sukzessive Entscheidungsfindung Flashcards

1
Q

Urbane Tourenplanung

A

Grundlagen

  • Services mit einer Fahrzeugflotte
  • Operative Ebene: Ressourcen gegeben
  • Tourenplanung:
    • Zuordnung von Kunden zu Fahrzeugen
    • Reihenfolgeplanung
  • Privatkunden
  • Kostenintensiver Teil der Supply Chain
  • Hohe Kundenerwartung
  • Anwendungsgebiete:
    • Warentransport
    • Personentransport
    • Dienstleistungen beim Kunden
  • Stochastizität durch die unsicheren Einflüsse, wenn Unsicherheit zu groß soll man dynamisch planen
  • Dynamik

Trend: stochastische dynamische Tourenplanung

Stochastizität: unvollständige Information, Unsicherheit hauptsächlich durch: fahrzeiten, Kundenbedarf, kundenanfragen und Service-Zeiten beim Kunden

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2
Q

Dynamik Grundlagen

A

=Sukzessive Kontrolle und Anpassung durch die Steuerung

  • Unterschiedliche Planung je Anwendungsgebiet
  • Statische Planung:
    • Umplanung nicht möglich
    • Umsetzung eines a-priori Planes
    • Beispiel: Bus
  • Dynamische Planung:
    • Hoher Einfluss von Unsicherheit erfordert Umplanung
    • Adaptionen von Tourenplänen
    • Beispiel: Paketdienst im Stadtverkehr
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3
Q

Dynamischer Entscheidungsprozess

A
  • Exogener Informationsprozess
  • Folge an Zuständen
  • Entscheidungen pro Zustand
  • Kosten/Nutzen pro Entscheidung

Beispiel: Unterscheidung von 2 Fällen –> Durchführung initiale Tour oder Umplanung

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4
Q

Motivation: Verkehrsmanagement

A
  • Steuert Verkehrsflüsse in der Stadt
  • Ziele:
    • Effiziente Mobilität ermöglichen
    • Gesellschaftliche und politische Vorgaben
  • Emissionen
    • Lautstärke
    • Abgase
    • EU-Regulation zu Stickoxiden
  • Stationen an Hotspots messen Stickoxide

Verfahren in Fallstudie: Intitiale Verteilung: vehicle Routing problem mit Zeitlimit, Für jedes Fahrzeug zu jeden Entscheidungszeitpunkt: Zur Matrixerstellung: Dijkstra-Algorithmus –> Lösen eines offenen Traveling Salesman Problems:

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5
Q

Standardproblem der statischen Tourenplanung

A
  • Depot, Kunden, Fahrzeuge
  • Nebenbedingungen: Kapazität
  • Zielfunktion: Min Fahrzeit
  • Entscheidung
  • Zuordnung von Kunden zu Fahrzeugen
  • Reihenfolge der Kunden pro Fahrzeug
  • Modellierung:
  • Gemischt-ganzzahlige Programmierung
  • Lösung: Tourenplan
  • Keine Abbildung zeitlicher Entwicklung
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6
Q

Markov Entscheidungsprozess

A

Komponenten:

  • Entscheidungs-Zustand 𝑆𝑘 ∈ 𝐒
  • Entscheidungen 𝑥 ∈ 𝑋
  • Nutzen 𝑅 𝑆𝑘,𝑥 ∈ℝ
  • Zustand nach Entscheidung 𝑆𝑘𝑥 ∈𝐒×𝑋
  • Stochastischer Übergang 𝜔𝑘 ∈𝐒×𝑋×𝐒
  • Übergangswahrscheinlichkeiten ℙ: 𝐒×𝑋×𝐒 →[𝟎,𝟏]

Eine Entscheidungspolitik ordnet jedem Zustand eine Entscheidung zu

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7
Q

Zusammenfassung Dynamik

A
  • Motivation und Definition: Stochastische Dynamische Tourenplanung
  • Fallstudie: Dynamische Reaktionen auf Änderungen der Verkehrssteuerung erlauben kürzere Routen
  • Modellierung: Markov Entscheidungsprozess
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