Kombinierte Standort-Touren-Planung in der Produktneueinführung

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Optimierung eines konkreten Entscheidungsproblems, welches bei der Einführung eines neuen Produktes im Lebensmittelbereich auftritt. Das Konzept der integrierten Logistik- und Vertriebssysteme ist bei solchen Entscheidungssituationen aus dem Management global agierender Unternehmen nicht mehr wegzudenken. Es trägt vor allen dazu bei, in diesem speziellen Fall auch bei einer Produktneueinführung, die Wirtschaftlichkeit und Effizienz während des Vertriebsprozesses zu steigern. Die zwei tragenden Säulen bei einem integrierten Logistik- und Vertriebssystem bilden die Standortwahl und die Tourenplanung. Bei der Standortwahl zielt man allgemein auf die Nutzenmaximierung ab, wogegen man bei der Tourenoptimierung versucht Kosten zu minimieren. Diese beiden Optimierungsansprüche werden in der vorliegenden Arbeit kombiniert und zu einem einzigen Standort-Tourenproblem zusammengefaßt. Der Grund dafür ist die gegenseitige Abhängigkeit zwischen der optimalen Standortwahl der Einrichtungen (hier: temporäre Sampling Werbestände), der Berücksichtigung von kapazitätsbedingter Restriktionen und der Touren bzw. Routenstruktur. Die Arbeit geht von folgender Problemstellung aus: Es liegt ein reales Entscheidungsproblem eines Mölkereiunternehmens vor, dessen Aufgabe darin besteht, die optimalen Standorte zu ermitteln, um möglichst viele Endkonsumenten auf die Produkteinführung aufmerksam zu machen. Ein Standort ist dann optimal, wenn einerseits die Sichtkontakte maximiert und andererseits die Projektkosten minimiert werden. Zunächst werden in der Arbeit einige Grundlagen auf dem Gebiet der Operations Research erläutert, die später dazu beitragen werden, ein entsprechendes mathematisches Modell für dieses Problem aufzustellen. Mit der Formulierung des Standartmodells wird als nächster Schritt ein geeignetes Lösungsverfahren gesucht. Aufgrund der Absicht einerseits die Rechenzeiten so gering wie möglich zu halten und andererseits akzeptable Ergebnisse zu liefern, wurde ein iterativer heuristischer Lösungsansatz ausgewählt. Dieser entspricht einer angepaßten Nachbarschaftsheuristik und ist in der Literatur als Iterated Local Search bekannt. Um beide Zielvorgaben gleichermaßen befriedigen zu können, wir ein gewichtetes Kriterium eingeführt, welches anschließend maximiert wird. Den Kern dieser Arbeit bildet die Implementierung des Modells und der Lösungsmethode in das Softwareprogramm SCILAB Version 4.1.2 (Das Programm wird unter Lsg-version_7.0.sce gespeichert).This paper deals with the optimization of a concrete decision problem which appears often when a new product will be launched on the market. The concept of integrated logistics and distribution-oriented systems has emerged to one of the central part of transnational companies. It aims to increase distribution efficiency and supports the economic behaviour. The supporting elements of such a concept are facility location decision and tour-planing. Regarding to the facility location problem it’s goal is to maximize the utility whereas the routing problem intends to minimize the project costs. Instead of working with to two different problems, this paper declares one problem – known as a Combined Location-Routing Problem. The reason for this are the interdependences among the location of the facitlities (actually in this paper the facitlities are temporary sampling stands), the consideration of restrictions and the vehicle route structure around depots. At the beginning we are faced with a decision problem of a dairy enterprise which tries to pursue the estimate goal of calling best attention for the new product on the market. In this special case the marketing department decided to plan a sampling promotion cross Austria starting with the capital. The challenge for the assigned agency will be to find the optimal locations. A facility location is optimal if on the one hand the intervisibility will be maximized and on the other hand the project costs will be minimized. Initially a few basics refering to optimalization will be defined. They will help us to formulate the mathematical standard model. The proximate emphasis during the decision process will be the creation of a suitable solving method. The requirements for such a method were to avoiding long computing times and to achieving optimal results. By using the method of an Iterated Local Search we fulfill this requirements. To meet both objective functions in equal measure the implementation of a weighted criteria is essential. This criteria combines the location with the touring problem and will be maximized. The objective of this paper is to implement the model and the solution procedure in the softwareprogramm SCILAB 4.1.2 (Saved as the File Lsg_Version_7.0.sce)

