Hans-Jürgen Sebastian

Planning models for long-haul operations of postal and express shipment companies

Abstract Postal and express shipment companies face the task of providing service between a number of fixed locations. The increasing competition and service orientation of this market sets new standards for planning. One must meet the required service level without letting costs get out of control. This paper identifies important planning tasks which have to be addressed at these companies and defines corresponding optimization models. The relationship between these models and their use within a decision support system are highlighted as well as future research challenges stemming from this application area.

Knowledge based discrete control problems: a decision support approach

Abstract The aim of this paper is to applicate the theory and methods of Knowledge Based Systems (KBS) in combination with DSS concepts to develop more practical control models, to reach more efficient and user-friendly solution methods which determine closed optimal controls or control strategies, and to include learning and explanatory abilities into models and solution procedures. The paper deals with the description of discrete control problems (DCP) in case of incomplete information (control under uncertainty). The well known models of DCP will be generalized by introducing a structured knowledge base. An architecture for a Knowledge Based Discrete Control Problem (KBDCP) will be proposed. It contains three interactive Expert Systems which are connected to each other.

An extended functional equation as a necessary and sufficient optimality condition for a discrete, control problem with incomplete information

For optimal control problems with parameters depending on the time, the extended Bellmanean functional equations are in general only sufficient optimality conditions. It is shown by examples that the optimal control problem may have a greater number of solutions than the functional equation of this problem. However, a sufficient condition of the equality of the solution sets of the optimal control problem and the functional equation is given on the basis of rigorous concavity, too.

On a discrete optimal control problem with incomplete information

In the present paper multi-stage decision processes with incomplete information on time-dependent parameters are considered. For the discrete optimal control problem with incomplete information using a reduction operator, several different deterministic substitute problems are formulated. For the substitute problems necessary conditions for optimality are derived from the type of discrete maximum principle.

Modelle zur taktischen Planung von Frachttransporten

Die technologischen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen der Transportplanung im Frachtbereich haben sich in den vergangenen Jahren stark verandert. Die Durchdringung der Unternehmen mit Computern und der Einsatz von Datenbanken ermoglichen eine genauere und umfangreichere Planung der Transportprozesse. Ein wichtiger Teil ist die taktische Planung, wo es darum geht, vorhandene Standorte und Verkehrstrager mittelfristig so einzusetzen, das einerseits die Kundenwunsche an Service und Zuverlassigkeit erfullt werden und andererseits die Kosten dafur nicht zu hoch werden. In diesem Beitrag werden die wichtigsten Klassifikationskriterien der taktischen Transportplanung sowie die quantitativen Modelle als Basis einer rechnerunterstutzten Planung vorgestellt.

Analytische Optimierungsmodelle im Operations Research und ausgewählte Lösungsverfahren

In diesem Kapitel wird eine Auswahl typischer Klassen von Modellen behandelt, die im Operations Research zur quantitativen Beschreibung von Aufgabenstellungen aus der Wirtschaft entwickelt wurden.

Entscheidungstheoretische Modelle und Methoden im Operations Research

Entscheidungen sind immer dann zu treffen, wenn jemand die Moglichkeit hat, sich auf eine von mehreren Alternativen festzulegen. Somit ist es ebenso eine Entscheidung festzulegen, ob eine Produktionsstatte fur Autos an einem Standort in Deutschland oder in Asien errichtet wird, wie festzulegen, ob man am Abend ins Kino oder zum Tanz geht. Das Rustzeug fur eine fundierte Entscheidungsfindung liefert die Entscheidungstheorie.

Naturanaloge Modellierung und Problemlösung

Die Natur mit der Vielfalt der Lebewesen und Lebensformen, wie sie sich uns heute prasentiert, ist das Ergebnis einer langen Entwicklung. Von der Vielzahl der Einflusse, die bei dieser Entwicklung von Bedeutung waren, werden zwei in diesem Kapitel als Vorbild fur die Modellierung und Losung von Problemen genutzt: Lernfahigkeit und Darwinismus.

Modellierung von Wissen und Problemlösung — der Ansatz der Künstlichen Intelligenz

Die Kunstliche Intelligenz (KI) hat sich in ihren fruhen Phasen intensiv mit der “Modellierung von Problemen” und Problemlosungsstrategien beschaftigt. Aufgaben, die bei Spielen vorkommen (z.B. Schach), oder das Fuhren von mathematischen Beweisen waren der Ausgangspunkt dafur, “intelligente Fahigkeiten” von Menschen so nachzubilden, das sie von Maschinen (Computern) ausfuhrbar sind. Dies fuhrte dazu, das man erfolgreich “Problemloser” fur Spiele entwickelte und implementierte, das man “Theorembeweiser” konstruierte und das man schlieslich versuchte, “Allgemeine Problemloser” (General Problem Solver — GPS) zu entwickeln. Wenn auch diese letztgenannte Entwicklung nicht die erhofften Fortschritte brachte, ergaben sich jedoch wichtige Einsichten: Problemlosungsprozesse wurden gedanklich tiefgrundig analysiert, und es entstanden nutzliche allgemein anwendbare Techniken zur Problemanalyse und -losung [Rich 1984, Helbig 1991]. Die Entwicklung allgemeiner und spezieller Heuristiken als Problemloser erlebte einen grosen Aufschwung1) 2). Es entstand die Einsicht, das eher das Gegenteil der allgemeinen Problemloser die erfolgversprechende Forschungsrichtung ist, d.h., das Abgrenzen spezieller Probleme und deren Losung unter Verwendung der Expertise der jeweils besten Experten auf dem entsprechenden Gebiet schien der Ausweg aus dem Dilemma zu sein.

An approximative method for discrete optimal control problems and its application to a special class of transportation

We consider N-stage decision processes with state- and control constraints and with time dependend parameters. The optimal control problem for such discrete processes Is formulated in the policy space. Our aim is, to compute optimal or suboptimal controls for special technological processes, for instance the process “road surface construction”. Therefore, we obtain a mathematical model of this process, which is easy to extend to a more general class of transportation control problems. As optimization method we use the iterative Podyp algorithm given by E. Von Schalien and K. Waller. We extend this algorithm to make it available for problems with state-depending control constraints and derive error estimations. Examples show that our method is applicable to the considered class of problems.