Ein Ameisenalgorithmus zur Lösung von integrierten Produktions- und Distributionsplanungsproblemen

Inhaltsverzeichnis

• 1 Einleitung
• 2 Formulierung des integrierten Produktions- und Distributionsplanungs-problems
• 2.1 Beschreibung der Entscheidungssituation.
• 2.2 Betrachtete Szenarien
• 2.3 Formalisierung des IPDP
• 3 Ant Colony Optimization
• 3.1 Die Idee von ACO
• 3.2 Graphentheoretische Grundlagen
• 3.3 Repräsentation von kombinatorischen Problemen
• 3.4 Die Konstruktionsprozesse
• 3.4.1 Die Funktionsweise von Konstruktionsprozessen
• 3.4.2 Arten von Konstruktionsprozessen
• 3.4.3 Der Konstruktionsprozess nach ACS
• 3.5 Die Struktur von ACO . .
• 3.6 Konvergenzaussagen zu ACO
• 4 Entwicklung einer ACS-Heuristik für das IPDP
• 4.1 Das Team Orienteering Problem mit Zeitfenstern
• 4.2 Das Distributionsplanungsproblem
• 4.2.1 Eine ACS-Heuristik zum DP
• 4.2.1.1 Das Optimierungsproblem zum DP
• 4.2.1.2 Der Konstruktionsgraph zum DP .
• 4.2.1.3 Der Konstruktionsprozess
• 4.2.2 Erweiterung der Heuristik um eine iterierte lokale Suche
• 4.2.2.1 Der Insertion-Schritt.
• 4.2.2.2 Der Shake-Schritt
• 4.2.2.3 Die Heuristik
• 4.2.3 Erweiterung von ILS um Limited Discrepancy Search
• 4.3 Die Planung der Produktionsreihenfolge
• 4.3.1 Die Funktionsweise der BGH-MDD-Heuristik
• 4.3.2 Die Erstellung der Startschedules.
• 4.4 Erweiterung der DP-Heuristik für das IPDP
• 4.4.1 Berücksichtigung von Kosten
• 4.4.2 Berücksichtigung von Transportgütern und Transporterkapazitäten
• 4.4.3 Berücksichtigung des Scheduling und der Haltbarkeit.
• 4.4.4 Anpassung der Lösungskonstruktion an Zielsetzung des IPDP
• 4.4.5 Einbeziehung von Mehrfachfahrten
• 4.5 Eine ACS-Heuristik zum IPDP
• 4.5.1 Das Problem der Stagnation
• 4.5.2 Die Eingabewerte . .
• 4.5.3 Der Gesamtalgorithmus im Pseudocode
• 5 Auswertungen zum Algorithmus ACS-IPDP
• 5.1 Vergleich des Algorithmus mit Resultaten zum TOPTW
• 5.2 Vergleich des Algorithmus mit den Resultaten zum IPDP aus [26] .
• 5.2.1 Das Basisszenario.
• 5.2.2 Verschiedene Haltbarkeitsdauern
• 5.2.3 Mehrfachfahrten
• 5.2.4 Mehrfachfahrten mit auslastungsabhängigen Fahrtkosten.
• 5.3 Einordnung der Ergebnisse
• 6 Das MATLAB-Programm
• 7 Zusammenfassung und Ausblick

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Algorithmus zur Lösung des integrierten Produktions- und Distributionsplanungsproblems (IPDP). Das IPDP ist ein komplexes Optimierungsproblem, das die Planung der Produktion und der Distribution von Gütern unter Berücksichtigung verschiedener Restriktionen und Zielsetzungen umfasst. Ziel der Arbeit ist es, einen effizienten Algorithmus zu entwickeln, der optimale oder zumindest nahe optimale Lösungen für das IPDP liefert. Dabei wird der Fokus auf die Anwendung von Ant Colony Optimization (ACO) gelegt, einer Metaheuristik, die sich durch ihre Inspiration aus dem Verhalten von Ameisenkolonien auszeichnet.

• Entwicklung einer ACS-Heuristik für das IPDP
• Analyse der Leistungsfähigkeit des entwickelten Algorithmus
• Anwendung des Algorithmus auf verschiedene Szenarien des IPDP
• Vergleich mit anderen Lösungsansätzen für das IPDP
• Diskussion der Ergebnisse und zukünftiger Forschungsrichtungen

Zusammenfassung der Kapitel

Kapitel 1 führt in die Thematik des integrierten Produktions- und Distributionsplanungsproblems (IPDP) ein und erläutert die Relevanz dieses Problems im Kontext des Supply Chain Managements. Kapitel 2 beschreibt das IPDP formal und stellt die wichtigsten Restriktionen und Zielsetzungen vor. Kapitel 3 gibt eine Einführung in die Ant Colony Optimization (ACO) und erläutert die grundlegenden Konzepte und Prinzipien dieser Metaheuristik. In Kapitel 4 wird die Entwicklung einer ACS-Heuristik für das IPDP Schritt für Schritt beschrieben. Kapitel 5 präsentiert die Ergebnisse von Auswertungen des entwickelten Algorithmus. Kapitel 6 erläutert die Implementierung des Algorithmus in MATLAB. Kapitel 7 fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen und gibt einen Ausblick auf zukünftige Forschungsarbeiten.

Schlüsselwörter

Integriertes Produktions- und Distributionsplanungsproblem (IPDP), Ant Colony Optimization (ACO), ACS-Heuristik, Supply Chain Management, Optimierung, Metaheuristik, Distributionsplanung, Produktionsreihenfolgeplanung, Scheduling, Haltbarkeit, Transportkapazitäten, Mehrfachfahrten, MATLAB.