In einer von Vernetzung und Globalisierung geprägten Umwelt wächst der Wettbewerbsdruck auf die Unternehmen am Markt stetig. Die effektive Nutzung der Ressourcen einerseits und die enge Zusammenarbeit mit Lieferanten und Kunden andererseits führen für nicht wenige Unternehmen des industriellen Sektors zu entscheidenden Wettbewerbsvorteilen, die das Fortbestehen jener Unternehmen am Markt sichern. Viele Unternehmen verstehen sich aus diesem Grund als Bestandteil so genannter Supply Chains. Die unternehmensübergreifende Steuerung und Optimierung des Wertschöpfungsprozesses stellt ein charakteristisches Problem des Supply Chain Managements dar und besitzt zur Erzielung von Wettbewerbsvorteilen hohes Potential.
Produktionsnetzwerke sind ein wesentlicher Forschungsschwerpunkt der Professur für Produktionswirtschaft und Industriebetriebslehre an der TU Chemnitz. Das Extended Value Chain Management (EVCM) stellt ein kompetenzorientiertes Konzept für die Bildung und zum Betrieb hierarchieloser temporärer regionaler Produktionsnetzwerke im Sinne virtueller Unternehmen dar.
Gegenstand dieser Arbeit ist ein diskretes Optimierungsproblem, dass einen mehrstufigen Entscheidungsprozesses unter Berücksichtigung mehrerer Ziele abbildet, der sich bei der Auswahl möglicher Partner in einem Produktionsnetzwerk nach dem Betreiberkonzept des EVCM ergibt.
Da mehrere Zielstellungen bestehen, werden grundlegende Methoden der mehrkriteriellen Optimierung und Entscheidung erörtert. Neben der Vorstellung des Problems sollen mehrzielorientierte Ansätze im Sinne einer Pareto-Optimierung auf Basis des Dynamic Programmings als Verfahren zur Bestimmung von Optimallösungen sowie Ant Colony Optimization zur näherungsweisen Lösung vorgestellt werden. Darauf aufbauend werden verschiedene Möglichkeiten der Hybridisierung beider Methoden diskutiert. Die entwickelten Ansätze werden auf ihre Eignung im Rahmen der informationstechnischen Umsetzung des EVCM-Konzepts untersucht und einer Evaluierung unterzogen. Hierzu werden verschiedene Kennzahlen zur Beurteilung der Verfahren entwickelt.
Die modellierten Algorithmen und entwickelten Konzepte beschränken sich nicht ausschließlich auf das betrachtete Problem, sondern können leicht auf Probleme mit ähnlichen Eigenschaften übertragen werden. Insbesondere das NP-vollständige mehrkriterielle Kürzeste-Wege-Problem stellt einen Spezialfall des behandelten Optimierungsproblems dar.
Inhaltsverzeichnis
- Einführung
- Gegenstand der Arbeit
- Dokumentstruktur
- Theoretische Grundlagen
- Grundlagen der Graphentheorie
- Gerichtete Graphen
- Wichtige Eigenschaften von Graphen
- Grundlagen der Komplexitätstheorie
- Komplexitätsmaße
- Komplexitätsklassen P und NP
- Problemrelationen und polynomielle Reduktion
- Diskrete und kombinatorische Optimierung
- Problemdefinition und Eigenschaften
- Ausgewählte Optimierungsprobleme
- Optimierung bei Mehrfachzielsetzung
- Mehrkriterielle Probleme
- Problemstellung
- Zielbeziehungen
- Optimalität bei mehrfacher Zielsetzung
- Paretooptimalität
- Eigenschaften der paretooptimalen Lösungsmenge
- Idealpunkte und Nadir-Punkt der Front
- Multikriterielle kombinatorische Optimierung
- Klassifizierung entscheidungstheoretischer Ansätze
- A-priori-Methoden als reduktive Verfahren
- A-posteriori-Methoden als nicht-reduktive Verfahren
- Reduktive Entscheidungsmodelle
- Lexikographische Ordnung
- Haupt- und Nebenziele
- Methode der gewichteten Summen und Produkte
- AHP
- Fuzzy Decision Making
- Goal Programming und Compromise Programming
- Fazit
- Beurteilung der A-priori-Methoden
- Beurteilung der A-posteriori-Methoden
- Optimierung von Angebotsnetzen im EVCM
- Extended Value Chain Management
- Phasenmodell
- Prozessvariantenplan und Prozessplan
- Angebotsnetze
- Problemstellung bei der Kompetenzzellenauswahl
- Formalisierung des Problems
- Problemgraph
- Restriktionssystem
- Lösungskonstruktion und Problemstellung
- Zielsetzungen der Optimierung
- Preis
- Lieferwahrscheinlichkeit
- Liefertermin
- Angebote mit unvollständigen Mengen
- Ansatz mit impliziter Behandlung von Teilmengen
- Ansatz mit Behandlung expliziter Fehlmengen
- Problemkomplexität
- Dynamic Programming
- Theoretische Grundlagen
- Einführung
- Problemstellung und Lösungsprinzip
- Verfahren
- Problemspezifische Modellierung
- Problemspezifischer Basisalgorithmus
- Umgang mit Divergenzen
- Komplexitätsbetrachtungen
- Ant Colony Optimization
- Einführung
- Einordnung des Verfahrens
- Naturanalogie
- ACO-Metaheuristik
- Verschiedene Ansätze
- Ant System
- Ant Colony System
- Mehrkriterielle Ameisenalgorithmen
- Überblick
- Paretooptimierung mit ACO
- Gewichtung bei beliebiger Zielanzahl
- Problemspezifische Modellierung
- Ant Family Heuristic
- Lösungskonstruktion
- Heuristikwerte für das Angebotsnetz
- Konvergenzverhalten und Pheromoninitialisierung
- Hybride Methoden und Erweiterungen
- Pheromonaktualisierung bei Paretooptimierung
- Eigenschaften der bisherigen Strategie
- Nadir-Punkt-Strategie
- Paretooptimierung mit Auswahl nach Fuzzy Decision Making
- Ausgangssituation
- Auswahlwahrscheinlichkeiten über Fuzzy Decision Making
- Problemreduktion
- Dominanz von Teilgraphen
- Algorithmisches Konzept
- Die Look-Ahead-Heuristic
- Ausgangssituation
- Konzept der Look-Ahead-Heuristic
- Evaluierung
- Evaluierung des Parallel Path Problems und des dynamischen Programms
- Verwendete Evaluierungsmaße
- Abhängigkeiten zwischen Komplexität und Zielkriterien
- Abhängigkeiten zwischen Paretofront und Zielfunktionen
- Komplexität von Angebotsnetzen
- Probleme mit divergenten Prozessplänen
- Evaluierung ACO und hybride Ansätze
- Verwendete Evaluierungsmaße
- Problemlösungsverhalten der Ameisenalgorithmen
- Verwendung von Routingtabellen und Tabulisten
- Aktualisierungsstrategien
- Analyse verschiedener Aggregationsmethoden
- Standard-Heuristik und Look-Ahead-Heuristic
- Problemreduktion
- Fazit und Ausblick
- Ergänzungen und Detailinformationen zur Evaluierung
- Evaluierte Problemgraphen und Prozesspläne
- Verwendete Konfigurationen und Parameter von ACO
- Beispielrechnung
- Citar trabajo
- Dipl.-Wirt.-Inf. Sascha Häckel (Autor), 2006, Hybride Ansätze zur Optimierung Kürzester-Wege-Probleme in gerichteten Graphen, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/90934
