Angewandte Optimierung mit IBM ILOG CPLEX Optimization Studio | springerprofessional.de

Springer Professional

Top

2021 | Book

Read chapter Read first chapter

Angewandte Optimierung mit IBM ILOG CPLEX Optimization Studio

Modellierung von Planungs- und Entscheidungsproblemen des Operations Research mit OPL

Authors: Prof. Dr. Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Dr. Hans Schlenker, Dr. Wolfgang Burkart, Dr. Melanie Reuter-Oppermann

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

Part of: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

Login to get access

About this book

Das Buch führt anwendungsorientiert in die Optimization Programming Language (OPL) zur Modellierung linearer und ganzzahliger linearer Optimierungsprobleme im Rahmen des IBM ILOG CPLEX Optimization Studio ein. Es beinhaltet zehn aufeinander aufbauende Lektionen, ergänzt um zahlreiche Aufgaben und Anwendungsstudien.

Das Buch richtet sich an Lehrende und Studierende der Betriebswirtschaftslehre mit quantitativer Ausrichtung (Operations Research), (Wirtschafts-)Informatiker, (Wirtschafts-)Mathematiker und Wirtschaftsingenieure und kann an Universitäten und Hochschulen in entsprechenden Vorlesungs- und Kursangeboten eingesetzt werden. Zudem eignet es sich zum Selbststudium für Praktiker, die mit der Modellierung und Optimierung von Planungs- und Entscheidungsproblemen befasst sind und einen fundierten Einstieg in die Software benötigen.

Über die buchbegleitende Website sind unter anderem Aufgabenlösungen und sämtliche Programm-Codes abrufbar: www.opl-buch.de

Advertisement

Table of Contents

Frontmatter

Lektionen

Frontmatter

Kapitel 1. Einleitung

Zusammenfassung

Big Data, Künstliche Intelligenz, Business Analytics, Data Science, Industrie 4.0 – es gibt wohl kaum ein größeres Unternehmen, das sich heute nicht mit diesen oder verwandten Themen befasst, um in der „digitalen Welt“ wettbewerbsfähig zu bleiben oder gar gänzlich neuartige Geschäftsmodelle umzusetzen. Alle diese Themen sind eng damit verbunden, dass Unternehmen nach neuen Wegen suchen, die immensen Datenmengen, die heute zur Verfügung stehen, gewinnbringend im Hinblick auf unternehmerische Entscheidungen auszunutzen und dabei möglichst „intelligent“ und automatisiert vorzugehen. Und dabei sind alle Planungs- und Entscheidungsebenen – von strategisch bis operativ – wie auch sämtliche betriebliche Funktionsbereiche – seien es Unternehmensführung, Finanzen, Marketing oder Operations – betroffen.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 2. IBM ILOG CPLEX Optimization Studio

Zusammenfassung

Dieses Kapitel liefert eine Einführung in die grafische Entwicklungsumgebung (engl. Integrated Development Environment), welche die zentrale Komponente zur Modellentwicklung darstellt und im Folgenden auch als Studio (im engeren Sinne) bezeichnet wird. Es wird erläutert, wie CPLEX Optimization Studio auf einem Computer installiert und das Studio gestartet wird, welche grundlegenden Funktionalitäten und Teilkomponenten dort zur Verfügung stehen und wie man Projekte erstellt, Optimierungsmodelle hinzufügt und die eigentliche Optimierung durchführt. Nach dem Studium dieses Kapitels sollte die Software insoweit beherrschbar sein, dass alle Beispiele, die im vorliegenden Buch beschrieben sind, importiert bzw.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 3. Der Aufbau einer Modell-Datei

Zusammenfassung

Wie bereits in Kapitel 2 beschrieben, erfolgt die Formulierung eines Optimierungsmodells in einer sogenannten Modell-Datei (Dateiendung .mod). In dieser wird das zu lösende Optimierungsproblem durch ein mathematisches Modell beschrieben. Zur Modellbeschreibung dient die ILOG-eigene Programmiersprache OPL. Dabei werden entsprechende OPL-Anweisungen („Befehle“) in Textform aneinandergereiht in die Modell-Datei geschrieben. Dies kann mithilfe des Studios als Entwicklungsumgebung (vgl. Kapitel 2) erfolgen.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 4. Zusammengesetzte Datentypen und zugehörige Sprachelemente

