Lehrstuhl für Automatisierung und Robotertechnik
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Item Design and evaluation of multi-objective online scheduling strategies for parallel machines using computational intelligence(2006-11-24T09:17:01Z) Franke, Carsten; Schwiegelshohn, Uwe; Schwefel, Hans-PaulThis thesis presents a methodology for automatically generating online scheduling algorithms for a complex objective defined by a machine provider. Such complex objective functions are required if the providers have several simple objectives. For example, the different relationships to the various users must be incorporated during the development of appropriate scheduling algorithms. Our research is focused on online scheduling with independent parallel jobs, multiple identical machines and a small user community. First, Evolutionary Algorithms are used to exemplarily create a 7-dimensional solution space of feasible schedules of a given workload trace. Within this step no preferences between different basic objectives need to be defined. This solution space enables the resource providers to define a complex evaluation objective based on their specific preferences. Second, optimized scheduling strategies are generated by using two different approaches. On the one hand, an adaptation of a Greedy scheduling algorithm is applied which uses weights to create an order of jobs. These job weights are extracted again from workload traces with the help of Evolutionary Algorithms. On the other hand, a Fuzzy rule based scheduling system will be applied. Here, we classify a scheduling situation which consists of many parameters like the day time, the week day, the waiting queue length etc. Depending on this classification, a Fuzzy rule based system chooses an appropriate sorting criterion for the waiting job queue and a suitable scheduling algorithm. Finally, both approaches, the Greedy scheduling strategy and the Fuzzy rule based scheduling system, are compared by using again workload traces. The achieved results demonstrate the applicability of our approach to generate such multi-objective scheduling strategies.Item Signalraumdetektion und ihre Anwendungen(2006-03-03T08:58:38Z) Dahm, Ingo; Schwiegelshohn, Uwe; Burkhard, Hans-DieterAls Klassifizierung oder Klassifikation bezeichnet man einen Vorgang oder eine Methode zur Einteilung von Objekten in so genannte Klassen. Dabei kann eine Klasse aus keinem, einem oder mehreren Elementen (den Objekten) bestehen. Objekte können beliebige Gegenstände oder Sachverhalte sein, die sich nach irgendeiner Art unterscheiden lassen, z.B. von biologischen oder physikalischen Werten. Im Rahmen dieser Arbeit wird die Signalraumdetektion als spezieller Klassifizierer untersucht, an verschiedene Anwendungsfelder angepasst und erweitert. Dies sind insbesondere: - Die Erweiterung des Detektionskonzeptes um eine geeignete adaptive Signalvorverarbeitung. - Die Erweiterung des Detektionskonzeptes um eine geeignete Strategie zur Signalraumtransformation zur Verringerung der Schaltungskomplexität. - Die Erweiterung des Signalraumdetektors um ein Adaptionskonzept für a priori bekannte Kanäle. - Die Erweiterung des Signalraumdetektors um ein Adaptionskonzept für a priori unbekannte Kanäle. -Die Erweiterung des Signalraumdetektors zu einem Multi-Symbol-Detektor. Durch diese Erweiterungen wird die Signalraumtransformation einsetzbar in einer Vielzahl von neuen Anwendungsfällen. Dies wird an praktischen Beispielen bewiesen. Durch die adaptive Verarbeitung der zu klassifizierenden Daten ist es möglich, wechselnden Rahmenbedingungen Rechnung zu tragen. Dies kann z.B. wirtschaftliche Vorteile bieten. Die dargelegten Modifikationen des Signalraumdetektors weisen mithin eine Reihe von Leistungsmerkmalen auf, die über die gewünschte Grundfunktionalität ”Klassifizierung mit niedriger Fehlerrate“ hinaus geht. Insbesondere wurden Vorteile gewonnen gegenüber konventionellen Klassifizierern bei der Extraktion von sinnvoll verwertbarer Zuverlässigkeitsinformation, der Geschwindigkeit des Verfahrens sowie der algorithmischen Komplexität des Klassifizierers und bei den damit verbundenen Kosten. Diese Vorteile lassen sich, wie folgt, zusammenfassen: Der zu Grunde liegende Algorithmus weist eine geringe Komplexität auf, die sich in einem geringen Leistungsbedarf der eingesetzten Elektronik niederschlägt, falls der Algorithmus als Hardwareschaltung implementiert wird. Während der Klassifizierung können so genannte Zuverlässigkeitsinformationen extrahiert werden, die Rückschlüsse auf die Zuverlässigkeit der vom Detektor getroffenen Entscheidung ermöglichen. Die SSD lässt sich mit geringem Zusatzaufwand so modifizieren, dass in einem Takt mehrere Symbole gleichzeitig klassifiziert werden. Daher ist die SSD geeignet, hohe Durchsatzraten zu gewährleisten. Das Konzept der SSD kann um lernfähige Komponenten erweitert werden, so dass sich der Klassifizierer an wechselnde Rahmenbedingungen und Umwelteinflüsse automatisch anpasst. Somit ist die Signalraumdetektion