Ammouriova, M.: Approaches to Enhance the Performance of Simheuristic Methods in the Optimisation of Multi-echelon Logistics Distribution Networks. Schriftenreihe Fortschritte in der IT in Produktion und Logistik, Band 3. Göttingen: Cuvillier 2021.

Das Management von Distributionsnetzen ist eine herausfordernde logistische Aufgabe. Diese Netzwerke bestehen aus Entitäten, z. B. Lagerhaltungseinheiten (Stock Keeping Unit, SKU) und Standorten. Die SKUs werden in den Standorten gelagert und von dort aus an die Kunden geliefert. Die Entscheidungsträger im Management definieren Maßnahmen, z. B. die Zentralisierung einer SKU an einem Standort, um Kosten zu senken und das Serviceniveau zu erhöhen. Diese Maßnahmen können gegenläufige Wirkungen auf die Entitäten haben, was die Komplexität der Logistikverteilungsnetze vergrößert. Außerdem beeinflusst die Größe der Netzwerke die Anzahl der Maßnahmen und der Entitäten. Daher setzen die Entscheidungsträger Instrumen¬te ein, die sie bei der Auswahl der Maßnahmen unterstützen, z. B. ein Logistik-Assistenzsystem (LAS). Logistik-Assistenzsysteme wurden entwickelt, um Maßnahmenpläne zu empfehlen. Maßnahmenpläne definieren auf dem Netzwerk umzusetzende Maßnahmen in einer bestimmten Reihenfolge. Diese Systeme können auf einem simheuristischen Ansatz basieren, um von den Eigenschaften von Simulation und Metaheuristiken zu profitieren: Ein metaheuristischer Algorithmus erzeugt Maßnahmenpläne und die Simulation modelliert das Netzwerk und wertet die Maßnahmenpläne aus. Große Netzwerke erfordern aufwändige Simulationsläufe. Daher lässt sich die Leistung des LAS als das Verhältnis des Erfolges durch die empfohlenen Maßnahmenpläne zur Anzahl der erforderlichen Simulationsläufe definieren. Das Ziel dieser Forschung ist die Verbesserung der Leistung eines LAS, das auf einer simheuristischen Methode basiert. Der erste Ansatz definiert “domänenspezifische Informationen” (DSI), um die Suche nach Maßnahmen zu leiten, z. B. die Art der Änderungen der Maßnahmen, den Erfolg der Maßnahmen und Korrelationen zwischen den Maßnahmen. Die Art der Änderungen der Maßnahmen klassifiziert Maßnahmen als strukturell oder parametrisch. Strukturelle Maßnahmen ändern die Struktur der Netzwerke, während parametrische Maßnahmen Parameter der Entitäten modifizieren, z. B. den Lagerbestand einer SKU. Der Erfolg der Maßnahmen repräsentiert die Auswirkungen der Maßnahmen auf die Netzwerke. Die Auswirkung einer Maßnahme beeinflusst die Auswirkung anderer Maßnahmen in einem Maßnahmenplan; daher werden Beziehungen der Maßnahmen verwendet, um ihre Korrelationen zu definieren. Der DSI-Ansatz verändert die Auswahlwahrscheinlichkeiten der Maßnahmen, um die Metaheuristik des LAS zu leiten und so die Leistung des LAS zu verbessern. Die beiden anderen Ansätze zielen darauf ab, die Anzahl der Simulationsläufe zu reduzieren. Der erste dieser Ansätze reduziert die Anzahl der betrachteten Maßnahmen. Die Maßnahmen werden gruppiert, und die gruppierten Maßnahmen ersetzen die einzelnen Maßnahmen im Lösungsraum. Der zweite Ansatz definiert Bedingungen, um die Ausführung von Simulationsläufen zu überspringen. Bei diesem Ansatz werden äquivalente Maßnahmespläne definiert, welche eine identische Auswirkung auf die Leistung des Netzwerks haben. Diese drei Ansätze wurden bewertet. Der DSI-Ansatz fand Maßnahmenpläne mit besseren Auswirkungen auf die Netzwerke im Vergleich zu einer zufälligen Auswahl von Maßnahmen. Die gruppierten Maßnahmen bildeten einen kleineren Lösungssraum, da das LAS Maßnahmenpläne in einer geringeren Anzahl von Simulationsläufen suchte. Die Definition äquivalenter Maßnahmenpläne reduzierte die Anzahl der Simulationsläufe. Zusammenfassend hat die Auswertung nachgewiesen, dass diese Ansätze die Leistung des LAS verbessern können.