Das Einheiten-Umverteilungs-Problem

Abstract

We describe the problem of re-balancing a number of units distributed over a geographic area. Each unit consists of a number of components. A value between 0 and 1 describes the current rating of each component. By a piecewise linear function this value is converted into a nominal status assessment. The lowest of the statuses determines the efficiency of a unit, and the highest status its cost. An unbalanced unit has a gap between these two. To re-balance the units, components can be transferred. The goal is to maximize the efficiency of all units. On a secondary level, the cost for the re-balancing should be minimal. We present a mixed-integer nonlinear programming formulation for this problem, which describes the potential movement of components as a multi-commodity flow. The piecewise linear functions needed to obtain the status values are reformulated using inequalities and binary variables. This results in a mixed-integer linear program, and numerical standard solvers are able to compute proven optimal solutions for instances with up to 100 units. We present numerical solutions for a set of test instances and a bi-criteria objective function, and discuss the trade-off between cost and efficiency.Wir beschreiben das Problem der Umverteilung einer Anzahl von Einheiten, die über ein geografisches Gebiet verteilt sind. Jede Einheit besteht aus einer Reihe von Komponenten. Ein Wert zwischen 0 und 1 beschreibt die aktuelle Bewertung jeder Komponente. Durch eine stückweise lineare Funktion wird dieser Wert in eine nominale Zustandsbewertung umgerechnet. Der niedrigste Status bestimmt die Effizienz einer Einheit und der höchste Status seine Kosten. Eine unausgeglichene Einheit weist eine Lücke zwischen diesen beiden auf. Um die Einheiten neu auszubalancieren, können Komponenten übertragen werden. Ziel ist es, die Effizienz aller Einheiten zu maximieren. Auf einer untergeordneten Ebene sollten die Kosten für die Umverteilung minimal sein. Für dieses Problem stellen wir eine gemischt-ganzzahlige nichtlineare Modellformulierung vor, die die potenzielle Bewegung von Komponenten als Mehrgüterfluss beschreibt. Die stückweise linearen Funktionen, die zum Erhalten der Statuswerte benötigt werden, werden unter Verwendung von Ungleichungen und binären Variablen umformuliert. Dies führt zu einem gemischt-ganzzahligen linearen Programm, und numerische Standardlöser sind in der Lage, beweisbar optimale Lösungen für Instanzen mit bis zu 100 Einheiten zu berechnen. Wir präsentieren numerische Lösungen für eine Reihe von Testinstanzen und eine bikriterielle Zielfunktion und diskutieren den Kompromiss zwischen Kosten und Effizienz