Hybride Metaheuristiken zur Lösung des Standardproblems der Tourenplanung mit Zeitfensterrestriktionen

Aufgrund steigender Transportkosten (Kraftstoffpreise, LKW-Maut, Personalkosten) und steigender Kundenanforderungen (Kurzfristigkeit der Disposition, kurze Transportzeiten, enge Lieferzeitfenster, Preiskonkurrenz) nehmen Fragestellungen zur Tourenplanung in der Transportlogistik einen immer breiteren Raum ein. Die Entwicklung leistungsfähiger Optimierungsverfahren und Heuristiken für die Lösung der entsprechenden Probleme ist ein ständiger Gegenstand intensiver Forschungstätigkeiten. Unter den Tourenplanungsproblemen ist das Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) von besonderer betriebswirtschaftlicher Relevanz, da es die zunehmende Bedeutung zeitkritischer Transporte berücksichtigt. Da es sich beim VRPTW um ein NP-hartes kombinatorisches Optimierungsproblem handelt, können große und damit praxisrelevante Ausprägungen des VRPTW nicht in vertretbarer Zeit mit exakten Verfahren gelöst werden. In der Literatur haben sich zur Lösung des VRPTW Metaheuristiken bewährt. Diese berechnen mit vergleichsweise geringem Zeitbedarf sehr gute Näherungslösungen. Neuere Lösungsverfahren kombinieren in der Regel eine Vielzahl verschiedenster Ansätze zu Nachbarschaftsstrukturen, Nachbarschaftssuchen, Heuristiken und Metaheuristiken und sind somit hochgradig hybrid. Vor dem Hintergrund dieser Entwicklungen werden im Zuge der hier vorliegenden Dissertation Ansätze untersucht und entwickelt, welche hybride Verfahren mit intensiven Nachbarschaftssuchen in den Vordergrund stellen. Dabei werden die erfolgreichsten Ansätze und aktuellsten Forschungsergebnisse im Bereich der heuristischen Suchverfahren analysiert, bewertet und auf dieser Grundlage neue Ansätze entwickelt und evaluiert. Im Vergleich mit den in der Literatur beschriebenen Lösungsverfahren für große Ausprägungen des VRPTW erzielen die in der hier vorliegenden Dissertation entwickelten hybriden Metaheuristiken hervorragende Resultate.