Graphensuchverfahren und genetische Algorithmen als Problemlösungsmethoden: dargestellt am Beispiel des Standardproblems der Tourenplanung
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| Format: | Buch |
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1994
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INHALTSUEBERSICHT
DANKSAGUNG
.I
INHALTSUEBERSICHT
.
III
VERZEICHNIS
DER
ABBILDUNGEN
.
VII
VERZEICHNIS
DER
TABELLEN
.
XI
VERZEICHNIS
DER
STRUKTOGRAMME
.
XIII
VERZEICHNIS
DER
ENTWICKELTEN
VERFAHREN
.
XIV
1.
EINLEITUNG
.
1
2.
PROBLEMREPRAESENTATION
.
5
2.1
PRODUKTIONSSYSTEME
.
6
2.2
BEISPIELE
FUER
PRODUKTIONSSYSTEME
.
7
2.2.1
EINE
GRAMMATIK
FUER
FORMALE
SPRACHEN
.
8
2.2.2
EIN
WEGE-PROBLEM
ALS
PRODUKTIONSSYSTEM
.
9
2
3
SPEZIELLE
PRODUKTIONSSYSTEME
.
11
2.3.1
CONSTRAINT-SALISFACTION-PROBLEME
.
11
2.3.2
PRODUKTIONSSYSTEME
IM
ENGEREN
SINNE
.
12
2.3.3
KOMMUTATIVE
PRODUKTIONSSYSTEME
.
13
2.3.4
ZERLEGBARE
PRODUKTIONSSYSTEME
.
13
2.4
GRAPHEN
VON
PRODUKTIONSSYSTEMEN
.
15
2.4.1
NOTATION
VON
GRAPHEN
.
15
2.4.2
BEISPIELGRAPH
GRAMMATIK
FORMALER
SPRACHEN
.
16
2.4.3
BEISPIELGRAPH
WEGE-PROBLEM
.
18
2.4.4
PROBLEMREDUKTION
MIT
UND/ODER-GRAPHEN
.
19
2.4.5
BEISPIEL
EINES
UND/ODER-GRAPHEN
.
21
2.5
RICHTUNG
VON
PRODUKTIONSSYSTEMEN
.
22
2
6
HEURISTIKEN
.
23
3.
KONTROLLSTRATEGIEN
.
27
3
1
KLASSIFIKATION
VON
PROBLEMEN
.
27
3.2
SYSTEMATIK
VON
KONTROLLSTRATEGIEN
.
30
3
3
EIN
ALLGEMEINER
ALGORITHMUS
ZUR
GRAPHENSUCHE
.
33
3.4
KONTROLLSTRATEGIEN
MIT
UNWIDERRUFLICHEN
AUSWAHLENTSCHEIDUNGEN
.
36
3.4.1
UNWIDERRUFLICHE
AUSWAHL
MIT
LOSUNGSGARANTIE
.
36
3.4.2
DIE
STRATEGIE
DES
BERGSTEIGENS
.
37
3.5
UNINFORMIERTE
KONTROLLSTRATEGIE
MIT
TENTATIVER
AUSWAHL
.
39
3.5.1
TIEFENSUCHE
.
39
3.5.2
BACKTRACKING
.
42
3.5.3
BREITENSUCHE
.
44
3.5.4
UNIFORME
BEWERTUNG
.
46
3.6
INFORMIERTE
KONTROLLSTRATEGIEN
MIT
TENTATIVER
AUSWAHL
.
48
3.6.1
BEWERTUNGSFUNKTION
VON
A*
.
50
3.6.2
EIN
ALGORITHMUS
FUER
A*
.
51
3.6.3
EIGENSCHAFTEN
VON
A*
.
52
3.6.4
MODIFIKATIONEN
VON
A*
.
57
3.7
BESTENSUCHE
IN
ZERLEGBAREN
PRODUKTIONSSYSTEMEN
.
63
4.
TOURENPLANUNG
.
67
4
1
CHARAKTERISIERUNG
DER
PROBLEMSTELLUNG
DER
TOURENPLANUNG
.
67
4.1.1
BEGRIFFE
UND
DEFINITIONEN
.
68
4.1.2
STANDARDPROBLEM
.
69
4.1.3
MORPHOLOGIE
DER
TOURENPROBLEME
.
70
4.1.4
KOMPLEXITAET
VON
TOURENPROBLEMEN
.
74
4.2
VERFAHRENSANSAETZE
ZUR
LOESUNG
VON
TOURENPROBLEMEN
.
76
4.3
SUKZESSIVVERFAHREN
.
78
4.3.1
VERFAHREN
VON
TYAGI
.
79
4.3.2
VERFAHREN
VON
BILES
UND
BRADFORD.
.
79
4.3.3
VERFAHREN
VON
GILLET
UND
MILLER
.
80
4.3.4
VERFAHREN
VON
HAYES
.
81
4.3.5
VERFAHREN
VON
NEWTON
UND
THOMAS
.
81
4.3.6
BEMERKUNGEN
.
82
4.4
SAVINGSVERFAHREN
.
82
4.4.1
SAVINGSVERFAHREN
VON
CLARKE
UND
WRIGHT
.
82
4.4.2
SAVINGSVERFAHREN
VON
WEBB
.
84
4.4.3
SAVINGSVERFAHREN
VON
MATTHAEUS
.
85
4.4.4
BEMERKUNGEN
.
86
4
5
ENTSCHEIDUNGSBAUMVERFAHREN
.
86
4.5.1
VERFAHREN
VON
TROCHELMANN
.
