Vorlesung vom 03.05.2013

Materialien

JSSP

... enthält zwei verschiedene Modelle des JSSP.

... leitet ein JSSP-Modell her, bei dem reihenfolgeabhängige Setup-Zeiten berücksichtigt werden müssen.

... MIP Modelle für JSSP mit due dates und setup-Zeiten, Minimierung der Verspätung einzelner Jobs, je ein Modell für eine Maschine und mehrere Maschinen

GLPK

Integration von GLPK in C#:

Lizenzmodelle, wie z.B. GPL, einfach erklärt:

Entscheidungsunterstützung

Folien

Zusammenfassung

 In der heutigen Vorlesung haben wir uns mit dem Begriff ,,Entscheidungsunterstützungssystem'' (EUS) auseinandergesetzt. Im Gegensatz zu einem Expertensystem dient es nicht dazu, Entscheidungen automatisch zu treffen. Stattdessen soll es den Menschen (z.B. den Manager oder Disponenten) dabei unterstützen, Entscheidungen selbst zu treffen. Ein EUS kann auf der Basis mathematischer Modelle Lösungen für Entscheidungsprobleme erzeugen. Diese werden dem Menschen als Vorschläge präsentiert.

EUS werden benötigt, wenn Probleme nicht vollständig strukturiert sind. Das bedeutet, 

• die (unstrukturierten) Bedingungen, die bei der Problemlösung berücksichtigt werden müssen, lassen sich nicht vollständig mathematisch formulieren

• der Mensch (z.B. Disponent) besitzt zusätzliches Wissen, welches bei der Problemlösung berücksichtigt werden muss und welches beim Aufstellen des Modells noch nicht bekannt war

Die strukturierten Bestandteile des Problems können dem Computer überlassen werden, die unstrukturierten Bestandteile muss der Mensch übernehmen. Letzteres erfolgt in einem 4-phasigen Entscheidungsprozess:

Intelligenz: Die Phase, in der ein Handlungsbedarf zur Problemlösung erkannt wird.

Entwurf: Die Phase, in der mehrere Lösungsalternativen erstellt und miteinander verglichen werden.

Auswahl: Die Auswahl einer geeigneten Lösungsalternative.

Implementierung: Evtl. die Umsetzung der Lösungsalternative.

Betrachten wir ein Planungsmodell für die Flottenplanung, bei dem jeder Aufgabe i eine Entscheidungsvariable si (Startzeit) und ri (Fahrer = Ressource) zugeordnet wird. Wir können das strukturierte Flottenplanungsmodell mit Randbedingungen formulieren und vom Computer lösen lassen. Dadurch erhalten alle Variablen Werte, die den Plan repräsentieren.

Der Disponent muss sich jedoch ebenfalls an den Wertzuweisungen der Variablen beteiligen, um unstrukturiertes Wissen einzubinden.

Beispiel: Es gibt 10 verschiedene Fahrer 1 - 10. Der Disponent bevorzugt für eine bestimmte Aufgabe die Fahrer 3, 7 und 8, da seiner Erfahrung nach diese Personen am besten für diese Aufgabe geeignet sind. Er möchte aber keinen der drei Fahrer mit dieser zusätzlichen Aufgabe übermäßig belasten. In der Entwurfsphase erzeugt er drei verschiedene Pläne, in denen jeweils Fahrer 3, 7 und 8 die zusätzliche Aufgabe übernehmen. Anhand eigener, unstrukturierter Kriterien bewertet er diese Pläne und wählt den günstigsten aus.

Am Beispiel lässt sich folgendes erkennen:

1. Ohne Eingriff des Disponenten hätte der Computer u.U. einen Plan erzeugt, in dem die betrachtete Aufgabe weder Fahrer 3, noch Fahrer 7 oder 8 zugewiesen worden wäre. Diese Präferenz ist nämlich nicht im Planungsmodell enthalten.

2. Auch die Entscheidung, welcher der bevorzugten Fahrer tatsächlich ausgewählt wird, ist unstrukturiert und kann (in diesem Beispiel) nicht einfach vom Computer (z.B. nach der kürzesten Fahrzeit) vorgenommen werden.

Ein Planungssystem kann den menschlichen Entscheidungsprozess unterstützen, indem es die Eingabe zusätzlicher Randbedingungen erlaubt. Damit ist sichergestellt, dass die automatisch erzeugten Lösungen den gewünschten Bedingungen gehorchen. Zudem spart sich der Disponent eine aufwändige manuelle Nachbearbeitung fertiger Pläne. Durch wechselseitiges Setzen und Entfernen von Randbedingungen kann der Disponent in der Entwurfsphase Alternativlösungen erzeugen und bewerten.