Zusammenfassung
Ein diskreter Lösungsansatz für mehrstufige kapazitierte Standort-Zuordnungsprobleme wurde in Kap. 2.6.3 formal dargestellt; mit den Beziehungen (2.31) – (2.40) wurde hierzu eine Zielfunktion MKPFL abgeleitet. Kennzeichen dieses Ansatzes waren
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die Bestimmung einer Einrichtungskonfiguration aus einer diskreten Menge potentieller Einrichtungen / (Lösung des Lokationsproblems) sowie
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die Überführung der Einrichtungskonfiguration in eine Netzwerkdarstellung und die Lösung eines Netzwerkflußproblems zur Festlegung der Lieferbeziehungen (Lösung des Allokationsproblems und Festlegung der Systembeziehungen).
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Referenzen
Vgl. Kap. 2.6.
Die Einrichtungsmengen I, I? sowie derVektor y = (y 1, y 2,...y N), N = |I|, der Binärvariablen y i, i ∈ I, wurden in Kap. 2.5.2.2.3 eingeführt.
Vgl. Kap. 2.5.2.3.
Vgl. Ausführungen in Kap. 2.5.2.3.1.
Das Netzwerk s. V ergibt sich, wie in Alg. 4.2 demonstriert, implizit aus den Informationen s.I 1 und V D . Es kann somit bei jeder Zustandsbewertung erzeugt werden und braucht innerhalb eines Verfahrens nicht explizit in der Knoteninformation festgehalten werden.
Vgl. (2.16) und Ausführungen in Kap. 2.5.2.2.3.
Vorgehensweien zur Lösung sind auch beschrieben in Domscke und Drexl (1990, S. 41 ff).
Dies ergibt sich unmittelbar aus Satz (2.1) bzw. Satz (2.2).
Zu den Bezeichnern Vgl. Kap. 2.5.3.
Diese Termination wird in der Formulierung des AI* (Alg.3.6) bzw. im Terminationsoperator Alg. 3.7 berücksichtigt.
Beispielsweise werden die Kapazitätsrestriktionen nicht relaxiert.
Vgl. Kap. 3.2.3.2.
Vgl. etwa Lontke (1994), Kopfer u.a.(1994) beim Tourenplanungsproblem; Gehring und Schütz (1994), Weber(1993), Brähler(1992), beim kombinierten Reihenfolge- und Zuordnungsproblem des ‘line balancing’.
Braun (1993), Demmel (1992).
Vgl. die Diskussion in Kap. 3.3.
Vgl. Gehring und Schütz (1994), Brähler (1992).
Ist l = k, so entspricht worst dem schlechtesten Wert in den letzten k Generationen; ist l = 0, so enspricht worst dem schlechtesten Wert der Suche überhaupt.
Neben den Standardoperatoren können natürlich auch spezifische Eigenimplementationen genetischer Operatoren in die Shell GENESIS integriert werden. Dies ist bei GAFL nicht geschehen. Insofern ist der Einsatz der hier beschriebenen Operatoren in GENESIS nicht zwingend.
Vgl. die Ausführungen in Kap. 3.3.4.
Der Einfachheit halber wird hier die Abbildung D:z→ p vorausgesetzt.
Vgl. ‘threshold selection’ in Kap. 3.3.4.2.
Der Algorithmus ermittelt zufällig für jeden Erwartungswert eine Rundungsgrenze. Weiterhin addiert er bei der Auswahl von Individuen die nicht gerundeten Erwartungswerte so, daß sich die durch Rundungen ergebende Differenz zwischen Summe der Erwartungswerte und gewünschter Anzahl auf alle Individuen gleichverteilt.
Ein spezielles Verfahrenskonzept eines TS, das auch auf der Kombination von ADD/DROP- und S WAP-Schritten beruht, wird von Crainic u.a. (1993) berichtet, die ein Problem zur Lokation von Depots für heterogene Container lösen: Auf Schiffen in einem Hafen ankommende Container sind zu Umladedepots zu schaffen, von denen die Auslieferung an die Kunden erfolgt. Zu lokalisieren sind Depots für die leeren Container, so daß Kunden- und Transportanforderungen ausreichend berücksichtigt werden können, wobei Ausgleichsanforderungen für leere Container zwischen den Depots zu berücksichtigen sind.
Vgl. Kap. 4.1.
Vgl. Kap. 3.4.2.
Vgl. das analoge Vorgehen zur Bestimmung der Schranken ΔU i in Kap. 4.2.2.2.2.
Dies ist im Verfahren TSNET nicht möglich, da die Zielfunktionswerte zur Prüfung der Wiederaufnahmebedingung ‘aspiration by objective’ benötigt werden.
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Schütz, G. (1997). Sequentielle Suchverfahren zur Lösung mehrstufiger Standort-Zuordnungsprobleme. In: Verteilt-parallele Ansätze zur Distributionsplanung. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-09109-7_4
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-663-09109-7_4
Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-8244-6441-8
Online ISBN: 978-3-663-09109-7
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