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Echtzeitoptimierung mit robustem Preprocessing

 

In der robusten Optimierung mit unsicherer Zielfunktion wird eine Lösung gesucht, deren Qualität im schlechtesten aller wahrscheinlichen Fälle optimal ist. Ein großer Nachteil dieses Ansatzes besteht darin, dass die berechneten Lösungen im Erwartungswert sehr weit vom Optimum entfernt liegen können [BS04]. Diesem Problem soll mit einem neuen Ansatz begegnet werden: Berechnet werden soll gleichzeitig eine feste Anzahl alternativer Lösungen mit der Eigenschaft, dass die Qualität der jeweils besten dieser Lösungen im schlechtesten aller wahrscheinlichen Fälle optimiert wird. Zur Bestimmung dieser Lösungen sollen vor allem polyedrische Ansätze der robusten Optimierung angepasst und erweitert werden. Das Potenzial dieses Ansatzes soll anhand von konkreten Anwendungen aus der Produktionsplanung und -steuerung untersucht werden. Der Ansatz soll auch als Preprocessing für die Echtzeitoptimierung verwendet werden. Hier soll aus den im Vorfeld berechneten alternativen Lösungen dann jeweils die für den eingetretenen Fall beste Lösung ausgewählt werden.

 

[BS04]
D. Bertsimas, M. Sim. The price of robustness. Operations Research 52, 2004, 35-53.



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