TY - THES

T1 - Automatisierte Tourenplanung in der Transportlogistik

AU - Pichler, Klaus

N1 - gesperrt bis null

PY - 2015

Y1 - 2015

N2 - In Hinblick auf die steigenden Transportkosten wird in Zukunft die Rolle der Transportlogistik immer wichtiger. Um Umweltbelastungen und Transportkosten so niedrig wie möglich zu halten, müssen die Fahrzeuge eines Unternehmens bei der Verteilung ihrer Waren äußerst effizient eingesetzt werden. Um dies zu erreichen, kann in vielen Fällen eine gezielte automatisierte Tourenplanung in der unternehmensinternen Disposition eingesetzt werden. Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem sogenannten Vehicle Routing Problem, einem kombinatorischen Optimierungsproblem. Bei dem Vehicle Routing Problem geht es darum, Kunden mittels Lieferfahrzeugen, von einem oder mehreren Depots aus, möglichst effizient zu beliefern, sodass die dabei entstehenden Transportkosten möglichst gering gehalten werden. Dabei muss entschieden werden, welche Transportaufträge den einzelnen Fahrzeugen zugeordnet werden, und in welcher Reihenfolge die Kunden innerhalb einer Tour beliefert werden. In der Arbeit wird aufgezeigt, mit welchen mathematischen Algorithmen dieses Problem näherungsweise gelöst werden kann, und wie diese im Detail funktionieren. Zur Lösung dieser Vehicle Routing Probleme wurde eine eigene auf JAVA basierende Software entwickelt, mit der auch eine umfangreiche Visualisierung der Probleminstanzen möglich ist. Des Weiteren wird auch die Herkunft der Kartendaten besprochen, welche zur Lösung der Tourenplanungsprobleme herangezogen werden. Dabei ist natürlich zu beachten, dass es sich hierbei um riesige Datenmengen handelt, da Distanzen, Geschwindigkeitsbeschränkungen, Einbahnregelungen, Fahrverbote usw. beachtet werden müssen. Abschließend werden die mit verschiedenen Verfahren gelösten Vehicle Routing Probleme bezüglich ihrer Lösungsqualität und benötigten Laufzeit diskutiert. Daraus kann abgeleitet werden, ob bei vorhandenen realen Aufgabenstellungen ein Einsparungspotential vorhanden und daher der Einsatz einer automatisierten Tourenplanung gerechtfertigt ist.

AB - In Hinblick auf die steigenden Transportkosten wird in Zukunft die Rolle der Transportlogistik immer wichtiger. Um Umweltbelastungen und Transportkosten so niedrig wie möglich zu halten, müssen die Fahrzeuge eines Unternehmens bei der Verteilung ihrer Waren äußerst effizient eingesetzt werden. Um dies zu erreichen, kann in vielen Fällen eine gezielte automatisierte Tourenplanung in der unternehmensinternen Disposition eingesetzt werden. Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem sogenannten Vehicle Routing Problem, einem kombinatorischen Optimierungsproblem. Bei dem Vehicle Routing Problem geht es darum, Kunden mittels Lieferfahrzeugen, von einem oder mehreren Depots aus, möglichst effizient zu beliefern, sodass die dabei entstehenden Transportkosten möglichst gering gehalten werden. Dabei muss entschieden werden, welche Transportaufträge den einzelnen Fahrzeugen zugeordnet werden, und in welcher Reihenfolge die Kunden innerhalb einer Tour beliefert werden. In der Arbeit wird aufgezeigt, mit welchen mathematischen Algorithmen dieses Problem näherungsweise gelöst werden kann, und wie diese im Detail funktionieren. Zur Lösung dieser Vehicle Routing Probleme wurde eine eigene auf JAVA basierende Software entwickelt, mit der auch eine umfangreiche Visualisierung der Probleminstanzen möglich ist. Des Weiteren wird auch die Herkunft der Kartendaten besprochen, welche zur Lösung der Tourenplanungsprobleme herangezogen werden. Dabei ist natürlich zu beachten, dass es sich hierbei um riesige Datenmengen handelt, da Distanzen, Geschwindigkeitsbeschränkungen, Einbahnregelungen, Fahrverbote usw. beachtet werden müssen. Abschließend werden die mit verschiedenen Verfahren gelösten Vehicle Routing Probleme bezüglich ihrer Lösungsqualität und benötigten Laufzeit diskutiert. Daraus kann abgeleitet werden, ob bei vorhandenen realen Aufgabenstellungen ein Einsparungspotential vorhanden und daher der Einsatz einer automatisierten Tourenplanung gerechtfertigt ist.

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KW - Problem des Handlungsreisenden

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KW - Genetische Algorithmen

M3 - Masterarbeit

ER -