Zusammenfassung
Da das im vorangehenden Kapitel definierte dynamische Speditionelle Dispositionsproblem mit Fremdvergabe (DSDPFV) in dieser Form in der Literatur bisher nicht behandelt wird, sind auch keine Verfahren verfügbar, die sich unmittelbar zur Bearbeitung des DSDPFV eignen. Daher gibt dieses Kapitel einen Überblick über wichtige Verfahrensansätze aus der Literatur, die bei der Entwicklung eines neuen Lösungsverfahrens für das DSDPFV von Bedeutung sein können. Zu diesem Zweck wird zunächst eine Kategorisierung und knappe Beschreibung grundsätzlicher Lösungsmöglichkeiten für kombinatorische Optimierungsprobleme vorgenommen. Da das DSDPFV verschiedene Aspekte vereinigt, die in der Literatur überwiegend einzeln behandelt werden, finden in dem anschließenden Verfahrensüberblick Literaturansätze zu den wesentlichen Aspekten des DSDPFV Berücksichtigung. Auf dieser Grundlage wird schließlich ein Verfahrensansatz für das zu entwickelnde Lösungsverfahren ausgewählt.
This is a preview of subscription content, log in via an institution.
Buying options
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Learn about institutional subscriptionsPreview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
S. Kopfer (Suche, 1989, S. 30).
Das Grundprinzip der dynamischen Programmierung geht auf Bellman (Programming, 1957) zurück. Eine leichtverständliche Beschreibung mit zahlreichen Erläuterungen und Anwendungsbeispielen gibt Beckmann (Optimierung, 1987).
S. z.B. Lawler/Wood (Methods, 1966).
Die folgende Kurzbeschreibung lehnt sich an die Darstellung in Domschke (Touren, 1997, S. 7–9) an.
S. Barnhart et al. (Column, 1998).
Zu A*-Verfahren s. Nilsson (Principles, 1980) sowie Pearl (Heuristics, 1985).
S. Kopfer (Suche, 1989, S. 135), Schütz (Distributionsplanung, 1997, S. 111).
Eine vereinheitlichte Formulierung für heuristische Suchverfahren der Künstlichen Intelligenz, zu denen das A*-Verfahren gehört, die auch die dynamische Programmierung und das Branch-and-Bound-Verfahren einschließt, schlagen Kumar/Kanal (Unifiying, 1988) vor.
Müller-Merbach (Operations, 1973, S. 290).
Vgl. Domschke (Touren, 1997, S. 21). Da Konstruktionsverfahren häufig im Verbund mit einem nachgeschalteten Verbesserungsverfahren eingesetzt werden, werden sie auch als Eröffnungsverfahren bezeichnet.
Vgl. Kopfer (Suche, 1989, S. 70f.). Ein Beispiel für ein Verfahren, das landläufig zu den Konstruktionsverfahren gerechnet wird, obwohl es nicht mit einer unzulässigen Startlösung beginnt, ist das Savings-Verfahren nach Clarke/Wright (Scheduling, 1964).
S. Domschke (Touren, 1997, S. 234).
Vgl. Osman/Kelly (Overview, 1996, S. 3).
S. Homberger (Tourenplanung, 2000, S. 26).
Das Tabu-Search-Verfahren geht auf Glover (Future, 1986) zurück. Eine ausführliche Beschreibung findet sich in Glover (Tabu, 1989) und Glover (Tabu, 1990).
Das Prinzip des Simulated-Annealing-Verfahrens wurde unabhängig voneinander von Kirkpatrick et al. (Optimization, 1983) sowie Černy (Approach, 1985) vorgestellt.
S. van Laarhoven/Aarts (Theory, 1992, S. 17–38).
S. Dueck/Scheuer (Threshold, 1990).
S. Dueck (Optimization, 1993), Pirlot (General, 1996).
Genetische Algorithmen wurden von Holland (Adaptation, 1975) eingeführt.
Um Genetische Algorithmen als Nachbarschaftssuchverfahren einzuordnen, bedarf es einer geeigneten Erweiterung des Nachbarschaftsbegriffs, s. hierzu Rayward-Smith (Unified, 1994, S. 70f.), der einen vereinheitlichten Beschreibungsrahmen für Tabu-Search-Verfahren, Simulated Annealing und Genetische Algorithmen vorstellt.
