Projektplanung bei beschränkten Ressourcen: effiziente Lösungsverfahren zur Kapitalwertmaximierung
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Frankfurt am Main ; Berlin ; Bern ; New York ; Paris ; Wien
Lang
1998
|
| Schriftenreihe: | [Europäische Hochschulschriften / 5]
2229 |
| Schlagworte: | |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis XIII
Tabellenverzeichnis XVII
Symbolverzeichnis XXI
Abkürzungsverzeichnis XXIX
Kapitell Einleitung 1
1.1 Gegenstand und Motivation 1
1.2 Zielsetzung 2
1.3 Aufbau 3
Kapitel 2 Das ressourcenbeschränkte Projektplanungsproblem mit
diskontierten Ein- und Auszahlungen (RCPSPDC) 5
2.1 Grundbegriffe der Projektplanerstellung 5
2.2 Die Maximierung des Nettokapitalwertes als Optimierungskalkül 13
2.3 Annahmen 15
2.4 Ein formales Modell 16
2.5 Abstrakte Varianten und Komplexität 19
2.6 Erstellung von Projektplänen 20
yjjj Inhaltsverzeichnis
2.6.1 Erstellung zulässiger Projektpläne 20
2.6.1.1 Serielle Einplanung 20
2.6.1.2 Parallele Einplanung 23
2.6.1.3 Rückwärtseinplanung 26
2.6.2 Eigenschaften von Projektplänen 30
2.6.3 Die Generierung optimaler Projektpläne für das RCPSPDC 38
Kapitel 3 Literaturüberblick 47
3.1 Literatur zum PSP 47
3.2 Literatur zum RCPSPDC 50
3.3 Resümee 57
Kapitel 4 Prioritätsregelbasierte Heuristiken 59
4.1 Prioritätsregeln 59
4.2 Prioritätsregeln für das RCPSPDC 61
4.3 Prioritätsregeln für das RCPSP 63
4.4 Nachoptimierung 67
Kapitel 5 Metaheuristiken 71
5.1 Genetische Algorithmen 72
5.1.1 Funktionsweiseeines einfachen Genetischen Algorithmus 73
5.1.2 Theoretische Analyse der Wirkungsweise Genetischer Al¬
gorithmen 75
5.1.2.1 Die Schema-Theorie 75
5.1.2.2 Das Problem des k-armigen Banditen 79
5.1.2.3 Intrinsischer Parallelismus 80
Inhaltsverzeichnis IX
5.1.2.4 Kritische Betrachtung des theoretischen Funda¬
ments 81
5.1.3 Bestandteile Genetischer Algorithmen 83
5.1.3.1 Die genetische Codierung 83
5.1.3.2 Reproduktion 84
5.1.3.3 Crossing-over 85
5.1.3.4 Mutation 88
5.2 Tabu-Suche 89
5.2.1 Die Descent-Methode 89
5.2.2 Die Basisversion der Tabu-Suche 91
5.2.3 Weitere Tabu-Suche-Techniken 95
5.2.3.1 Aspirationskriterium 95
5.2.3.2 Diversifikation 95
5.2.3.3 Intensivierung 96
5.2.3.4 Probabilistische Tabu-Suche 97
5.2.3.5 Strategische Oszillation 98
5.2.3.6 Shifting Penalty -Ansatz 98
5.2.3.7 Zielanalyse 99
Kapitel 6 Neue Verfahren zur Lösung des RCPSPDC basierend
auf den Metaheuristiken Genetische Algorithmen und
Tabu-Suche 101
6.1 Ein Lösungsverfahren basierend auf einem Genetischen Algorith¬
mus 101
6.1.1 Der Genetische Algorithmus 103
6.1.1.1 Genetische Repräsentation und Anfangsbevölke¬
rung 103
6.1.1.2 Reproduktion 105
6.1.1.3 Crossing-over 106
6.1.1.4 Mutation 107
6.1.1.5 Abbruchkriterium 108
6.1.2 Planerstellung 108
6.1.2.1 Decodierung und Einplanung 108
6.1.2.2 Nachoptimierung 110
6.1.3 Evaluierungsfunktion 111
6.1.4 Einstellung des Genetischen Algorithmus 112
6.2 Ein Tabu-Suche-Verfahren für das RCPSPDC 116