ein leistungsfähiges Werkzeug, um den vielfältigen Aufgaben im Bereich der Klassifizierung Rechnung zu tragen.Item Workload modeling for parallel computers(2006-03-01T09:42:13Z) Song, Baiyi; Schwiegelshohn, Uwe; Gather, UrsulaThe availability of good workload models is essential for the design and analysis of parallel computer systems. A workload model can be applied directly in an experimental or simulation environment to verify new scheduling policies or strategies. Moreover, it can be used for extrapolating and predicting future workload conditions. In this work, we focus on the workload modeling for parallel computers. To this end, we start with an examination of the overall features of the available workloads. Here, we find a strong sequential dependency in the submission series of computational jobs. Next, a new approach using Markov chains is proposed that is capable of describing the temporal dependency. Second, we analyze the missing attributes in some workloads. Our results show that the missing information can be still recovered when the relevant model is trained from other complete data set. Based on the results of overall workload analysis, we begin to inspect the workload characteristics based on particular user-level features. That is, we analyze in detail how the individual users use parallel computers. In particular, we cluster the users into several manageable groups, while each of these groups has distinct features. These different groups provide a clear explanation for the global characteristics of workloads. Afterwards, we examine the user feedbacks and present a novel method to identify them. These evidences indicate that some users have an adaptive tendency and a complete workload model should not ignore the users' feedbacks. The work ends with a brief conclusion on the discussed modeling aspects and gives an outlook on future work.Item Ein System zur Automatisierung der Planung und Programmierung von industriellen Roboterapplikationen(2005-10-18T10:26:22Z) Lüdemann-Ravit, Bernd; Freund, E.; Schwiegelshohn, Uwe; Wörn, H.Um die Effizienz bei der Planung und Programmierung von Roboter-Fertigungssystemen zu steigern, setzen Unternehmen rechnergestützte CAR-Systeme (Computer Aided Robotics) ein. Diese Arbeit stellt ein neues System vor, das erstmals nach einem vom Anwender festgelegten Ablauf steuerungsspezifische Roboterprogramme generiert, simuliert und bewertet. Die Arbeit zeigt auf, wie sich damit die Gesamtkosten der Roboterprogrammierung für ein variantenreiches Produktspektrum reduzieren lassen. Außerdem wird in der Arbeit der Einsatz des Systems für die Planung von Roboterapplikationen vorgestellt. In einem automatisierten Ablauf kann das System unter Einbindung der Robotersteuerung des Herstellers unterschiedliche Planungsszenarios (z.B. Komponentenauswahl, Layout) zuverlässig bewerten. Es wird detailliert auf die für den Ablauf notwendige Skriptsprache sowie die zugehörige Systemarchitektur eingegangen. Das Potential, das in dem neuartigen System steckt, wird anhand von Applikationen aus Forschung und Industrie aufgezeigt.Item Konzeption und Realisierung eines integrierten Moduls zur Simulation und Steuerung von Kinematiksystemen(Universität Dortmund, 2003-08-13) Keibel, Andreas; Freund, Eckhard; Eckmiller, R.Robotersteuerungen und Robotersimulationssysteme haben in der modernen Handhabungs-und Automatisierungstechnik mittlerweile eine sehr hohe Bedeutung, um dem Wunsch nach immer schnelleren Produktzyklen und -Variationen kostengünstig Rechnung tragen zu können. Diese Arbeit stellt ein kombiniertes System zur 3D-Simulation und Steuerung von Arbeitszellen mitsamt den enthaltenen Kinematiksystemen vor, das auf einem Standard-PC unter Windows läuft und neben gängigen auch spezielle industrielle Kinematiksysteme unterstützt. Es steht ein Steuerungsmodus mit 3D-Online-Visualisierung zur Verfügung, in dem durch offene Schnittstellen auch reale Systeme auf Achsebene in Echtzeit angesteuert werden können. Dabei werden die von der Bahnplanung errechneten Achswinkel nicht nur für die Simulation verwendet, sondern auch in Echtzeit an reale Reglermodule der Kinematik übertragen. Durch dieses hybride System aus Simulation und Steuerung entstehen sehr nützliche Synergieeffekte, wodurch sowohl der Einsatz und die Programmierung von Robotern als auch die Programmwartung erheblich vereinfacht werden: Die Robotersteuerung kennt in einem solchen System ihre Umgebung durch das vorhandene 3-D-Arbeitszellenmodell und kann aus diesen Geometriedaten vielerlei Nutzen ziehen. Zum Einen kann so das Ramp-Up eines Produktionsanlaufs erheblich verkürzt werden und zum Anderen wird es um ein Vielfaches komfortabler, neue Varianten im laufenden Fertigungsbetrieb einzuführen. Die Dissertationsschrift beschreibt ausführlich, welche Schwierigkeiten zu bewältigen sind, um ein solches hybrides System herzustellen und geht auf die einzelnen Besonderheiten und Vorteile dieser Kombination detailliert ein. Der Schwerpunkt liegt dabei deutlich auf der Steuerungsseite.