Gegenstand dieser Arbeit ist eine umfangreiche Betrachtung der Tourenplanungsproblematik. Es wird die Entwicklung und die Vielfalt des Tourenplanungsproblems dargestellt und erläutert. Hierzu werden das Standardproblem der Tourenplanung, die Mehrdepot-Tourenplanung, die Tourenplanung mit Zeitfensterrestriktionen und die dynamische Tourenplanung näher betrachtet.
Ein Schwerpunkt der Arbeit befasst sich mit Lösungsverfahren für die erwähnten Ausprägungen der Tourenplanungsproblematik. Dabei werden ausgewählte Verfahren vorgestellt und deren Funktionsweise erläutert. Hierbei erfolgt eine kritische Betrachtung der Verfahren. Des Weiteren wird deren Lösungsqualität untersucht und mit anderen Verfahren verglichen, sowie mögliche Vor- und Nachteile aufgezeigt.
Der zweite Schwerpunkt bezieht sich auf eine Marktrecherche nach Softwarelösungen für Tourenplanungsprobleme. Es werden geeignete Softwarelösungen für die Tourenplanungsproblematik zusammengefasst und nach bestimmten Kriterien untersucht. Ein wichtiger Bestandteil dieser Marktrecherche ist eine Studie, in welcher Unternehmen zu Tourenplanungssoftware befragt wurden. Ein Teil der Untersuchungskriterien leitet sich aus wichtigen Erkenntnissen dieser Studie ab und stellt somit einen praktischen Bezug dar.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Ziele der Arbeit
1.2 Aufbau der Arbeit
2 Grundlagen
2.1 Beschreibung des Tourenplanungsproblems
2.2 Begriffe und Definitionen in der Tourenplanung
2.3 Standardproblem der Tourenplanung
2.4 Restriktionen in der Tourenplanung und daraus abgeleitete Ausprägungen der Tourenplanungsproblematik
2.5 Kombinatorische Optimierungsproblematik in der Tourenplanung
2.5.1 Exakte Verfahren
2.5.2 Problemspezifische Heuristiken und dazugehörige Operatoren
2.5.3 Metaheuristiken
2.5.3.1 Tabu Search
2.5.3.2 Genetische Algorithmen und Evolutionsstrategien
2.5.3.3 Simulated Annealing und Threshold Accepting
2.5.3.4 Guided Local Search
3 Verfahren zur Lösung von Tourenplanungsproblemen
3.1 Standardproblem der Tourenplanung
3.1.1 Sweep Verfahren
3.1.2 Savings Verfahren
3.1.3 Sonstige Verfahren
3.2 Mehrdepot-Tourenplanung
3.2.1 Mehrdepot Sweep Verfahren
3.2.2 Mehrdepot Savings Verfahren
3.2.3 Tabu Search Heuristik von Renaud, Laporte und Boctor
3.2.4 Sonstige Verfahren
3.3 Tourenplanung mit Zeitfensterrestriktionen
3.3.1 Kooperativ-parallele Metaheuristik von Homberger
3.3.2 Adaptive Suchheuristiken von Pisinger und Ropke
3.3.3 Aktiv gesteuerte Evolutionsstrategien von Mester und Bräysy
3.3.4 Sonstige Verfahren
3.4 Dynamische Tourenplanung
3.4.1 Simulator zur dynamischen Tourenplanung von Lund, Madsen und Rygaard
3.4.2 Zweistufige-parallele Tabu Search Heuristik von Gendreau, Guertin, Potvin und Taillard
3.4.3 Parallele Tabu Search Heuristik von Ichoua, Gendreau und Potvin
3.4.4 Sonstige Verfahren
4 Softwarelösungen für Tourenplanungsprobleme
4.1 Funktionen rechnergestützter Tourenplanungssysteme und deren Vor- und Nachteile
4.2 Wirtschaftliche Bedeutung
4.3 Kundenwünsche und -anforderungen an Tourenplanungssysteme
4.4 Tourenplanungssysteme auf dem Markt
5 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Diese Masterarbeit untersucht die Herausforderungen und Lösungsverfahren in der modernen Transport- und Tourenplanung unter Berücksichtigung verschiedener Restriktionen und Anforderungen. Das Ziel ist eine fundierte Analyse mathematischer Algorithmen und eine Marktrecherche zu verfügbaren Softwarelösungen, um Unternehmen bei der Effizienzsteigerung und Kostenoptimierung zu unterstützen.
