Fakultät

K-Projekt HOPL (Hagenberg)

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung innovativer Optimierungsalgorithmen, um durch ganzheitliche Modellierung und Optimierung von wechselseitig abhängigen Teilprozessen zusätzliches Optimierungspotential in Logistik- und Produktionsprozessen zu generieren.

Effizienter Ressourceneinsatz ist ein wichtiger Faktor für moderne Unternehmen. In der Praxis werden Optimierungsansätze für Produktion und Logistik durch die Schwierigkeit eingeschränkt, Systeme und Problemsituationen sowie deren Komplexität vollständig zu erfassen und zu formalisieren. Eine Vielzahl existierender Problemmodelle konzentriert sich dabei auf die Darstellung idealisierter und abstrahierter Teile der Realität – dies ist oftmals eine Notwendigkeit, um die Anwendung moderner Optimierungsmethoden zu ermöglichen. Folglich gehen in diesem Prozess wichtige Systemeigenschaften verloren und stehen somit der Optimierung nicht mehr zur Verfügung; der verlustlose Transfer einer optimierten Lösung aus der Modell- zurück in die Realwelt ist in vielen Fällen nicht möglich.

Der Fokus dieses Forschungsprojektes ist die Vereinigung von generischen Problembeschreibungen, Simulationsmethoden und exakten sowie heuristischen Optimierungsverfahren zu sogenannten Optimierungsnetzwerken, um Produktions- und Logistikprozesse im Hinblick auf effizientere Nutzung von Ressourcen planen und betreiben zu können.

Das Konsortium vereint wissenschaftliche und praktische Expertise in heuristischer und exakter Optimierung, Systemidentifikation, Produktion und Logistik. Innovative Optimierungskonzepte werden erforscht, implementiert, und umgesetzt, um konkrete Szenarien teilnehmender Unternehmen ganzheitlich zu erfassen und zu optimieren.

Die zentralen Aufgabenstellungen des Projektes sind:

·         Integrierte Lager-, Transport- und Reihenfolgeoptimierung

·         Strategisches Design und Planung von Produktions- und Logistiksystemen

·         Integration datenbasierter Modellbildung in die Optimierung von Produktionssystemen

