Diese Dissertation umfasst fünf Artikel, die zwischen 2019 und 2022 in wissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlicht wurden. Die Artikel befassen sich mit logistischen Optimierungsproblemen aus drei verschiedenen Themenfeldern mit dem Schwerpunkt Intralogistik. Alle betrachteten Optimierungsprobleme weisen starke kombinatorische Aspekte auf. Zur Lösung der betrachteten Probleme werden verschiedene Lösungsansätze einschließlich unterschiedlicher Dekompositionstechniken verwendet.

Artikel 1 beschäftigt sich mit der Optimierung des Layouts und der Lagerplatzvergabe in Lagern mit U-förmigen Kommissionierzonen. Dabei werden zwei Optimierungsziele betrachtet, die Minimierung der zurückgelegten Wegstrecke und der körperlichen Belastung des Kommissionierers während der Kommissionierung. Zur Lösung des Problems wird ein semantischer Dekompositionsansatz vorgestellt, der das Problem in polynomialer Zeit löst. In einer Rechenstudie zeigt sich, dass beide betrachteten Ziele weitgehend komplementär sind. Darüber hinaus werden Empfehlungen für eine vorteilhafte Layoutgestaltung und Lagerplatzvergabe abgeleitet.

Artikel 2 betrachtet die Fragestellung, wie Routenzüge mit Transportbehältern beladen werden sollten, um die physische Belastung des eingesetzten Personals beim Be- und Entladen zu minimieren. Es wird gezeigt, dass das Problem NP-schwer ist und semantisch dekompositioniert werden kann. Unter Ausnutzung der Dekomposition wird das Problem exakt mittels dynamischer Programmierung und heuristisch mittels einer Greedy Randomized Adaptive Search Procedure gelöst. Eine anschließende Rechenstudie zeigt, dass beide Verfahren leistungsfähig sind. Ferner untersucht sie den Einfluss des Designs der Routenzugwagen auf das Optimierungsziel.

Artikel 3 befasst sich mit dem Problem der Belegungsplanung unabhängiger paralleler Aggregate bei Aufträgen mit Zeitfenstern, einem NP-schweren Optimierungsproblem, das unter anderem bei der Zuweisung von Schiffen zu Liegeplätzen und der Abfertigungsplanung an Lkw-Docks Anwendung findet. Der Artikel stellt ein exaktes logikbasiertes Benders Dekompositionsverfahren und einen heuristischen Lösungsansatz vor, der auf einer Mengenpartitionierungsformulierung des Problems beruht. Darüber hinaus werden drei verschiedene Ziele, nämlich die Minimierung der maximal benötigten Zeitspanne, der maximalen Durchlaufzeit und der maximalen Verspätung, berücksichtigt. Beide Verfahren weisen in der abschließenden Rechenstudie gute Leistungen auf.

Artikel 4 befasst sich mit dem Problem der Routenplanung bei der Kommissionierung in einer U-förmigen Kommissionierzone mit dem Ziel, die zurückgelegte Wegstrecke zu minimieren. Das Problem wird als NP-schwer klassifiziert. Es werden ein exaktes logikbasiertes Benders Dekompositionsverfahren sowie ein heuristischer Ansatz basierend auf dynamischer Programmierung entwickelt, deren Leistungsfähigkeiten mittels Rechenstudie demonstriert werden. Darüber hinaus werden verschiedene Lagerplatzvergabestrategien erörtert und in einer numerischen Studie miteinander verglichen.

Artikel 5 untersucht die Einsatzplanung von elektrisch betriebenen Routenzügen in der innerbetrieblichen Produktionslogistik. Das Problem wird als Electric Vehicle Scheduling Problem aufgefasst, bei dem die Routenzüge vorterminierten Fahrten zugewiesen werden müssen. Da die Reichweite der Routenzüge begrenzt ist, müssen zwischen den Fahrten Ladepausen eingeplant werden, die zusätzliche Fahrstrecke und Zeit erfordern. Das Ziel besteht darin, die erforderliche Anzahl an Routenzügen zu minimieren. Das Problem wird als NP-schwer klassifiziert. Zur Lösung wird ein Branch-and-Check-Ansatz vorgeschlagen, der für verschiedene Ladetechnologien anwendbar ist, einschließlich Batterietausch und kabelgebundenem Laden mit nichtlinearem Ladungsanstieg. In einer Rechenstudie wird die Eignung des Lösungsansatzes für den praktischen Einsatz demonstriert. Außerdem wird untersucht, welche Einflüsse die maximale Kapazität der Batterien und die verwendete Ladetechnologie haben.