TY  - THES
A3  - Dangelmaier, Wilhelm
A3  - Suhl, Leena
AB  - In dieser Arbeit werden zwei wesentliche Produktionsplanungsprobleme unter Nachfrageunsicherheit untersucht: Capacitated Lot Sizing Problem (CLSP) und Discrete Lot Sizing and Scheduling Problem (DLSP). Die Nachfrageunsicherheit wird durch Informationen zu vordefinierten Ober- und Untergrenzen beschränkt. Zusätzlich verändert sich die Kenntnis der Nachfrage im Zeitverlauf, die Parameter können sich am Ende jeder Planungsperiode ändern. Deswegen fallen diese Probleme in den Bereich der Online-Optimierung. Worst-Case-Analyse, Kompetitive Analyse und Robuste Optimierung werden in dieser Arbeit auf die unsicheren CLSP und DLSP Modelle angewandt. Dazu wurden Theoreme für die Definition des worst-case Nachfrageszenarios und für den Competitive Ratio aufgestellt und für spezifische CLSP Strukturen bewiesen. Entsprechende Robust Counterparts und Affinely Adjustable Robust Counterparts (AARCs) wurden erfolgreich für die Ausgangsprobleme modelliert. Die AARCs wurden für die Optimierung des worst-case Szenarios und die Optimierung der gewichteten Summe mehrerer Nachfrageszenarien entwickelt. Alle Modelle wurden anhand realer Inputdaten auf Lotsizing Probleme angewandt und mit Hilfe einer Nachfragesimulation evaluiert. Zusätzlich wurde der Zusammenhang zwischen der Größe der Unsicherheit und der Abweichung der gefundenen Lösung von der optimalen Lösung analysiert. In der Arbeit wurde ein Verfahren entwickelt um die Ganzzahligkeit der Lösungen aus den zuvor gemischt-ganzzahligen Problemen sicherzustellen, wobei die Ganzzahligkeit von bestimmten Lösungsvariablen im Zusammenhang mit Affinely Adjustable Decision Rules realisiert werden kann. Das implementierte Verfahren kann in anderen Bereichen der Robusten Optimierung angewendet werden.
AU  - Kaganova, Ekaterina
DA  - 2013
DP  - Universität Paderborn
LA  - eng
N1  - Tag der Verteidigung: 17.07.2013
N1  - Paderborn, Univ., Diss., 2013
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2013
T2  - Heinz Nixdorf Institut (HNI)
TI  - Robust Solution to the CLSP and the DLSP with uncertain demand and online information base
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-11845
Y2  - 2024-09-21T00:40:46
ER  -