Tabu Search und seine Variationen

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GRIN Verlag, Feb 1, 2011 - Business & Economics - 18 pages
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Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Sprache: Deutsch, Abstract: Mit dem Aufkommen von kombinatorischen Problemen im Rahmen des Operation Research (z.B. Stunden-/Raumplanung einer Schule, Planung einer Lieferantentour) wurden sogenannte Heuristiken (= Lösungsstrategien) entwickelt um diese zu lösen. Da diese Problemstellungen jedoch immer komplexer und der damit verbundene Rechenaufwand zur Bewältigung immer höher wurde, suchte man Anfang der 70er Jahre nach möglichst effektiven Lösungsverfahren. Eine der populärsten ist die 1986 unabhängig voneinander von dem US-Amerikaner Fred Glover und dem Belgier Pierre Hansen (Eiselt und Sandblom, 2000, S. 243) entwickelte Metaheuristik Tabu Search, die in oft sehr effektiver Rechenzeit eine nahezu optimale Lösung findet. Vor allem Glover wurde durch seine Weiterentwicklung des Tabu Search (z.B. in seinem Buch „Tabu Search“ von Glover und Laguna, 1997) zu einem Vorreiter auf diesem Gebiet. In dieser Seminararbeit liefere ich einen Einblick in die Metaheuristik Tabu Search, wobei ich neben der grundlegenden Funktionsweise auch Erweiterungen und Abwandlungen betrachte, sowie die praktische Umsetzung anhand von Beispielen aufzeige.
 

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2.1 Grundlegende Funktionsweise 2.2 Lösungsraum 2.4 Aspirationskriterium 3.2 Diversifikation 4.1 Anwendungsbreite 4.2 Modellierung Abbruch Abbruchkriterien Abfahrtszeit abgesucht Absuchen Algorithmus Anwender Anzahl der Iterationen Beispiel des öffentlichen Besonders attraktive Lösungsbestandteile bessere Lösung bestimmten Buch Tabu Search Computer-Aided Transit Scheduling Daduna und Voss dynamische Tabudauer Eröffnungsverfahren erreicht ersucht Erweiternde Konzepte Fahrgast frequency-based memory gegenüber der Startlösung geringsten Regretwert Gesamtübergangszeit gespeichert globale Glover und Laguna Hierbei Hilfsziele Intensivierung Iterationen die gegenüber Kostenmatrix Kreisen Kurzzeitgedächtnis Local Search lokalen Optimum Lösungsqualität Lösungsraum und Nachbarschaft Matrix Metaheuristik Tabu Search Modellierung am Beispiel Nachbarschaftskandidaten NB(x neues Optimum öffentlichen Personenverkehrs Optimierung Praktisch Problem Problemstellung QSAP Rechenzeit Region Regretwert-Heuristik Simulated Annealing Heuristik Speicherung Startlösung eine Verbesserung statische Tabudauer Strafkosten Strenge der Tabus suche ich wieder Suchraum systematische dynamische Tabu Search Heuristik tabugesetzt Tabuliste TABUROUTE Übergangszeit Umsteigknoten unterschiedliche Tabulistenmanagement unzulässige Lösungen Variation Vektor verbessernde Züge verschlechternde Züge Verschlechterung vielversprechende Züge Wartezeit wobei Zielfunktion Zielfunktionswert Zug aufgrund Züge zugelassen

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