2017

 

Aufsatz (Zeitschrift)

Ball, R., Branke, J., & Meisel, S. (2017). Optimal Sampling for Simulated Annealing under Noise. INFORMS Journal on Computing, NN. (Accepted)
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Collado, R., Meisel, S., & Priekule, L. (2017). Risk-Averse Stochastic Path Detection. European Journal of Operational Research, 260(1), 195–211.
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Aufsatz (Konferenz)

Priekule, L., & Meisel, S. (2017). A Bayesian Ranking and Selection Problem with Pairwise Comparisons. In Proceedings of the Winter Simulation Conference 2017, Las Vegas, NV, NN-NN. (Accepted)
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Buchbeitrag (Sammel-, Herausgeberband)

Meisel, S., & Powell, W. (2017). Dynamic Decision Making in Energy Systems with Storage and Renewable Energy Sources. In Fichtner, W., Heuveline, V., & Leibfried, T. (Eds.), Advances in Energy System Optimization (pp. 87–101). Springer.
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2016

 

Aufsatz (Zeitschrift)

Powell, W., & Meisel, S. (2016). Tutorial on Stochastic Optimization in Energy I: Modeling and Policies. IEEE Transactions on Power Systems, 31(2), 1459–1467.
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Powell, W., & Meisel, S. (2016). Tutorial on Stochastic Optimization in Energy II: An Energy Storage Illustration. IEEE Transactions on Power Systems, 31(2), 1468–1475.
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Aufsatz (Konferenz)

Meisel, S., & Merfeld, T. (2016). Efficient use of Renewable Energy with Storage and E-mobility Service. In Proceedings of the Karlsruhe Service Summit Research Workshop 2016, Karlsruhe, Deutschland.
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Lexikonartikel

Meisel, S. (2016). Approximate Dynamic Programming. In Gronau, N., Becker, J., Sinz, , E, , Suhl, L., & Leimeister, J.-M. (Eds.), Enzyklopädie der Wirtschaftsinformatik (pp. NN). GITO Verlag.
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2015

 

Aufsatz (Zeitschrift)

Meisel, S. (2015). Antizipierende Optimierung. WISU — Das Wirtschaftsstudium, 8-9/15.
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Aufsatz (Konferenz)

Grimme, C., Meisel, S., Trautmann, H., Rudolph, G., & Wölck, M. (2015). Multi-Objective Analysis of Approaches to Dynamic Routing Of a Vehicle. In Proceedings of the European Conference On Information Systems, Münster, Germany.
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Meisel, S., Grimme, C., Bossek, J., Wölck, M., Rudolph, G., & Trautmann, H. (2015). Evaluation of a Multi-Objective EA on Benchmark Instances for Dynamic Routing of a Vehicle. In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, Madrid, Spanien, 425–432.
Mehr Details BibTeX DOI

Meisel, S., & Wölck, M. (2015). Evaluating Idle Time Policies for Real-Time Routing of a Service Vehicle. In Proceedings of the 23rd European Conference on Information Systems, Münster, Deutschland.
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Terlunen, S., Horstkemper, D., Wölck, M., & Hellingrath, B. (2015). Simulation-based Decision Support for Vertical Supply Chain Segmentation Scenarios. In Proceedings of the Simulation in Produktion und Logistik 2015, Dortmund.
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2012

 

Aufsatz (Zeitschrift)

Ehmke, J., Meisel, S., & Mattfeld, D. (2012). Floating Car Based Travel Times for City Logistics. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 21(1), 338–352.
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Aufsatz (Konferenz)

Ricker, V., Meisel, S., & Mattfeld, D. (2012). Optimierung von stationsbasierten Bike-Sharing Systemen. In Proceedings of the Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2012, Braunschweig.
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2011

 

Aufsatz (Konferenz)

Suppa, U., Meisel, S., & Mattfeld, D. (2011). GRASP based Vehicle Routing for After Sales Services. In Proceedings of the MIC 2011, Udine, Italien.
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Buch (Monographie)

Meisel, S. (2011). Anticipatory Optimization for Dynamic Decision Making. Operations Research/Computer Science Interfaces: Vol. 51. New York: Springer.
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Buchbeitrag (Sammel-, Herausgeberband)

Meisel, S., Suppa, U., & Mattfeld, D. (2011). Serving Multiple Urban Areas with Stochastic Customer Requests. In Kreowski, H.-J., Scholz-Reiter, B., & Thoben, K.-D. (Eds.), Dynamics in Logistics (pp. 59–68). Springer Verlag.
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2010

 

Aufsatz (Zeitschrift)

Meisel, S., & Mattfeld, D. (2010). Synergies of Operations Research and Data Mining. European Journal of Operational Research, 206(1), 1–10.
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Buchbeitrag (Sammel-, Herausgeberband)

Ehmke, J., Meisel, S., & Mattfeld, D. (2010). Floating Car Data Based Analysis of Urban Travel Times for the Provision of Traffic Quality. In Barceló, J., & Kuwahara, M. (Eds.), Traffic Data Collection and its Standardization (pp. 129–150). International Series in Operations Research — Management Science: Vol. 144. New York: Springer Verlag.
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2009

 

Aufsatz (Zeitschrift)

Ehmke, J., Meisel, S., Engelmann, S., & Mattfeld, D. (2009). Data Chain Management for Planning in City Logistics. International Journal of Data Mining, Modelling and Management, 1(4), 335–356.
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Aufsatz (Konferenz)

Meisel, S., Suppa, U., & Mattfeld, D. (2009). Serving Multiple Urban Areas with Stochastic Customer Requests. In Proceedings of the International Conference on Dynamics in Logistics 2009, Bremen.
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Meisel, S., Suppa, U., & Mattfeld, D. (2009). GRASP based Approximate Dynamic Programming for Dynamic Routing of a Vehicle. In Proceedings of the VIII Metaheuristic International Conference 2009, Hamburg.
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2008

 

Aufsatz (Zeitschrift)

Branke, J., Meisel, S., & Schmidt, C. (2008). Simulated Annealing in the Presence of Noise. Journal of Heuristics, 14(6), 627–654.
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Ehmke, J., & Meisel, S. (2008). Charakterisierung des städtischen Straßenverkehrs mit Floating Car Data und Data Mining. Straßenverkehrstechnik, 52(10), 613–620.
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Aufsatz (Konferenz)

Ehmke, J., Meisel, S., & Mattfeld, D. (2008). Floating Car Data Based Analysis of Urban Travel Times for the Provision of Traffic Quality. In Proceedings of the International Workshop on Traffic Data Collection and its Standardization IWTDCS 08, Barcelona.
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Buchbeitrag (Sammel-, Herausgeberband)

Ehmke, J., & Meisel, S. (2008). Ermittlung dynamischer Fahrzeiten für die City-Logistik. In Mattfeld, D., Voss, S., Suhl, L., & Günther, H.-O. (Eds.), Informations- und Kommunikationssysteme in Supply Chain Management, Logistik und Transport (pp. 107–122). Paderborn.
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2007

 

Aufsatz (Konferenz)

Meisel, S., & Mattfeld, D. (2007). Synergies of Data Mining and Operations Research. In Proceedings of the HICCS 40, Hawaii.
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Buchbeitrag (Sammel-, Herausgeberband)

Meisel, S., & Mattfeld, D. (2007). Integration of Data Mining and Operations Research. In Wang, J. (Ed.), Encyclopedia of Data Warehousing and Mining (2., pp. 1046–1052).
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