Heuristiken für die gewinnorientierte Planung ressourcenbeschränkter Projekte mit erweiterbaren Kapazitäten - André Schnabel

André Schnabel

Heuristiken für die gewinnorientierte Planung ressourcenbeschränkter Projekte mit erweiterbaren Kapazitäten

eBook Ausgabe. 1. Aufl. 2020. XXXII, 229 S. 76 Abbildungen, 44 Abbildungen in Farbe.
eBook (pdf), 229 Seiten
EAN 9783658316105
Veröffentlicht Oktober 2020
Verlag/Hersteller Springer Fachmedien Wiesbaden

Auch erhältlich als:

Buch (Softcover)
54,99
42,99 inkl. MwSt.
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Beschreibung

André Schnabel ergänzt das ressourcenbeschränkte Projektplanungsproblem um die Möglichkeit, kostenpflichtige Zusatzkapazität einzusetzen, um die Projektdauer zu reduzieren und damit den erzielten Erlös zu erhöhen. Der Deckungsbeitrag wird maximiert, indem gezielt in bestimmen Perioden im Planungshorizont die Kapazität erweitert wird. Die neuartige Problemstellung wird als mathematisches Modell formalisiert und es werden mehrere heuristische Methoden zur effizienten Lösung des Problems vorgestellt und im Rahmen einer umfangreichen numerischen Studie evaluiert. Der Autor André Schnabel ist seit 2013 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Produktionswirtschaft der Leibniz Universität Hannover. Er beschäftigt sich mit kombinatorischen Optimierungsproblemen und insbesondere Problemstellungen aus dem Bereich der ressourcenbeschränkten Projektplanung.

Portrait

André Schnabel ist seit 2013 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Produktionswirtschaft der Leibniz Universität Hannover. Er beschäftigt sich mit kombinatorischen Optimierungsproblemen und insbesondere Problemstellungen aus dem Bereich der ressourcenbeschränkten Projektplanung.

Inhaltsverzeichnis

Planung von Projekten mit erweiterbaren Ressourcen und von der Projektdauer abhängigen Erlösen.- Formale Modellierung des ressourcenbeschränkten Projektplanungsproblems mit kostenbehafteten Zusatzkapazitäten und projektdauerabhängigen Erlösen (RCPSP-ROC).- Kompakte Lösungsrepräsentationen und zugehörige Planungserzeugungsschemata für das RCPSP-ROC.- Heuristische Verfahren auf Basis Genetischer Algorithmen und lokaler Suchverfahren zur Lösung des RCPSP-ROC.- Numerische Analyse der Performance verschiedener Lösungsverfahren für das RCPSP-ROC

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Hersteller
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