Contextual and Data-Driven Decision-Making: Recent Advancements for Supply Chain and Transport Optimization
Übersetzter Titel:
Kontextbezogene und datengesteuerte Entscheidungsfindung: Aktuelle Fortschritte bei der Optimierung von Lieferketten- und Transportsystemen
Autor:
Serrano de Araujo, Breno
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Management
Institution:
Professur für Business Analytics and Intelligent Systems (Prof. Schiffer)
Betreuer:
Schiffer, Maximilian (Prof. Dr.)
Gutachter:
Schiffer, Maximilian (Prof. Dr.); Parmentier, Axel (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
WIR Wirtschaftswissenschaften
TU-Systematik:
WIR 750; WIR 547
Kurzfassung:
This thesis proposes novel methodologies for contextual and data-driven decision-making focusing on three application areas within supply chain and transportation systems. First, it studies a feature-based newsvendor problem and proposes an integrated approach to feature selection. Second, it introduces novel optimization models and methods for integrating contextual information into day-ahead route planning. Third, it proposes a data-driven optimization framework to analyze a mixed-service ride-hailing system under distribution shift.
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This thesis proposes novel methodologies for contextual and data-driven decision-making focusing on three application areas within supply chain and transportation systems. First, it studies a feature-based newsvendor problem and proposes an integrated approach to feature selection. Second, it introduces novel optimization models and methods for integrating contextual information into day-ahead route planning. Third, it proposes a data-driven optimization framework to analyze a mixed-service ride...
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Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit stellt neue Methoden für kontextbezogene und datengesteuerte Entscheidungsfindung vor und fokussiert dabei drei Anwendungsbereiche innerhalb von Lieferketten- und Transportsystemen. Erstens wird ein merkmalsbasiertes Newsvendor-Problem untersucht und eine integrierte Methode zur Merkmalsauswahl entwickelt. Zweitens werden neuartige Optimierungsmodelle und -methoden für die Integration von Kontextinformationen in die Routenplanung für den Folgetag vorgestellt. Drittens wird ein datengesteuerter Optimierungsrahmen vorgeschlagen, um ein Ride-Hailing-System mit gemischten Diensten und Verteilungsverschiebungen zu analysieren.
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Diese Arbeit stellt neue Methoden für kontextbezogene und datengesteuerte Entscheidungsfindung vor und fokussiert dabei drei Anwendungsbereiche innerhalb von Lieferketten- und Transportsystemen. Erstens wird ein merkmalsbasiertes Newsvendor-Problem untersucht und eine integrierte Methode zur Merkmalsauswahl entwickelt. Zweitens werden neuartige Optimierungsmodelle und -methoden für die Integration von Kontextinformationen in die Routenplanung für den Folgetag vorgestellt. Drittens wird ein daten...
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