Seit einiger Zeit werden, unter anderem von der Deutschen Bahn, Autozüge für den Fernverkehr genutzt. Sie bieten Kunden die Möglichkeit, auf das Fahren ihres Fahrzeugs zu verzichten, stattdessen in Personenwaggons befördert zu werden und entspannt am Zielort anzukommen. Zum Angebot der Deutschen Bahn zählt dabei der Transport von Motorrädern mit bzw. ohne Beiwagen und Autos mit bzw. ohne Anhänger. Meist wird diese Art des Transports für die Urlaubsreise genutzt, andererseits auch in den Alpen, um Reisenden die beschwerliche Fahrt über enge Pässe abzunehmen oder eine Reise überhaupt zu ermöglichen, wenn Straßen, z. B. aufgrund von Schnee, gesperrt sind.
Anwendungen des Operations Research (OR) können bei der Beladungsplanung von Autozügen zur Steigerung des Umsatzes führen, wenn optimale Beladungspläne, in Bezug auf die Anzahl und Positionen der zu verladenen Fahrzeuge, ausgewählt werden, um eventuelle Kapazitätspuffer zu vermeiden. In bisherigen deterministischen Modellen zur Beladungsplanung von Autozügen fließen die eingegebenen Daten des Kunden nominal in das Modell ein. Da aber vor allem Aussagen über das Fahrzeuggewicht als unsicher eingestuft werden müssen, scheint die Notwendigkeit eines (robusten) Modells, das die Zulässigkeit für mögliche Ausprägungen der Umweltzustände absolut sicherstellt, gegeben zu sein.
In Kapitel 2 werden das zugrundeliegende mathematische Modell und Charakteristika der Autozugverladung erläutert, sowie die Sensitivität einer Testinstanz aufgezeigt und anschließend Anwendungsbereiche von Optimierung in diesem und einem verwandten Problem beschrieben. Kapitel 3 gibt eine kurze Einführung in die robuste Optimierung im Allgemeinen. Es werden verschiedene Methoden vorgestellt um Unsicherheiten durch Parameter im Rahmen der Optimierung in einem Problem zu berücksichtigen. Diese Ansätze werden anschließend in Kapitel 4 auf die Beladungsplanung von Autozügen bei unsicheren Fahrzeuggewichten übertragen und mit Testinstanzen gelöst. Es folgt zusammenfassend ein Vergleich der erhaltenen Lösungen sowie ein Ausblick für mögliche Untersuchungen in der Zukunft.
Inhaltsverzeichnis
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
1. Einleitung
2. Das Motorail Transportation Problem (MTP)
2.1. Charakteristika von Autozügen und deren Verladung
2.2. Das mathematische Modell
2.3. Anwendungsbereiche von Optimierung
2.4. Auswirkung von Gewichtsabweichungen
2.5. Einordnung in entscheidungstheoretische Grundlagen
3. Robuste Optimierung
3.1. Robustheitskriterien
3.2. Einstufige robuste Optimierung
3.2.1. Strikte robuste Optimierung
3.2.2. Budget of Uncertainty
3.3. Mehrstufige Modelle
3.3.1. Adaptive robuste Optimierung
4. Robuste Optimierungsmodelle zur Autozugverladung
4.1. Strikt robustes Modell
4.2. Szenariobasiertes robustes Modell aus Stichproben
4.3. Relative Robustheit durch Restriktionsverletzung
4.4. Budget of Uncertainty der Gewichtsrestriktion
4.5. Mehrstufiges Modell mit Szenarien
5. Fazit und Ausblick
Literaturverzeichnis
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