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Lenkung des Güterflusses in durch Gateways gekoppelten Logistik-Service-Netzwerken mittels quadratischer Optimierung

Hintergrund

Die zunehmende Internationalisierung, ein stark wachsendes Güteraufkommen und ein intensiver Wettbewerb stellen Transportdienstleister im Straßengüterverkehr vor große Herausforderungen. Hier kommt der Optimierung von Transportwegen in Logistik-Service-Netzwerken eine entscheidende Bedeutung zu.

Gesucht sind Wege, die über bis zu zwei Gateways verlaufen, mit dem Ziel, durch Bündelung der Transporte zwischen den Gateways möglichst große Einsparungen zu erreichen. Die Wahl der Gateways ist dabei Teil des Optimierungsproblems. Die hohe Komplexität dieses Problems erfordert den Einsatz von Algorithmen der diskreten Optimierung. Dabei wird die Suche nach optimalen Lösungen einerseits durch viele praktische Nebenbedingungen erschwert, andererseits stellt sich das zugrundeliegende Problem aus algorithmischer Sicht als schwer lösbar heraus.

Ablauf

Das erste Ziel des Projekts ist die Aufstellung realitätsnaher Modelle. Dabei werden folgende Punkte (nach unserer Kenntnis) erstmalig gemeinsam beachtet:

• flussabhängige bzw. LKW-basierte Kosten, welche zu einer stufenförmigen Kostenfunktion führen,

• der Möglichkeit des Pufferns und der damit verbundenen Integration verschiedener Zeitscheiben sowie

• unterschiedlichen Kapazitätslevels in den Anlagen

Die dadurch entstehende Komplexität überfordert bei realistischen Problemgrößen die kommerziellen Lösungsprogramme, so dass problemspezifische kombinatorische Optimierungsansätze sowie Heuristiken entwickelt werden müssen.

In Zusammenarbeit mit Lehrstuhl V an der Fakultät für Mathematik werden dabei insbesondere verschiedene Methoden angewandt, die die quadratische Struktur des Problems explizit ausnutzen.

Ergebnis

Die Entwicklung eines verallgemeinerten Simulated-Annealing-Ansatzes sowie die Parallelisierung desselben ermöglichen es, relativ allgemeine Transportprobleme in angemessener Zeit gut zu lösen. Diese Methoden wurden auf der OR 2012 und der INOC 2013 präsentiert und werden momentan verfeinert und erweitert.

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Uwe Clausen

 

Auftraggeber und Partner

Prof. Dr. Christoph Buchheim

Lehrstuhl für Diskrete Optimierung (LSV)

Fakultät für Mathematik

Technische Universität Dortmund

Deutsche Forschungsgemeinschaft