Simulation als Schlüsselelement für die Entwicklung intelligenter Algorithmen in komplexen logistischen Anwendungen

Diese industrielle Promotion beschäftigt sich mit der Komplexität von Systemen im realen Leben, wie Logistik und Lieferketten, und versucht die Lücke zwischen mathematischen Modellen und realen Anwendungen zu schließen. Traditionelle Modelle neigen dazu, komplexe Systeme zu stark zu vereinfachen, aber neuere Fortschritte in der Datenverarbeitungstechnologie haben zur Entwicklung „intelligenter“ Algorithmen geführt, die die Effizienz der Systeme verbessern. Die Forschung schlägt „sim-learn-heuristics“ vor, eine neue Methode, die Heuristiken, Simulation und Lernmechanismen kombiniert, um das Systemverhalten zu verbessern. Die Arbeit präsentiert eine Schritt-für-Schritt-Methodik, die die Entwicklung, Validierung und Integration von Algorithmen mit Simulationen abdeckt, und hebt den Einsatz von Simheuristiken zur Lösung komplexer Probleme hervor. Darüber hinaus fördert die Forschung die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie, insbesondere durch Partnerschaften mit Unternehmen wie Spindox in den Bereichen Logistik und Transport. Die Arbeit hat zu mehreren veröffentlichten Artikeln geführt und neue Kooperationsmöglichkeiten zwischen Operations Research und künstlicher Intelligenz eröffnet, wodurch zukünftige Anwendungen in diesen Bereichen erweitert werden.