This thesis aims to extend ”facility location - allocation” problems in three directions. Multiple products are considered, a second echelon of distribution centers is added, and the non-linear inventory costs are included in objective function. Solving such problems with linear optimization techniques proves to be too computationally expen- sive. Therefore, a heuristic approach, based on genetic algorithms, will be developed. In the heuristic approach a large number of non-linear flow problems are solved, for which a simple and efficient algorithm will be formulated. Using this heuristic, large real world problems can be solved in relatively short time.     «

This thesis aims to extend ”facility location - allocation” problems in three directions. Multiple products are considered, a second echelon of distribution centers is added, and the non-linear inventory costs are included in objective function. Solving such problems with linear optimization techniques proves to be too computationally expen- sive. Therefore, a heuristic approach, based on genetic algorithms, will be developed. In the heuristic approach a large number of non-linear flow proble...     »

In dieser Thesis wird das bekannte ”Facility Location - Allocation” Problem in drei Richtungen erweitert. Mehrere Produkte werden betrachtet, eine zweite Lagerstufe wird hinzugefügt und nicht-lineare Bestandskosten werden zur Zielfunktion hinzugefügt. Die Lösung eines solchen Problems mit Hilfe von Methoden der linearen Optimierung benötigt zu viel Rechenzeit. Deswegen wird eine Heuristik in Form eines genetischen Algorithmus entwickelt. Die Heuristik muss hierbei eine große Anzahl nicht-linearer Flussprobleme lösen, für die ein einfacher und effizienter Algorithmus formuliert wird. Mit dieser Heuristik konnten große reale Probleme in relativ kurzer Zeit gelöst werden.     «

In dieser Thesis wird das bekannte ”Facility Location - Allocation” Problem in drei Richtungen erweitert. Mehrere Produkte werden betrachtet, eine zweite Lagerstufe wird hinzugefügt und nicht-lineare Bestandskosten werden zur Zielfunktion hinzugefügt. Die Lösung eines solchen Problems mit Hilfe von Methoden der linearen Optimierung benötigt zu viel Rechenzeit. Deswegen wird eine Heuristik in Form eines genetischen Algorithmus entwickelt. Die Heuristik muss hierbei eine große Anzahl nicht-linear...     »