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    Optimization of multi-agent auctioning processes in flexible production networks
    Shorter product lifecycles and increasing product complexity are important trends that drive the need for increased flexibility of production companies. One way to cope with this problem is to engage in flexible production networks where companies can find missing production capabilities and offer their own ones. To enable this connection across company borders and software platforms, an agent-based communication approach is proposed that is based on the OPC UA standard. This paper also develops an optimization concept that can increase a company's benefits, i.e. profits, by applying a learning algorithm as well as an approach to calculate optimal margins, which is encapsulated in an optimization agent.
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    Incorporating Imperfect Information in Decentralized Agent-Based Dynamic and Integrated Scheduling
    (IEEE, 2018-10-22) ;
    Busert, Timo
    ;
    Lewin, Marcus
    ;
    Dynamic markets drive the need for more flexible and robust production systems. Agents are a means to cope with this new reality by providing dynamic scheduling functionalities. However, agents have rarely made the step from research labs to real production environments so far. To perform in these environments, the agents need to cope with real and therefore often imperfect information. This holds especially true for agent-systems performing integrated scheduling of production and transportation processes using real-time location information. In this paper, a modeling framework is proposed that is based on accuracy, granularity, and frequency as universal quality dimensions for information that should be incorporated in decision-making. These dimensions are applied within an agent-based system that is to perform integrated dynamic scheduling in a real manufacturing environment.
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    Optimierung von Auktionsmechanismen
    (Vulkan Verlag, 2017) ;
    Linnenberg, Tobias
    ;
    Agentenbasierte Steuerung ist ein möglicher Lösungsansatz zum Umgang mit steigenden Ansprüchen an Flexibilität und Robustheit sowie der inhärenten Komplexität von Produktionssystemen im Kontext von Industrie 4.0. Agentensysteme nutzen in vielen Fällen Auktionen, um Aufgaben und Ressourcen zuzuordnen. Die dafür notwendigen Gebote werden von den Agenten unabhängig voneinander berechnet. Im Beitrag wird ein Ansatz zur Optimierung vorgestellt, der einen Mehrwert für ein Unternehmen generiert, indem dieses mehrere Agenten innerhalb seines Einflussbereichs vereint und diese koordiniert auf einem unternehmensübergreifenden Marktplatz agieren lässt. Zur Ausgestaltung der Optimierung wird ein lernender Algorithmus genutzt, der es ermöglicht, aus einer Auftragshistorie auf die Wahrscheinlichkeit für den Erhalt künftiger Aufträge zu schließen. Anhand einer Simulation werden die sich daraus ergebenden Wettbewerbsvorteile herausgearbeitet.