Tourenplanungsprobleme
treten als logistische Fragestellung vielfältig auf. Sie stellen sich bei der
Einsatzplanung von Fahrzeugen, wenn Transportaufträge vorliegen, die zu Touren
zusammengefasst werden können. Ziel ist häufig die Festlegung der Reihenfolge,
in der die Kunden aufgesucht werden, so dass die Kosten der Belieferung
möglichst gering sind, gemessen an der zurückzulegenden Entfernung.
Ein wesentlicher Gesichtspunkt sind Kapazitätsbeschränkungen der
Transportmittel. Diese charakterisieren die Klasse der Capacitated Vehicle
Routing Probleme (CVRP). Entsprechend ihrer jeweiligen Nachfragen sind die
Kunden derart zu gruppieren, dass jeweils ein Transportmittel aufgrund seiner
verfügbaren Kapazität ausreicht, die entsprechenden Bedarfe dieser Kundengruppe
aufzunehmen und die Kunden nacheinander anzufahren. Zu optimieren sind dann
simultan die Routen- und die Tourenplanung.
Ist in der Planungssituation die Nachfrage noch nicht genau bekannt, sind
dennoch a priori Routen und Tourenvorschläge so zu planen, dass sie im späteren
Einsatz zu einer möglichst guten Lösung führen.
In dieser Studie wird aufgezeigt, wie die Unsicherheit der Nachfrage mittels der
Fuzzy Set-Theorie in entsprechenden Optimierungsmodellen angemessen abzubilden
ist und welche Anforderungen an die Zielkriterien zu stellen sind, wenn aufgrund
der Unsicherheit nicht immer alle Kundenbedarfe erfüllt werden können. Diese
kapazitierten Tourenplanungsprobleme bei vager Nachfrage CVRPFD (CVRP with
Fuzzy Demand) werden je nach Kontext unterschiedlich behandelt.
Da bereits die deterministische Fragestellung schwierig zu lösen ist, sind für
die Ermittlung guter Lösungen der neuen Modelle auch neue Algorithmen,
insbesondere Heuristiken, zu entwickeln und einzusetzen. Der Autor schlägt
hierzu unterschiedliche, an die verschiedenen Gegebenheiten angepasste
Heuristiken vor. Deren Vorgehen begründet und illustriert er anhand eines
übersichtlichen Beispiels. Die realisierte Implementierung belegt an einem
erweiterten umfangreichen Datensatz die Eignung der selbstentwickelten
Heuristiken, so dass die hohe Qualität der Algorithmen sichtbar wird.
Drawe, Michael (2010): Kapazitierte Tourenplanungsprobleme bei vager Nachfrage, Modellierung und heuristische Lösungsverfahren, Hamburg 2010, zugl. Diss. Ruhr-Universität Bochum, 2009.