{"id":6177,"date":"2024-08-06T17:22:15","date_gmt":"2024-08-06T15:22:15","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.brand-architecture.at\/2024\/08\/06\/mit-algorithmen-widerspruechliche-logistikloesungen-darstellen\/"},"modified":"2025-12-10T17:31:34","modified_gmt":"2025-12-10T16:31:34","slug":"mit-algorithmen-widerspruechliche-logistikloesungen-darstellen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/transportjournal.com\/de\/2024\/08\/06\/mit-algorithmen-widerspruechliche-logistikloesungen-darstellen\/","title":{"rendered":"Mit Algorithmen widerspr\u00fcchliche Logistikl\u00f6sungen darstellen"},"content":{"rendered":"
Die Wirtschafts- und Computerwissenschaftlerin Sophie Parragh erforscht, wie man bessere und vor allem nuanciertere L\u00f6sungen f\u00fcr komplexe Probleme finden kann. Dazu programmiert sie Algorithmen, welche die manchmal widerspr\u00fcchlichen Ziele in vielen Bereichen der Wirtschaft, wie Logistik oder Produktion, darstellen k\u00f6nnen.<\/h5>\n
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(Wien) Entscheidungen zu treffen ist nicht immer leicht, besonders wenn man dabei mehrere Ziele verfolgt. Computerprogramme k\u00f6nnen dabei helfen, indem sie L\u00f6sungen f\u00fcr komplexe Probleme in Feldern wie Produktion, Logistik und Mobilit\u00e4t finden. Doch selbst f\u00fcr hochentwickelte computergest\u00fctzte Technologien ist es bis jetzt schwierig, die besten \u2013 die optimalen \u2013 L\u00f6sungen zu finden. Denn dabei m\u00fcssen Hunderte oder sogar Tausende von Variablen ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\n

Sophie Parragh, Vorst\u00e4ndin des Instituts f\u00fcr Produktions- und Logistikmanagement der Johannes Kepler Universit\u00e4t Linz, forschte in ihrem vom Wissenschaftsfonds FWF gef\u00f6rderten Projekt \u201eMOMIP: Multi-Objective (Mixed) Integer Programming\u201c<\/a> zusammen mit ihrem Team an neuen Algorithmen, die eine bestimmte Art solcher Optimierungsaufgaben l\u00f6sen sollen: gemischt-ganzzahlige Probleme mit mehreren verschiedenen Zielen, die alle bestm\u00f6glich erf\u00fcllt werden sollen. \u201eMan kann viele Probleme in der Wirtschaft als gemischt-ganzzahlige Systeme modellieren\u201c, sagt die Forscherin. \u201eDas sind mathematische Modelle, die Kosten, Ressourcen, Entscheidungen und vieles mehr umfassen.\u201c<\/p>\n

Die Anwendungsbeispiele f\u00fcr diese Algorithmen sind vielf\u00e4ltig: Beispielsweise kann man damit den CO2<\/sub>-Aussto\u00df in einer Produktionskette minimieren oder die optimalen Routen f\u00fcr geteilte elektrische Mobilit\u00e4t finden, die neben den Wartezeiten f\u00fcr die Kund:innen auch die L\u00e4rmbelastung f\u00fcr Anrainer:innen so gering wie m\u00f6glich halten sollen. Ein weiteres Beispiel ist die effiziente Planung von mobilen Pflegediensten. Dabei ist es nicht nur wichtig, dass genug Zeit f\u00fcr die Betreuung vorhanden ist, sondern auch, dass die gew\u00fcnschten Pflegekr\u00e4fte und Besuchszeiten der Kund:innen Beachtung finden.<\/p>\n<\/div>\n

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Sophie N. Parragh forscht an der Entwicklung von Optimierungsverfahren zur Entscheidungsunterst\u00fctzung in\u00a0Produktion und Logistik. Das Projekt \u201eMOMIP: Multi-Objective (Mixed) Integer Programming\u201c (2018\u20132022) wurde vom Wissenschaftsfonds FWF mit rund 390.000 Euro gef\u00f6rdert.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Variablen von flexibel bis fix definieren<\/h5>\n

