Optimale Verteilung

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Optimale Verteilung
Hallo,

ich arbeite an folgendem Problem:

Es gibt ein Geschäft mit n Filialen ( n kann über 100 sein ). Jede Filiale hat einen Abverkauf erzielt ( 0-100% ) und hat pro Größe ( XS, S, M, L, XL... ) noch einen Bestand, z.B.
Filiale 1, AVK=40%, XS=10, S=7, M=27, L=12
Filiale 2, AVK=60%, S=15, M=20, L=16
Filiale 3, AVK=65%, XS=3, M=9, L=8

Ziel ist es, bestellte Ware optimal zu verteilen, ohne die gelieferten Pakete auseienanderzureißen.

Lösungsansatz:
Der optimale Bestand pro Größe entspricht dem Umsatzanteil der Filiale, d.h. Filiale, die 50% der gesamten Ware verkauft hat, muß auch 50% der Ware im Lager halten. Deswegen wird für jede Filiale der Umsatzanteil gerechnet:
Filiale 1: 24.24%
Filaile 2: 36.36%
Filiale 3: 39.39%

Weiter werden Bestandsanteile der Filialen pro Größe gerechnet, z.B.
Filiale 1: XS = 76.92%
Filiale 2: XS = 0%
Filaile 3: XS = 23.08%

Die bisherige Berechnung, die nur auf Einzelgrößen angewendet wird, funktioniert folgendermaßen:

Für jede Filiale wird die Abweichung zum Idealbestand gerechnet:
Filiale 1 : 76.92% - 24.24% = 52.68%
Filiale 2 : 0% - 36.36% = -36.36%
Filiale 3 : 23.08% - 39.39% = -16.31%

Das bedeutet, dass Filiale 2 die schlechteste Bewertung hat und bekommt 1 Stück zugeteilt. Anschließend werden die Bestände aktualisiert, Bestandsanteile neu gerechnet und weiter von vorne bis keine Menge mehr da ist.

Das Ganze funktioniert sehr gut, solange ich die einzelnen Größen berechne - sobald Pakete in Frage kommen tauchen Probleme auf, z.B. ein Paket verbessert den Bestand in einer Größe, gleichzeitig verschlechtert in paar anderen.

Ein Beispiel für Warenlieferung:

10mal Paket A = 1x XS, 2x S, 2x M, 1x L, x 1XL
5mal Paket B = 1x S, 2x M, 2x L, 1x XL
7mal Paket C = 1x XS, 1x S, 2x M, 1x L

Meine Idee war: ein Paket auswählen, probeweise zu jeder Filiale geben und eine Bewertungsfunktion rechnen. Die Filiale, die die beste Note bekommt, kriegt das Paket. Frage ist, wie kann eine Funktion aussehen, die gleichzeitig alle Größen überprüft? Oder gibt es vielleicht eine ganz andere Lösung?

Für eine Hilfe wäre ich sehr dankbar.

Gruß, Gabriel
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