haku: @keyword Ant colony optimization / yhteensä: 3
viite: 2 / 3
Tekijä: | Alaiso, Sami |
Työn nimi: | Decision support system for agricultural contracting |
Julkaisutyyppi: | Diplomityö |
Julkaisuvuosi: | 2012 |
Sivut: | 54 s. + liitt. Kieli: eng |
Koulu/Laitos/Osasto: | Automaatio- ja systeemitekniikan laitos |
Oppiaine: | Automaatiotekniikka (AS-84) |
Valvoja: | Visala, Arto |
Ohjaaja: | Backman, Juha |
OEVS: | Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossaOppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa. Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/ Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.
Kirjautuminen asiakaskoneille
Opinnäytteen avaaminen
Opinnäytteen lukeminen
Opinnäytteen tulostus
|
Sijainti: | P1 Ark Aalto 5217 | Arkisto |
Avainsanat: | Ant colony optimization android DSS Min-Max -Ant system TSPTW VRPTW |
Tiivistelmä (fin): | Maataloudessa on havaittavissa trendi kohti lisääntynyttä informaatioteknologian käyttöä. Tämä trendi luo pohjan uudelle maanviljelyparadigmalle, täsmäviljelylle. diplomityössä esitetään järjestelmä avustamaan maatalousurakointiin paatoksentekoa. Työ voidaan jakaa kahteen osa-alueeseen. Ensiksi käyttöliittymä kehitettiin vastaamaan urakoitsijan informaatiotarpeisiin kentällä. Käyttöliittymä toteutettiin palvelin/asiakas - arkkitehtuuria noudattaen ja tiedonsiirtoväylänä käytettiin langatonta 3G-verkkoa. Toiseksi urakoitsijan työsekvenssin optimoimiseksi kehitettiin heuristinen algoritmi urakointitoiminnasta muodostetun mallin pohjalta. Käyttöliittymä suunniteltiin sekä toteutettiin Android-yhteensopiville laitteille Java-ohjelmointikielellä. Samalla kielellä toteutettiin myös muut järjestelmän osat, kuten taustalla oleva palvelinsovellus sekä Internetin yli toimiva tilausjärjestelmä. Optimointia varten urakointiprosessista muodostettiin malli pääasiassa kuuden urakoitsijan kanssa tehtyjen haastattelujen perusteella. Optimointialgoritmi kehitettiin mahdollisimman yleiskäyttöiseksi, jotta sitä voidaan soveltaa useimpiin peltoviljelyssä tehtäviin töihin. Algoritmi kykenee laskemaan lyhyimmän reitin tehtävien välille ottaen huomioon tehtäville asetetut aikarajoitukset sekä eri tehtävien väliset järjestysrajoitukset. Algoritmi pohjautuu yleisesti tunnettuun Ant Colony Optimization -algoritmiin, johon tehtiin lukuisia muutoksia kehitetyn mallin asettamien sääntöjen ja rajoitusten johdosta. Syksyn 2012 aikana kerättiin dataa yhden maatalousurakoitsijan toiminnanharjoittamisesta. Kerätty data analysoitiin yksityiskohtaisesti, ja siitä muodostettiin ongelmaskenaario joka ratkaistiin kehitetyllä algoritmilla. Tuloksena saatiin reitti, joka on urakoitsijan todellisuudessa kulkemaa hieman lyhyempi. |
Tiivistelmä (eng): | A trend towards using more sophisticated information technology can be observed in agricultural applications. This trend has shifted and will continue to shift the focus towards precision farming, or more generally precision agriculture. In this thesis, a Decision Support System is proposed for the purpose of improving the efficiency of agricultural contracting in general. The work can roughly be divided into two parts. Firstly, a portable user interface is proposed for the purpose of informing and advising the operator. This is achieved using a client/server architecture using the 3G network for data transfer. Secondly, a heuristic algorithm for determining the optimal order of visits to job sites is developed based on the underlying mechanics of the contracting process. The user interface software was developed and implemented on an Android-capable device in Java programming language. Java was the choice for all other supporting software also. These include the server backend and ordering interface over the internet. For optimization purposes, a model of the contracting process was derived based on interviews with six contractors. The optimization algorithm was developed to be as general as possible so that it can be applied for most common crop farming tasks. The supported features are shortest path, time windows and resource constraints. The algorithm also allows dividing tasks into multiple subtasks with precedence constraints. Based on an existing meta-heuristic called Ant Colony Optimization, several modifications were made in order to be applicable for the constraints imposed by the derived model of the process. During the fall of 2012 data was collected from the operations of one test contractor. The data was analysed in detail, and a problem scenario was formed based on the collected data and solved using the developed algorithm. This yielded a route slightly shorter than the one actually taken. |
ED: | 2013-01-18 |
INSSI tietueen numero: 45832
+ lisää koriin
INSSI