6.2.1 Die Tabu-Suche 117
6.2.1.1 Lösungsrepräsentation und Anfangslösung 117
6.2.1.2 Nachbarschaftsstrukturen 117
6.2.1.3 Tabuliste 119
6.2.1.4 Aspirationskriterium 119
6.2.1.5 Diversifikationsstrategie 120
6.2.1.6 Intensivierungsstrategie 121
6.2.2 Planerstellung 122
6.2.3 Einstellung der Tabu-Suche 122
6.3 Hybride Lösungsverfahren für das RCPSPDC 123
Kapitel 7 Vergleichsstudien 125
7.1 Das Testset 125
7.1.1 Die Projektparameter 126
7.1.1.1 Projektgröße 127
7.1.1.2 Projektstruktur 127
7.1.1.3 Ressourcennachfrage 128
Inhaltsverzeichnis ?ü
7.1.1.4 Ressourcenverfügbarkeit 129
7.1.1.5 Einzahlungen 130
7.1.1.6 Auszahlungen 131
7.1.1.7 Kapitalkosten 131
7.1.1.8 Die Projektparameter im Überblick 132
7.1.2 Weitere Projektmerkmale 132
7.2 Statistische Auswertungen 134
7.3 Studie 1 - Prioritätsregelbasierte Heuristiken ohne Nachoptimie¬
rung 135
7.3.1 Allgemeine Auswertungen 137
7.3.2 Einfluß der Projektparameter 139
7.3.3 Auswertungen bezüglich des Kriteriums Projektdauer 144
7.3.3.1 Allgemeine Auswertungen 144
7.3.3.2 Einfluß der Projektparameter 146
7.4 Studie 2 - Prioritätsregelbasierte Heuristiken mit Nachoptimie¬
rung 149
7.4.1 Allgemeine Auswertungen 150
7.4.2 Einfluß der Projektparameter 151
7.5 Studie 3 - Metaheuristiken und Vergleichsverfahren 155
7.5.1 Allgemeine Auswertungen 156
7.5.2 Einfluß der Projektparameter 159
7.5.3 Analyse des Optimierungsverhaltens von Hyb31 und GA 163
7.6 Vergleich der Ergebnisse der Studien 1-3 168
Kapitel 8 Resümee 173
Literaturverzeichnis 177
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| spelling | Mayer, Harald Verfasser aut Projektplanung bei beschränkten Ressourcen effiziente Lösungsverfahren zur Kapitalwertmaximierung Harald Mayer Frankfurt am Main ; Berlin ; Bern ; New York ; Paris ; Wien Lang 1998 XXX, 188 S. graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier [Europäische Hochschulschriften / 5] 2229 Zugl.: Regensburg, Univ., Diss., 1997 Project management Genetischer Algorithmus (DE-588)4265092-6 gnd rswk-swf Projektplanung (DE-588)4115649-3 gnd rswk-swf Kapazitätsbelegungsplanung (DE-588)4261342-5 gnd rswk-swf Kapitalwert (DE-588)4163283-7 gnd rswk-swf Kapitalwertmethode (DE-588)4206570-7 gnd rswk-swf Tabusuche (DE-588)4432514-9 gnd rswk-swf Optimierung (DE-588)4043664-0 gnd rswk-swf Mathematisches Modell (DE-588)4114528-8 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Projektplanung (DE-588)4115649-3 s Kapitalwert (DE-588)4163283-7 s Optimierung (DE-588)4043664-0 s Mathematisches Modell (DE-588)4114528-8 s DE-604 Kapazitätsbelegungsplanung (DE-588)4261342-5 s Kapitalwertmethode (DE-588)4206570-7 s Genetischer Algorithmus (DE-588)4265092-6 s Tabusuche (DE-588)4432514-9 s 5] [Europäische Hochschulschriften 2229 (DE-604)BV000001798 2229 HBZ Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=007843011&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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