Solution Biases and Pheromone Representation Selection in Ant Colony Optimisation.

Combinatorial optimisation problems (COPs) pervade human society: scheduling, design, layout, distribution, timetabling, resource allocation and project management all feature problems where the solution is some combination of elements, the overall value of which needs to be either maximised or minimised (i.e., optimised), typically subject to a number of constraints. Thus, techniques to efficiently solve such problems are an important area of research. A popular group of optimisation algorithms are the metaheuristics, approaches that specify how to search the space of solutions in a problem independent way so that high quality solutions are likely to result in a reasonable amount of computational time. Although metaheuristic algorithms are specified in a problem independent manner, they must be tailored to suit each particular problem to which they are applied. This thesis investigates a number of aspects of the application of the relatively new Ant Colony Optimisation (ACO) metaheuristic to different COPs. The standard ACO metaheuristic is a constructive algorithm loosely based on the foraging behaviour of ant colonies, which are able to find the shortest path to a food source by indirect communication through pheromones. ACO’s artificial pheromone represents a model of the solution components that its artificial ants use to construct solutions. Developing an appropriate pheromone representation is a key aspect of the application of ACO to a problem. An examination of existing ACO applications and the constructive approach more generally reveals how the metaheuristic can be applied more systematically across a range of COPs. The two main issues addressed in this thesis are biases inherent in the constructive process and the systematic selection of pheromone representations. The systematisation of ACO should lead to more consistently high performance of the algorithm across different problems. Additionally, it supports the creation of a generalised ACO system, capable of adapting itself to suit many different combinatorial problems without the need for manual intervention

Ablaufplanung bei Reihenfertigung mit mehrfacher Zielsetzung auf der Basis von Ameisenalgorithmen

In der Arbeit wird ein Permutation Flow Shop Problem mit mehrfacher Zielsetzung betrachtet. Das Problem der Reihenfolgeplanung von Aufträgen in einem Produktionssystem hat seit der Veröffentlichung des Johnson Algorithmus 1954 wesentliche Aufmerksamkeit erlangt. Dabei wurden hauptsächlich Probleme mit nur einer Zielsetzung betrachtet. In der Praxis hat sich die Reihenfolgeplanung in der Regel jedoch an mehreren Zielgrößen zu orientieren. Neben der Maximierung der Kapazitätsauslastung können z.B. auch die Minimierung der Durchlaufzeiten sowie das Einhalten von vorgegebenen Fertigstellungsterminen weitere zu berücksichtigende Ziele sein. In der vorliegenden Arbeit wird ein Zielsystem bestehend aus den Zielgrößen mittlere Durchlaufzeit, maximale Terminüberschreitung sowie der Zykluszeit betrachtet. Alle drei Zielgrößen sind zu minimieren. Es werden zwei Ameisenalgorithmen zur Ermittlung heuristisch effizienter Mengen von Auftragsfolgen vorgestellt und experimentell untersucht. Die Menge der heuristisch effizienten Auftragsfolgen ergibt sich dabei aus den von der Heuristik ermittelten heuristisch effizienten Auftragsfolgen. Bezogen auf eine Heuristik ist eine Auftragsfolge dann heuristisch effizient, wenn es keine andere von der Heuristik erzeugte und auf Effizienz überprüfte Auftragsfolge gibt, die bezüglich aller Ziele keinen schlechteren und bei mindestens einem Ziel einen besseren Zielerreichungsgrad aufweist. Daneben wird die Beurteilung der Qualität von heuristisch effizienten Mengen ausführlich betrachtet. Die bisher in der Literatur vorgestellten Maße werden kritisch diskutiert und anschließend ein System von Maßen zur Beurteilung der Qualität heuristisch effizienter Mengen entwickelt. Außerdem werden in der Arbeit allgemeine Überlegungen zur Steuerung der Suche nach Elementen der effizienten Menge angestellt. Dazu gehören Analysen zur Distanz von Auftragsfolgen im Lösungsraum, sowie die Entwicklung von Konzepten zur Definition der Nachbarschaft im Zielraum