Oberseminar Thomas Mayer: Automatisierte Auswahl von Algorithmen für das dynamische Fahrzeugwegeplanungsproblem

Die zunehmende Vernetzung im Transportsektor erlaubt das dynamische Anpassen von bereits geplanten Touren. So können Kundenanfragen online in bestehende Routen integriert werden, um so effizient wie möglich auf neue Nachfragen zu reagieren. Aufgrund des gesteigerten Interesses an der dynamischen Fahrzeugwegeplanung (engl. Dynamic Vehicle Routing Problem (DVRP)) existieren eine Vielzahl von unterschiedlichen Lösungsansätzen und stetig werden neue entwickelt. Einem Anwender stellt sich aus diesem Grund zunehmend die Frage nach dem besten Ansatz für eine konkrete Problemstellung. Für die Beantwortung dieser Fragestellung werden Problemeigenschaften für das DVRP entwickelt, die es erstmalig ermöglichen Probleminstanzen anhand ihrer Dynamik voneinander zu unterscheiden. Mit einem umfangreichen Data-Farming-Experiment werden Erfahrungen über den Zusammenhang zwischen Lösungsqualität und Beschaffenheit von Probleminstanzen generiert. Das Data-Farming-Experiment basiert auf dem in dieser Arbeit eingeführten, quelloffenen Simulator für DVRP. Die gesammelten Erfahrungen werden mit Methoden der Data-Science untersucht und Wissen für die manuelle und automatisierte Auswahl von Algorithmen abgeleitet. Damit bereitet die vorliegende Arbeit die Grundlagen für die Beantwortung der Frage nach dem besten Lösungsansatz für eine dynamische Routing Problemstellung.