In der Dissertationsschrift „Betrachtung der inhärenten Stochastizität durch das Scheduling in Verbindung mit der mehrstufigen Losbildung in einem hierarchischen Planungskonzept“ werden mehrere Modellformulierungen für die Lösung von mehrstufigen kapazitierten Losgrößenproblemen erarbeitet. Bei der Losgrößenplanung mit Mikroperiodenmodellen entstehen durch die üblicherweise integrierte Reihenfolgeplanung keine Verspätungen durch Wartezeiten. Jedoch sind die Rechenzeiten für optimale Lösungen in praxisrelevanten Problemgrößen nahezu unbeherrschbar. Bei einer Lösung mit Makroperiodenmodellen und einer nachfolgenden Reihenfolgeplanung mit Prioritätsregeln entstehen hingegen durch die unzureichenden Kapazitätsberechnungen immer wieder unvorhergesehene Wartezeiten. Deshalb werden in der Arbeit drei Modifikationen für das Makroperiodenmodell MLCLSP vorgeschlagen, mit denen diese Wartezeiten geschätzt werden können. Im ersten Ansatz werden Kapazitätskorrekturfaktoren eingeführt und deren Werte simulativ ermittelt, womit das Problem der reihenfolgebedingten Wartezeiten teilweise behoben werden kann. In einem zweiten Modellvorschlag werden diese Kapazitätskorrekturfaktoren mit einer Analogie aus der Warteschlangetheorie geschätzt. Ein drittes Modell wird vorgeschlagen, in dem ein Parameter eingeführt wird mit dem die Robustheit gegenüber der inhärenten Stochastizität zwischen den Losgrößen- und Scheduling-Problemen gesteuert werden kann.
Aktualisiert: 2023-01-01
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In der Arbeit wird ein Optimierungsmodell (GGLP) zur Entscheidungsunterstützung von Wohngebäudeeigentümern als Selbstnutzer und/oder Vermieter bei der Modernisierungsplanung entwickelt. Der Ansatz betrachtet simultan die Maßnahmenwahl und -auslegung, den Versorgungsanlageneinsatz (inkl. KWK/PV) sowie die Finanzierungsstruktur unter ökonomischen Gesichtspunkten. Das Bewertungsschema beruht auf einer vollständigen Finanzplanung und bezieht staatliche Fördermittel in die Analyse ein. In this work, an optimization model (MILP) for the energetic refurbishment planning of buildings is developed. It provides decision support for owner-occupiers and/or landlords. The approach considers simultaneously the selection of refurbishment measures, the operation of energy supply technologies (incl. CHP/PV), and the financing structure from an economic point of view. The evaluation scheme is based on a visualization of financial implications and factors public funds into the analysis.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Mathematical location theory is one of the most active fields in the area of Operations Research. This importance is on the one hand due to the multitude of interesting structural properties of these problems. On the other hand, mathematical location models have been used for decision support in a large number of practical applications. In most of these applications the set of possible locations is discrete and finite. Therefore, discrete location models should be applied to prepare decisions in such situations. In this book, basic mathematical location problems with a discrete decision space are addressed. The focus lies on problems with a flexible objective function, the so-called ordered median function. With this function, most decision criteria which have been considered in location theory (e.g., pull-, push-, and push-pull-objectives) can be incorporated in a unified approach. Moreover, mathematical models for new objectives (e.g., balancing objectives) become available. Location problems with this flexible objective function are called ordered median problems. Apart from the multitude of decision criteria that can easily be modeled, the main advantage of ordered median problems is that a feasible solution approach/implementation is feasible for all special cases as well. Throughout this work, several mixed-integer linear formulations for basic ordered median problems with and without capacity restrictions are presented. Based on these formulations, solution approaches are developed. The suitability for solving the ordered median problems is tested using extensive computational studies. Furthermore, the ordered median extension of the classical transportation problem is introduced and it is explained how the flexible ordered median function can be applied to different logistics problems (e.g., routing or scheduling problems).
Aktualisiert: 2019-12-20
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