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This paper describes the magmaOffenburg 3D simulation team trying to qualify for RoboCup 2009. It focuses on two distinctive features of the team: decisions making using extended behavior networks and its software architecture and implementation in Java to open the simulation for the Java community.
This paper discusses a technological solution to real-time road transportation optimization using a commercial multi-agent based system, LS/ATN, which has been proven through real-world deployment to reduce transportation costs for both small and large fleets in the full and part load business. Subsequent to describing the real-time optimization approach, we discuss how the platform is currently evolving to accept live data from vehicles in the fleet in order to improve optimization accuracy. A selection of the predominant pervasive technologies available today for enhancing intelligent route optimization is described.
Die Einhaltung der innerhalb der Designphase festgelegten Architektur eines Softwareprojektes muss w ̈ahrend der Entwicklungsphase sichergestellt werden. Dieses Papier beschreibt eine Erweiterung des Eclipse-Plugins JDepend4Eclipse, die die Verwaltung von Regels ̈atzen erlaubt und die Pr ̈ufung auf in einem Projekt vorhandene, unerlaubte Abh ̈angigkeiten auf Knopfdruck innerhalb der Entwicklungsumgebung vornimmt. Die Erweiterung des Plugins wird bereits erfolgreich in internen Projekten der Hochschule Offenburg eingesetzt und soll demn ̈achst ̈offentlich verf ̈ugbar sein.
This paper describes the magmaOffenburg 3D simulation team trying to qualify for RoboCup 2010. While last year’s TDP focused on decisions making using extended behavior networks and on its software architecture and implementation in this year we describe the tool set that was created for RoboCup 3D. It contians a GUI for agent- and world state visualization, for evaluation of localization algorithms and benchmarks in general, a visual editor for Extended Behavior Networks creation and debugging, a live movement tool to interact with the joints and finally a tool for editing behavior motor files.
In their famous work on prospect theory Kahneman and Tversky have presented a couple of examples where human decision making deviates from rational decision making as defined by decision theory. This paper describes the use of extended behavior networks to model human decision making in the sense of prospect theory. We show that the experimental findings of non-rational decision making described by Kahneman and Tversky can be reproduced using a slight variation of extended behavior networks.
This paper describes the magmaOffenburg 3D simulation team trying to qualify for RoboCup 2011. While last year’s TDP focused on the tool set created for 3D simulation in this year we describe the further improvement in this tools as well as some new features we implemented focusing on heterogeneous robot models which seem to be used in RoboCup 2012.
An additional tool was written to simply generate situation-dependent strategies. Furthermore some tools, described last year, are now integrated in one single GUI to easy things up.
Existing approaches solving multi-vehicle pickup and delivery problems with soft time windows typically use common benchmark sets to verify their performance. However, there is a gap from these benchmark sets to real world problems with respect to instance size and problem complexity. In this paper we show that a combination of existing approaches together with improved heuristics is able to deal with the instance sizes and complexity of real world problems. The cost savings potential of the heuristics is compared to human dispatching plans generated from the data of a European carrier.
Deutschland hat nicht zuletzt durch seine zentrale Lage eine führende Rolle im Bereich der Transportlogistik in Europa übernommen. Allerdings stehen die großen Logistikunternehmen in den letzten Jahren zunehmend vor neuen Herausforderungen. Zum einen steigt die Menge zu transportierender Güter jährlich, zum anderen entstanden durch Verschmelzungen großer Logistikunternehmen wie z. B. Deutsche Post, Danzas und Exel, UPS und Fritz riesige Fahrzeugflotten, deren effiziente Planung die Unternehmen vor enorme Probleme stellt. Die einzige Möglichkeit, diese meist heterogenen, also aus vielen verschiedenen Verkehrsmitteln bestehenden Flotten mit herkömmlichen Mitteln effizient zu planen, ist die Aufteilung in (regionale) Geschäftsbereiche. Dadurch können viele Synergieeffekte nicht genutzt werden, was unter anderem zu unnötig hohen Transportkilometerleistungen und Leerfahrten führt. Mit Hilfe agentenbasierter Systeme können heute schon Kosteneinsparungen von 3 – 6 % bei homogenen Verkehrsmitteln erzielt werden. Das Einsparpotenzial dürfte bei heterogenen Flotten ähnlich hoch, wenn nicht noch etwas höher sein. Allerdings liefern derzeit agentenbasierte Systeme für heterogene Flotten noch keine zufriedenstellenden Ergebnisse. Durch die Kombination der beiden vorrangig für die Transportoptimierung eingesetzten Techniken agentenbasierte (bottomup) Optimierung und der klassischen (topdown)Optimierung soll auch das Einsparpotenzial von heterogenen Flotten realisiert werden. Diese Optimierung ist Gegenstand des Attractive Forschungsprojekts, das von August 2009 bis Juli 2012 im Rahmen des Programms ingenieurNachwuchs gefördert wird.
Seit 1997 finden jährlich Weltmeisterschaften im Roboterfußball statt. Dabei wird in verschiedenen Ligen teils mit echten, teils mit simulierten Robotern Fußball gespielt. In der small size league spielen fünf gegen fünf Roboter auf einem 5x4,5 m großen Feld. Die Steuerung der Roboter wird von einem externen Rechner übernommen, der seine Information von einer über dem Feld angebrachten Kamera erhält. In der middle size league spielen vier gegen vier Roboter auf einem 8x12 m großen Feld. Hier müssen im Unterschied zur small size league die Roboter vollständig autonom sein, d.h., alle Sensoren und auch die Entscheidungslogik muss auf dem Roboter selbst untergebracht sein. Dasselbe gilt für die four legged robot league, bei der jeweils vier Sony Aibo Roboter gegeneinander antreten (Abbildung 1.11-1), sowie für die Königsklasse, der humanoid league, bei der jeweils drei zweibeinige Roboter gegeneinander spielen. Daneben existieren zwei Simulationsligen: die seit 1997 existierende 2D simulation league, bei der elf gegen elf gespielt wird und die seit 2005 im Programm befindliche 3D simulation league, bei der im Gegensatz zur 2D league tatsächlich existierende zweibeinige Nao-Roboter simuliert werden. In dieser Liga hat sich erstmals eine Mannschaft der Hochschule Offenburg für die Weltmeisterschaft 2009 qualifiziert. Neben Fußballrobotern gibt es auch Ligen für Hausroboter (RoboCup@Home) und Rettungsroboter (RoboCup Rescue). Inzwischen ist die RoboCup WM mit der zugehörigen Konferenz zum größten Robotik-Event weltweit avanciert.
In previous work we [1] and other authors (e.g. [2]) have shown that agent-based systems are successful in optimizing delivery plans of single logistics companies and are meanwhile successfully productive in industry. In this paper we show that agent-based systems are particularly useful to also optimize transport across logistics companies. In intercompany optimization, privacy is of major importance between the otherwise competing companies. Some data has to be treated strictly private like the cost model or the constraint model. Other data like order information has to be shared. However, typically the amount of orders released to other companies has also to be limited. We show that our agent-based approach can be easily fine tuned to trade off privacy against the benefit of cooperation.