Multi-Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative Tasks Using Hybrid Genetic Algorithms

In dieser Dissertation werden Methoden zur optimalen Aufgabenverteilung in Multirobotersystemen (engl. Multi-Robot Task Allocation – MRTA) zur Inspektion von Industrieanlagen untersucht. MRTA umfasst die Verteilung und Ablaufplanung von Aufgaben für eine Gruppe von Robotern unter Berücksichtigung von operativen Randbedingungen mit dem Ziel, die Gesamteinsatzkosten zu minimieren. Dank zunehmendem technischen Fortschritt und sinkenden Technologiekosten ist das Interesse an mobilen Robotern für den Industrieeinsatz in den letzten Jahren stark gestiegen. Viele Arbeiten konzentrieren sich auf Probleme der Mobilität wie Selbstlokalisierung und Kartierung, aber nur wenige Arbeiten untersuchen die optimale Aufgabenverteilung. Da sich mit einer guten Aufgabenverteilung eine effizientere Planung erreichen lässt (z. B. niedrigere Kosten, kürzere Ausführungszeit), ist das Ziel dieser Arbeit die Entwicklung von Lösungsmethoden für das aus Inspektionsaufgaben mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben folgende Such-/Optimierungsproblem. Ein neuartiger hybrider Genetischer Algorithmus wird vorgestellt, der einen teilbevölkerungbasierten Genetischen Algorithmus zur globalen Optimierung mit lokalen Suchheuristiken kombiniert. Zur Beschleunigung dieses Algorithmus werden auf die fittesten Individuen einer Generation lokale Suchoperatoren angewendet. Der vorgestellte Algorithmus verteilt die Aufgaben nicht nur einfach und legt den Ablauf fest, sondern er bildet auch temporäre Roboterverbünde für Zweiroboteraufgaben, wodurch räumliche und zeitliche Randbedingungen entstehen. Vier alternative Kodierungsstrategien werden für den vorgestellten Algorithmus entworfen: Teilaufgabenbasierte Kodierung: Hierdurch werden alle möglichen Lösungen abgedeckt, allerdings ist der Suchraum sehr groß. Aufgabenbasierte Kodierung: Zwei Möglichkeiten zur Zuweisung von Zweiroboteraufgaben wurden implementiert, um die Effizienz des Algorithmus zu steigern. Gruppierungsbasierte Kodierung: Zeitliche Randbedingungen zur Gruppierung von Aufgaben werden vorgestellt, um gute Lösungen innerhalb einer kleinen Anzahl von Generationen zu erhalten. Zwei Umsetzungsvarianten werden vorgestellt. Dekompositionsbasierte Kodierung: Drei geometrische Zerlegungen wurden entworfen, die Informationen über die räumliche Anordnung ausnutzen, um Probleme zu lösen, die Inspektionsgebiete mit rechteckigen Geometrien aufweisen. In Simulationsstudien wird die Leistungsfähigkeit der verschiedenen hybriden Genetischen Algorithmen untersucht. Dazu wurde die Inspektion von Tanklagern einer Erdölraffinerie mit einer Gruppe homogener Inspektionsroboter als Anwendungsfall gewählt. Die Simulationen zeigen, dass Kodierungsstrategien, die auf der geometrischen Zerlegung basieren, bei einer kleinen Anzahl an Generationen eine bessere Lösung finden können als die anderen untersuchten Strategien. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben, die entweder von einem einzelnen mobilen Roboter erledigt werden können oder die Zusammenarbeit von zwei Robotern erfordern. Eine Erweiterung des entwickelten Algorithmus zur Behandlung von Aufgaben, die mehr als zwei Roboter erfordern, ist möglich, würde aber die Komplexität der Optimierungsaufgabe deutlich vergrößern.

Effect of environmental conditions on the N uptake route of soil microorganisms and adaption of a method to determine amino acid oxidase in soil

Soil microorganisms have evolved two possible mechanisms for their uptake of organic N: the direct route and the mobilization-immobilization-turnover (MIT) route. In the direct route, simple organic molecules are taken up via various mechanisms directly into the cell. In the MIT route, the deamination occurs outside the cell and all N is mineralized to NH4+ before assimilation. A better understanding of the mechanisms controlling the different uptake routes of soil microorganisms under different environmental conditions is crucial for understanding mineralization processes of organic material in soil. For the first experiment we incubated soil samples from the long term trial in Bad Lauchstädt with corn residues with different C to N ratios and inorganic N for 21 days at 20 °C. Under the assumption that all added amino acids were taken up or mineralized, the direct uptake route was more important in soil amended with corn residues with a wide C to N ratio. After 21 days of incubation the direct uptake of added amino acids increased in the order addition of corn residue with a: “C to N ratio of 40 & (NH4)2SO4 and no addition (control)” (69% and 68%, respectively) < “C to N ratio of 20” (73%) < “C to N ratio of 40” (95%). In all treatments the proportion of the added amino acids that were mineralized increased with time, indicating that the MIT route became more important over time. To investigate the effects of soil depth on the N uptake route of soil microorganisms (experiment II), soil samples in two soil depths (0-5 cm; 30-40 cm) were incubated with corn residues with different C to N ratios and inorganic N for 21 days at 20 °C and 60% (WHC). The addition of corn residue resulted in a marked increase of protease activity in both depths due to the induction from the added substrate. Addition of corn residue with a wide C to N ratio resulted in a significantly greater part of the direct uptake (97% and 94%) than without the addition of residues (85% and 80%) or addition of residue with a small C to N ratio (90% and 84%) or inorganic N (91% and 79% in the surface soil and subsoil, respectively), suggesting that under conditions of sufficient mineralizable N (C to N ratio of 20) or increased concentrations of NH4+, the enzyme system involved in the direct uptake is slightly repressed. Substrate additions resulted in an initially significantly higher increase of the direct uptake in the surface soil than in the subsoil. As a large proportion of the organic N input into soil is in form of proteinaceous material, the deamination of amino acids is a key reaction of the MIT route. Therefore the enzyme amino acid oxidase contribute to the extracellular N mineralization in soil. The objective of experiment III was to adapt a method to determine amino acid oxidase in soil. The detection via synthetic fluorescent Lucifer Yellow derivatives of the amino acid lysine is possible in soil. However, it was not possible to find the substrate concentration at which the reaction rate is independent of substrate concentration and therefore we were not able to develop a valid soil enzyme assay.