Titelaufnahme

Titel
Modellierungs- und Lösungssysteme für ganzzahlige Optimierungsprobleme : Entwicklung einer integrierten Testplattform / Julia Grundner
Verfasser/ VerfasserinGrundner, Julia
Begutachter / BegutachterinPferschy, Ulrich
Erschienen2014
UmfangIX, Bl. 10 - 102 : Zsfassungen (2 Bl.) ; graph. Darst.
HochschulschriftGraz, Univ., Masterarb., 2014
Anmerkung
Zsfassungen in dt. und engl. Sprache
SpracheDeutsch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (GND)Schule / Standortproblem / Optimierungsproblem / Schule / Standortproblem / Optimierungsproblem / Online-Publikation
URNurn:nbn:at:at-ubg:1-80252 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
Dateien
Modellierungs- und Lösungssysteme für ganzzahlige Optimierungsprobleme [2.51 mb]
Links
Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Ziel dieser Masterarbeit ist es, eine integrierte Testplattform zu entwickeln und verschiedene Modellierungsumgebungen und Solver zu testen. Diese Masterarbeit entstand in Zusammenarbeit mit Joanneum Research. Der Fokus des ersten Teiles dieser Arbeit liegt dabei darauf, die Umsetzung theoretisch zu erklären und somit die Möglichkeit zu bieten, immer wieder anhand dieser Arbeit Modelle zu erstellen und zu lösen. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Umsetzung eines realen Problems. Joanneum Research lieferte hierzu reale Datensätze, welche das Problem der Schulstandortoptimierung darstellen sollten. Die Lösungen dieses konkreten Problems sollten die Errichtung neuer Schulstandorte nutzenmaximal ermöglichen. Hierzu wurde ein Modell formuliert, dieses wurde dann in den Modellierungsumgebungen umgesetzt und in verschiedenen ILP-Solvern gelöst. Des Weiteren wurden diese Datensätze dazu verwendet, die eingesetzten Modellierungsumgebungen und Solver zu testen. Zusätzlich wurden Datensätze selbst generiert, um die Erkenntnisse zu festigen. Die getesteten Solver sind Gurobi, SCIP, Xpress und der in Python integrierte CBC-Solver. Diese Solver wurden auf Schnelligkeit bei der Findung der optimalen Lösung und auf schnelle Findung guter Lösungen getestet.

Zusammenfassung (Englisch)

The goal of this thesis is the development of an integrated test platform as well as the testing of different modelling and solution systems for integer programming. This master thesis was written in cooperation with Joanneum Research. The first part of this thesis focuses on the theoretical implementation, with which models can be easily created and solved. The second part deals with the solution of a real-world problem. For this application part, Joanneum Research provided data. This data gives an insight into the school location optimization problem in Graz. Solutions to this problem should provide locations for new schools considering the highest utility value. For this purpose a model was formulated, implemented in two different modelling systems and solved by different ILP-Solvers. Additionally, the data was used to test the different modelling and solution systems. In order to confirm the results additional data was generated. The Solvers used in this research are Gurobi, SCIP, Xpress as well as the in Python PuLP integrated CBC-Solver.