- Grundlagen der kombinatorischen Optimierung in der Logistik
- Analyse exakter Verfahren und verschiedener Metaheuristiken
- Untersuchung komplexer Tourenplanungstypen (Mehrdepot, Zeitfenster, Dynamik)
- Marktanalyse und Bewertung von Tourenplanungssoftware
- Kriterien für individuelle Anpassung und manuelle Nacharbeit
Auszug aus dem Buch
2.1 Beschreibung des Tourenplanungsproblems
Die Tourenplanung kann auf das Travelling Salesman Problem (TSP), sowie das Chinese Postman Problem (CPP) zurückgeführt werden. Beides sind Reihenfolgeprobleme, bei denen es darum geht definierte Gebiete in einem kürzest möglichen Weg zu durchqueren und wieder zum Ausgangsort zu gelangen. D.h. es soll ein möglichst optimaler Weg gefunden werden, der den geringsten Aufwand aufweist, dabei handelt es sich in der Regel um Kosten- oder Zeitaufwand, aber dennoch die Zielvorgaben erfüllt und dabei bestimmte Bedingungen einhält. Wirtschaftlich gesehen soll das Problem nach dem Minimalprinzip gelöst werden.
Obwohl beide Problemstellungen dasselbe Ziel verfolgen, unterscheiden sie sich durch zwei für die Tourenplanung wesentliche Merkmale. Das TSP ist ein knotenorientiertes Problem, bei welchem die Knoten genau ein Mal besucht werden müssen. Die Knoten können als Kunden oder Kundenorte interpretiert werden und mögliche Wege bzw. Verbindungen zwischen den Knoten als Kanten dargestellt. Das CPP dagegen ist ein kantenorientiertes Problem, bei welchem die Kanten mindestens ein Mal auf dem Weg durchquert werden müssen, d.h. sie können auch mehrmals benutzt werden. Hier sind die Kanten das entscheidende Element und können stellvertretend als Straßen oder mögliche Wege angesehen werden. Die Knoten bilden lediglich Verbindungselemente zwischen den Kanten.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Stellt die Relevanz der Logistik im Kontext der Globalisierung dar und führt in das Thema der Tourenplanung sowie die Zielsetzung der Arbeit ein.
2 Grundlagen: Erläutert die theoretischen Basisbegriffe der Tourenplanung, das Standardproblem (CVRP) und klassifiziert mathematische Lösungsansätze.
3 Verfahren zur Lösung von Tourenplanungsproblemen: Detailliert spezifische Verfahren für komplexe Varianten wie Mehrdepot-Tourenplanung, Zeitfensterrestriktionen und dynamische Anforderungen.
4 Softwarelösungen für Tourenplanungsprobleme: Analysiert den aktuellen Markt, die funktionalen Anforderungen von Unternehmen und die wirtschaftliche Bedeutung von IT-gestützten Tourenplanungssystemen.
5 Zusammenfassung und Ausblick: Fasst die zentralen Ergebnisse der Analyse zusammen und diskutiert zukünftige Trends, insbesondere im Bereich Metaheuristiken und Grüne Logistik.
Schlüsselwörter
Tourenplanung, Logistik, CVRP, Metaheuristiken, Tabu Search, Softwarelösungen, Mehrdepot, Zeitfenster, Dynamische Tourenplanung, Wirtschaftlichkeit, Grüne Logistik, Algorithmen, Optimierung, Transport, Supply Chain.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Masterarbeit?
Die Arbeit beschäftigt sich mit den mathematischen und softwaretechnischen Methoden zur Bewältigung von Herausforderungen in der Transport- und Tourenplanung.
Welche Themenfelder sind zentral?
Zentral sind die Tourenplanungsproblematik (Standardproblem), verschiedene Restriktionen wie Mehrdepot- oder Zeitfensterbeschränkungen sowie die Marktanalyse für entsprechende Software.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Ziel ist eine kritische Darstellung und Zusammenfassung ausgewählter mathematischer Algorithmen sowie eine fundierte Marktrecherche für Tourenplanungssoftware.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Es erfolgt eine Literaturanalyse kombiniert mit einer systematischen Marktrecherche und dem Vergleich unterschiedlicher Lösungsansätze (exakt vs. heuristisch).
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt theoretische Grundlagen, komplexe algorithmische Verfahren (wie Tabu Search oder Genetische Algorithmen) und die Evaluation von Software unter Berücksichtigung von Anwenderanforderungen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich primär über Begriffe wie Tourenplanung, Metaheuristiken, CVRP, Dynamische Tourenplanung und Softwareoptimierung beschreiben.
Was unterscheidet das kantenorientierte vom knotenorientierten Problem?
Beim knotenorientierten TSP müssen Kunden besucht werden, während beim kantenorientierten CPP Straßenzüge bzw. Wege das primäre, zu durchquerende Element darstellen.
Welchen Stellenwert nimmt die "Grüne Logistik" ein?
Das Thema gewinnt an Bedeutung, wobei die Arbeit aufzeigt, dass bisher nur wenige Softwareanbieter dedizierte Emissionsberechnungen nach internationalen Standards integriert haben.
Welche Rolle spielt die manuelle Nacharbeit bei Softwarelösungen?
Die Studie zeigt, dass viele Anwender trotz Softwareeinsatz manuelle Nacharbeit als notwendig erachten, um individuelle Kriterien und betriebliche Besonderheiten abzubilden.
- Arbeit zitieren
- David Schipior (Autor:in), 2011, Transport- und Tourenplanung: Verfahren und Software zur Lösung komplexer Tourenplanungsprobleme, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/202277