Das Konsortium wird geleitet durch die Forschungsgruppe HEAL der FH OÖ und vereint kompetente wissenschaftliche Partner mit innovativen Unternehmen, um gemeinsam an der Lösung komplexer und vernetzter Optimierungsaufgaben mit neuartigen algorithmischen Methoden zu arbeiten.
2018
S. Raggl, A. Beham, F. Tricoire, M. Affenzeller - Solving a Real World Steel Stacking Problem - International Journal of Service and Computing Oriented Manufacturing, Vol. 3, No. 2, 2018, pp. 14 mehr
2018
J. Fechter, A. Beham, S. Wagner, M. Affenzeller - Approximate Q-Learning for Stacking Problems with Continuous Production and Retrieval - Applied Artificial Intelligence, 2018 mehr
2018
S. Raggl, A. Beham, V. Hauder, S. Wagner, M. Affenzeller - Discrete Real-world Problems in a Black-box Optimization Benchmark - GECCO '18: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, Kyoto, Japan, Japan, 2018, pp. 1745-1752 mehr
2018
M. Kommenda - Local Optimization and Complexity Control for Symbolic Regression - Phd Thesis, Johannes Kepler Universität, Österreich, 2018, pp. 1-157 mehr
2018
P. Fleck, M. Kommenda, T. Prante, M. Affenzeller - Novel Robustness Measures for Engineering Design Optimisation - International Journal of Simulation and Process Modelling, Vol. 13, No. 4, 2018 mehr
2018
S. M. Winkler, M. Affenzeller, S. Winkler, G. K. Kronberger, M. Kommenda, P. Fleck - Similarity-based Analysis of Population Dynamics in Genetic Programming Performing Symbolic Regression in Genetic Programming Theory and Practice XIV (Contributions to Book: Part/Chapter/Section 1), (Editors: R. Riolo,… mehr
2018
A. Beham, S. Wagner, M. Affenzeller - Algorithm selection on generalized quadratic assignment problem landscapes - GECCO '18: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, Kyoto, Japan, Japan, 2018, pp. 253-260 mehr
2018
F. Tricoire, J. Scagnetti, A. Beham - New insights on the block relocation problem - COMPUTERS & OPERATIONS RESEARCH, 2018, pp. 127-139 mehr
2018
J. Hidalgo, J. Colmenar, J. Velasco, G. K. Kronberger, S. M. Winkler, O. Garnica, J. Lanchares - Identification of Models for Glucose Blood Values in Diabetics by Grammatical Evolution in Handbook of Grammatical Evolution (Contributions to Book: Part/Chapter/Section 15), (Editors: Conor Ryan, Michael… mehr
2018
P. Fleck, D. Entner, C. Münzer, M. Kommenda, T. Prante, M. Schwarz, M. Hächl, M. Affenzeller - Box-Type Boom Design Using Surrogate Modeling: Introducing an Industrial Optimization Benchmark in Evolutionary and Deterministic Methods for Design Optimization and Control With Applications to Industrial… mehr
2018
G. K. Kronberger, M. Kommenda, E. Lughofer, S. Saminger-Platz, A. Promberger, F. Nickel, S. M. Winkler, M. Affenzeller - Using robust generalized fuzzy modeling and enhanced symbolic regression to model tribological systems - Applied Soft Computing, 2018, pp. 610-624 mehr
2017
M. Kommenda, J. Karder, A. Beham, B. Burlacu, G. K. Kronberger, S. Wagner, M. Affenzeller - Optimization Networks for Integrated Machine Learning - Lecture Notes in Computer Science 10671, Las Palmas de Gran Canaria, Spanien, 2017, pp. 392-399 mehr
2017
B. Burlacu, M. Affenzeller, M. Kommenda, G. K. Kronberger, S. M. Winkler - Analysis of Schema Frequencies in Genetic Programming - Lecture Notes in Computer Science 10671, Las Palmas de Gran Canaria, Spanien, 2017, pp. 7 mehr
2017
R. Cihal, A. Beham, S. Raggl, E. Hölzl, K. Probst, H. Moser - Slab Stacking Automation in the Hot Slab Yard as Key Factor for Post-Processing of Cast Slabs - Proceedings of the 9th ECCC European Continuous Casting Conference (ECCC 2017), Vienna, Österreich, 2017, pp. 1122-1131 mehr
2017
A. Beham, M. Affenzeller, S. Wagner - Instance-based Algorithm Selection on Quadratic Assignment Problem Landscapes - GECCO '17: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, Berlin, Germany, Deutschland, 2017, pp. 1471-1478 mehr
