Heutige Steuerungssysteme sind in aller Regel hierarchisch aufgebaut. Entscheidungsprozesse können prinzipiell auf jeder dieser Hierarchieebenen ablaufen, wobei jede Ebene spezifische Zustands- und Aktionsmengen besitzt. Die Zustandsübergänge einer Ebene hängen jedoch von den Abläufen auf der in der Hierarchie darunter liegenden Ebene ab.
Die zentrale Fragestellung dieses Teilprojekts besteht darin, wie die Übergangsfunktionen der Subsystem-Ebene systematisch ermittelt werden können, damit ein gewünschtes globales Verhalten des Gesamtsystems erreicht wird bzw. in welcher Weise sich die einzelnen Verhaltensstrategien der Systemkomponenten auf die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems auswirken. Hierzu wurden die Subsysteme jeweils als Zustandsautomaten ausgefasst, die durch eine Zustandsmenge Xi, eine Menge möglicher Eingangsgrößen Ui und eine Übergangsfunktion fi gekennzeichnet sind.
Zur Verhaltenssteuerung einer Anzahl von kooperierenden Flurförderzeugen in einem Warenumschlag-Szenario wurde ein Lernverfahren eingesetzt, um systematisch und automatisiert eine effiziente Einsatzstrategie zu ermitteln. Dabei konnte in der Simulation gezeigt werden, dass vorgegebene Optimierungsziele sehr gut erreicht werden, ohne dass dabei Vorwissen über die Problemstruktur vorausgesetzt werden muss. Die Module erhalten lediglich Rückmeldungen der Form "Erfolg" oder "Misserfolg" und verbessern dadurch selbstständig ihr Verhalten im Verlauf des Lernprozesses.
