Väitös systeemi- ja operaatiotutkimuksen alalta, DI Juho Andelmin

Väitöskirjassa kehitetään uusia formulaatioita ja algoritmeja vihreän logistiikan, keskitetyn resurssienjaon ja diskreetin monivaiheisen stokastisen optimoinnin ongelmiin. Siinä esitetään kaksi uutta algoritmia sekä formulaatio optimaalisten reittien laatimiseksi ajoneuvoille, joiden polttoaineen kulutusta seurataan, jotta polttoaine ei pääse loppumaan. Formulaatio on erityisen hyödyllinen sähköajoneuvojen reititysongelmissa. Sillä voidaan laskea ensin kunkin asiakasparin kaikki tankkauspolut kaikilla mahdollisilla tankkausasemakäyntien yhdistelmillä, hylätä ne tankkauspolut, jotka eivät voi olla optimaalisessa ratkaisussa, ja lopuksi korvata kaikki tankkausasemat jäljellä olevilla poluilla. Tämä formulaatio on ensimmäinen, joka sallii reititys- ja tankkauspäätösten yhdistämisen minimaalisella lisälaskennalla. Kehitetty tarkka algoritmi hyödyntää monipuolisesti optimointitekniikoita. Lisäksi on kehitetty metaheuristiikka, joka laskee liki optimaaliset ratkaisut nopeasti ja täydentää tarkkaa algoritmia. Molemmat algoritmit toimivat rakennuspalikoina ongelman laajennuksille. Algoritmilla päästään esimerkiksi 200–300 asiakkaan tehtävissä keskimäärin  noin 0.67% päähän optimista.

Resurssienjakomallilla voidaan laskea tehokkuusluvut joukolle yksiköitä, kuten sairaalat tai supermarketit, joita resurssoidaan keskitetysti. Resurssit jaetaan näille yksiköille siten, että yksiköistä rakentuvan portfolion kokonaistehokkuus maksimoituu. Koska yksiköillä on tyypillisesti monia panoksia ja tuotoksia, tähän optimointiongelmaan liittyy monia tavoitteita. Tehtävässä lasketaan siksi kaikki sellaiset ei-dominoidut portfoliot, jotka vastaavat päätöksentekijän näkemyksiä panosten ja tuotosten tärkeydestä sekä visualisoidaan intervalleina näitä portfolioita vastaavat yksiköiden resurssitasot. Tulokset osoittavat, että perinteisten tehokkuuslukujen käyttö resurssien kohdentamisessa voi aikaansaada tehottomuutta.

Decision Programming-viitekehys esittää uuden formulaation stokastisen optimoinnin ja päätösanalyysin parista syntyvien diskreettien monivaiheisten päätöksenteko-ongelmien ratkaisemiseksi. Siinä erityyppisiä endogeenisiä epävarmuustekijöitä ja riskimittareita voidaan käsitellä rajoituksissa ja/tai kohdefunktiossa. Viitekehys tarjoaa enemmän mallintamismahdollisuuksia kuin päätösanalyysin vakiotyökalut. Sitä on juuri sovellettu laajan projektiportfolion valitsemiseksi tilanteessa, jossa projektien tuotot ovat epävarmoja ja aikariippuvia.  

Vastaväittäjä on professori M. Grazia Speranza, University of Brescia, Italia

Kustos on professori Ahti Salo, Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu, matematiikan ja systeemianalyysin laitos

Tohtoriopiskelijan yhteystiedot:+358403581315, [email protected]

Väitöstilaisuus järjestetään etäyhteydellä Zoomissa ja kampuksella. Linkki tilaisuuteen

Zoom-pikaopas

Väitöskirja on julkisesti nähtävillä 10 päivää ennen väitöstä Aalto-yliopiston julkaisuarkiston verkkoriiputussivulla.

Elektroninen väitöskirja