2017
E. Pitzer, M. Affenzeller - Facilitating Evolutionary Algorithm Analysis with Persistent Data Structures - Lecture Notes in Computer Science 10671, Las Palmas de Gran Canaria, Spanien, 2017, pp. 416-423 mehr
2017
J. Karder, A. Beham, S. Wagner, M. Affenzeller - Solving the Traveling Thief Problem using Orchestration in Optimization Networks - Lecture Notes in Computer Science 10671, Las Palmas de Gran Canaria, Spanien, 2017, pp. 307-315 mehr
2017
A. Beham, E. Pitzer, S. Wagner, M. Affenzeller - Integrating Exploratory Landscape Analysis into Metaheuristic Algorithms - Lecture Notes in Computer Science 10671, Las Palmas de Gran Canaria, Spanien, 2017, pp. 473-480 mehr
2017
J. Karder, S. Wagner, A. Beham, M. Kommenda, M. Affenzeller - Towards the Design and Implementation of Optimization Networks in HeuristicLab - GECCO '17: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, Berlin, Germany, Deutschland, 2017, pp. 1209-1214 mehr
2017
S. Raggl, B. Roljic, K. Schneeberger, A. Beham, S. Wagner, R. Cihal, M. Lettner, M. Wasner - Stahllogistik 4.0 - Die Stahlbranche in Bewegung in Jahrbuch der Logistikforschung 2017 (Contributions to Book: Part/Chapter/Section 6), - Trauner Verlag Linz, 2017, pp. 211-223 mehr
2017
J. Karder, V. A. Hauder, A. Beham, S. Wagner, M. Affenzeller - Optimierungsnetzwerke: Ein innovativer Lösungsansatz für Praxisprobleme in der Logistik in Jahrbuch der Logistikforschung 2017 - Trauner Verlag Linz, 2017, pp. 47-58 mehr
2017
S. Wagner, A. Beham, M. Affenzeller - Analysis and Visualization of the Impact of Different Parameter Configurations on the Behavior of Evolutionary Algorithms - Lecture Notes in Computer Science 10671, Las Palmas de Gran Canaria, Spanien, 2017, pp. 439-446 mehr
2017
G. K. Kronberger, B. Burlacu, M. Kommenda, S. M. Winkler, M. Affenzeller - Measures for the Evaluation and Comparison of Graphical Model Structures - Lecture Notes in Computer Science 10671, Las Palmas de Gran Canaria, Spanien, 2017, pp. 283-290 mehr
2017
V. A. Hauder, J. Karder, A. Beham, S. Wagner, M. Affenzeller - A General Solution Approach for the Location Routing Problem - Lecture Notes in Computer Science 10671, Las Palmas de Gran Canaria, Spanien, 2017, pp. 8 mehr
2017
M. Affenzeller, B. Burlacu, S. M. Winkler, M. Kommenda, G. K. Kronberger, S. Wagner - Offspring Selection Genetic Algorithm Revisited: Improvements in Efficiency by Early Stopping Criteria in the Evaluation of Unsuccessful Individuals - Lecture Notes in Computer Science 10671, Las Palmas de Gran Canaria,… mehr
2017
V. A. Hauder, A. Beham, S. Wagner, M. Affenzeller - Optimization Networks for Real-World Production and Logistics Problems - GECCO '17: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, Berlin, Germany, Deutschland, 2017, pp. 4 mehr
2017
S. Raggl, A. Beham, S. Wagner, M. Affenzeller - Analysing a Hybrid Model-Based Evolutionary Algorithm for a Hard Grouping Problem - Lecture Notes in Computer Science 10671, Las Palmas de Gran Canaria, Spanien, 2017, pp. 347-354 mehr
2016
V. A. Hauder, A. Beham, S. Wagner - Integrated Performance Measurement for Optimization Networks in Smart Enterprises - On the Move to Meaningful Internet Systems: OTM 2016 Workshops (Lecture Notes in Computer Science, LNCS 10034), Rhodes, Griechenland, 2016, pp. 10 mehr
2016
A. Beham, S. Wagner, M. Affenzeller - Optimization Knowledge Center - Companion Publication of the 2016 Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO'16 Companion, Denver, Colorado, Vereinigte Staaten von Amerika, 2016, pp. 1331-1338 mehr
2016
S. Raggl, A. Beham, F. Tricoire, M. Affenzeller - A Tree-Search Based Heuristic for a Complex Stacking Problem with Continous Production and Retrieval - Proceedings of the 28th European Modeling and Simulation Symposium EMSS 2016, Larnaca, Zypern, 2016, pp. 6 mehr
