WIW09450 – Mathematische Methoden zur Lösung logistischer Probleme

Modul
Mathematische Methoden zur Lösung logistischer Probleme
Mathematical Methods for Solving Logistical Problems
Modulnummer
WIW09450
Version: 1
Fakultät
Wirtschaftswissenschaften
Niveau
Master
Dauer
1 Semester
Turnus
Sommersemester
Modulverantwortliche/-r

Prof. Dr. Angela Hommel
Angela.Hommel(at)fh-zwickau.de

Prof. Dr. Matthias Richter
M.Richter(at)fh-zwickau.de

Dozent/-in(nen)

Prof. Dr. Johannes Baumann
Johannes.Baumann(at)fh-zwickau.de

Lehrsprache(n)

Deutsch
in "Mathematische Methoden zur Lösung logistischer Probleme"

ECTS-Credits

6.00 Credits

Workload

180 Stunden

Lehrveranstaltungen

5.00 SWS (1.00 SWS Praktikum | 4.00 SWS Vorlesung mit integr. Übung / seminaristische Vorlesung)

Selbststudienzeit

105.00 Stunden
105.00 Stunden Selbststudium - Mathematische Methoden zur Lösung logistischer Probleme

Prüfungsvorleistung(en)
Keine
Prüfungsleistung(en)

schriftliche Prüfungsleistung -
Modulprüfung | Prüfungsdauer: 120 min | Wichtung: 100%
in "Mathematische Methoden zur Lösung logistischer Probleme"

Medienform
Keine Angabe
Lehrinhalte/Gliederung
  • Graphentheoretische Optimierung:
  • Rundreiseproblem, Briefträgerproblem, Tourenproblem, kürzeste Wege, exakte und heuristische Lösungsverfahren;
  • Transport- und Umladeprobleme: Problemstellungen, Modellierung, Lösungsverfahren
  • Warteschlangensysteme:
  • Markovketten, Elementare Warteschlangensysteme, Simulation von Wartesystemen
  • Erweiterungen des linearen Produktionsprogramm-Planungsmodells
  • Praktikum
Qualifikationsziele
  • Erkennen von Quantifizierungsmöglichkeiten logistischer Planungsprobleme mittels mathematischer Modelle zur Optimierung
  • Befähigung zur Formulierung von Optimierungsproblemen und zu deren Abbildung in mathematischen Modellen für wichtige Entscheidungsprobleme aus relevanten Teilbereichen der Logistik
  • Erwerb von Kenntnissen zu wesentlichen Lösungsverfahren, deren Möglichkeiten und Grenzen
  • Festigung der Fähigkeiten zur ökonomischen Interpretation von Lösungen und postoptimaler Analysen
  • Erkennen der Grenzen der Abbildung von Problemstellungen in geschlossenen Modellen anhand von Beispielen zu speziellen Wartesystemen
  • Erwerb von Fähigkeiten zur Bestimmung von Kenngrößen von Wartesystemen durch Simulation
  • Festigung der Kenntnisse und Fähigkeiten anhand von Fallbeispielen im Rechnerpraktikum
  • Fähigkeiten zur Auswahl und Nutzung geeigneter Software zur Lösung verschiedener Modelltypen
Sozial- und Selbstkompetenzen
Keine Angabe
Besondere Zulassungsvoraussetzung

keine

Empfohlene Voraussetzungen

Grundkenntnisse in linearer und ganzzahliger Optimierung

Fortsetzungsmöglichkeiten
Keine Angabe
Literatur
  • Wolfgang Domschke/Andreas Drexl: Einführung in Operations Research., Springer 2011
  • Klaus Neumann/Martin Morlock: Operations Research, Hanser, 2004 
  • Zimmermann, Werner: Operations Research, Viewg + Teubner, 2007 
  • Günther, Hans-Otto /Tempelmeier, Horst: Produktion und Logistik, Springer, 2011
  • Wolfgang Domschke: Logistik: Rundreisen und Touren, Oldenbourg, 2010
  • Wolfgang Domschke: Logistik: Transport, Oldenbourg, 2007
  • Ottmar Beucher: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik mit MATLAB, Springer 2005
Hinweise
Keine Angabe