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Integration der Unsicherheitsaspekte in der Schedule-Optimierung - Empirische Modellierung unter Anwendung der Fuzzy-Theorie am Beispiel des Luftverkehrs. Dissertation Universität Frankfurt

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Der für moderne Märkte charakteristische verschärfte Wettbewerb erfordert von den Unternehmen eine zeit- und kostenoptimale Leistungserbringung und eine effiziente Ressourcenallokation. Allerdings scheitern viele zu diesem Zweck entwickelte Schedule-Optimierungsmodelle, da sie entweder von der Konstanz der Scheduling-Parameter oder von der Kenntnis der Verteilung dieser Parameter während der Ausführungsperiode ausgehen. Dies entspricht jedoch nicht den Sachverhalten der Realwelt.

Am Beispiel des Luftverkehrs entwickelt Leonid Jasvoin ein Modell, um die Unsicherheitsaspekte umfassend, realitätsnah und theoretisch fundiert in das Scheduling bzw. in die Flugplanoptimierung zu integrieren. Die Abbildung der Unsicherheiten bezüglich Abflugs- und Ankunftszeiten der Flüge erfolgt mit Hilfe der Fuzzy-Mengen-Theorie. Dadurch können sowohl Vergangenheitsinformationen als auch subjektive Vorstellungen, Erfahrungen und Bewertungen der Experten bei der Herleitung der Aussagen über die zu erwartenden Unsicherheiten berücksichtigt werden.

List of contents

Grundzüge der Luftverkehrswirtschaft und des Netzwerkmanagements.- Quantitative Modelle zur Flugplanoptimierung.- Irregulärer Flugbetrieb.- Darstellung der Unsicherheitsaspekte mit Hilfe der Theorie der Fuzzy-Mengen.- Einsatz der Modelle diskreter Entscheidungen zur Passagiernachfrageschätzung auf Luftverkehrsmärkten.- Entwicklung eines Fuzzy- und Marktmodell-basierten Flugplanoptimierungsmodells.- Möglichkeiten des Modelleinsatzes in anderen Industrien.- Fazit und Ausblick.

About the author

Dr. Leonid Jasvoin promovierte bei Prof. Dr. Heinrich Rommelfanger an der Professur für Wirtschaftsmathematik der Universität Frankfurt am Main. Er ist Berater bei Roland Berger Strategy Consultants.

Summary

Der für moderne Märkte charakteristische verschärfte Wettbewerb erfordert von den Unternehmen eine zeit- und kostenoptimale Leistungserbringung und eine effiziente Ressourcenallokation. Allerdings scheitern viele zu diesem Zweck entwickelte Schedule-Optimierungsmodelle, da sie entweder von der Konstanz der Scheduling-Parameter oder von der Kenntnis der Verteilung dieser Parameter während der Ausführungsperiode ausgehen. Dies entspricht jedoch nicht den Sachverhalten der Realwelt.

Am Beispiel des Luftverkehrs entwickelt Leonid Jasvoin ein Modell, um die Unsicherheitsaspekte umfassend, realitätsnah und theoretisch fundiert in das Scheduling bzw. in die Flugplanoptimierung zu integrieren. Die Abbildung der Unsicherheiten bezüglich Abflugs- und Ankunftszeiten der Flüge erfolgt mit Hilfe der Fuzzy-Mengen-Theorie. Dadurch können sowohl Vergangenheitsinformationen als auch subjektive Vorstellungen, Erfahrungen und Bewertungen der Experten bei der Herleitung der Aussagen über die zu erwartenden Unsicherheiten berücksichtigt werden.

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