Probieren geht über Studieren? Entscheidungshilfen für kombinatorische Online-Optimierungsprobleme in der innerbetrieblichen Logistik (Trial and Error? Decision Support for Combinatorial Online-Optimization Problems in Logistics)
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S. O. Krumke
Die Automatisierung von innerbetrieblicher Logistik erfordert – über die physikalische Steuerung von Geräten hinaus – auch eine effiziente Organisation der Transporte: ein Aufgabenfeld der kombinatorischen Optimierung. Dieser Artikel illustriert anhand von konkreten Aufgabenstellungen die Online-Problematik (unvollständiges Wissen) sowie die Echtzeit-Problematik (beschränkte Rechenzeit), auf die man in der innerbetrieblichen Logistik trifft. Der Text gibt einen Überblick über allgemeine Konstruktionsprinzipien für Online-Algorithmen und Bewertungsmethoden, die bei der Entscheidung helfen, welche Algorithmen für eine vorliegende Problemstellung geeignet sind.
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The automation of in-house logistic systems requires – beyond the physical control of the machinery – an efficient organization of transport requests: a field of combinatorial optimization. With the help of three concrete applications, this article illustrates the online-issues (incomplete knowledge) and the real-time issues (short time frame for computations) frequently occuring in logistic systems. We give an overview over general purpose methods to construct online-algorithms and over analysis methods which help to decide which algorithms are suitable for a particular problem setting.
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