Motivation. Problemstellung. Lösungsansätze. Fazit und Ausblick. Dipl. Wi.-Inf. Thomas Huth. Problemstellung. Lösungsansätze. Fazit und Ausblick

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1 Dynamische Aspekte in der mehrperiodischen Tourenplanung Doktorandenkolloquium Sonnenberg, März M Motivation Dynamische Aspekte in der Tourenplanung werden zunehmend wichtiger Gründe dafür sind Elektronischer Datenaustausch Geografische Informationssysteme Satellitengestützte Navigationssysteme Intelligente Straßen- Überwachungssysteme Zugriff auf real-time Daten Veränderte Rahmenbedingungen führen zu Wettbewerb zwischen Transportdienstleistern 2 1

2 Problemstellung Problemstellung Liefertouren planen Touren im Weitverkehrsnetz Netzwerk eines Logistikdienstleister Ladungsträger Wechselbrücke Aufträge an Frachtfüher Aufgaben Planung von Liefertouren Bereitstellung der Wechselbrücken Was ist Tourenplanung? Reihenfolgeproblem Zuordnungsproblem Kapazitätsrestriktionen und insbesondere Pickup and Delivery Problem Multi-Vehicle Multi-Depot Multi-Period Multi-Request Beladung n Orte Depot - k Fahrzeuge Fahrten Entladung Leerfahrten Abend Nacht Morgen Tag 4 5 Problemstellung Wechselbrücken cken bereitstellen Modellformulierung Angebot und Nachfrage im Transportnetzwerk Modellierung als bipartiter Graph Möglichkeiten dies zu tun: Leerfahrten [Crainic u.a. 199] Mitnahme während Fahrten Beladung Fahrten Entladung Abend Nacht Morgen Tag 1 2 Leerfahrten Daten Gegebene / angestrebte Verteilung von Wechselbrücken Transportaufträge Netzwerkdaten Kapazität der Fahrzeuge Ziel: Fahrten Leerfahrten min! Nebenbedingungen Restriktionen des Pickup and Delivery Problems Restriktionen des Transportproblems Kopplung beider Modelle über Mitnahme leerer Wechselbrücken T.G. Crainic, M. Gendreau, and P. Dejax.: Dynamic and stochastic models for the allocation of empty containers. In: Operations Research, 41(1): ,

3 Lösungsansätze Huth, T. ; Mattfeld, D.C.: Dynamische Tourenplanung: Problemformulierung und Literaturüberblick. submitted to Logistikmanagement Fleischmann, B. ; Gnutzmann, S. ; Sandvoß, E.: Dynamic vehicle routing based on on-line traffic information. In: Transportation Science 8 (2004), Nr. 4, S Dror, M. ; Laporte, G. ; Trudeau, P.: Vehicle Routing with Stochastic Demands: Properties and Solution Frameworks. In: Transportation Science 2 (1989), Nr., S Schönberger, J. ; Kopfer, H.: On Decision Model Adaptation in Online Optimization of a Transport System. In: Günther, H.-O. (Hrsg.) ; Mattfeld, D.C. (Hrsg.) ; Suhl, L. (Hrsg.): Mangement logistischer Netzwerke, 2007 Branke, J. ; Middendorf, M. ; Noeth, G. ; Dessouky, M.: Waiting Strategies for Dynamic Vehicle Routing. In: Transportation Science 9 (2005), 08, Nr., S Lösungsansätze durch Modellmodifikation Problemspezifisches Wissen Antizipation der zukünftigen Bedarfe von Wechselbrücken Simultaner Ansatz Nebenbedingung für Transportproblem einfügen (verkleinert Lösungsraum) Sukzessiver Ansatz Zuerst: PDP lösen Dann: Mitnahmemöglichkeiten wahrnehmen Gewichtung der beiden Teilprobleme α ) α ) ( Fahrten (1 Leerfahrten min! Huth, T. ; Mattfeld, D.C.: Dynamics of the multi-depot pickup and delivery problem. In Sixth Triennial Symposium on Transportation Analysis,

4 Dynamisierung der Problemstellung Ergebnis I Ansatz der rollierenden Planung Lösung durch Metaheuristik und sukzessiven Ansatz Anzahl an Pickup-Orten Mitnahme bringt Vorteile Gleichverteilung Anzahl an Delivery-Orten West: hoch, Ost: niedrig Verhältnis 50:50 90:10 Evaluation/Zielfunktionsterme Nachfrage Nachfrage Distanz nach Routing Abweichung von Gleichverteilung am Ende der Periode Nanry, W.P. ; Barnes, W.: Solving the pickup and delivery problem with time windows using reactive tabu search. In: Transportation Research Part B, 4: , Ergebnis II Interpretation der Ergebnisse Gewichtung der Zielfunktionsterme verbessert Ergebnisse Verteilung der WB über die Städte gleicht sich aus *Benchmark = Ohne Mitnahme von leeren WB

5 Interpretation der Ergebnisse Leerfahrten nehmen ab Tourlänge Fazit und Ausblick Reales Tourenplanungsproblem mit dynamischen Fragestellungen Idee wie man mit Antizipation der Zukunft und flexiblen Lösungen Verbesserungen erreichen kann Zwei Ansätze zur Modelladaption wurden vorgestellt Simultanes und Sukzessives Vorgehen Ergebnisse zum sukzessiven Vorgehen waren vielversprechend Experimente zum simultanen Vorgehen und weitere Experimente zum sukzessiven Vorgehen werden folgen. Fazit und Ausblick Reales Tourenplanungsproblem mit dynamischen Fragestellungen Idee wie man mit Antizipation der Zukunft und flexiblen Lösungen Verbesserungen erreichen kann Zwei Ansätze zur Modelladaption wurden vorgestellt Simultanes und Sukzessives Vorgehen Danke für die Aufmerksamkeit! Ergebnisse zum sukzessiven Vorgehen waren vielversprechend Experimente zum simultanen Vorgehen und weitere Experimente zum sukzessiven Vorgehen werden folgen

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