TU-Mathematikerin entwickelt Algorithmus für Waren- und Datentransport
Die Mathematikerin Srinwanti Debgupta hat in ihrer Masterarbeit einen Algorithmus entwickelt, mit dem Waren oder Daten in einem Netzwerk möglichst effizient versandt werden können, ohne einzelne Paletten, Container oder Datenpakete aufteilen zu müssen. Ihren Ansatz wird sie im Rahmen eines Projekts des Exzellenzclusters MATH+, bei dem die TU Berlin eine der antragstellenden Hochschulen ist, weiterverfolgen. Das Thema ist auch Grundlage für ihre Promotion am Fachgebiet „Kombinatorische Optimierung und Graphenalgorithmen“ von Prof. Dr. Martin Skutella an der TU Berlin. Er sowie Dr. Sarah Morell von der Arbeitsgruppe „Kombinatorische Optimierung und Logistik“ der Universität Bremen haben zu den Ergebnissen beigetragen. Srinwanti Debgupta wurde nun für ihre Masterarbeit von der Forschungsvereinigung Großhandel e. V. (ForveG) bei deren Forschungsförderpreis 2025 mit einer Lobenden Erwähnung ausgezeichnet.
In der Großhandelslogistik müssen Waren aus mehreren Lagern zu einem Netzwerk von Einzelhandelsgeschäften möglichst effizient transportiert werden. Oftmals wäre es dabei nicht sinnvoll, Paletten, Container oder Lkw-Ladungen aufzuteilen und getrennt zu transportieren. Manchmal verbieten das sogar Regularien. Gleichzeitig unterliegt aber auch das Transportnetzwerk bestimmten Beschränkungen: Straßen können nur eine bestimmte Verkehrsmenge bewältigen, Umschlagplätze haben eine begrenzte Durchsatzkapazität, Lkw, Güterwagons und Binnenschiffe nur eine bestimmte Ladekapazität. Und in der Telekommunikation gibt es Datenpakete, die in einem Informationsnetzwerk mit begrenzten Kapazitäten versandt werden müssen und nicht aufgeteilt werden dürfen. (....)