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Prognose der Anzahl von Pareto-optimalen Lösungen für bikriterielles Facility Location Problem
Richard Simek
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Betreuer*in
Walter Gutjahr
DOI
10.25365/thesis.11966
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29787.61170.648665-2
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die Grundidee dieser Arbeit liegt darin, dass ein einfaches bikriterielles Facility Location Problem zugrundegelegt wird. Es kann sich zum Beispiel um ein Standortauswahl-Problem handeln. Bei Standortauswahl-Problem können verschiedene
Kriterien eine Rolle spielen. In dieser Arbeit werden zwei Kriterien ausgewählt.
Einerseits wird ein Kostenkriterium anderseits Coverage-Kriterium gewählt. Weiter wird anhand einer kleinen Stichprobe von Näherungslösungen die Anzahl der Pareto-Optima
der gesamten Lösungsmenge vorhersagt. Das geschieht in folgenden vier Schritten.
Zuerst werden mit Hilfe von lokaler Suche unter zufälligen Chebyshev-Gewichtsvektoren die lokalen Pareto-Minima bestimmt. Danach wird die Anzahl aller lokalen Pareto-
Minima mit Hilfe der Rückfangmethode geschätzt. Im nächsten Schritt wird für die lokalen Pareto-Minima eine Dichtefunktion geschätzt (Kernschätzer-Technik). Als Kernschätzer kann man einen zweidimensionalen Gaussian Kernel verwenden. Zuletzt
werden Zufallspunkte aus der geschätzten Dichte gezogen und unter diesen Punkte werden globale Pareto-Minima bestimmt. Durch Mitteln über eine größere Anzahl von
Versuchen erhält man einen Schätzwert für die Anzahl der globalen Pareto-Minima.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Prognose Facility Location Problem Pareto Anzahl Schätzwert Testinstanz
Autor*innen
Richard Simek
Haupttitel (Deutsch)
Prognose der Anzahl von Pareto-optimalen Lösungen für bikriterielles Facility Location Problem
Publikationsjahr
2010
Umfangsangabe
VI, 109 Bl. : graph. Darst.
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Walter Gutjahr
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.99 Betriebswirtschaft: Sonstiges
AC Nummer
AC08342274
Utheses ID
10794
Studienkennzahl
UA | 157 | | |