Die Zielsetzung dieser Arbeit besteht darin, die Herleitung eines Modells zur Darstellung des linearen robusten IRP aufzuzeigen. Des Weiteren werden vor allem die robuste Optimierung und die Modelle des Inventory Routing Problems im Mittelpunkt der Untersuchung stehen. Es wird ein Lösungsansatz mit Rechenbeispiel vorgestellt, das mit Hilfe von AMPL modelliert und mit CPLEX gelöst wird, sowie die Ergebnisse des Rechenbeispiels interpretiert.
Zunächst wird ein Überblick über das IRP gegeben. Hierbei wird auf die existierende Literatur sowie die Grundlagen und die Merkmale des Iventory Routing Problems näher eingegangen. Schließlich werden die zwei Seiten des Inventory Routing Problems, das Vehicle Routing Problem (VRP) und das Bestandsmanagement, dargestellt. Anschließend wird im vierten Kapitel die Robustheit als Lösung für den Umgang mit Unsicherheiten präsentiert und erläutert. Diesbezüglich wird näher auf die robuste Optimierung sowie auf die Modelle des Inventory Routing Problems eingegangen. Darüber hinaus folgt die Vorstellung des Lösungsansatzes Branch-and-Cut Algorithmus sowie ein Rechenbeispiel der linearen robusten Formulierung.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Problemstellung
- Zielsetzung
- Vorgehensweise
- Inventory Routing Problem
- Literarische Einführung des Inventory Routing Problem
- Grundlagen
- Zwei Seiten des Inventory Routing Problem
- Vehicle Routing Problem
- Bestandsmanagement
- Robustheit als Lösung für den Umgang mit Unsicherheiten
- Robuste Optimierung
- Modelle des robusten Inventory Routing Problem
- Nominale Formulierung
- Lineare robuste Formulierung
- Lösungsansatz Branch-and-Cut Algorithmus
- Beispielrechnung der linearen robusten Formulierung
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Projektarbeit befasst sich mit dem Inventory Routing Problem (IRP) unter Berücksichtigung von Nachfrageschwankungen. Das Ziel ist es, eine robuste Lösung für das Problem zu finden, indem die Auswirkungen von Unsicherheiten in der Nachfrage minimiert werden.
- Einführung in das Inventory Routing Problem (IRP) und seine verschiedenen Komponenten
- Analyse der Unsicherheiten in der Nachfrage und deren Auswirkungen auf das IRP
- Entwicklung eines robusten Optimierungsmodells für das IRP
- Anwendung des Branch-and-Cut-Algorithmus zur Lösung des robusten IRP-Modells
- Bewertung der Robustheit der Lösung im Vergleich zu traditionellen IRP-Lösungen
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung - Die Einleitung stellt die Problemstellung, die Zielsetzung und die Vorgehensweise der Projektarbeit vor. Sie beschreibt die Herausforderungen, die sich aus der Nachfrageschwankung im Kontext des IRP ergeben.
- Kapitel 2: Inventory Routing Problem - Dieses Kapitel bietet eine literarische Einführung in das IRP und erläutert die zugrundeliegenden Konzepte und Prinzipien.
- Kapitel 3: Zwei Seiten des Inventory Routing Problem - In diesem Kapitel werden die beiden wichtigen Aspekte des IRP, das Vehicle Routing Problem (VRP) und das Bestandsmanagement, genauer betrachtet.
- Kapitel 4: Robustheit als Lösung für den Umgang mit Unsicherheiten - Dieses Kapitel diskutiert die Bedeutung von Robustheit im Zusammenhang mit dem Umgang mit Unsicherheiten in der Nachfrage. Es werden verschiedene Modelle des robusten IRP vorgestellt, einschließlich der linearen robusten Formulierung. Der Branch-and-Cut-Algorithmus als Lösungsansatz wird ebenfalls beleuchtet, und es wird eine Beispielrechnung zur Veranschaulichung des linearen robusten Modells durchgeführt.
Schlüsselwörter
Die Arbeit konzentriert sich auf die Themen Inventory Routing Problem (IRP), Nachfrageunsicherheit, robuste Optimierung, Branch-and-Cut-Algorithmus, lineare Programmierung und Modellierung.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Inventory Routing Problem (IRP)?
Das IRP kombiniert zwei logistische Herausforderungen: die Tourenplanung (Vehicle Routing) und das Bestandsmanagement, um die Versorgung von Kunden bei minimalen Kosten zu optimieren.
Wie wird mit Nachfrageunsicherheit im IRP umgegangen?
Durch robuste Optimierung werden Modelle entwickelt, die auch bei schwankender Nachfrage stabil bleiben und die Auswirkungen von Unsicherheiten minimieren.
Welcher Lösungsansatz wird für das robuste IRP-Modell verwendet?
In der Arbeit wird der Branch-and-Cut-Algorithmus vorgestellt, der zur Lösung komplexer linearer robuster Formulierungen eingesetzt wird.
Was ist der Vorteil einer linearen robusten Formulierung?
Sie ermöglicht es, mathematische Modelle mit Tools wie AMPL und CPLEX zu lösen und dabei Puffer für unvorhersehbare Nachfrageschwankungen einzuplanen.
Wie unterscheiden sich nominale und robuste Formulierungen?
Nominale Formulierungen gehen von festen Werten aus, während robuste Modelle Unsicherheitsintervalle berücksichtigen, um eine höhere Ausfallsicherheit in der Logistik zu garantieren.
- Citation du texte
- Moe Schmidt (Auteur), 2017, Robust inventory routing under demand uncertainty, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/459996
