Einleitung
In der Praxis sind oftmals diskrete Verläufe von Lagerabgängen zu beobachten, so daß untersucht werden muß, welche Hilfsmittel für die Lösung von Lagerhaltungsmodellen zur Verfügung stehen, in denen dieser Aspekt berücksichtigt ist.
Demzufolge muß man sich mit den sogenannten Entscheidungsbaumverfahren befassen, die für Optimierungen in diskreten Modellstrukturen besonders geeignet sind. Von diesen wähle ich die Dynamische Programmierung, die Roll - Back - Analyse sowie eine spezielle Form der begrenzten Enumeration aus und zeige ihre Verwendungsmöglichkeit anhand numerischer Beispiele, beginnend mit einem Anwendungsbeispiel der Dynamischen Programmierung.
Senftenberg im Juni 1999
André Friedrich
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Ein deterministisches Losgrößenmodell mit diskreter Nachfrage
- 2.1 Dynamische Programmierung
- 2.2 Roll-Back-Analyse
- 2.3 Begrenzte Enumeration
- 3. Ein stochastisches Losgrößenmodell mit diskreter Nachfrage (a)
- 3.1 Dynamische Programmierung
- 3.2 Roll-Back-Analyse
- 3.3 Begrenzte Enumeration
- 4. Ein stochastisches Losgrößenmodell mit diskreter Nachfrage (b)
- 4.1 Dynamische Programmierung
- 4.2 Roll-Back-Analyse
- 4.3 Begrenzte Enumeration
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Hausarbeit befasst sich mit der Anwendung des Entscheidungsbaumverfahrens auf ausgewählte Modelle der Lagerhaltung. Der Fokus liegt dabei auf der Analyse verschiedener Methoden zur Optimierung von Lagerbeständen unter Berücksichtigung diskreter Nachfrageverläufe.
- Deterministiche und stochastische Losgrößenmodelle
- Dynamische Programmierung
- Roll-Back-Analyse
- Begrenzte Enumeration
- Anwendung der Verfahren anhand numerischer Beispiele
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung
Diese Einleitung stellt das Thema der Hausarbeit vor und führt in die Problematik der Lagerhaltung bei diskreter Nachfrage ein. Dabei werden die relevanten Methoden des Entscheidungsbaumverfahrens, die im Folgenden genauer untersucht werden, vorgestellt.
2. Ein deterministisches Losgrößenmodell mit diskreter Nachfrage
In diesem Kapitel wird ein deterministisches Losgrößenmodell mit diskreter Nachfrage vorgestellt und anhand eines Beispiels die Anwendung der dynamischen Programmierung zur Optimierung des Lagerbestands erläutert.
3. Ein stochastisches Losgrößenmodell mit diskreter Nachfrage (a)
Dieses Kapitel erweitert das Modell aus Kapitel 2 um stochastische Elemente in der Nachfrage. Es werden verschiedene Methoden zur Optimierung des Lagerbestands unter Unsicherheit vorgestellt und anhand von Beispielen veranschaulicht.
Schlüsselwörter
Lagerhaltung, Entscheidungsbaumverfahren, Dynamische Programmierung, Roll-Back-Analyse, Begrenzte Enumeration, Diskret, Stochastisch, Losgrößenmodell, Optimierung, Nachfrage, Lagerbestand.
Häufig gestellte Fragen
Welche mathematischen Verfahren werden in dieser Arbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt die Dynamische Programmierung, die Roll-Back-Analyse sowie die begrenzte Enumeration als Teil des Entscheidungsbaumverfahrens.
Für welche Art von Problemstellungen sind diese Verfahren geeignet?
Sie eignen sich besonders für Optimierungen in diskreten Modellstrukturen, wie sie häufig bei Lagerhaltungsproblemen vorkommen.
Was ist der Unterschied zwischen deterministischen und stochastischen Modellen?
Deterministische Modelle gehen von festen Werten aus, während stochastische Modelle Unsicherheiten und Wahrscheinlichkeiten (z. B. bei der Nachfrage) berücksichtigen.
Wird die Anwendung der Verfahren praktisch demonstriert?
Ja, die Verwendungsmöglichkeit der Verfahren wird anhand numerischer Beispiele für Losgrößenmodelle aufgezeigt.
Was ist ein Losgrößenmodell mit diskreter Nachfrage?
Es handelt sich um ein Modell zur Bestimmung der optimalen Bestellmenge, bei dem die Nachfrage in festen, abzählbaren Einheiten auftritt.
- Arbeit zitieren
- André Friedrich (Autor:in), 1999, Ausgewählte Modelle, lösbar mit dem Entscheidungsbaumverfahren, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/351
