Publisher's Synopsis
Aufgrund steigender Transportkosten (Kraftstoffpreise, LKW-Maut, Personalkosten) und steigender Kundenanforderungen (Kurzfristigkeit der Disposition, kurze Transportzeiten, enge Lieferzeitfenster, Preiskonkurrenz) nehmen Fragestellungen zur Tourenplanung in der Transportlogistik einen immer breiteren Raum ein. Die Entwicklung leistungsfahiger Optimierungsverfahren und Heuristiken fur die Losung der entsprechenden Probleme ist ein standiger Gegenstand intensiver Forschungstatigkeiten. Unter den Tourenplanungsproblemen ist das Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) von besonderer betriebswirtschaftlicher Relevanz, da es die zunehmende Bedeutung zeitkritischer Transporte berucksichtigt. Da es sich beim VRPTW um ein NP-hartes kombinatorisches Optimierungsproblem handelt, konnen grosse und damit praxisrelevante Auspragungen des VRPTW nicht in vertretbarer Zeit mit exakten Verfahren gelost werden. In der Literatur haben sich zur Losung des VRPTW Metaheuristiken bewahrt. Diese berechnen mit vergleichsweise geringem Zeitbedarf sehr gute Naherungslosungen. Neuere Losungsverfahren kombinieren in der Regel eine Vielzahl verschiedenster Ansatze zu Nachbarschaftsstrukturen, Nachbarschaftssuchen, Heuristiken und Metaheuristiken und sind somit hochgradig hybrid. Vor dem Hintergrund dieser Entwicklungen werden im Zuge der hier vorliegenden Dissertation Ansatze untersucht und entwickelt, welche hybride Verfahren mit intensiven Nachbarschaftssuchen in den Vordergrund stellen. Dabei werden die erfolgreichsten Ansatze und aktuellsten Forschungsergebnisse im Bereich der heuristischen Suchverfahren analysiert, bewertet und auf dieser Grundlage neue Ansatze entwickelt und evaluiert. Im Vergleich mit den in der Literatur beschriebenen Losungsverfahren fur grosse Auspragungen des VRPTW erzielen die in der hier vorliegenden Dissertation entwickelten hybriden Metaheuristiken hervorragende Resultate.