S. Psaraftis (Programming, 1980), Psaraftis (Exact, 1983) sowie Desrosiers et al. (Programming, 1986).
S. Dumas et al. (Pickup, 1991).
S. Savelsbergh/Sol (Drive, 1998).
S. Bodin/Sexton (Subscriber, 1986).
S. Desrosiers et al. (Multiple, 1988).
S. Ioachim et al. (Clustering, 1995).
Erste Beschreibungen des Savings-Prinzips lieferten unabhängig voneinander Fletcher (Routes, 1963, S. 20–22), Clarke/Wright (Scheduling, 1964, S. 568–581) sowie Webb (Study, 1964, S. 178–181).
S. Dethloff (Tourenplanungsprobleme, 1994, S. 75–91), Stumpf (Tourenplanung, 1998, S. 184–197).
Eine frühe Anwendung einer Einfügeheuristik auf Rundreiseprobleme beschreiben Karg/Thompson (Approach 1964, S. 227).
Mit „Möglichkeiten“ sind hier die zu prüfenden, nicht die zulässigen Möglichkeiten gemeint. Je nach Art der zu erfüllenden Restriktionen kann sich die Anzahl letzterer mit Fortschreiten des Verfahrens auch verringern, da mit jeder vollzogenen Einplanung irreversible Entscheidungen — z.B. über die relative Anordnung der Auftragsknoten in einer Route — getroffen werden, die den Spielraum für eine zulässige Einfügung weiterer Aufträge erheblich einengen können.
S. Solomon (Algorithms, 1987, S. 264). Zum Sweep-Verfahren sei auf Gillett/Miller (Algorithm, 1974) verwiesen; ein ganz ähnliches Verfahren, jedoch nicht unter dieser Bezeichnung, wurde bereits von Wren/Holliday (Computer, 1972) vorgestellt.
S. Jaw et al. (Heuristic, 1986). Wesentlichen Einfluß auf die Gestaltung des Verfahrens von Jaw et al. hatten die Arbeiten von Wilson et al. (Scheduling, 1971), Wilson/Weissberg (Advanced, 1976) sowie Wil-son/Colvin (Computer, 1977).
S. Dethloff (Tourenplanungsprobleme, 1994, S. 93–111), Madsen et al. (Heuristic, 1995), Stumpf (Tourenplanung, 1998, S. 197–201) sowie Greb (Tourenplanung, 1998, S. 109–117).
Die folgende Darstellung stützt sich auf Jaw et al. (Heuristic, 1986, S. 246–251).
S. Van der Bruggen et al. (Search, 1993); Lin/Kernighan (Effective, 1973).
S. Psaraftis (Procedures, 1983).
S. Toth/Vigo (Handicapped, 1996).
Zu Anwendungen von Metaheuristiken für das VRPTW vgl. z.B. den Überblick von Homberger (Metaheuri-stiken, 2000, S. 66–78).
S. Stumpf (Tourenplanung, 1998, S. 204–221).
S. Rego/Roucairol (Tabu, 1995, S. 417f.).
S. Gendreau et al. (Neighborhood, 1998, S. 6–9).
Die Bezeichnung „ejection chains“ geht auf Glover (Ejection, 1996) zurück. Anwendungen dieses Prinzips demonstrieren z.B. Rego/Roucairol (Parallel, 1996), Thompson/Psaraftis (Cyclic, 1993) sowie Xu/Kelly (Network, 1996).
S. Greb (Tourenplanung, 1998, S. 123f.).
Zum Prinzip des Reactive Tabu Search s. Battiti/Tecchiolli (Reactive, 1994).
S. Nanry/Barnes (Pickup, 2000, S. 114).
S. Nanry/Barnes (Pickup, 2000, S. 116).
S. Stumpf (Tourenplanung, 1998, S. 204–215).
S. Stumpf (Tourenplanung, 1998, S. 235f.).
S. Stumpf (Tourenplanung, 1998, S. 218–221).
S. Stumpf (Tourenplanung, 1998, S. 238).
S. Dehnert (Distributionsprobleme, 1979, S.92–97). Eine kritische Auseinandersetzung mit der Problemstellung und dem Verfahren von Dehnert findet sich bei Schütz (Frachtoptimierungsproblem, 1990, S. 48–57).
