Zweistufen-Metaheuristik zur Loesung des Standardproblems der Tourenplanung mit Zeitfensterrestriktionen unter Verwendung Lokaler Suche in zufallsgesteuerten Nachbarschaften

Diplomarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1,0, Hochschule fr Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig, 59 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: In den letzten Jahrzehnten rckte ein Bereich der kombinatorischen Optimierungsprobleme immer mehr in den Brennpunkt der Forschung:
die Klasse der Tourenplanungsprobleme. Immer mehr Gter mssen in immer krzerer Zeit von einem Ort zum anderen transportiert werden. Bei der Tourenplanung werden daher Fragestellungen diskutiert, wie eine Zusammenstellung von Auslieferungs- und Sammelauftrgen aussehen muss, um einen mglichst effizienten Ablauf zu gewhrleisten. Die Schwierigkeit dieser Organisation liegt darin, die dem Problem zu Grunde liegenden Restriktionen einzuhalten. In der Praxis treten hufig Einschrnkungen in Form einer begrenzten Ladekapazitt der zur Verfgung stehenden Fahrzeuge oder zeitlicher Vorgaben der Kunden auf. Diese zeitlichen Vorgaben beinhalten den frhest beziehungsweise den sptest mglichen Belieferungszeitpunkt des Kunden. Beispielsweise kann ein Kunde aus der Just-in-Time Fertigung keine Lieferung vor diesem Zeitfenster annehmen, da ihm dafr schlicht Lagerkapazitten fehlen. Eine Belieferung nach Ende des Zeitfensters ist ebenfalls nicht erlaubt, da es in diesem Szenario unter Umstnden zu einem Stillstand der Produktion in Folge fehlender Ressourcen kommen kann.

In der Literatur wird dem Tourenplanungsproblem mit Zeitfensterrestriktionen meist eine hierarchische Zielstellung zu Grunde gelegt, einem primren sowie einem sekundren Ziel. Vorrangig ist hierbei die Minimierung der bentigten Fahrzeuge, nachrangig die Minimierung der zurckgelegten Gesamtfahrstrecke. Seit Mitte der Siebziger Jahre werden zur Lsung des VRPTW die dafr entwickelten Metaheuristiken eingesetzt. Sie basieren auf der Grundidee, physikalische oder biologische Prozesse nachzuahmen. Typische Vertreter solcher Verfahren sind Genetische und Evolutionre Algor