88
4.5.2
VERFAHREN
VON
KNOWLES
.
89
4.5.3
VERFAHREN
VON
HOLMES
UND
PARKER
.
90
4.5.4
BEMERKUNGEN
.
91
4.6
VERBESSERUNGSVERFAHREN
.
91
4.6.1
VERFAHREN
VON
WREN
UND
HOLIDAY.
.
92
4.6.2
VERFAHREN
VON
CHNSTOFIDES
UND
EILON
.
93
4.6.3
BEMERKUNGEN
.
93
5.
A*-VERFAHREN
ZUR
TOURENPLANUNG
.
95
5
1
OPTIMIERENDES
A*-VERFAHREN
.
95
5.1.1
PROBLEMREPRAESENTATION
.
96
5.1.2
KONTROLLSTRATEGIE
.
98
5.1.3
LOESUNGSVERHALTEN
BET
EXAKTER
OPTIMIERUNG
.
105
5.2
SUBOPTIMIERENDE
VARIANTE
DES
A*
VERFAHRENS
.
113
5.2.1
EPSILONUMGEBUNG
DURCH
FOCAL
.
113
5.2.2
DYNAMISCHE
GEWICHTUNG.
.
116
5.2.3
GEWICHTETE
BEWERTUNGSFUNKTION
.
118
5.2.4
STUFUNG
DES
SUCHPROZESSES
.121
5.2.5
ANNAEHERUNG
AN
EIN
HEURISTISCHES
VERFAHREN
.
123
5.2.6
ZUSAMMENFASSUNG.
.
125
5.3
ADAPTIVES
A*-VERFAHREN
.129
5.4
HYBRIDES
A*-VERFAHREN
.130
5.4.1
OPTIMIERENDES
HYBRIDVERFAHREN
.
132
5.4.2
SUBOPTIMIERENDES
HYBRIDVERFAHREN
.
143
6.
GENETISCHE
ALGORITHMEN
.
147
6.1
VERFAHRENSELEMENTE
.
147
6.1.1.
REPRAESENTATION
UND
DEKODIERUNG
.
149
6.1.2.
INITIALISIERUNG
.
152
6.1.3.
EVALUIERUNG
.
152
6.1.4.
SELEKTION
.
153
6.1.5.
GENETISCHE
OPERATOREN
.
154
6.1.6.
ABLAUFSTEUERUNG
UND
PARAMETER
.
157
6.1.
7.
BAUSTEINE
UND
KONVERGENZ
.
158
6
2
KLASSISCHER
GENETISCHER
ALGORITHMUS
.162
6.2.1.
REPRAESENTATION UND
DEKODIERUNG
.
162
6.2.2.
ABLAUFSTEUERUNG
UND
KONFIGURIERUNG
.
163
6.2.3.
LOSUNGSVERHALTEN
.
164
6.3.
PROBLEMSPEZIFISCHER
GENETISCHER
ALGORITHMUS
.
167
6.3.1.
REPRAESENTATION
DES
IQS-VERFAHRENS.
.
167
6.3.2.
DEKODIERUNG
DES
IQS-VERFAHRENS
.
172
6.3.3.
ABLAUFSTEUERUNG
UND
KONFIGURIERUNG
DES
IQS-VERFAHRENS
.
175
6.3.4.
LOESUNGSVERHALTEN
DESIQS-VERFAHRENS
.
176
6.3.5.
REPRAESENTATION UND
DEKODIERUNG
VON
EOX
.
178
6.3.6.
ABLAUFSTEUERUNG
UND
KONFIGURIERUNG
DES
EOX-VERFAHRENS
.
180
6.3.7.
LOESUNGSVERHALTEN
DES
EOX-VERFAHRENS
.181
6.3.8.
QUALITAET
DES
IQS
VERFAHRENS
BEI
DER
LOESUNG
EINES
TSP
.
183
6
4.
VERGLEICH
DER
VERFAHREN
BEI
DER
LOESUNG
DER
50-STAEDTEPROBLEME
.
185
7.
ANSAETZE
ZU
PARALLELEN
SUCHVERFAHREN
.
_
.
191
7.1.
ELEMENTE
DER
PARALLELVERARBEITUNG
.
191
7.
1.1.
KLASSIFIKATION
VON
RECHNERARCHITEKTUREN
.
192
7.1.2.
PROZESSVERWALTUNG.
.
193
7.1.3.
PROZESSSYNCHRONISATION
.
194
7.1.4.
PROZESSKOMMUNIKATION
.
196
7.1.5.
SPEEDUP
.
196
7.1.6.
BEISPIEL:
PC-NETZ
ALS
PARALLELRECHNER
.
197
7.2.
PARALLELE
A*-VERFAHREN
.
199
7.2.1.
PARALLELE
VARIANTE
DES
ABT*-VERFAHRENS
.
199
7.2.2.
PARALLELE
KONTROLLIERTE
SUCHE
IM
LAN
.
201
7
3
PARALLELER
GENETISCHER
ALGORITHMUS
.
205
7.3.1.
LOESUNGSVERGLEICH
BEI
BIS
ZU
50
KUNDENORTEN
.
207
7.3.2.
LOESUNGSVERGLEICH
BEI
75
UND
100
KUNDENORTEN
.
210
7.4
PARALLELER
HYBRIDER
ALGORITHMUS
.
215
8.
BEWERTUNG
UND
AUSBLICK
.
221
LITERATUR
.
225
ANHANG
.239
KOORDINATEN
DER
LITERATURBEISPIELE
.
239
LOSUNGEN
FUER
LITERATURBEISPIELE
.
242 |
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