Stochastisch-dynamische Kapazitätsplanung unter verallgemeinerten Kostenstrukturen im Mehrfaktorenfall

In der akademischen Literatur ist in den letzten Jahren eine Vielzahl von Arbeiten entstanden, die Kapazitätsplanungsprobleme im Mehrfaktorenfall betrachten. Zentraler Analysegegenstand der Modelle ist die Ermittlung optimaler Investitionsstrategien in Kapazitäten insbesondere unter Berücksichtung von stochastischen und dynamischen Aspekten. Als wegweisende Vertreter dieses Forschungsbereichs können die Arbeiten von Eberly und Van Mieghem (Journal of Economic Theory, 1996) und Harrison und Van Mieghem (European Journal of Operational Research, 1999) aufgefasst werden, auf deren Modellierungsansätzen eine Vielzahl von Folgearbeiten aufbaut.Eine zentrale Annahme dieser Arbeiten ist die Abbildung von Investitionskosten und Desinvestitionserlösen für Kapazitäten durch lineare Funktionen. Diese Annahme ist in der betrieblichen Realität allerdings nur bedingt vertretbar. Die vorliegende Diplomarbeit untersucht, aufbauend auf dem Modell von Eberly und Van Mieghem, welche Auswirkungen die Relaxation dieser Annahme auf die dort getroffenen Aussagen hat und inwieweit alternative Kosten- und Erlösstrukturen und ein geänderter Informationsstand in den Ansatz integriert werden können.