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Problem - Algorithmus - Programm
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Ein zentraler Begriff der Informatik ist der Begriff des Algorithmus. Wir haben bereits in Band I dieses Grundkurses die Programmiersprache Modula-2 kennengelernt, die wir zum Schreiben von Programmen und damit - mehr oder weniger intuitiv - zur formalen

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Stand: 18.01.2018
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Problem - Algorithmus - Programm als Buch von P...
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Problem - Algorithmus - Programm:XLeitfäden der Informatik. 2., durchgesehene Aufl. 1993 Peter Sander, Wolffried Stucky, Wolffried Stucky

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Studienarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 1,3, Universität Duisburg-Essen, Veranstaltung: Hauptseminar, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit wird ein mehrstufiges Lagerhaltungssystem betrachtet. Es handelt sich um eine Supply Chain mit einem Lieferanten und N nicht identischen Einzelhändlern, die sich an unterschiedlichen Standorten befinden. Über den unendlichen Planungshorizont sollen die erwarteten langfristigen Durchschnittskosten dieser Supply Chain minimiert werden, in dem ein optimales Bestellniveau für jeden Einzelhändler und eine optimale Transshipmentmenge zwischen den Einzelhändlern bestimmt werden. Herer et al. (2006) behandeln in ihrem Beitrag eine r, S-Politik. Ausgehend von dieser, kann eine optimale Transshipmentpolitik mittels der linearen Programmierung bestimmt werden. Für die deterministische Ermittlung der Transshipment mengen wird die Kenntnis des optimalen Bestellniveaus vorausgesetzt. Mit der Infinitesimal Perturbation Analysis (IPA) kann das optimale Bestellniveau bei jedem Einzelhändler einmalig ermittelt werden. Die Struktur dieser Arbeit orientiert sich an dem Beitrag von Herer et al. (2006). Zuerst werden die Lagerhaltungspolitik und die für die Entscheidungsfindung relevanten Kostenarten beschrieben. Anschließend wird das Netzwerkflussmodell mit dem dazugehörigen Graphen erläutert, welches zur Ermittlung der Transshipmentmengen dient. Der Algorithmus zur Bestimmung des optimalen Bestellniveaus wird im Kapitel 2.3 vorgestellt. Abschließend wird ein Resümee gebildet und ein Ausblick über weitere interessante Forschungsbereiche vorgestellt.

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Informatik I. Vom Problem zum Algorithmus - Han...
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Multilocation Transshipment Problem. Kostenarten, Netzwerkflussmodell und Algorithmus: Vera Riesenweber

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Multilocation Transshipment Problem. Kostenarten, Netzwerkflussmodell und Algorithmus:1. Auflage. Vera Riesenweber

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Multilocation Transshipment Problem. Kostenarten, Netzwerkflussmodell und Algorithmus ab 14.99 EURO

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Single Vehicle Round-Trip Routing. Das Problem ...
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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Europa-Universität Viadrina Frankfurt (Oder), Sprache: Deutsch, Abstract: Seit mehreren Jahrzehnten werden Heuristiken konzipiert, um sich dem TSP möglichst gut anzunähern. Dennoch ist es bis heute nicht gelungen einen Algorithmus zu schreiben, der jede TSP Problemgröße optimal lösen kann. Deswegen ist es von enormer Bedeutung die bereits bestehenden Approximationsalgorithmen bezüglich ihrer Attribute und Lösungsqualität zu evaluieren. Ziel dieser Ausarbeitung ist, die Nearest Neighbor Heuristik, Farthest Insertion und den Algorithmus von Christofides zu analysieren und untereinander zu vergleichen. Zusätzlich werden diese drei Heuristiken separat und in Verbindung mit dem 2-opt Verfahren an einem eigens implementierten Beispiel dr13 angewendet. Nachdem einige weitere Annäherungsmethoden zur Übersicht vorgestellt werden, wird die Metaheuristik Tabu Search1 ebenfalls evaluiert und fortführend anhand der Beispielimplementierung getestet, sodass die erhöhte Leistungsfähigkeit von Metaheuristiken gegenüber reinen Nachoptimierungsverfahren deutlich wird.

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Schwarmintelligenz in der Tourenplanung - Konze...
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Projektarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1.0, Hochschule Ravensburg-Weingarten, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel der folgenden Arbeit ist es, eine Konzeption und die dazugehörige Umsetzung eines didaktischen Beispiels für den Einsatz eines schwarmbasierten Algorithmus in der Tourenplanung zu erstellen. Um dieses Ziel zu erreichen, wird der Ameisenalgorithmus untersucht und in einem Beispiel mit selbst definierten Parameterwerten modelliert. Anschließend wird der Algorithmus mittels einer geeigneten Software implementiert; dabei bilden die Parameterwerte aus dem erstellten Modell die Inputdaten. Die grundlegende Fragestellung dieser Arbeit ist die Möglichkeit, Optimierungsmethoden durch das Verfahren aus der Natur analog auf das Travelling Salesman Problem anzuwenden. Das Verhalten der Ameisen bei der Futtersuche ist hierbei Gegenstand der Untersuchung. Eine wichtige Frage ist dabei ist zum einen die Umsetzung der natürlichen Begebenheiten in einen Algorithmus, die es zu erörtern gilt. Zum anderen soll eruiert werden, warum sich das Travelling Salesman Problem als gutes Anwendungsbeispiel für den Einsatz des Ameisenalgorithmus herausstellt. In einem didaktischen Beispiel wird die Performance des Algorithmus bewertet, sodass als Ergebnis dieser Arbeit die Vorstellung, Konzeption, Umsetzung und Evaluation des Ameisenalgorithmus herauskommt.

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Stand: 26.12.2017
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Das median line-Standortproblem im dreidimensio...
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Studienarbeit aus dem Jahr 2014 im Fachbereich Mathematik - Sonstiges, Note: 2,0, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg (Mathematik), Veranstaltung: Standortoptimierung, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschäftigt sich im Rahmen eines Seminarvortrags mit dem median line Problem, einem Teilgebiet der Standortoptimierung. Speziell wird dieses Optimierungsproblem hier im dreidimensionalen reellen Vektorraum, versehen mit der Euklidischen Norm, behandelt. Zu gegebenen Punkten des R3 wird eine Gerade gesucht, so dass die Summe der Abstände der gegebenen Punkte zu dieser Geraden minimal wird. Zur Lösung dieses Problem wird eine geometrische Variante des Branch and Bound Algorithmus vorgestellt (vgl. Kapitel 3). Im Vorfeld wird das median line Problem in Kapitel 2 eingehend betrachtet. Dabei spielt besonders eine Parametrisierung des gegebenen Problems eine große Rolle. Der vierte Abschnitt beschäftigt sich mit der Berechnung von unteren Schranken der optimalen Lösung des Problems. Abschließend werden kurz praktische Ergebnisse diskutiert.

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Stand: 07.11.2017
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