Dass die Modelle gemischt-ganzzahlig sind, bedeutet, dass manche Variablen im Modell kontinuierlich sind \u2013 also alle m\u00f6glichen Zahlen annehmen k\u00f6nnen \u2013 und manche Variablen nur bestimmte ganze Zahlen annehmen k\u00f6nnen wie Null oder Eins. Zum Beispiel ist die L\u00e4nge des Anfahrtswegs eines Lieferservice eine kontinuierliche Variable, denn der Transporter kann beliebig lange Umwege fahren, um gewisse Stra\u00dfen zu vermeiden, und somit die Wegstrecke l\u00e4nger machen. Im Gegensatz dazu ist der Entschluss zum Aufbau eines Paketverteilerzentrums eine ganzzahlige Variable, denn dieses kann nur ganz (dargestellt als \u201e1\u201c) oder gar nicht (dargestellt als \u201e0\u201c) errichtet werden.<\/p>\n

Neben den gemischt-ganzzahligen Variablen ist der zweite Kernpunkt der Aufgabenstellung, der sich Parragh und ihr Team widmen, mehrere Ziele gleichzeitig zu erf\u00fcllen. Das stellt die Forschenden vor besondere Herausforderungen, erm\u00f6glicht aber auch nuanciertere L\u00f6sungsans\u00e4tze.<\/p>\n

Algorithmen mit mehreren Zielen k\u00f6nnen optimale L\u00f6sungen finden<\/h5>\n

\u201eBisher etablierte Algorithmen k\u00f6nnen vor allem Aufgaben mit nur einem Ziel l\u00f6sen. Daher k\u00f6nnen sie auch nur eine optimale L\u00f6sung finden, doch das ist nicht immer hilfreich\u201c, sagt Parragh. So ist es etwa bei der Zustellung von Paketen ein naheliegendes Ziel, die Transportkosten so gering wie m\u00f6glich zu halten. Doch der alleinige Fokus auf die Kosten l\u00e4sst andere Ziele unter den Tisch fallen.<\/p>\n

\u201eAlgorithmen mit mehreren Zielen, wie der unsere, k\u00f6nnen eine Gruppe an optimalen L\u00f6sungen finden, die verschiedene Kompromisse abbilden\u201c, erkl\u00e4rt Parragh. \u201eEine der L\u00f6sungen erzeugt vielleicht die geringsten Kosten, aber verursacht mehr CO2<\/sub>-Emissionen. Eine andere L\u00f6sung kostet vielleicht etwas mehr, erzeugt aber weniger Emissionen. Und es gibt noch viele andere L\u00f6sungen dazwischen.\u201c<\/p>\n

Handlungsspielraum f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte<\/h5>\n

Im Rahmen ihres Projekts suchten die Forschenden also nach einem Verfahren, das die optimalen L\u00f6sungen f\u00fcr verschiedene Arten komplexer Probleme findet. Ann\u00e4herungen an die besten L\u00f6sungen konnten schon von etablierten Programmen gefunden werden, doch das Ziel von Parragh und ihrem Team ist es, allgemeine Algorithmen zu schaffen, die mathematisch bewiesen die optimalen L\u00f6sungen f\u00fcr viele verschiedene Problemstellungen finden.<\/p>\n

Mit den nuancierten L\u00f6sungen, die ihre Programme produzieren, m\u00f6chten Parragh und ihr Team Entscheidungstr\u00e4ger:innen in Wirtschaft und Politik mehr Handlungsspielraum geben. \u201eWir haben in unseren Modellen gesehen, dass Ziele wie reduzierte Emissionen, Umweltschutz oder auch h\u00f6here Kundenzufriedenheit darunter leiden, wenn man sich nur auf die Kostenoptimierung fokussiert\u201c, f\u00fcgt Parragh hinzu. \u201eDiese Ziele k\u00f6nnen oft viel besser erf\u00fcllt werden, wenn man nur etwas mehr Kosten in Kauf nimmt.\u201c<\/p>\n

