GRIN Management von Verladeterminals mit Entscheidungsbäumen

Diplomarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Allgemeines, Note: 1,0, Technische Universität Carolo-Wilhelmina zu Braunschweig (Institut für Wirtschaftswissenschaften, Abteilung Allg. BWL, insbes. Wirtschaftsinformatik), Veranstaltung: Wirtschaftsinformatik, Sprache: Deutsch, Abstract: Entscheidungsbäume erscheinen im Umfeld des Data Mining aus verschiedenen Gründen als Mittel zur Klassifikation besonders attraktiv. Diese Arbeit stellt ein Entscheidungsbauverfahren vor, das nicht in einer Data Mining Umgebung sondern stattdessen auf ein logistisches Optimirungsproblem angewendet wird. Die Anwendbarkeit von Entscheidungsbäumen wird anhand des Beispiels eines Kfz-Verladeterminals gezeigt: Im Rahmen eines Umschlagvorgangs bewegen Fahrer Fahrzeuge von Frachtschiffen zu Zwischenlagern. Kosten entstehen dabei hauptsächlich durch Fahrerlöhne sowie durch mögliche Ladeschäden im Hafen. Bei der Planung und Organisation des Umschlags ist eine möglichst geringe Gesamtzahl an Fahrern sowie eine Nivellierung des Personalbedarfs über die Zeit anzustreben. In einer grundlegenden Arbeit wurde die Problemstellung bereits in ein mehrperiodiges mathematisches Modell abgebildet und der Personalbedarf durch Anwendung einer parametrisierbaren Lösungsstrategie bestimmt. Die Ermittlung von Strategieparametern erfolgte durch einen zeitaufwändigen Evolutionären Algorithmus. Die Verwendung hat den Nachteil, dass eine Bestimmung optimaler Startwerte notwendig ist. Diese Arbeit stellt ein Entscheidungsbaumverfahren vor, das die Parameterwahl zeiteffizient auf der Basis historischer Umschlagsdaten durchführt. Der Einsatz von Entscheidungsbäumen benötigt keinerlei Startwerte. Die Problematik der Wahl optimaler Startwerte, mit der Evolutionäre Algorithmen behaftet sind, lässt sich somit umgehen. Im Verlauf dieser Arbeit wird gezeigt, dass der Einsatz von Entscheidungsbaumverfahren zur Lösung der Problemstellung möglich ist. Im Anschluss folgt die Beschreibung eines Lösungsverfahrens mittels E