Title (deu)
Tourenplanung mit realen Distanzen und Fahrzeiten im Vergleich zu euklidischen Distanzen
Parallel title (eng)
Route planning with real distances and travel times compared to euclidean distances
Author
Ahmet Burak Turgut
Advisor
Karl Franz Dörner
Assessor
Karl Franz Dörner
Abstract (deu)
Diese Masterarbeit befasst sich mit der Thematik TSP, präziser ausgedrückt VRP (eng. Vehicle Routing Problem). Hierbei handelt es sich um das Problem der Routenplanung eines Fahrzeugs, das eine große Lücke in der Praxis aufweist. Auch in der Supply Chain Management spielt das VRP eine bedeutsame Rolle. In diesen Zusammenhang zielt die Masterarbeit mit diversen Algorithmen daraufhin ab, komplexe Tourenplanungen umfassend durchzuführen. Dabei werden reale Distanzen und Fahrzeiten mit euklidischer Distanz verglichen. Die realen Daten werden durch die Bing Maps API abgerufen. Vertiefend zu dieser Thematik werden unterschiedliche Algorithmen verwendet, um die Auswirkung der Auswahl von Algorithmen auf die Routenplanung zu eruieren. Folgende Algorithmen werden angewandt: Nearest Insertion, Cheapest Insertion, Saving Algorithmus und genetischer Algorithmus. Für den genetischen Algorithmus wurden zwei verschiedene Verbesserungsansätze entwickelt, wobei das Resultat der Routenplanung mit der Bing Maps API besser abgeschnitten hat. Resümierend hat die Arbeit bewiesen, dass der genetische Algorithmus mit der Verwendung der entwickelten Optimierungsansätzen und in Kombination mit der Bing Maps API übergreifend die bessere Routenplanung generiert.
Keywords (deu)
Bing MapsRoutenplanungGenetische Algorithmus
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:2065528
rdau:P60550 (deu)
VII, 81 Seiten : Illustrationen
Number of pages
88
Association (deu)
Title (deu)
Tourenplanung mit realen Distanzen und Fahrzeiten im Vergleich zu euklidischen Distanzen
Parallel title (eng)
Route planning with real distances and travel times compared to euclidean distances
Author
Ahmet Burak Turgut
Abstract (deu)
Diese Masterarbeit befasst sich mit der Thematik TSP, präziser ausgedrückt VRP (eng. Vehicle Routing Problem). Hierbei handelt es sich um das Problem der Routenplanung eines Fahrzeugs, das eine große Lücke in der Praxis aufweist. Auch in der Supply Chain Management spielt das VRP eine bedeutsame Rolle. In diesen Zusammenhang zielt die Masterarbeit mit diversen Algorithmen daraufhin ab, komplexe Tourenplanungen umfassend durchzuführen. Dabei werden reale Distanzen und Fahrzeiten mit euklidischer Distanz verglichen. Die realen Daten werden durch die Bing Maps API abgerufen. Vertiefend zu dieser Thematik werden unterschiedliche Algorithmen verwendet, um die Auswirkung der Auswahl von Algorithmen auf die Routenplanung zu eruieren. Folgende Algorithmen werden angewandt: Nearest Insertion, Cheapest Insertion, Saving Algorithmus und genetischer Algorithmus. Für den genetischen Algorithmus wurden zwei verschiedene Verbesserungsansätze entwickelt, wobei das Resultat der Routenplanung mit der Bing Maps API besser abgeschnitten hat. Resümierend hat die Arbeit bewiesen, dass der genetische Algorithmus mit der Verwendung der entwickelten Optimierungsansätzen und in Kombination mit der Bing Maps API übergreifend die bessere Routenplanung generiert.
Keywords (deu)
Bing MapsRoutenplanungGenetische Algorithmus
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:2068030
Number of pages
88
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