Beschreibung: In der Arbeit soll das mehrperiodische Capacitated Facility Location Problem (CFLP) mit verschiedenen Erweiterungen und Unsicherheit in den Nachfragedaten behandelt werden. Ein Ansatz, ein mehrperiodisches Problem mit unsicheren Daten zu lösen, ist Adjustable Robust Optimization. Anstelle Standort- oder Zuordnungsentscheidungen direkt zu optimieren, werden Entscheidungsregeln optimiert, mit Hilfe dessen Entscheidungen in späteren Perioden getroffen werden können. In der Arbeit sollen verschiedene Möglichkeiten, diese Entscheidungsregeln zu modellieren identifiziert und miteinander verglichen werden. Kenntnisse in stochastischer oder robuster Optimierung bspw. durch die Vorlesung "Optimierung unter Unsicherheit" sind hilfreich, aber nicht gefordert.

Anforderungen: Recherche/Einarbeitung, Implementierung, Auswertung

Ansprechpartnerin: Hannah Bakker

Bearbeitungsstatus: (Achtung: nur für Masterarbeiten) frei