Die Arbeit beschreibt die Entwicklung eines Hybrid-Algorithmus zur Bearbeitung Kombinatorischer Optimierungsprobleme, seine Implementierung in einem Softwaresystem sowie dessen Anpassung und Anwendung auf drei Probleme aus der Praxis. Dabei handelt es sich um ein Standortplanungsproblem für zweistufige Distributionslogistiken, die Optimierung Integraler Taktfahrpläne sowie ein Zuordnungsproblem aus dem universitären Bereich. Das entwickelte Verfahren besteht aus einer Verknüpfung eines Genetischen Algorithmus (GA) mit einem Multiagentensystem (MAS). Über die Agenten kann problemspezifisches Anwenderwissen auf einfache Weise in den ursprünglich universellen GA eingebracht werden, um den Optimierungsprozess zu beschleunigen. In Tests einer beispielhaften Anpassung des Verfahrens für Traveling-Salesman-Probleme sowie Anpassungen für die genannten Anwendungsbeispiele zeigten sich deutliche Performanzsteigerungen durch die Integration von MAS und GA gegenüber den isolierten Verfahren.     «

Die Arbeit beschreibt die Entwicklung eines Hybrid-Algorithmus zur Bearbeitung Kombinatorischer Optimierungsprobleme, seine Implementierung in einem Softwaresystem sowie dessen Anpassung und Anwendung auf drei Probleme aus der Praxis. Dabei handelt es sich um ein Standortplanungsproblem für zweistufige Distributionslogistiken, die Optimierung Integraler Taktfahrpläne sowie ein Zuordnungsproblem aus dem universitären Bereich. Das entwickelte Verfahren besteht aus einer Verknüpfung eines Genetisch...     »