In der Logistik stellen die Transportkosten eine bedeutsame Komponente dar. Beim klassischen Transportproblem ist die kostenminimale Zuordnung der Lieferungen von den Lagern zu den Kunden das Ziel. In dieser Seminararbeit wird der Fall des 2-Ebenen Transportproblems behandelt, welcher zusätzlich noch die Zulieferung von den Fabriken zu den Verteilzentren betrachtet und Aufschluss darüber geben soll, wie viele Verteilzentren geöffnet werden müssen. Hierfür werden die Vorteile der genetischen Algorithmen ausgenutzt, welche unter anderem speziell bei diesen rechenaufwendigen Problemen Anwendung finden.
Zunächst werden das einstufige und das zweistufige Transportproblem erläutert. Im Anschluss wird die allgemeine Funktionsweise von genetischen Algorithmen erklärt und später auf den prioritätsbasierten genetischen Algorithmus, entwickelt von Gen und Cheng (1997) speziell für das 2-Ebenen Transportproblem, und den genetischen Operatoren intensiv eingegangen. Im Abschluss wird deren Wirksamkeit anhand von Zahlenbeispielen aufgezeigt.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Transportprobleme
- Einstufiges Transportproblem
- Zweistufiges Transportproblem
- Genetische Algorithmen
- Funktionsweise von genetischen Algorithmen
- Prioritätsbasierter genetischer Algorithmus
- Dekodierungsalgorithmus
- Kodierungsalgorithmus
- 2-Ebenen Transportproblem
- Genetische Operatoren
- Crossover
- Mutation
- Selektion
- Zahlenbeispiele
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit befasst sich mit der Anwendung genetischer Algorithmen zur Lösung des zweistufigen Transportproblems. Das Ziel ist es, die Kosten für die Zulieferung von Fabriken zu Verteilzentren und von Verteilzentren zu Kunden zu minimieren, wobei die Anzahl der zu öffnenden Verteilzentren ebenfalls optimiert werden soll.
- Das einstufige und zweistufige Transportproblem
- Die Funktionsweise genetischer Algorithmen
- Der prioritätsbasierte genetische Algorithmus für das 2-Ebenen Transportproblem
- Die Anwendung genetischer Operatoren
- Die Wirksamkeit des Algorithmus anhand von Zahlenbeispielen
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in das Thema der Transportkosten in der Logistik ein und stellt das zweistufige Transportproblem als Fokus der Arbeit vor. Sie erklärt die Verwendung genetischer Algorithmen zur Lösung dieses Problems und gibt einen Überblick über den Aufbau der Arbeit.
Das Kapitel „Transportprobleme“ behandelt das einstufige und zweistufige Transportproblem. Es erläutert die grundlegenden Konzepte und stellt die Herausforderungen dar, die bei der Lösung dieser Probleme auftreten.
Das Kapitel „Genetische Algorithmen“ erklärt die Funktionsweise von genetischen Algorithmen im Allgemeinen und stellt den prioritätsbasierten genetischen Algorithmus, der speziell für das 2-Ebenen Transportproblem entwickelt wurde, vor. Es beschreibt den Kodierungs- und Dekodierungsalgorithmus und geht auf die genetischen Operatoren Crossover, Mutation und Selektion ein.
Das Kapitel „Zahlenbeispiele“ demonstriert die Wirksamkeit des prioritätsbasierten genetischen Algorithmus anhand von konkreten Beispielen und zeigt die Ergebnisse verschiedener Parametereinstellungen auf.
Schlüsselwörter
Zweistufiges Transportproblem, genetische Algorithmen, prioritätsbasierter genetischer Algorithmus, Crossover, Mutation, Selektion, Transportkosten, Logistik, Optimierung.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das 2-Ebenen Transportproblem?
Es erweitert das klassische Transportproblem um eine zusätzliche Stufe: den Transport von Fabriken zu Verteilzentren und von dort zu den Endkunden, inklusive der Entscheidung, welche Verteilzentren geöffnet werden sollen.
Warum nutzt man hierfür genetische Algorithmen?
Genetische Algorithmen sind besonders effizient bei komplexen, rechenaufwendigen Optimierungsproblemen, für die klassische mathematische Verfahren oft zu lange brauchen.
Was versteht man unter den genetischen Operatoren?
Dazu gehören Selektion (Auswahl der besten Lösungen), Crossover (Kombination von Lösungen) und Mutation (zufällige Veränderung), um neue und bessere Lösungsansätze zu finden.
Wer entwickelte den prioritätsbasierten genetischen Algorithmus?
Dieser spezifische Ansatz wurde von Gen und Cheng (1997) entwickelt.
Was ist das Hauptziel der Optimierung in dieser Arbeit?
Das Ziel ist die Minimierung der gesamten Transportkosten über beide Ebenen hinweg bei gleichzeitiger optimaler Standortwahl der Verteilzentren.
- Quote paper
- Alexander Winterstein (Author), 2007, Ein genetischer Algorithmus für das 2-Ebenen Transportproblem, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/83589