Zusammenfassung

Häufig liegen bei einer Problemstellung viele gleichartige Modellparameter vor. Durch deren Zusammenfassung mithilfe von zusammengesetzten Datentypen kann der Programmieraufwand deutlich reduziert und die Lesbarkeit des Programmcodes verbessert werden. Darüber hinaus lassen sich mit diesen fortgeschrittenen Datentypen leicht generische Formulierungen aufbauen. So können Modelle erstellt werden, bei denen etwa die Anzahl der Parameter einer bestimmten Art nicht von vornherein feststehen muss. Die entsprechende Festlegung oder Veränderung der Parameteranzahl ist komfortabel an wenigen Stellen im Programmcode möglich. Auch Modellerweiterungen sind so leichter umsetzbar.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 5. Einführung in ILOG Script

Zusammenfassung

OPL ist eine deklarative Modellierungssprache zur Definition von Optimierungsmodellen. Wie in den bisherigen Kapiteln dargestellt, werden hierfür etwa Datentypen, Einund Ausgabedaten und Entscheidungsvariablen definiert und beispielsweise durch Entscheidungsausdrücke, die Zielfunktion oder Nebenbedingungen zueinander in Beziehung gesetzt. Es werden jedoch keine Algorithmen, also Berechnungsvorschriften, definiert.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 6. Modellierung mit Tupeln

Zusammenfassung

Mit den in den bisherigen Kapiteln beschriebenen Sprachelementen können kleine bis mittelgroße OPL-Modelle aufgebaut werden, die auch eine generische Parametrisierung erlauben. Häufig müssen in praktischen Anwendungen jedoch sehr große Datenmengen verarbeitet werden, die durch zusammenhängende und komplexe Datentypen gekennzeichnet sind. Mit den Sprachelementen und Techniken, die im Folgenden vorgestellt werden, können grundsätzlich hunderttausende oder gar Millionen von Datensätzen verarbeitet werden. Die Beschränkungen ergeben sich dann in der Regel nur noch durch die Effizienz der Modellierung.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 7. Trennung von Modell und Daten

Zusammenfassung

In den bisherigen Kapiteln wurden alle Datenelemente (bzw. Modellparameter) in der jeweiligen Modell-Datei zunächst deklariert und anschließend mit konkreten Werten initialisiert. Ein Modell kann dadurch generisch angelegt und mit unterschiedlichen Eingabedaten ausgeführt werden, ohne jede Zeile des Modells einzeln abändern zu müssen (siehe Modularisierung, Kapitel 3.1). Für größere Beispiele und vor allem für die Anwendung in der Praxis ist es oftmals notwendig, Modell und Daten voneinander zu trennen.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 8. Ausgewählte Funktionalitäten von OPL und CPLEX Optimization Studio

Zusammenfassung

Nachdem in den vorangegangenen Kapiteln die grundlegenden Sprachelemente von OPL eingeführt wurden, stehen nun drei weiterführende, spezifische Funktionalitäten von OPL bzw. dem CPLEX Optimization Studio im Fokus: das Arbeiten mit logischen Operatoren, die Umsetzung von abschnittsweise definierten Funktionen sowie die Ursachenforschung bei unlösbaren Modellen einschließlich deren möglicher Behebung.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 9. Ausgewählte Funktionalitäten von ILOG Script

Zusammenfassung

Aufbauend auf den Grundlagen der imperativen Programmierung mit ILOG Script aus Kapitel 5 wird in diesem Kapitel im Sinne von „Best Practices“ eine Auswahl weiterer fortgeschrittener Anwendungen von ILOG Script behandelt. Diese betreffen zum einen Möglichkeiten zur Ein- und Ausgabe von Daten – etwa zum Lesen und Schreiben von Dateien. Dabei wird insbesondere das Einlesen aus CSV-Dateien demonstriert.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 10. Ablaufsteuerung mit ILOG Script

Zusammenfassung

In den Kapiteln 5 und 9 wurde ausgeführt, wie ILOG Script innerhalb von Modell-Dateien eingesetzt werden kann, insbesondere um Aufgaben der Datenvor- und -nachbereitung durchzuführen. Doch die Einsatzmöglichkeiten von ILOG Script gehen erheblich darüber hinaus. So kann es verwendet werden, um komplexe Abläufe zu steuern und dabei ggf. mehrmals automatisiert die Lösung von Optimierungsmodellen anzustoßen sowie die erhaltenen Ergebnisse automatisiert weiterzuverarbeiten. Man spricht in diesem Fall von der sogenannten Ablaufsteuerung (flow control) mit ILOG Script, deren Grundzüge in diesem Kapitel vermittelt werden.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Anwendungsstudien

