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Dauerhafte Integration von Benutzervorschlägen in die Optimierung zur impliziten Abbildung des Expertenwissens

 

Die Anforderungen von Transportunternehmen an die Disposition sind sehr vielfältig und individuell. Aktuelle Dispositionsanwendungen sind zwar in der Lage, gute Lösungen für standardisierte Routenplanungsaufgaben mit kombinierter Zustellung und Abholung zu generieren, allerdings besteht ein Missstand in der Einbringung menschlicher Erfahrungen. Um die Akzeptanz der Lösung zu erhöhen, sollen die unter Berücksichtigung stochastischer Informationen errechneten Routenpläne - mit der Möglichkeit, die Auftragszuordnung zu den Fahrzeugen einfach und direkt auf dem Bildschirm zu ändern - visualisiert werden. Das Ziel und die entscheidende Herausforderung in diesem Projekt bestehen jedoch in der Vermeidung von Vorschlägen, welche in regelmäßigen Abständen vom Disponenten geändert werden. Also genau den Vorschlägen, welche die Akzeptanz und Nutzung einer Routenplanung unter Unsicherheit verhindern. Dazu sollen eine geeignete Schnittstelle und eine für den Disponenten annehmbare Darstellung entstehen. Außerdem sollen Verfahren entwickelt werden, welche den „Lernprozess“ in der Optimierung abbilden. Bezüglich dieser Nutzer-System-Kooperation soll daher untersucht werden, inwieweit implizite und explizite Entscheidungen oder Rückmeldungen des Nutzers z. B. als zusätzliche Randbedingungen im Optimierungsprozess abgebildet und wie die gelernten Präferenzen und deren Auswirkung auf die Optimierung für den Nutzer transparent dargestellt werden können.



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Kontakt

Prof. Dr.-Ing. Uwe Clausen
Verkehrslogistik

Telefon: 0231 755-6336
Fax: 0231 755-6338

PD Dr. Phil. Gerhard Rinkenauer
Moderne Mensch-Maschine-Systeme