Der fr moderne Mrkte charakteristische verschrfte Wettbewerb erfordert von den Unternehmen eine zeit- und kostenoptimale Leistungserbringung und eine effiziente Ressourcenallokation. Allerdings scheitern viele zu diesem Zweck entwickelte Schedule-Optimierungsmodelle, da sie entweder von der Konstanz der Scheduling-Parameter oder von der Kenntnis der Verteilung dieser Parameter whrend der Ausfhrungsperiode ausgehen. Dies entspricht jedoch nicht den Sachverhalten der Realwelt.

Am Beispiel des Luftverkehrs entwickelt Leonid Jasvoin ein Modell, um die Unsicherheitsaspekte umfassend, realittsnah und theoretisch fundiert in das Scheduling bzw. in die Flugplanoptimierung zu integrieren. Die Abbildung der Unsicherheiten bezglich Abflugs- und Ankunftszeiten der Flge erfolgt mit Hilfe der Fuzzy-Mengen-Theorie. Dadurch knnen sowohl Vergangenheitsinformationen als auch subjektive Vorstellungen, Erfahrungen und Bewertungen der Experten bei der Herleitung der Aussagen ber die zu erwartenden Unsicherheiten bercksichtigt werden.

Leonid Jasvoin entwickelt ein Modell, um die Unsicherheitsaspekte umfassend, realit tsnah und theoretisch fundiert in das Scheduling bzw. in die Flugplanoptimierung zu integrieren. Dabei k nnen sowohl Vergangenheitsinformationen als auch subjektive Vorstellungen, Erfahrungen und Bewertungen der Experten bei der Herleitung der Aussagen ber die zu erwartenden Unsicherheiten ber cksichtigt werden.