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Seminar- und Abschlussarbeiten

Regularien, Formvorschriften, Bewerbungsformular und Themenliste
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Foto: Stefan Fedtke

Formulare und Regularien

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Termine

Masterarbeit: Die Bewerbung/Anmeldung für Masterarbeiten findet zentral statt. Bitte informieren Sie sich rechtzeitig über die entsprechenden Anmeldefristen und -modalitäten auf der Homepage der Fakultät. Werden Sie unserem Lehrstuhl zugeteilt, dann bewerben Sie sich bitte im Anschluss mit drei (oder mehr) Themenstellungen am Lehrstuhl (siehe Bachelorarbeit).

Bachelorarbeit: Ihre Bewerbung für Bachelorarbeiten reichen Sie bitte im Sekretariat des Lehrstuhl ein. Stichtage hierfür sind jeweils der:

  • 1. Oktober für das beginnende Wintersemester bzw. der
  • 1. April für das beginnende Sommersemester.

Ein Feedback zu Ihren Bewerbungen erhalten Sie kurz nach den Stichtagen (Anfang Oktober bzw. Anfang April). Die offizielle Anmeldung der Arbeit erfolgt erst nach Zuweisung des Themas/Betreuers.

Achtung

Die Bewerbung/Anmeldung für Abschlussarbeiten ist erst möglich, wenn die untenstehende Themenliste aktualisiert wurde (achten Sie auf das entsprechende Semester). I.d.R. werden die Themen vier Wochen vor dem Stichtag aktualisiert. Die Bewerbung/Anmeldung mit eigenen Themen ist bereits davor möglich und sollte mit Mitarbeitern des Lehrstuhls abgesprochen werden.

Themenliste (WiSe 20/21)

Eigene Themenvorschläge für eine Abschlussarbeit (mit ausreichender Nähe zum Lehr- und Forschungsgebiet des Lehrstuhls) sind äußerst wünschenswert. Hierbei können die Arbeiten einen umfassenden Überblick über den Stand der Forschung geben, sich mit quantitativen Optimierungsmodellen und -methoden eines speziellen Teilgebietes beschäftigen oder aus der praktischen Problemstellung eines Unternehmens resultieren.

