Joachim Spoerhase

• We consider competitive location problems where two competing providers place their facilities sequentially and users can decide between the competitors. We assume that both competitors act non-cooperatively and aim at maximizing their own benefits. We investigate the complexity and approximability of such problems on graphs, in particular on simple graph classes such as trees and paths. We also develop fast algorithms for single competitive location problems where each provider places a single facilty. Voting location, in contrast, aims atWe consider competitive location problems where two competing providers place their facilities sequentially and users can decide between the competitors. We assume that both competitors act non-cooperatively and aim at maximizing their own benefits. We investigate the complexity and approximability of such problems on graphs, in particular on simple graph classes such as trees and paths. We also develop fast algorithms for single competitive location problems where each provider places a single facilty. Voting location, in contrast, aims at identifying locations that meet social criteria. The provider wants to satisfy the users (customers) of the facility to be opened. In general, there is no location that is favored by all users. Therefore, a satisfactory compromise has to be found. To this end, criteria arising from voting theory are considered. The solution of the location problem is understood as the winner of a virtual election among the users of the facilities, in which the potential locations play the role of the candidates and the users represent the voters. Competitive and voting location problems turn out to be closely related.…
• Wir betrachten kompetitive Standortprobleme, bei denen zwei konkurrierende Anbieter ihre Versorger sequenziell platzieren und die Kunden sich zwischen den Konkurrenten entscheiden können. Wir nehmen an, dass beide Konkurrenten nicht-kooperativ agieren und auf die Maximierung ihres eigenen Vorteils abzielen. Wir untersuchen die Komplexität und Approximierbarkeit solcher Probleme auf Graphen, insbesondere auf einfachen Graphklassen wie Bäumen und Pfaden. Ferner entwickeln wir schnelle Algorithmen für kompetitive Einzelstandortprobleme, bei denenWir betrachten kompetitive Standortprobleme, bei denen zwei konkurrierende Anbieter ihre Versorger sequenziell platzieren und die Kunden sich zwischen den Konkurrenten entscheiden können. Wir nehmen an, dass beide Konkurrenten nicht-kooperativ agieren und auf die Maximierung ihres eigenen Vorteils abzielen. Wir untersuchen die Komplexität und Approximierbarkeit solcher Probleme auf Graphen, insbesondere auf einfachen Graphklassen wie Bäumen und Pfaden. Ferner entwickeln wir schnelle Algorithmen für kompetitive Einzelstandortprobleme, bei denen jeder Anbieter genau einen Versorger errichtet. Im Gegensatz dazu geht es bei Voting-Standortproblemen um die Bestimmung eines Standorts, der die Benutzer oder Kunden soweit wie möglich zufrieden stellt. Solche Fragestellungen sind beispielsweise bei der Planung öffentlicher Einrichtungen relevant. In den meisten Fällen gibt es keinen Standort, der von allen Benutzern favorisiert wird. Daher muss ein Kompromiss gefunden werden. Hierzu werden Kriterien betrachtet, die auch in Wahlsystemen eingesetzt werden: Ein geeigneter Standort wird als Sieger einer gedachten Wahl verstanden, bei der die möglichen Standorte die zur Wahl stehenden Kandidaten und die Kunden die Wähler darstellen. Kompetitive Standortprobleme und Voting-Standortprobleme erweisen sich als eng miteinander verwandt.…