Ein k-Means-basierter Algorithmus zur Bestimmung der optimalen Position eines Anhängers zur Heuballenbergung
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Zusammenfassung
In dieser Arbeit wird ein Algorithmus vorgestellt, der einzelne Ballen zu Gruppen sortiert, sodass diese in einer Tour vom Feld geholt werden können. Dieser basiert auf dem k-Means-Algorithmus, welcher mit weiteren Nebenbedingungen zur Optimierung nach den Kriterien der kleinsten Wegstrecke und der maximalen Ladekapazität in Stückguteinheiten des Anhängers fähig ist und den klassischen k-Means-Algorithmus erweitert. Der Algorithmus weist in der Simulationsstudie jedem Ballen genau eine Gruppe zu und liefert unter Einhaltung aller Bedingungen für das Optimierungsproblem eine gültige Lösung. Die Abstellkoordinaten für den Anhänger können für die weitere Praxis verwendet werden, dennoch soll der Algorithmus weiter ausgebaut werden, damit weitere Faktoren in die Optimierung einfließen können.
- Vollständige Referenz
- BibTeX
Harbers, J.,
(2022).
Ein k-Means-basierter Algorithmus zur Bestimmung der optimalen Position eines Anhängers zur Heuballenbergung.
In:
Gandorfer, M., Hoffmann, C., El Benni, N., Cockburn, M., Anken, T. & Floto, H.
(Hrsg.),
42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft.
Bonn:
Gesellschaft für Informatik e.V..
(S. 111-116).
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| GIL2022_Harbers_111-116.pdf | 275.7Kb | Öffnen |
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ISBN: 978-3-88579-711-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2022
Sprache:
(de)
(de)
Typ: Text/Conference Paper

