Quantitative Logistik für das Supply-Chain-Management:
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München [u.a.]
Oldenbourg
2003
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|---|---|
| adam_text | Titel: Quantitative Logistik für das Supply-Chain-Management
Autor: Vahrenkamp, Richard
Jahr: 2003
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Grundbegriffe der Netzwerktheorie 5
2.1 Einfuhrung 5
2.2 Ungerichtete Netzwerke 6
2.3 Gerichtete Netzwerke 8
2.4 Bipartite Netzwerke 9
2.5 Bewertete Netzwerke 10
2.6 Eigenschaften von Netzwerken 14
2.6.1 Eigenschaften von Verkehrsnetzen 14
2.6.2 Subadditive Kostenstrukturen in Netzwerken und Netzwerkexternalitäten 16
3 Datenstrukturen und Algorithmen für Netzwerke 18
3.1 Problemstellung 18
3.2 Die Datenstrukturen Feld, Stapel und Schlange 19
3.2.1 Begriffsbestimmungen 19
3.2.2 Die Datenstruktur Stapel 21
3.2.3 Die Datenstruktur Schlange 22
3.3 Komplexität von Algorithmen 26
3.4 Heuristische Verfahren 28
3.5 Branch-and-Bound-Verfahren 29
4 Repräsentation von Netzwerken 34
4.1 Problemstellung 34
4.2 Repräsentation als Knotenfeld und als Kantenfeld 34
4.3 Darstellung als Knoten-Knoten-Adjazenzmatrix 35
4.4 Darstellung als Kostenmatrix 36
4.5 Darstellung als Knoten-Kanten-Inzidenzmatrix 36
4.6 Darstellung der Nachbarn in Feldern 37
5 Suchen in Netzwerken 40
6 Bäume in Netzwerken 48
6.1 Einleitung 48
6.2 Eigenschaften von Bäumen 48
6.3 Das Auffinden von bipartiten Netzwerken 55
6.4 Minimal spannende Bäume 56
6.5 Eigenschaften des kürzesten aufspannenden Baums 61
6.6 Weitere Fragestellungen mit aufspannenden Bäumen 66
VIII Inhaltsverzeichnis
6.6.1 Aufspannende Bäume mit Knotengradbeschänkungen 67
6.6.2 Steiner Bäume 67
7 Kürzeste Wege in Netzwerken 70
7.1 Einfuhrung 70
7.2 Baumalgorithmen als Grundlage für Kürzeste-Wege-Verfahren 71
7.3 Das Label-Setting-Verfahren: Der Dijkstra-Algorithmus 74
7.4 Das Label Correcting-Verfahren 80
7.5 Das zweiseitige Dijkstra-Verfahren 82
8 Die Konfiguration von Liefernetzwerken: Transport- und 90
Zuordnungsmodelle
8.1 Das Transportmodell 90
8.2 Verfahren zur Bestimmung einer Startlösung 92
8.3 Die Modi-Methode zur Lösung des Transportmodells 98
8.4 Die Konfiguration von Supply Chains in hierarchischen Distributions-
systemen 102
8.5 Das Zuordnungsproblem 106
8.6 Heuristiken zur Lösung des Zuordnungsproblems 108
8.7 Der ungarische Algorithmus zur Lösung des Zuordnungsproblems 109
9 Standorte in Netzwerken 119
9.1 Einführung 119
9.2 Das Centerproblem 121
9.3 Das p-Center-Problem 122
9.4 Covering-Probleme 126
9.4.1 Überblick 126
9.4.2 Das Covering Location Problem 126
9.4.3 Das Maximal Covering Location Problem 133
9.5 Das Median-Problem 138
9.6 Das p-Median-Problem und das unkapazitierte Warehouse Location
Problem 139
9.6.1 Überblick 139
9.6.2 Die Heuristik von Kuehn und Hamburgerßir das p-Median-Problem mit
Fixkosten - ein einßihrendes Beispiel 142
9.6.3 Heuristiken zur Lösung des p-Median Problems 145
9.6.4 Ein Branch-and-Bound-Verfahrenfiir das p-Median-Problem 151
9.7 Standortwahl im Transportmodell mit Fixkosten - Das kapazitierte
Warehouse Location Problem 158
10 Hub-Konfigurationen in Netzwerken 163
10.1 Einleitung: Transportnetze in Europa und den USA 163
10.2 Grundbegriffe und Vorteilhaftigkeit von Hub-Konfigurationen 165
Inhaltsverzeichnis
10.3 Möglichkeiten der Netz-Konfiguration 169
10.4 Statische Kostenminimierungsmodelle ohne Zeitstrukturen 173
10.4.1 Überblick 173
10.4.2 Heuristiken für das p-Hub-Median-Problem 176
10.4.3 Integer Programming Ansätze fiir Hub-Probleme 181
10.5 Hub-Konfigurationen mit Routen- und Zeitstrukturen 185
10.6 Schlussbetrachtung 188
11 Kantenorientierte Rundreisen in Netzwerken 190
11.1 Überblick über Rundreiseprobleme in Netzwerken 190
11.2 Euler-Netzwerke und Euler-Touren 190
11.3 Das minimale Gewichtsmatching zur Erzeugung eines Euler-Netzwerks 193
12 Knotenorientierte Rundreisen in Netzwerken 196
12.1 Einfuhrung 196
12.2 Grundbegriffe des Travelling Salesman Problems 197
12.3 Touren in der euklidischen Ebene 200
12.4 Heuristische Lösungsverfahren für das Travelling Salesman Problem 203
12.5 Tourenkonstruktions-Heuristiken 204
12.5.1 Nächster-Nachbar-Heuristik 204
12.5.2 Einfiigeverfahren 208
12.5.3 Einfiigeverfahren mit der konvexen Hülle als Starttour 211
12.5.4 Die Heuristik von Christofides 214
12.6 Tourenverbesserungsverfahren 216
12.6.1 Das Austauschverfahren 2-opt 217
12.6.2 Das Austauschverfahren 3-opt 219
12.6.3 Das Austauschverfahren Or-opt 220
12.7 Empirische Erfahrungen mit den Heuristiken 220
12.8 Branch-and-Bound-Verfahren zur Lösung des Travelling Salesman
Problems 222
13 Tourenplanung in Versorgungsnetzen 233
13.1 Überblick 233
13.2 Grundlagen der Tourenplanung 236
13.3 Verfahren zur Lösung von Tourenplanungsproblemen 241
13.3.1 Der Sweep-Algorithmus 242
13.3.2 Das Savings-Verfahren 247
13.3.3 Die Zirkelmethode 253
13.3.4 Tour-Verbesserungsverfahren 254
13.4 Neuere Ansätze zur Lösung von Tourenplanungsproblemen 254
13.5 Rechnergestützte Tourenplanungssysteme 255
Inhaltsverzeichnis
14 Tourenplanung mit Kundenzeitfenstern 259
14.1 Einleitung 259
14.2 Kürzeste Wege mit Zeitfensterrestriktionen 263
14.3 Die Erweiterung von klassischen Tourenplanungsheuristiken um
Zeitfensterrestriktionen 266
14.4 Ein Verfahren der Dynamischen Optimierung für Travelling Salesman
Probleme mit harten Zeitfenstern 267
14.5 Ein Verfahren zur Ein-Depot-Tourenplanung mit harten Zeitfenstern 272
14.6 Übersicht über weitere Ansätze 272
Literatur 277
Stichwortverzeichnis 284
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