Standortplanung mit evolutionären Algorithmen

Standortentscheidungen und -planungen sind aufgrund ihres langfristigen Charakters für jedes Unternehmen von großer Bedeutung. Der richtige Standort, sowohl bei Fabriken, als auch bei Lagern beeinflusst u.a. aufgrund der damit verbundenen Kosten wesentlich den Unternehmenserfolg. Da sich Entscheidungen dieser Art meist nicht schnell ändern lassen, sind hier eine sorgfältige Planung, Suche und Auswahl notwendig. Um die Suche nach geeigneten Standorten technisch zu unterstützen, ist es erforderlich, im Vorfeld die Problemstellung zu systematisieren und entsprechende Modelle einzusetzen. Der Autor Michael Pauly beschreibt, ausgehend von der allgemeinen Problematik der Standortauswahl, ein Teilproblem der diskreten Standortwahl (Uncapacitated Facility Location Problem) und dessen Lösung mit evolutionären Algorithmen. Weiterhin geht er näher auf den im Rahmen dieser Arbeit beschriebenen evolutionären Algorithmus ein, die Berechnung der Startpopulation, die genetische Suche sowie die Konstruktion der Lösungen. Ebenfalls werden die Möglichkeiten einer Parallelisierung des vorgestellten evolutionären Algorithmus näher betrachtet.

Dr. Michael Pauly, Dr.-Ing., Dipl.-Wirt. Ing.: Studium und Promotion im Bereich Elektro- und Informationstechnik an der RWTH Aachen sowie berufsbegleitendes wirtschaftswissenschaftliches Studium an der Fernuniversität Hagen. Seit 2000 arbeitet Dr. Michael Pauly als Consultant im Geschäftskundenbereich der T-Systems.