Kombinationen an Variablen<\/h5>\n

\u201eBei den Problemen, an denen wir arbeiten, schl\u00e4gt die Kombinatorik zu. Das hei\u00dft, dass die Anzahl der m\u00f6glichen Kombinationen an Variablen f\u00fcr verschiedene L\u00f6sungen enorm schnell ansteigt, sodass wir damit nicht mehr einfach umgehen k\u00f6nnen\u201c, erkl\u00e4rt die Computerwissenschaftlerin. Zusammen mit ihrem Team \u2013 Nicolas Forget, Fabien Tricoire, Duleabom An, Markus Sinnl und Miriam Enzi \u2013 und internationalen Kooperationspartnern entwickelte sie sogenannte Branch-and-Bound-Algorithmen.<\/p>\n

Bei den Branch-and-Bound-Verfahren wird die Menge aller m\u00f6glichen L\u00f6sungen \u2013 also nicht nur die optimalen \u2013 in kleinere Gruppen geteilt, um sie einzeln zu betrachten. Das Programm kann dann schneller entscheiden, ob die gesuchten optimalen L\u00f6sungen \u00fcberhaupt in einer dieser Gruppen liegen, anstatt alle L\u00f6sungen auf einmal zu untersuchen.<\/p>\n

Falls die Berechnungen ergeben, dass die optimalen L\u00f6sungen nicht in der untersuchten Gruppe liegen k\u00f6nnen, werden die L\u00f6sungen darin verworfen. Falls die optimalen L\u00f6sungen enthalten sein k\u00f6nnen, kann man den Algorithmus der Gruppe in noch kleinere Gruppen zerteilen und immer weitersuchen lassen. Mit diesen Verzweigungen findet das Programm schlie\u00dflich die optimalen L\u00f6sungen, welche die vorausgesetzten Ziele mit verschiedenen Kompromissen erf\u00fcllen.<\/p>\n

Parragh fasst zusammen: \u201eEiner der Meilensteine am Ende des Projekts war, dass wir einen Algorithmus f\u00fcr Systeme mit etwa hundert ganzzahligen Entscheidungsvariablen und f\u00fcr drei oder sogar vier Ziele entwickelt haben, der mit anderen etablierten Methoden konkurrieren kann. Wir arbeiten nun daran, diese Programme weiterzuentwickeln.\u201c<\/p>\n

Bedarf an nuancierten L\u00f6sungen wird nicht abreissen<\/h5>\n

Auch nach Abschluss des Projekts \u201eMOMIP: Multi-Objective (Mixed) Integer Programming\u201c im September 2022 f\u00fchrten Parragh und ihr Team die Arbeit fort. Sie verfeinerten ihre Algorithmen, um beispielsweise das Risikobewusstsein von Entscheidungstr\u00e4ger zu modellieren, neue Anwendungsfelder zu erschlie\u00dfen oder die Berechnungen effektiver zu machen. Die Forschungsteams k\u00f6nnen sich sicher sein, dass der Bedarf an nuancierten L\u00f6sungen f\u00fcr die Probleme unserer komplexen Gesellschaft auch in Zukunft nicht abrei\u00dfen wird.<\/p>\n

\"\"Sophie Parragh<\/strong> studierte internationale Betriebswirtschaft an der Universit\u00e4t Wien. Als Postdoc forschte sie am IBM Center for Advanced Studies in Porto und hatte anschlie\u00dfend eine vom FWF finanzierte Hertha-Firnberg-Stelle inne. Nach einer Gastprofessur an der Wirtschaftsuniversit\u00e4t Wien habilitierte sie sich 2016 an der Universit\u00e4t Wien. Seit M\u00e4rz 2017 leitet Sophie Parragh das Institut f\u00fcr Produktions- und Logistikmanagement an der Johannes Kepler Universit\u00e4t Linz.<\/p><\/blockquote>\n

Foto: \u00a9 unsplash+ \/ Bildlegende:<\/strong> Optimale Routen finden, dabei den CO2-Aussto\u00df minimieren und die L\u00e4rmbelastung reduzieren. Algorithmen k\u00f6nnen Entscheidungshilfen liefern, um mehrere Ziele bestm\u00f6glich zu erf\u00fcllen<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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