Frontmatter

Kapitel 11. Versorgungsplanung

Zusammenfassung

Um die Fahrräder von RideEasy bekannter zu machen, möchte der Nordamerika-Leiter Mr. Rent in der „Fahrradstadt“ San Francisco ein stationsgebundenes Bike Sharing- System errichten. Er hat dazu die Innenstadt in 6 Stadtviertel, die grundsätzlich für die Errichtung von Stationen in Frage kommen, unterteilt (maximal eine Station pro Viertel, siehe Abb. 11.1). Auch wenn nicht in jedem Viertel eine Station errichtet wird, so ist es ihm wichtig, dass die nächstgelegene Station von jedem Viertel aus nicht weiter als 20 Minuten Fußweg entfernt ist. In Tabelle 11.1 sind die durchschnittlichen Laufzeiten _ij zwischen einzelnen Vierteln und angegeben.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 12. Fuhrparkplanung

Zusammenfassung

Die Firma Lamp’n’Bulb stellt Lampen für verschiedene Anwendungsbereiche her und beliefert täglich ihre Kunden in der Region, unter denen sich auch RideEasy befindet. Im Rahmen von Kostensenkungsprojekten hinterfragt Lamp’n’Bulb die Größe der eigenen Lieferwagenflotte. Die Logistik-Abteilung hat hierfür folgenden Distributionsplan aus Tabelle 12.1 aufgestellt, der angibt, wie viele Auslieferungen pro Tag zu erledigen sind.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 13. Standortplanung

Zusammenfassung

RideEasy hat im vergangenen Jahr in Manhattan vier Verkaufsfilialen für den Direktvertrieb eröffnet. Da sich die Belieferung dieser Filialen aus dem weiter entfernten Brooklyn als sehr kostenintensiv herausgestellt hat, möchte das Unternehmen nun ein eigenes Auslieferungslager in Manhattan einrichten und sucht nach einem geeigneten Standort. Von dort aus sollen künftig einmal wöchentlich Fahrräder an die vier Filialen ausgeliefert werden.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 14. Transportplanung

Zusammenfassung

Die von RideEasy produzierten Fahrräder werden in speziell auf diesen Zweck zugeschnittenen Containern zwischen den verschiedenen Produktions- und Kundenstandorten in Nordamerika transportiert. Da Angebot und Nachfrage der einzelnen Standorte nicht ausgeglichen sind, müssen die leeren Container regelmäßig umplatziert werden, was sehr teuer ist. Zwischen den einzelnen Standorten gibt es definierte Strecken (Highways), über die die Container auf LKWs transportiert werden.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 15. Kapazitätssteuerung

Zusammenfassung

RideEasy plant eine Änderung der Tarifstruktur für seine Bike-Sharing-Stationen in San Francisco und hat hierfür die Daten der Anmietungen in den vergangenen Monaten ausgewertet. Die Zahlen belegen, dass die Kunden vermehrt Fahrräder für ein komplettes Wochenende – Samstag und Sonntag – ausleihen. Da außerdem die Nachfrage nach Leihrädern am Sonntag deutlich höher als am Samstag ist, geht der Geschäftsführer Mr. Rent davon aus, dass er an diesem Tag einen höheren Preis verlangen kann.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Kapitel 16. Losgrößenplanung

Zusammenfassung

Die Nachfrage nach Fahrrädern in den vier Verkaufsfilialen in Manhattan ist so stark angestiegen, dass RideEasy sich entschlossen hat, eine besonders hochwertige, speziell auf den New Yorker Markt bezogene Sonderedition CycleMe auf den Markt zu bringen. Die CycleMe-Räder werden in einer eigenen Werkstatt am Stadtrand ausschließlich auf Bestellung gefertigt.

Stefan Nickel, Claudius Steinhardt, Hans Schlenker, Wolfgang Burkart, Melanie Reuter-Oppermann

Backmatter

Title: Angewandte Optimierung mit IBM ILOG CPLEX Optimization Studio
Authors: Prof. Dr. Stefan Nickel
Claudius Steinhardt
Dr. Hans Schlenker
Dr. Wolfgang Burkart
Dr. Melanie Reuter-Oppermann
Copyright Year: 2021
Publisher: Springer Berlin Heidelberg
Electronic ISBN: 978-3-662-62185-1
Print ISBN: 978-3-662-62184-4
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-62185-1