DISKRETE OPTIMIERUNG

Unter einer Optimierungsaufgabe im mathematischen Sinne versteht man die Problemstellung, den maximalen oder minimalen Wert einer Funktion über einem zulässigen Bereich zu finden. Es ist offensichtlich, dass Problemstellungen dieser generischen Art für alle Bereiche unserer hochtechnologischen Welt prinzipielle Bedeutung erlangen. Die mathematische Behandlung einer solchen Problemstellung setzt allerdings voraus, dass der potentielle Anwender in der Lage ist, seine Optimierungsaufgabe quantitativ mittels Daten und eines mathematischen Modells zu formulieren. Der Zusatz „diskrete Optimierung“ ist keinesfalls im Gegensatz zur „indiskreten Optimierung“ zu sehen. Vielmehr drückt das Adjektiv „diskret“ in diesem Zusammenhang aus, dass Ressourcen, deren Nutzung optimiert werden soll, nicht beliebig teilbar sind. Insbesondere wird der Begriff „diskret“ deutlich, wenn man sich vorstellt, dass die Optimierung mit Entscheidungen zu tun hat, die zu treffen sind. Eine Entscheidung kann nur getroffen werden oder nicht. Eine halbe Entscheidung gibt es nicht. Somit steht „diskrete Optimierung“ im Gegensatz zum Begriff „kontinuierliche Optimierung“, einer Aufgabenstellung, bei der der zulässige Bereich der potentiellen Lösungen ein Kontinuum darstellt. Diese Unterscheidung in „kontinuierlich“ und „diskret“ ist keineswegs künstlich. Vielmehr sind Strukturresultate, Methodik und Algorithmen in den beiden Bereichen grundsätzlich verschieden. Selbst aus Perspektive der Anwendungen setzt sich die Unterscheidung fort. Mit den nachfolgenden Ausführungen sollen einige Aspekte der Forschung im Bereich der diskreten Optimierung genauer beleuchtet werden, ohne dabei zu sehr in mathematische Details einzudringen. Genauer gesagt sollen folgende zwei Thesen exemplarisch besprochen werden. These 1: Das diskrete Modell ist umfassend. Es eignet sich zur Modellierung vieler theoretischer und praktischer Szenarien. These 2: Effiziente Algorithmen für diskrete Modelle basieren auf mathematischen Theorien. Letztere basieren auf der Interaktion vieler mathematischer Teilgebiete

Entwicklung einer Schnittstelle zur multidisziplinären Entwurfsoptimierung im Bereich Städteplanung

Multidisziplinäre Optimierung von komplexen Systemen sowie die Formulierung eines Optimierungsproblems und deren nahtlose Einbindung in den Bereich der Städteplanung ist Gegenstand der aktuellen Forschung. Architekten im Bereich des Städtebaus befassen sich typischerweise mit dem räumlichen Entwurf von großflächigen Stadtstrukturen sowie deren sozialen und technologischen Implikationen, wodurch die Notwendigkeit einer optimalen Verwendung von Bauflächen in den Vordergrund rückt. In der vorliegenden Diplomarbeit werden Lösungswege für den Einsatz multidisziplinärer Entwurfsoptimierung im Bereich der Städteplanung mit bereits existierenden Softwarewerkzeugen erarbeitet und erprobt. Das Ziel dieser Arbeit ist es, Architekten und Städteplaner mit Hilfe einer einheitlichen Schnittstelle zwischen den existierenden Softwarewerkzeugen bei der Entwurfsfindung zu unterstützen und damit eine nachhaltige städtebauliche Entwicklung eines Stadtgebietes zu ermöglichen.Multidisciplinary optimization of complex systems and the formulation of an optimization problem and their seamless integration in the field of urban planning is the subject of current research. Architects in the field of urban planning typically deal with the spatial design of large-scale urban structures as well as their social and technological implications, whereby the need of optimal use of building land comes to the fore. In the present thesis solutions for the use of multidisciplinary design optimization in the field of urban planning with existing software tools will be developed and tested. The aim of this work is to support architects and urban planners with the help of a uniform interface between the existing software tools for the design discovery and thus enable a sustainable urban development of an urban area

Räumliche Optimierung der Bestandesstruktur unter Berücksichtigung von Einzelbaumeffekten

