diplom.de Modellierung und Lösung eines kapazitären Standortproblems mit verschiedenen Betriebsgrößen am Beispiel der Futtermittelherstellung für die Schweinemast aus Speiseresten

Inhaltsangabe:Problemstellung: In der vorliegenden Arbeit wird das folgende mehrfach kapazitäres Standortproblem (Multi-Capacitated Facility Location Problem) betrachtet: Bei der Essensausgabe in Großküchen (Mensen, Kantinen) entsteht ein Abfallaufkommen an nicht vollständig verzehrten oder zuviel zubereiteten Mahlzeiten. Diese Speisereste werden in speziellen Aufbereitungsanlagen zu Futtermittel für die Schweinemast, sogenannter Futtersuppe, verarbeitet. Es sollen die Standorte und Betriebsgrößen der Aufbereitungsanlagen bestimmt werden, so daß die entstehenden Transportkosten für die Sammlung der Speisereste und für die Auslieferung der Futtersuppe sowie die Kosten für den Betrieb der Aufbereitungsanlagen und die Herstellung der Futtersuppe minimal sind. In dieser Arbeit wird das mathematische Modell des Standortproblems formuliert und ein heuristisches Lösungsverfahren entwickelt. Bei den Berechnungen sollen die Standorte und Betriebsgrößen der Aufbereitungsanlagen für Nordrhein-Westfalen bzw. für die gesamte Bundesrepublik Deutschland bestimmt werden. Die Besonderheit des betrachteten Standortproblems ist die geforderte Berücksichtigung der Transportkosten für Sammlung und Auslieferung: Die Standorte befinden sich in der Mitte des Transportweges von den Großküchen zu den Schweinemästern. Da bei den Berechnungen zugleich verschiedene Betriebsgrößen berücksichtigt werden sollen, mussten bei der Modellformulierung weitere Variablen und Nebenbedingungen eingefügt werden. Der Hauptbestandteil entwickelten Lösungsverfahrens ist die Problemreduktion. Der Lösungsraum wird schrittweise eingeschränkt, indem zunächst die Anzahl der potentiellen Standorte verringert wird. Anschließend wird die Menge der zur Auswahl stehenden Betriebsgrößen der einzelnen Standorte eingeschränkt. Die Lösung des solchermaßen eingeschränkten Standortproblems wird mit einem Branch & Bound-Verfahren bestimmt. Die Auswahl der Teilprobleme wird anhand der sogenannten parallelen Bestensuche du