Anwendungen zwei Forschungsschwerpunkte gesetzt werden:

1. Entwicklung und Evaluation von neuen, auf Schwarmintelligenz basierenden dezentralen Koordinationsalgorithmen für autonome Fahrzeuge im Stra?enverkehr. 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 Koordinationsans?tze zu evaluieren, sollen ein Simulationstool entwickelt und reale Daten eines Automobilherstellers verwendet werden.
2. Erforschung generischer, modell-basierter Verhandlungsstrategien für intelligente Softwareagenten bei der kooperativen L?sung 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.

Die im Labor entwickelten Algorithmen und Systeme werden in den folgenden Vorlesungen verwendet, um die Entwicklung von Algorithmen zu motivieren:

• Operations Research, 澳门太阳城赌城,菠菜导航网-Studiengang Informatik
• Operations Research, 澳门太阳城赌城,菠菜导航网-Studiengang Informationslogistik
• Operations Research, 澳门太阳城赌城,菠菜导航网-Studiengang Wirtschaftsinformatik
• Projekt Wirtschaftsinformatik, 澳门太阳城赌城,菠菜导航网-Studiengang Wirtschaftsinformatik
• Informatik 2, 澳门太阳城赌城,菠菜导航网-Studiengang Mathematik
• Data structures and algorithms, 澳门太阳城赌城,菠菜导航网-Studiengang Mathematik
• Data structures and algorithms, 澳门太阳城赌城,菠菜导航网-Studiengang Software Technology

Die entwickelten Systeme werden teilweise als E-Learning Systeme verwendet:

• Evaluationssystem für Multi-Projekt Scheduling (www.mpsplib.com)
• Evaluationssystem für mehrstufige Losgr??enplanung (www.dmlulsp.com)