Entwicklung und Beurteilung von Aggregationsstrategien fuer lineare Entscheidungsmodelle

Komplexe lineare Entscheidungsmodelle werden zwar fur zahlreiche Problemstellungen entwickelt, finden aber in der Praxis vor allem wegen der hohen Aufwendungen fur die Datengewinnung und Modellosung nur wenig Anwendung. In dieser Arbeit werden deshalb zunachst denkbare Vereinfachungsverfahren systematisch dargestellt. Dabei weist die Aggregation besondere Vorteile auf. Im Mittelpunkt der Untersuchung steht daher die Entwicklung von Aggregationsstrategien, deren Vorteilhaftigkeit auf der Basis von a priori-Aussagen und unter Einsatz der EDV mit Testlaufen gepruft wird. Die Auswertung der Ergebnisse (Einsparungen an EDV-Ressourcen, Aufwendungen durch die Abweichung vom optimalen Zielfunktionswert) zeigt, dass fur die hier analysierten Modelle bestimmte Aggregationsstrategien uberlegen sind.

Komplexe lineare Entscheidungsmodelle werden zwar für zahlreiche Problemstellungen entwickelt, finden aber in der Praxis vor allem wegen der hohen Aufwendungen für die Datengewinnung und Modellösung nur wenig Anwendung. In dieser Arbeit werden deshalb zunächst denkbare Vereinfachungsverfahren systematisch dargestellt. Dabei weist die Aggregation besondere Vorteile auf. Im Mittelpunkt der Untersuchung steht daher die Entwicklung von Aggregationsstrategien, deren Vorteilhaftigkeit auf der Basis von a priori-Aussagen und unter Einsatz der EDV mit Testläufen geprüft wird. Die Auswertung der Ergebnisse (Einsparungen an EDV-Ressourcen, Aufwendungen durch die Abweichung vom optimalen Zielfunktionswert) zeigt, dass für die hier analysierten Modelle bestimmte Aggregationsstrategien überlegen sind.