Sie lernen ein geeignetes MILP-Modell zur integrierten Standort-, Kapazitäts- und Technologieplanung für synthetische Kraftstoffe unter abstrahierenden Annahmen aufzustellen, in Python zu implementieren und mittel des Gurobi-Solver zu lösen, sowie durch die Analyse der Optimierungsergebnisse Handlungsempfehlungen abzuleiten. Dafür benutzen Sie das generische OR-Modell vom Warehouse Location Problem und lernen es auf ein fachspezifisches Modell anzupassen.
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