Abstract (deu)
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Optimierung eines konkreten Entscheidungsproblems, welches bei der Einführung eines neuen Produktes im Lebensmittelbereich auftritt. Das Konzept der integrierten Logistik- und Vertriebssysteme ist bei solchen Entscheidungssituationen aus dem Management global agierender Unternehmen nicht mehr wegzudenken. Es trägt vor allen dazu bei, in diesem speziellen Fall auch bei einer Produktneueinführung, die Wirtschaftlichkeit und Effizienz während des Vertriebsprozesses zu steigern. Die zwei tragenden Säulen bei einem integrierten Logistik- und Vertriebssystem bilden die Standortwahl und die Tourenplanung. Bei der Standortwahl zielt man allgemein auf die Nutzenmaximierung ab, wogegen man bei der Tourenoptimierung versucht Kosten zu minimieren. Diese beiden Optimierungsansprüche werden in der vorliegenden Arbeit kombiniert und zu einem einzigen Standort-Tourenproblem zusammengefaßt. Der Grund dafür ist die gegenseitige Abhängigkeit zwischen der optimalen Standortwahl der Einrichtungen (hier: temporäre Sampling Werbestände), der Berücksichtigung von kapazitätsbedingter Restriktionen und der Touren bzw. Routenstruktur.
Die Arbeit geht von folgender Problemstellung aus: Es liegt ein reales Entscheidungsproblem eines Mölkereiunternehmens vor, dessen Aufgabe darin besteht, die optimalen Standorte zu ermitteln, um möglichst viele Endkonsumenten auf die Produkteinführung aufmerksam zu machen. Ein Standort ist dann optimal, wenn einerseits die Sichtkontakte maximiert und andererseits die Projektkosten minimiert werden.
Zunächst werden in der Arbeit einige Grundlagen auf dem Gebiet der Operations Research erläutert, die später dazu beitragen werden, ein entsprechendes mathematisches Modell für dieses Problem aufzustellen. Mit der Formulierung des Standartmodells wird als nächster Schritt ein geeignetes Lösungsverfahren gesucht. Aufgrund der Absicht einerseits die Rechenzeiten so gering wie möglich zu halten und andererseits akzeptable Ergebnisse zu liefern, wurde ein iterativer heuristischer Lösungsansatz ausgewählt. Dieser entspricht einer angepaßten Nachbarschaftsheuristik und ist in der Literatur als Iterated Local Search bekannt.
Um beide Zielvorgaben gleichermaßen befriedigen zu können, wir ein gewichtetes Kriterium eingeführt, welches anschließend maximiert wird. Den Kern dieser Arbeit bildet die Implementierung des Modells und der Lösungsmethode in das Softwareprogramm SCILAB Version 4.1.2 (Das Programm wird unter Lsg-version_7.0.sce gespeichert).