GRASP with Hybrid Path Relinking for Bi-Objective Winner Determination in Combinatorial Transportation Auctions

The procurement of transportation services via large-scale combinatorial auctions involves a couple of complex decisions whose outcome highly influences the performance of the tender process. This paper examines the shipper's task of selecting a subset of the submitted bids which efficiently trades off total procurement cost against expected carrier performance. To solve this bi-objective winner determination problem, we propose a Pareto-based greedy randomized adaptive search procedure (GRASP). As a post-optimizer we use a path relinking procedure which is hybridized with branch-and-bound. Several variants of this algorithm are evaluated by means of artificial test instances which comply with important real-world characteristics. The two best variants prove superior to a previously published Pareto-based evolutionary algorithm.

Entwicklung eines Konzepts zum Lagermanagement mit Optimierungsansätzen auf Ebene eines neuen Regalbediengerätes

Die Grundidee hinter dem neuen Regalbediengerät ist die Minimierung der zu bewegenden Last durch die Verwendung einer seilbasierten Stewart-Gough-Plattform (SGP). Das klassische Regalbediengerät (RBG) wird dabei durch eine Plattform ersetzt, die an bis zu acht vorgespannten Seilen befestigt ist. Unterstützt wird diese Bauform durch eine abgestimmte Steuerungssoftware, die es ermöglicht die Vorteile des RBG optimal zu nutzen. Das hier mit Software vorgestellte Konzept regelt die Vorgehensweise zur Optimierung von Ein- und Auslagerungsaufträgen in einem Lagerregal, sowie die Optimierung der Fachbelegung in Zeiten ohne direkten Auftrag. Es beinhaltet dabei Mechanismen, die bestimmen wann Aufträge abgearbeitet werden, in welcher Reihenfolge und in welchen Kombinationen. Ziel ist es Ein- und Auslagerungsaufträge so zu kombinieren, dass möglichst effizient und schnell gearbeitet wird.