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Tourenplanung mit realen Distanzen und Fahrzeiten im Vergleich zu euklidischen Distanzen
Ahmet Burak Turgut
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Karl Franz Dörner
DOI
10.25365/thesis.75877
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-22964.66328.466366-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Masterarbeit befasst sich mit der Thematik TSP, präziser ausgedrückt VRP (eng. Vehicle Routing Problem). Hierbei handelt es sich um das Problem der Routenplanung eines Fahrzeugs, das eine große Lücke in der Praxis aufweist. Auch in der Supply Chain Management spielt das VRP eine bedeutsame Rolle. In diesen Zusammenhang zielt die Masterarbeit mit diversen Algorithmen daraufhin ab, komplexe Tourenplanungen umfassend durchzuführen. Dabei werden reale Distanzen und Fahrzeiten mit euklidischer Distanz verglichen. Die realen Daten werden durch die Bing Maps API abgerufen. Vertiefend zu dieser Thematik werden unterschiedliche Algorithmen verwendet, um die Auswirkung der Auswahl von Algorithmen auf die Routenplanung zu eruieren. Folgende Algorithmen werden angewandt: Nearest Insertion, Cheapest Insertion, Saving Algorithmus und genetischer Algorithmus. Für den genetischen Algorithmus wurden zwei verschiedene Verbesserungsansätze entwickelt, wobei das Resultat der Routenplanung mit der Bing Maps API besser abgeschnitten hat. Resümierend hat die Arbeit bewiesen, dass der genetische Algorithmus mit der Verwendung der entwickelten Optimierungsansätzen und in Kombination mit der Bing Maps API übergreifend die bessere Routenplanung generiert.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Bing Maps Routenplanung Genetische Algorithmus
Autor*innen
Ahmet Burak Turgut
Haupttitel (Deutsch)
Tourenplanung mit realen Distanzen und Fahrzeiten im Vergleich zu euklidischen Distanzen
Paralleltitel (Englisch)
Route planning with real distances and travel times compared to euclidean distances
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
VII, 81 Seiten : Illustrationen
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Karl Franz Dörner
Klassifikationen
85 Betriebswirtschaft > 85.03 Methoden und Techniken der Betriebswirtschaft ,
85 Betriebswirtschaft > 85.32 Beschaffung. Materialwirtschaft
AC Nummer
AC17190911
Utheses ID
71175
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |