Parameter
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Die Optimierung stochastischer Dispositionsverfahren bewegt sich zwischen exakter Theorie und Approximation. Während die exakte Theorie optimale Dispositionsparameter liefert, stellt sie Anforderungen an den Bedarfs- und Bereitstellungsprozess, die in der Praxis oft nicht erfüllt werden. Die Approximation hingegen erfüllt weitgehend die Anforderungen der logistischen Planung, birgt jedoch das Risiko suboptimaler Entscheidungen, was zu unzureichender Lieferbereitschaft oder übermäßigem Aufwand führen kann. Die zentrale Frage ist, wann der Optimalitätsverlust durch approximative Ansätze so gravierend wird, dass er den Vorteil der praxisnäheren Modellierung übersteigt und der Rückgriff auf spezifischere Approximationen oder die exakte Theorie notwendig wird. Teil A der Arbeit beantwortet diese Frage für eine effiziente Approximation, indem sie diese mit exakten Verfahren vergleicht und den Bereich identifiziert, in dem sie sehr präzise Ergebnisse bei geringem Rechenaufwand liefert. Zudem wird der Bereich abgegrenzt, in dem unvertretbare Genauigkeitseinbußen zu erwarten sind. Teil B thematisiert die Lieferfähigkeit bei exakter Optimierung und präsentiert ein Verfahren, das es ermöglicht, Servicegradvorgaben in exakte Algorithmen zu integrieren, ohne den Anwendungsbereich einzuschränken oder signifikante Optimalitätsverluste zu erleiden.
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Approximationen exakter Dispositionsverfahren, Marco Schmitz
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- 2003
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