In dieser Dissertation werden erstmals Kenntnisse über ökologische Felder von Einzelbäumen mit Methoden der räumlichen Optimierung kombiniert, um ein Werkzeug zu schaffen, mit dem Empfehlungen für die Strukturierung von Beständen erarbeiten werden können. Dabei waren drei unterschiedliche waldbauliche Problemstellungen Ausgangspunkt der Arbeit. Die ausführliche Beschreibung der Probleme führte zur Ableitung eines allgemeinen Optimierungsproblems, das nach optimalen Stammverteilungsplänen bzgl. verschiedener, waldbaulicher Zielsetzungen sucht. Der erster Schwerpunkt war die mathematische Herleitung der Zielgrößen. Hierbei wurde die Idee der Einzelbaumeffekte und das Konzept der ökologischen Felder verwendet, um die Zielgrößen aus den Einzelbaumeffekten zu entwickeln. Der zweite Schwerpunkt umfasste die Suche nach einem geeigneten Optimierungsmodell, mit dem die Horizontalstruktur eines Bestandes basierend auf weitreichenden, stetigen Einzelbaumeffekten räumlich optimiert werden konnte. Der gegebene Überblick zum Stand der Forschung bzgl. der räumlichen Optimierung in der Forstwissenschaft zeigte auf, dass nur Teilaspekte des allgemeinen Optimierungsproblems bisher modelliert worden sind. Von den vier daraufhin neu entwickelten Optimierungsmodellen wurden ein kontinuierliches und ein diskretes Modells nach der Auswertung der Eigenschaften weiterverwendet. Die Bewertung von verschiedenen, vorgestellten Nachbarschaftsdefinitionen und Varianten von lokalen Suchverfahren, Meta- und Hybridheuristiken führte zur Verwendung von k-opt für das diskrete Optimierungsmodell, von Compass Search für das kontinuierliche Optimierungsmodell und von Threshold Accepting und Iterated Local Search für beide Modelle. Für alle drei Optimierungsprobleme wurden jeweils zwei Tests je Algorithmus mit einer in C++ implementierten Optimierungssoftware durchgeführt. Beim ersten Test sollten in kurzer Zeit wiederholt gute Lösungen berechnet werden, während im zweiten Test wesentlich mehr Funktionswertberechnungen zur Verfügung standen, um eine sehr gute Lösung zu erhalten. Die Auswertung der Testrechnungen zeigte, dass das diskrete Optimierungsmodell dem kontinuierlichen Modell außer bei einem geringen Bestockungsgrad des Bestandes vorzuziehen ist. Die Zielfunktionsdefinitionen hatten wesentlichen Einfluss auf die Lösungen, vor allem bei gegenläufigen Zielen. Sehr gute Lösungen wiesen dabei charakteristische Verteilungsschemata der Baumpositionen auf, die nur durch eine Optimierung und nicht durch das wiederholte, zufällige Verteilen von Bäumen gefunden werden konnten. Für das diskrete Modell lieferte Threshold Accepting vor 2-opt und Iterated Local Search fast immer die besten Ergebnisse. 4-opt war immer deutlich schlechter als die anderen Algorithmen. Threshold Accepting berechnete sowohl sehr schnell gute Lösungen und als auch die besten Lösungen, wenn eine intensive Suche mit sehr vielen Funktionswertberechnungen möglich war

Wirtschaftliche Optimierung der Steinbuttmast in geschlossenen Kreislaufanlagen: Entwicklung eines Planungs- und Entscheidungsmodells

