Zusammenfassung
Ein Kriterium bei der unkapazitierten betrieblichen Standortplanung besteht häufig darin, die Standorte aus einer Liste m möglicher Orte so auszuwählen, daß die Summe aus Transport- und Standortfixkosten minimal wird. Für das aus der Fragestellung resultierende MILP-Modell existieren sowohl heuristische wie exakte Lösungsverfahren. Wir wissen, daß MILP-Standardmethoden (Hummeltenberg, 1981) oder Spezialverfahren (van Roy + Erlenkotter, 1982) kleine oder mittlere Probleme (m < 200) exakt lösen können. Für große Probleme (200 < m < 4000) werden jedoch i. a. Verbesserungsheuristiken empfohlen. Um dies nachzuprüfen, vergleichen wir 3 Implementierungen:
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1)
das klassische exakte Verfahren von Erlenkotter (1978, 1982)
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2)
den schnellen Algorithmus von Körkel (1986) und
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3)
eine effiziente Verbesserungsheuristik nach Whitaker (1983).
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Literatur
O. Bilde, J. Krarup: Sharp lower bounds and efficient algorithms for the simple plant location problem. Ann. of Discrete Math. 1 (1977) 79–97
D. Erlenkotter: A dual-based procedure for uncapacitated facility location. Operations Res. 26 (1978) 992–1009
W. Hummeltenberg: Optimierungsmethoden zur betrieblichen Standortwahl. Physika Verlag (1981) Würzburg-Wien
M. Körkel: On the exact solution of large-scale simple plant location problems, (1986, in Vorbereitung)
T. van Roy, D. Erlenkotter: A dual-based procedure for dynamic facility location. Man. Sci. 28 (1982) 1091–1105
R. A. Whitaker: A fast algorithm for the greedy interchange for large—scale clustering and median location problems. INFOR 21 (1983) 95–108
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Körkel, M. (1987). Über Exakte und Heuristische Lösungsmethoden für Umfangreiche Unkapazitierte Standortauswahlprobleme. In: Isermann, H., Merle, G., Rieder, U., Schmidt, R., Streitferdt, L. (eds) DGOR. Operations Research Proceedings 1986, vol 1986. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-72557-9_38
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