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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Vorausschauende Politiken

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel stellen wir die ursprünglich von Brinkmann et al. (2019a, b) vorgestellten Vorausschau-Politiken zur Lösung des IRPBSS vor. Die LAs basieren auf dem in Abschn. 4.​2.​2 vorgestellten Entwurf, sind aber stark an die Anforderungen des angepasst IRPBSS.

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Fußnoten
1
Wir sind uns bewusst, dass die Notation der Zustände nach der Entscheidung normalerweise lautet \( {s}_k^x \). Da LAs die resultierenden fehlgeschlagenen Anfragen im Hinblick auf mögliche Bestandsentscheidungen untersuchen und die Routing-Entscheidung im ersten Schritt ignorieren, verwenden wir die Notation \( {s}_k^{\iota } \).
 
2
In Abschn. 8.​5.​5 wenden wir Rollout-Algorithmen an, um das MDP der zu lösen IRPBSS. Wir kommen zu dem Schluss, dass Rollout-Algorithmen im Vergleich zu den LAs nicht vorteilhaft sind.
 
3
Bitte beachten Sie: Anders als die in den Abschn. 4.​1 und 5.​3 vorgestellt wurden, beziehen sich die Straffunktionen in der Online-Simulation auf Zustände und Stationen.
 
4
In den Fallstudien (Kap. 8) entspricht eine Zeiteinheit t einer Minute.
 
5
Die Notation der Füllstände im Entscheidungspunkt k lautet \( {f}_k^n \). Da die LAoff Füllstandsentwicklung unabhängig vom MDP untersucht, verwenden wir stattdessen die \( {f}_t^n \) Notation.
 
6
Hier wirkt sich eine Bestandsentscheidung ι nur \( {n}_k^v \) auf aus, da die Offline-Simulationskomponente die Wechselwirkungen zwischen den Stationen vernachlässigt. Dies spiegelt sich wieder in \( {\gamma}_{\iota_i,n}^{-}={\gamma}_{\iota_j,n}^{-} \) und \( {\gamma}_{\iota_i,n}^{+}={\gamma}_{\iota_j,n}^{+},\forall n\in N\backslash \left\{{n}_k^{\nu}\right\} \) für zwei beliebige Bestandsentscheidungen ιi, ιj.
 
7
Bemerkenswert ist, dass wir ein paar wenige Rückgaben beobachten, die durch die kleinen „Hügel“ der durchgezogenen Linie angezeigt werden. Die entsprechenden Fahrräder werden sofort ausgeliehen und reduzieren somit die Anzahl der fehlgeschlagenen Anfragen.
 
8
Wenn v das aktuelle Fahrzeug ist, verwenden wir stattdessen den Term \( {f}_k^v\hbox{--} {\imath}^x \), um die Bestandsentscheidung zu berücksichtigen.
 
9
Wenn v das aktuelle Fahrzeug ist, verwenden wir stattdessen den Term \( {c}^v\hbox{--} {f}_k^v\hbox{--} {\imath}^x \), um die Bestandsentscheidung zu berücksichtigen.
 
10
In Abschn. 8.​7.​1 untersuchen wir die Auswirkungen der Heuristik und der optimalen Zuordnung in der stochastisch-dynamischen Umgebung und bestätigen die Beobachtungen von Powell et al. (2000).
 
Literatur
Zurück zum Zitat Bazaar MS, Jarvis JJ, Sherali HD (2010) Linear programming and network flows. John Wiley & Sons Inc, Hoboken Bazaar MS, Jarvis JJ, Sherali HD (2010) Linear programming and network flows. John Wiley & Sons Inc, Hoboken
Zurück zum Zitat Mattfeld D, Vahrenkamp R (2014) Logistiknetzwerke: Modelle für Standortwahl und Tourenplanung. Springer Mattfeld D, Vahrenkamp R (2014) Logistiknetzwerke: Modelle für Standortwahl und Tourenplanung. Springer
Metadaten
Titel
Vorausschauende Politiken
verfasst von
Jan Brinkmann
Copyright-Jahr
2023
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-16536-8_6

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