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In vielen Unternehmen wird eine Tourenplanungssoftware eingesetzt, um die anfallenden Touren zusammenzustellen und anhand von Kriterien, wie zum Beispiel der Einhaltung von Zeitvorgaben oder Gewichtschranken, sowie Transportkosten zu optimieren. Mathematische Modelle und Algorithmen [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Das Grundmodell der Tourenplanung gehört zu der Klasse der NP-schweren Probleme. Daher werden zur Lösung des Problems Heuristiken angewandt. Sweep verfahren logistik pro. Einfache Lösungsverfahren sind die Savings-Heuristik und der Sweep-Algorithmus. Lösungen mit besserer Qualität beruhen auf evolutionären Algorithmen, simulierter Abkühlung und Tabu-Suche. Sie nutzen lokale Suchstrategien, bei dem die Reihenfolge von Aufträgen bzw. Zuordnung von Aufträgen zu Fahrzeugen getauscht wird. In letzter Zeit wird auch immer häufiger der Ameisenalgorithmus als Problemlösung in Betracht gezogen. Als Subproblem der Tourenplanung ergibt sich das Problem des Handlungsreisenden, indem man ein Fahrzeug mit unbegrenzter Kapazität betrachtet und dieses mit minimalen Kosten oder Weglänge fahren lässt.
Dabei werden die beiden Teilprobleme gleichzeitig, also simultan, gelöst. Wir integrieren dabei sukzessiv, also nacheinander, weitere Kunden in die Tourenpläne. Ausgangspunkt unserer Savingsberechnungen sind dabei immer Pendeltouren vom Lager zu den einzelnen Kunden. Die Strecke der Pendeltour ergibt sich jeweils durch die Entfernung vom Kunden zum Lager mal 2. Die Einsparungen für ein Kundenpaar, das zusammen statt in einzelnen Pendeltouren angefahren wird, nennt man Savings. Dein Ziel ist es natürlich, die Savings zu maximieren. Schritt 1: Ermittlung der Savings Schauen wir uns das an einem Beispiel an. Die Zahlen IN den Kästen, also in unserem Fall den Optikern, beschreiben jeweils die Kundennummer i. Die Nummern ÜBER den Kästen jeweils den Bedarf an Mengeneinheiten des Kunden b i. Die Beschriftung der Linien beschreibt die Längeneinheiten zwischen den Kunden i j, also die Länge der Fahrstrecke d i j ab. Unsere Fahrzeugkapazität Q ist gleich 10 Mengeneinheiten. Materialwirtschaft und Logistik | Hochschule Osnabrück. Wir haben zusätzlich die jeweils kürzesten Wege zwischen den Kunden gegeben.
Wichtige Inhalte in diesem Video Du hast noch Schwierigkeiten mit dem Sweep-Verfahren? Dann ist dieser Beitrag genau das Richtige für dich! Anwendung des Sweep-Algorithmus im Video zur Stelle im Video springen (00:16) Im letzten Video haben wir uns das einstufige Savings-Verfahren angeschaut. In diesem Video befassen wir uns mit dem zweistufigen Sweep-Verfahren. Das Sweep-Verfahren verfährt nach dem Schema "Cluster first, route second". Sweep verfahren logistik free. Cluster first ist die Stufe 1. Hier erfolgt die Gruppierung der Kunden zu Touren. Das bedeutet, dass jedem Kunden eine Tour zugeordnet wird. Die Tour 1 enthält zum Beispiel die Kunden 1 bis. Route second ist die Stufe 2, hier wird das Travelling Salesmann Problem für jede Tour gelöst. Es werden also Knotenpunkte zusammengefasst bis die vorgegebenen Grenzen erreicht sind. In unserem Fall entsprechen die Kunden den Knotenpunkten. direkt ins Video springen Cluster first, route second Erklärung anhand eines Beispiels im Video zur Stelle im Video springen (01:28) Allerdings müssen hierbei Restriktionen beachtet werden.
In unserem Fall können wir die Kunden 1 und 2 zusammen anfahren. Die Wegstrecke, die wir fahren, berechnen wir mit Hilfe der Distanzmatrix. Wir addieren hierfür die Fahrtstrecken "Lager bis Kunde 1", "Kunde 1 bis Kunde 2" und von "Kunde 2 zum Lager" zurück: Berechnung der Wegstrecke Berechnung der zweiten Tour im Video zur Stelle im Video springen (03:00) Als nächstes überprüfen wir, wie viele Kunden wir anfahren können, wenn wir nach der Tour "Lager Kunde 1 Kunde 2 Lager" wieder aufladen. Die Bedarfe der Kunden 3 bis 6 sind 30 ME, 20 ME, 30 ME und 20 ME. Von Rom nach Berlin – das Saving erklärt | Just another WordPress.com site. Also gleich 100 Mengeneinheiten. Wir können sie also alle in einer Tour anfahren. Somit ergibt sich die Strecke der zweiten Tour aus der Distanz "Lager Kunde 3" plus Distanz "Kunde 3 Kunde 4" plus Distanz "Kunde 4 Kunde 5" plus Distanz "Kunde 5 und 6" plus Distanz "Kunde 6 Lager". Wiederbeladung nach Kunde 1 und Kunde 2 Somit bleibt noch die Tour Lager Kunde 7 Lager mit der Länge 65 + 65 gleich 130 LE übrig: Jetzt addieren wir die Länge der drei Touren und erhalten eine Gesamtlänge von 545 LE.
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