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Metaheuristiken für große, dynamische Tourenplanungsprobleme

Meta-Heuristics for large, dynamic Vehicle Routing Problems

Marc Reimann (ORCID: )
  • Grant-DOI 10.55776/J2337
  • Förderprogramm Erwin Schrödinger
  • Status beendet
  • Projektbeginn 07.10.2003
  • Projektende 07.08.2004
  • Bewilligungssumme 24.600 €

Wissenschaftsdisziplinen

Andere Technische Wissenschaften (40%); Mathematik (40%); Wirtschaftswissenschaften (20%)

Keywords

    Vehicle Routing Problems, Dynamic Problems, Large Scale Problems, Meta-Heuristics, Adaptive Memory, Problem Decomposition

Abstract

Flottenmanagement und die zugehörige Fahrzeugeinsatz- bzw. Tourenplanung stellen einen wesentlichen Kostentreiber im Bereich der Distributionslogistik dar. Es ist daher für Unternehmen interessant Optimierungspotentiale in diesem Bereich bestmöglich auszuschöpfen. Andererseits gehört effiziente Planung der Transportressourcen auch zu den makroökonomisch wichtigen Fragestellungen, da bereits jetzt eine Überlastung der Transportinfrastruktur augenscheinlich ist und der anhaltende Anstieg des Verkehrsaufkommens die Geschwindigkeit der Erweiterung des Straßennetzes laufend übersteigt. Von der akademischen Seite wurden in den letzten beiden Jahrzehnten Verfahren entwickelt, die unter Ausnutzung der verbesserten IT Infrastruktur komplexe Optimierungsprobleme effizient lösen können. Insbesondere die Gruppe der Metaheuristiken hat für kleinere, statische Optimierungsprobleme die maßgeschneiderten Verfahren in Bezug auf Lösungsqualität deutlich abgehängt. Zur Erreichung dieser Lösungsqualität muß allerdings in der Regel ein wesentlich höherer Rechenzeitaufwand in Kauf genommen werden, sodaß speziell für Industrieprobleme ab einer bestimmten Problemgröße, sowie für dynamische Probleme, welche in Echtzeit gelöst werden müssen, diese Metaheuristiken nur bedingt anwendbar sind. Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung hybrider Verfahren für die Tourenplanung unter besonderer Berücksichtigung von Mechanismen zur Laufzeitreduktion speziell bei großen, dynamischen Problemen. Hauptaspekte sind dabei der Einsatz von Problemdekompositionsmethoden, sowie die intelligente Verwendung einer memory. Die entwickelten Verfahren sollen auf den bereits vorhandenen lokalen Suchverfahren, sowie auf den Erfahrungen mit memory-basierten Metaheuristiken aufbauen, diese jedoch dahingehend modifizieren, daß die Flexibilität bezüglich der Probleminputs erhöht wird. In einem weiteren Schritt sollen danach mit Hilfe dieser Verfahren verschiedene Strategien für dynamische Tourenplanung entwickelt und getestet werden, wobei unter anderem Warte- und kurzfristige Fahrtzieländerungsregeln aus den bereits vorhandenen Regeln weiterentwickelt werden sollen.

Forschungsstätte(n)
  • Universität Wien - 10%
  • Université de Montréal - 100%

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Österreichischer Wissenschaftsfonds FWF
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