Angesichts zunehmender Überfischung und steigender Nachfrage nach Fisch wächst das Interesse an der Fischproduktion in Aquakulturen. Neben Ansprüchen an die Qualität von Lebensmitteln werden zunehmend auch ökologische und sonstige Anforderungen an deren Erzeugung gestellt. Geschlossene Kreislaufanlagen repräsentieren einen besonderen Typ von Aquakulturanlagen, die äußerst emissionsarm arbeiten und eine nahezu vollkommen kontrollierbare Haltungsumgebung versprechen. Gleichzeitig ist deren operativer Betrieb sehr komplex und erfordert ein hohes Maß an Knowhow, Kontrolle sowie Kapital. Die vorliegende Arbeit behandelt die wirtschaftliche Optimierung von operativen Fischmastprozessen in kommerziell betriebenen Aquakulturanlagen am Beispiel einer geschlossenen Kreislaufanlage für Steinbutt. Steinbutt gilt als hochpreisiger Edelfisch, der bisher kaum züchterisch bearbeitet ist und damit eine besondere Herausforderung für das operative Prozessmanagement darstellt. Aktuell reagieren die operativen Prozesse der Steinbuttmast kaum auf wirtschaftliche, technische oder biologische Rahmenbedingungen: Infolge der Wachstumsheterogenität des Steinbutts nimmt der Anteil langsamwüchsiger Tiere stetig zu und Produktionsfaktoren (Mastplatz, Futter etc.) werden zunehmend von unprofitablen Prozessen beansprucht. Damit nehmen die durchschnittliche Wachstumsleistung des Fischbesatzes insgesamt sowie die Wirtschaftlichkeit des ganzen Betriebs ab (Kapitel 1 und 2). Zur wirtschaftlichen Optimierung ist zunächst ein lineares Modell der operativen Fischmastprozesse (Einsetzen von Setzlingen, Wachstum der Fische, Selektieren von Schlechtwüchsigen, Zuteilen von Fischkohorten auf passende Becken, Verkaufen von Schlachtfischen etc.) und der Produktionsbedingungen (biologische Wachstumsleistung, technische Anlagenkapazität, wirtschaftlichen Umweltbedingungen) entwickelt worden. Als Lösungsmethode kam gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung zum Einsatz (Kapitel 3 und 4). Eine Reihe von Szenariorechnungen, in denen Selektionsanteil, Schlacht-, Futter- und Setzlingspreise sowie Kontraktspezifikationen variieren, stellt unter Beweis, dass die entwickelte Entscheidungshilfe plausible Planungsergebnisse erzeugt und erwartungsgemäß reagiert. Umfangreiche Szenariorechnungen und Parametrisierungsergebnisse quantifizieren die wirtschaftlichen Potentiale bzw. Risiken der Steinbuttmast und zeigen, dass die knappen Ressourcen durch Merzung schwachwüchsiger Tiere erheblich besser genutzt werden können (Kapitel 5 und 6). Damit leistet die vorliegende Arbeit einen Beitrag zur Planungs- und Entscheidungsunterstützung von operativen Fischmastprozessen und führt aus, warum Geschäfts- und Managementmodell an die Wachstumsheterogenität der gehaltenen Spezies angepasst sein sollten.With respect to rising overfishing and a growing demand for fish, the interest in aquaculture grows. In addition to food quality standards, the fish production has to meet ecological, social, and other requirements. Recirculating aquaculture systems represent a special type of aquacultural facilities, which avoids polluting emissions and provides almost perfect production control. At the same time, their operational management is complex and requires substantial amounts of know-how, control, and capital. This study concentrates on economical optimisation of operational fish fattening processes in commercial aquaculture facility using the example of turbot production in recirculating aquaculture systems. Turbot is regarded as an upscale blue white fish, which is barely bred with economic production intent yet. For this reason turbot fattening is a special challenge for operational process management. Currently the operational turbot fattening processes are marginally responsive to economic, technical, or biological conditions. Due to the fact that the growth of turbot is very heterogeneous, the proportion of slowly growing animals becomes larger and unprofitable processes occupy scarce production factors (rearing basins, feed, etc.). Devoid of operational reactions to turbot’s growth heterogeneity, the average growth performance of the whole stock and the profitability of the complete farm decrease continuously (chapter 1 and 2). Thus, first of all a linear model of operational fish fattening processes (buying fingerlings, culling slow growing fish, allocating fish cohorts to suitable basins, selling fish for slaughter) and the production conditions (biological growth performance, technical facility capacities, economic framework requirements) was built. Mixed integer linear programming was used to solve the model (chapter 3 and 4). Varying the selection quota, the price of fish, of feed as well as of fingerlings and the specification of sales contracts – several scenario based calculations show, that the developed model generates plausible results, reacts as expected, and is generally able to support operational decisions. The results of the parameterisation calculations quantify the economic potential respectively the risk of turbot fattening and demonstrate, that the scarce resources could be better used by culling slowly growing animals in early production stages (chapter 5 and 6). This study contributes to planning and decision support of operational fish fattening processes and explicates why business and management model have to be adapted to the heterogeneous growth of the kept species