Integration der Unsicherheitsaspekte in die schedule-Optimierung : empirische Modellierung unter Anwendung der Fuzzy-Theorie am Beispiel des Luftverkehrs

Leonid Jasvoin entwickelt ein Modell, um die Unsicherheitsaspekte umfassend, realitätsnah und theoretisch fundiert in das Scheduling bzw. in die Flugplanoptimierung zu integrieren. Dabei können sowohl Vergangenheitsinformationen als auch subjektive Vorstellungen, Erfahrungen und Bewertungen der Experten bei der Herleitung der Aussagen über die zu erwartenden Unsicherheiten berücksichtigt werden. 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.