Dynamische Tourenplanung mit ausgewählten Metaheuristiken (Band 47)

Eine Untersuchung am Beispiel des kapazitätsrestriktiven dynamischen Tourenplanungsproblems mit Zeitfenstern

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Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung des Verhaltens von vier Metaheuristiken für ein dynamisches Tourenplanungsproblem mit Zeitfenstern. Hierzu wurden neben zwei Evolutionären Strategien ein Ameisenalgorithmus und ein Simulated Annealing Algorithmus. Nachdem zu Beginn in Kapitel 2 auf die Grundlagen der Tourenplanung in Form einer Einordnung in die betriebswirtschaftliche Logistik und eines Klassifikationsschemas eingegangen worden ist, wurde abschließend der Spezialfall der dynamischen Tourenplanungsprobleme näher erläutert. Neben den wesentlichen Eigenschaften der R-Probleme und der die Dynamik beschreibenden Elemente, sind die Zielsetzungen und Nebenbedingungen dieser Klasse von Tourenplanungsproblemen erläutert worden. Zudem hat die Darstellung der Einsatzgebiete die bedeutende Relevanz und Präsenz dieser Problemklasse in praktischen Fragestellungen verdeutlicht. Anhand der in diesem Kapitel beschriebenen wenigen Ansätze dynamischer Tourenplanung wird der Fokus der bisherigen Arbeiten offensichtlich, der auf der Bestimmung einer möglichst optimalen Strategie mit den dynamischen Informationen umzugehen bei einem gegebenen Optimierungsverfahren liegt. Der Ansatz dieser Arbeit, bei gegebener Strategie das Verhalten unterschiedlicher Optimierungsverfahren zu untersuchen, stellt daher eine notwendige Erweiterung der bisherigen Arbeiten dar.

Rezension

Die Berücksichtigung unvorhersehbar und plötzlich eintretender Ereignisse stellt eine wichtige und interessante Forschungsrichtung im Kontext Modell-basierter Planung logistischer Prozesse dar. Es ist ungeklärt, ob und in ggf.welcher Weise typische Methoden zur Lösung von deterministischen Optimierungsmodellen auf Situationen übertragen werden können, in denen einmal getroffene Entscheidungen ggf. widerrufen werden müssen. Insbesondere ist bisher nur ansatzweise bekannt, welche automatischen Entscheidungsverfahren einsetzbar sind.

Die Arbeit von Andreas Lackner beschäftigt sich mit dieser Problematik unter besonderer Berücksichtigung der Anforderung und Herausforderung in der Routine-und Tourenplanund. Den zentralen Aspekte der Arbeit stellt die Evolution der Metaheuristiken Evolutionäre Strategien, Ameisenalgorithmen sowie Simulated Annealing als automatische Entscheidungsverfahren in Online-Szenarien dar.

Nach einer motivierenden Einführung in die Problemstellung flogt die Aufarbeitund der rerlevanten Literatur zur Tourenplanung in üblicher form. Daran schlißt sich ein sehr informativer Überblick über dynamische Routenplanungsprobleme an,in dem u.a. Eigenschaften dynamischer Problemstellung, Kriterien der Dynamik sowie situationsspezifische Zielsetznugen und Nebendedingungen der dynamischen Tourenplanung herausgearbeitet werden. Anschließend erfolgen die Einführung der drei o.g. Meta-Strategie sowie deren Einbettung in das betrachtete Online-Szenario. Um ein Vergleich der Verfahren zu ermöglichen, entwickelt Andreas lackner eine umfangreiche multidimensional parametrisierte Sammlung von künstlichen Testinstanzen zur Routineplanung. Die Arbeit schließt mit einer vergleichenden Gegenüberstellung der beobachteten Ergebnisse der durchgeführten Experimente ab.

Diese Arbeit zum Themenkomplex >>Metaheurististiken in der Online-Planung<< ist lesenswert und informativ. Erwähnenswert sind hier einerseits die umfangreiche und sorgfältig dokumentierten numerischen Experimente and anderseits die konsequente Ausrichtung auf das dynamische Planungsszenario, insbesondere die Entwicklúng angemessener Optimierungsmodelle. Sowohl an der Problemstellung interessierter Leser als auch Algorithmen-Entwickler finden in diesem Buch neue Anregungen.

Jörn Schönberger, Bremen