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Der scharfe Wettbewerb innerhalb der Telekommunikationsbranche zwingt die Netzbetreiber dazu, ihre Investitionen genau zu planen und immer wieder Einsparungsmanahmen durchzuführen. Gleichzeitig ist es jedoch wichtig, die Qualität der angebotenen Dienste zu verbessern, um neue Kunden zu gewinnen und langfristig an sich zu binden. Die mathematische Optimierung bietet sich für viele solcher Aufgabenstellungen als hervorragend geeignetes Planungswerkzeug an. Ziel dieses Artikels ist es, ihre Methodik und ihre Anwendung speziell zur Kosten- und Qualitätsoptimierung in Kommunikationsnetzen vorzustellen. Anhand von vier konkreten Planungsaufgaben aus dem Bereich der Festnetzplanung wird aufgezeigt, wie sich komplexe Zusammenhänge in flexiblen mathematischen Modellen abbilden lassen und welche Verfahren zur automatisierten Bearbeitung der Probleme eingesetzt werden können. Die hier vorgestellten Methoden zeichnen sich insbesondere dadurch aus, dass sie neben hochwertigen Lösungen auch eine Qualittsgarantie liefern, mit der sich die Lsungen fundiert bewerten lassen. Die dokumentierten Ergebnisse aus verschiedenen Industrieprojekten belegen die Eignung und Güte der mathematischen Optimierung für die Praxis.
In this article, we present a mathematical model and an algorithm to support one of the central strategic planning decisions of network operators: How to organize a large number of locations into a hierarchical network? We propose a solution approach that is based on mixed-integer programming and Lagrangian relaxation techniques. As major advantage, our approach provides not only solutions but also worst-case quality guarantees. Real-world scenarios with more than 750 locations have been solved within 30 minutes to less than 1\% off optimality.
We investigate the problem of designing survivable broadband virtual private networks that employ the Open Shortest Path First (OSPF) routing protocol to route the packages. The capacities available for the links of the network are a minimal capacity plus multiples of a unit capacity. Given the directed communication demands between all pairs of nodes, we wish to select the capacities in a such way, that even in case of a single node or a single link failure a specified percentage of each demand can be satisfied and the costs for these capacities are minimal. We present a mixed--integer linear programming formulation of this problem and several heuristics for its solution. Furthermore, we report on computational results with real-world data.