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Modellierung und Optimierung von Hub-and-Spoke-Netzen mit beschränkter Sortierkapazität
Dissertationsschrift
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Zur Bestimmung der Anzahl und Lage von Hubstandorten sowie der Transportmengen auf einzelnen Transportrelationen wird ein Hub-Location-Problem mit Direktverkehrsrelationen und beschränkter Sortierkapazität der potentiellen Hubstandorte als gemischt binäres lineares Optimierungsproblem modelliert. Somit werden bereits in der Planungsphase die Kapazitätsrestriktionen der Hubs berücksichtigt und dadurch mögliche Kapazitätsüberlastungen der Hubs sowie die daraus resultierende Errichtung von Sekundäarhubs vermieden. Zur optimalen Lösung des Hub-Location-Problems wird ein Branch-and-Bound-...
Zur Bestimmung der Anzahl und Lage von Hubstandorten sowie der Transportmengen auf einzelnen Transportrelationen wird ein Hub-Location-Problem mit Direktverkehrsrelationen und beschränkter Sortierkapazität der potentiellen Hubstandorte als gemischt binäres lineares Optimierungsproblem modelliert. Somit werden bereits in der Planungsphase die Kapazitätsrestriktionen der Hubs berücksichtigt und dadurch mögliche Kapazitätsüberlastungen der Hubs sowie die daraus resultierende Errichtung von Sekundäarhubs vermieden. Zur optimalen Lösung des Hub-Location-Problems wird ein Branch-and-Bound-Verfahren eingesetzt, für das ein effizientes Näherungsverfahren zur Bestimmung von unteren Schranken in den Knoten des Suchbaums entwickelt wird. Zur Bestimmung einer Eröffnungslösung werden die heuristischen Add- und Drop-Verfahren eingesetzt. Für die im Rahmen der Eröffnungsverfahren notwendigen Berechnungen von Allokationslösungen wird ein modifizierter Tripel-Algorithmus entwickelt. Im Verlauf des Branch-and-Bound- Verfahrens werden erstmalig logische Tests bei einem Hub-Location-Problem mit dem Ziel eingesetzt, noch freie Entscheidungsvariablen des Suchbaums vorzeitig zu fixieren. Mit Hilfe der entwickelten Verfahren werden Problemgrößen mit bis zu 100 potentiellen Hubstandorten optimal gelöst. Dies ist auf den Einsatz der logischen Tests sowie die effizient Berechnung der unteren Schranken zurückzuführen. Der Einsatz der logischen Tests bewirkt eine Reduzierung der Rechenzeit um bis zu 80%.