  • Optimierung der Sitzplatzvergabe unter Pandemie-Bedingungen (SL, Ov)
  • Performanzanalyse von Karusselllagern mit separaten Ein- und Auslagerungsstationen (siehe Beschreibung (Thema 1) [pdf, 79 kb])
  • Der Wert der Information bei der Lagerplatzvergabe in Kommissionierlagern - Wie wirkt sich die Einbeziehung von Kenntnissen über die Order-Struktur auf die Kommissionierleistung aus? (Pv)
  • Mathematisch optimierte Layouts von Regallagern - Schwerpunkt Modellierung (SMOvsiehe Beschreibung (Thema 1) [pdf, 68 kb])
  • Mathematisch optimierte Layouts von Regallagern - Schwerpunkt Lösungsverfahren (MSIPvsiehe Beschreibung (Thema 2) [pdf, 68 kb])
  • Timetable Scheduling Probleme: Ein Literaturüberblick (SL)
  • Timetable Scheduling Probleme: Eine Analyse der zugrundeliegenden Problemstruktur (Ov)
  • The carry-on baggage handling problem: Zielstellungen und Modellformulierungen (Ov)
  • Verschiedene Themen im Bereich Touren- und Routenplanung sowie Objektenergiemanagement in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen DAKO aus Jena (siehe Beschreibung [pdf, 45 kb], individuelle inhaltliche Ausgestaltung möglich, Fokus liegt u.a. auf Implementierung (Pv), Modellierung und Algorithmik (Ov), allerdings auch auf Literaturrecherche (SL), bei entsprechender Eignung ist ein Praktikum im Unternehmen möglich, eine Absprache bzgl. des Themas muss bereits vor der Anmeldung stattgefunden haben)
  • Optimale Beladung von Transportfahrzeugen: Ein Überblick (SL)
  • Logistik 4.0: Wie die Digitalisierung Lieferketten und -prozesse beeinflusst (SL)
  • Flexibilität von Produktionslinien: Implementierung und Fallstudie (Pv, SI)
  • Geteiltes Leid ist halbes Leid: Analyse von Car-Sharing Konzepten mittels Simulation (SI mit AnyLogic)
  • Online-Optimierung: Problemvarianten, Lösungsverfahren und Anwendungen (SLSI möglich (Pv))
  • Column Generation: Überblick und Anwendungsfelder (SLSI möglich (Pv))
  • Benders Decomposition: Überblick und Anwendungsfelder (SLSI möglich (Pv))
  • Reinforcement Learning: Überblick über Verfahren selbstlernender Algorithmen (SL)
  • Zahlenerkennung mit Neuronalen Netzen (SI, Pv)
  • Mustererkennung mithilfe von Excel (SI, B)
  • Lagerhaltung im E-Commerce: Ein Überblick über Systeme und Verfahren (SL)
  • Benders Decomposition am Beispiel des Facility Location Problems (SLSI möglich (Pv))
  • Column Generation: Einsatzmöglichkeiten einer neuen Metaheuristik (SLSI möglich (Pv))
  • Perceptron vs. Adaline: Implementierung klassischer neuronaler Netze (Pv, B)
  • Neuronale Netze im Operations Management: Ein Literaturüberblick (SL)
  • Last Mile Logistics: Ein Überblick über moderne Ansätze (SL)
  • Multikriterielle Optimierung: Herausforderungen, Lösungsansätze, Kritik (SL)
  • Variable Neighborhood Search: Grundprinzip, Varianten, Anwendung (SL)
  • Geschickte Modellierung und Lösung von Optimierungsproblemen mit Gurobi (OvPv)
  • Optimierung unter Unsicherheit: Ein Überblick über stochastische (lineare) Modelle (OvSL)
  • Problemidentifikation und Entwicklung einer KI für die Aufbausimulation screeps (Pv, SI)
  • Wie produktiv ist das Home Office? Eine kritische Auseinandersetzung (SL)
  • Lernen aus der Krise – Was Unternehmen aus der Covid-19 Pandemie 2020 mitnehmen können (SL)
  • Das Smart Grid: Grundprinzip, Chancen, Anwendungsmodelle (Ov, SL)
  • Scheduling in der Automobilindustrie: Ein Literaturüberblick (SL)
  • Scheduling in der Automobilindustrie: Implementierung eines Lösungsverfahrens (SI)
  • Parameter-Tuning und Vergleich ausgewählter Metaheuristiken (SL)
  • Parameter-Tuning und Vergleich ausgewählter Metaheuristiken (SI)
  • Lösung eines selbst gewählten betriebswirtschaftlichen Problems mittels Simulation (SI mit VB oder Anylogic)
  • Das kapazitierte Vehicle Routing Problem: Implementierung und Vergleich verschiedener Heuristiken (SI, Pv)
  • Das unkapazitierte Tourenplanungsproblem: Implementierung eines Threshold Accepting Algorithmus zur Lösung (SI, Pv)
  • Simulation von Wirtschaftssystemen mal anders: Implementierung einer KI für die Optimierung des letzten Zugs in "Die Siedler von Catan" (SI, Pv)
  • Vehicle Routing Probleme: Neue Erweiterungen des TSP (SL)
  • Kooperative Tourenplanung: Ein Literaturüberblick (SL)
  • Das Truck Driver Scheduling Problem: Ein Überblick über Probleme, Modelle und Lösungsverfahren (SL)
  • Auswirkungen verschiedener Kundenverteilungen auf die Lösungsgüte von Heuristiken beim Lösen eines VRP (SI, Pv)
  • Maschinenbelegungsplanung: Überblick über ein generisches Problem im OR (SL)
  • Zoning und Batching in Distributionszentren: Ein Überblick über Probleme und Verfahren (SL)

Erläuterungen zu den verwendeten Symbolen:

Symbol Erläuterung
B nur für Bachelorarbeiten geeignet
M nur für Masterarbeiten geeignet
Pv Programmierkenntnisse vorausgesetzt
Ov Grundkenntnisse in mathematischer Optimierung und Modellierung vorausgesetzt
SM Schwerpunkt: mathematische Aspekte
SI Schwerpunkt: Implementierung
SL Schwerpunkt: Literaturüberblick

 

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