2016
E. Lughofer, G. K. Kronberger, M. Kommenda, S. Saminger-Platz, A. Promberger, F. Nickel, S. M. Winkler, M. Affenzeller - Robust Fuzzy Modeling and Symbolic Regression for Establishing Accurate and Interpretable Prediction Models in Supervising Tribological Systems - Proceedings of the 8th International… mehr
2015
G. K. Kronberger, M. Kommenda - Search Strategies for Grammatical Optimization Problems – Alternatives to Grammar-Guided Genetic Programming in Computational Intelligence and Efficiency in Engineering Systems (Contributions to Book: Part/Chapter/Section 7), (Editors: G. Borowik, Z. Chaczko, L.G. Ford,… mehr
2015
G. K. Kronberger, M. Kommenda, S. M. Winkler, M. Affenzeller - Using Contextual Information in Sequential Search for Grammatical Optimization Problems - Lecture Notes in Computer Science LNCS 9520, Las Palmas, Gran Canaria, Spanien, 2015, pp. 417-424 mehr
2015
B. Burlacu, M. Affenzeller, S. M. Winkler, M. Kommenda, G. K. Kronberger - Methods for Genealogy and Building Blocks Analysis in Genetic Programming in Computational Intelligence and Efficiency in Engineering Systems (Contributions to Book: Part/Chapter/Section 5), (Editors: G. Borowik, Z. Chaczko,… mehr
2015
J. Fechter, A. Beham, S. Wagner, M. Affenzeller - Modelling a Clustered Generalized Quadratic Assignment Problem - Proceedings of the 27th European Modeling and Simulation Symposium EMSS 2015, Bergeggi, Italien, 2015, pp. 7 mehr
2015
M. Kommenda, A. Beham, M. Affenzeller, G. K. Kronberger - Complexity Measures for Multi-Objective Symbolic Regression - Lecture Notes in Computer Science LNCS 9520, Las Palmas, Gran Canaria, Spanien, 2015, pp. 409-416 mehr
2015
S. M. Winkler, M. Affenzeller, G. K. Kronberger, M. Kommenda, B. Burlacu, S. Wagner - Sliding Window Symbolic Regression for Detecting Changes of System Dynamics in Genetic Programming Theory and Practice XII (Contributions to Book: Part/Chapter/Section 6), (Editors: Rick Riolo, William P. Worzel, Mark… mehr
2015
J. Fechter, A. Beham, S. Wagner, M. Affenzeller - Modeling a Lot-Aware Slab Stack Shuffling Problem - Lecture Notes in Computer Science LNCS 9520, Las Palmas, Gran Canaria, Spanien, 2015, pp. 334-341 mehr
2015
B. Burlacu, M. Affenzeller, M. Kommenda - On the Effectiveness of Genetic Operations in Symbolic Regression - Lecture Notes in Computer Science LNCS 9520, Las Palmas, Gran Canaria, Spanien, 2015, pp. 367-374 mehr
2015
M. Affenzeller, A. Beham, S. Vonolfen, E. Pitzer, S. M. Winkler, S. Hutterer, M. Kommenda, M. Kofler, G. K. Kronberger, S. Wagner - Simulation-Based Optimization with HeuristicLab in Applied Simulation and Optimization (Contributions to Book: Part/Chapter/Section 1), (Editors: M. Mujica Mota, I. De… mehr
2015
A. Petrakova, M. Affenzeller, G. Merkuryeva - Heterogeneous versus Homogeneous Machine Learning Ensembles - Information Technology and Management Science, Vol. 18, No. 1, 2015, pp. 135-142 mehr
2015
B. Burlacu, M. Kommenda, M. Affenzeller - Building Blocks Identification Based on Subtree Sample Counts for Genetic Programming - Proceedings of the 3rd Asia-Pacific Conference on Computer Aided System Engineering Conference (APCASE 2015), Quito, Ecuador, Ecuador, 2015, pp. 6 mehr
2015
S. Raggl, J. Fechter, A. Beham - A Dynamic Multicommodity Network Flow Problem For Logistics Networks - Proceedings of the 27th European Modeling and Simulation Symposium EMSS 2015, Bergeggi, Italien, 2015, pp. 6 mehr
2015
M. Kommenda, M. Affenzeller, G. K. Kronberger, B. Burlacu, S. M. Winkler - Multi-Population Genetic Programming with Data Migration for Symbolic Regression in Computational Intelligence and Efficiency in Engineering Systems (Contributions to Book: Part/Chapter/Section 6), (Editors: G. Borowik, Z. Chaczko,… mehr