S. Kopfer (Frachtoptimierungsproblem, 1984, S. 17–21).
S. Kopfer (Frachtoptimierungsproblem, 1984, S. 75–154), Kopfer (Enumerationsverfahren, 1985).
S. Kopfer (Entwurf, 1990, S. 213–217).
S. Gehring et al. (Frachtoptimierung, 1991).
S. Kopfer (Frachtoptimierungsproblem, 1984, S. 165–167; 196).
S. Kopfer (Frachtoptimierungsproblem, 1984, S. 167–170).
S. Kopfer (Frachtoptimierungsproblem, 1984, S. 178).
S. Kaessler/Siebels (Lösung, 1988, S. 22–29).
S. Kaessler/Siebels (Lösung, 1988, S. 20–39).
S. Kopfer (Konzepte, 1992).
S. Kopfer (Konzepte, 1992, S. 146).
S. Kopfer (Konzepte, 1992, S. 145).
Dasselbe Prinzip wird auch als „zollende“ oder „revolvierende“ Planung bezeichnet, s. Agthe (Strategie, 1972, S. 49–53), Wild (Grundlagen, 1974, S. 177–181.). 5 In Anlehnung an Laux (Entscheidungstheorie, 1997, S. 305).
Die Entscheidung über die Begrenzung des Entscheidungshorizonts ist von der konkreten Anwendungssituation abhängig und wird meist im Zusammenhang mit der Problemformulierung getroffen, vgl. Kapitel 3.3.2.2.
S. zum Folgenden Psaraftis (Dynamic, 1988, S. 234), der nach ähnlichen Kriterien zwei Möglichkeiten unterscheidet, statische Algorithmen zur Verwendung im dynamischen Umfeld anzupassen.
S. Psaraftis (Dynamic, 1988, S. 234).
S. Grupp (Routenplanung, 1987, S. 102f.), Madsen et al. (Heuristic, 1995, S. 200–204).
S. Psaraftis (Dynamic, 1988, S. 235–243), Shieh/May (On-line, 1998, S. 9f.).
S. Greb (Tourenplanung, 1998, S. 79–84).
S. Yang et al. (Study, 2000, S. 10–14; 16–20).
S. Gendreau et al. (Neighborhood, 1998, S. 18–26).
S. Kapitel 5.2.1.3.
S. z.B. Stumpf (Tourenplanung, 1998, S. 78).
Dies entspricht dem Vorgehen bei einer minimalen partiellen Planrevision.
Eine Fülle erfolgreicher Anwendungen ist z.B. in Osman/Kelly (Meta-Heuristics, 1996) sowie in Voß et al. (Meta-Heuristics, 1999) dokumentiert.
S. z.B. das Tabu-Search-Verfahren von Gendreau et al. (Neighborhood, 1998).
S. Pirlot (General, 1996, S. 506).
S. Rayward-Smith (Unified, 1994, S. 69).
Mit der Erweiterung des klassischen Tabu-Search-Verfahrens um ein „adaptives Gedächtnis“ verfolgen Gen-Dreau et al. (Neighborhood, 1998) im Prinzip dasselbe Ziel.
Der von Stumpf (Tourenplanung, 1998, S. 218–221) vorgestellte Genetische Algorithmus wurde nicht für den Einsatz im dynamischen Umfeld entwickelt.
S. z.B. Fang et al. (Promising, 1993,), Rixen (Maschinenbelegungsplanung, 1997, S. 123–132) sowie Bier-Wirth (Adaptive, 1999, S. 170–172).
Rights and permissions
Copyright information
© 2002 Springer Fachmedien Wiesbaden
About this chapter
Cite this chapter
Pankratz, G. (2002). Verfahrensüberblick und Auswahl eines Lösungsansatzes. In: Speditionelle Transportdisposition. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-08957-5_5
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-663-08957-5_5
Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-8244-7668-8
Online ISBN: 978-3-663-08957-5
eBook Packages: Springer Book Archive