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Effiziente Heuristiken für das Probabilistische...
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Stochastische Varianten von kombinatorischen Optimierungsproblemen haben in den letzten Jahren zunehmend an Interesse gewonnen. In diesem Zusammenhang stellt die Arbeit das Probabilistische Traveling Salesman Problem (PTSP) als eine stochastische Variante des Traveling Salesman Problems vor. Aufgrund der großen praktischen Relevanz von Rundreiseproblemen liegt der Schwerpunkt in der algorithmischen Lösung des PTSP. Hierzu zieht die Untersuchung effiziente von der Natur inspirierte Heuristiken heran, die mit Erfolg auf kombinatorische Optimierungsprobleme anwendbar sind. Im einzelnen sind das eine Selbstorganisierende Karte aus dem Bereich der neuronalen Netze, ein evolutionärer Algorithmus und ein sogenannter Ameisen-Algorithmus, der in Analogie zum Verhalten einer Ameisenkolonie konstruiert ist.

Anbieter: Dodax AT
Stand: 22.01.2020
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Modellierung, Optimierung und Simulation von Um...
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Computergestützte Optimierung und Simulation sollten in Planungs- und Betriebsphase von Terminals des Kombinierten Verkehrs genutzt werden. Zu diesem Zweck wurde ein generisches Modell entwickelt und erfolgreich in der Praxis eingesetzt.Um die Abläufe eines Terminals realistisch abzubilden, ist eine gekoppelte Prozess- und Ablaufplanung notwendig (Routing und Scheduling). Das resultierende Optimierungsproblem ist so komplex, dass keine geschlossene Lösung auf höchster Detailstufe möglich ist. Daher wird das Problem zerlegt und durch angepasste Heuristiken gelöst. Die Dekomposition erfolgt durch einen Multiskalen-Ansatz mit zwei verschieden detaillierten Ebenen: eine makroskopische (grobe) und eine mikroskopische (feine) Ebene.Auf makroskopischer Ebene findet für jede Ladeeinheit eine dynamische Routensuche durch einen angepassten Dijkstra-Algorithmus in einem zeitexpandierten Netzwerk statt. Ein iteratives Verfahren der Flussumlegung steuert diese Suchen hinsichtlich des Systemoptimums. Auf mikroskopischer Ebene wird der Lösungsraum durch einen Rolling- Horizon-Ansatz beschränkt.Des Weiteren wird die Unsicherheit der Eingangsdaten durch multiple Simulationsläufe mit stochastisch veränderten Parametern untersucht. Als Maßnahmen werden robuste Planung und Reaktion durch einen Online-Algorithmus gewählt.Abschließend werden die Terminals Hamburg-Billwerder und der geplante Megahub Lehrte mit optionaler Längsförderanlage simuliert und analysiert. Unter anderem werden die maximale Leistung und die minimalen Kosten der Terminals untersucht. Optimierungspotenzial gegenüber den Realdaten wird aufgezeigt.

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Computergestützte Optimierung und Simulation sollten in Planungs- und Betriebsphase von Terminals des Kombinierten Verkehrs genutzt werden. Zu diesem Zweck wurde ein generisches Modell entwickelt und erfolgreich in der Praxis eingesetzt.Um die Abläufe eines Terminals realistisch abzubilden, ist eine gekoppelte Prozess- und Ablaufplanung notwendig (Routing und Scheduling). Das resultierende Optimierungsproblem ist so komplex, dass keine geschlossene Lösung auf höchster Detailstufe möglich ist. Daher wird das Problem zerlegt und durch angepasste Heuristiken gelöst. Die Dekomposition erfolgt durch einen Multiskalen-Ansatz mit zwei verschieden detaillierten Ebenen: eine makroskopische (grobe) und eine mikroskopische (feine) Ebene.Auf makroskopischer Ebene findet für jede Ladeeinheit eine dynamische Routensuche durch einen angepassten Dijkstra-Algorithmus in einem zeitexpandierten Netzwerk statt. Ein iteratives Verfahren der Flussumlegung steuert diese Suchen hinsichtlich des Systemoptimums. Auf mikroskopischer Ebene wird der Lösungsraum durch einen Rolling- Horizon-Ansatz beschränkt.Des Weiteren wird die Unsicherheit der Eingangsdaten durch multiple Simulationsläufe mit stochastisch veränderten Parametern untersucht. Als Maßnahmen werden robuste Planung und Reaktion durch einen Online-Algorithmus gewählt.Abschließend werden die Terminals Hamburg-Billwerder und der geplante Megahub Lehrte mit optionaler Längsförderanlage simuliert und analysiert. Unter anderem werden die maximale Leistung und die minimalen Kosten der Terminals untersucht. Optimierungspotenzial gegenüber den Realdaten wird aufgezeigt.

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Zur Komplexität der Reduzierbarkeit von Open-Sh...
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Das Open-Shop Schedulingproblem liegt in der Komplexitätsklasse NP-complete. Ein möglicher Weg zur Entwicklung von neuen Heuristiken zur Lösung von Open-Shop Problemen ist die Einschränkung des Suchraums auf effiziente Lösungen. Aus diesem Ansatz entwickelte sich die Theorie der Reduzierbarkeit von Open-Shop Plänen. Ein Plan heißt irreduzibel, wenn es keinen anderen Plan gibt, der bei beliebiger Wahl der Bearbeitungszeiten einen besseren Zielfunktionswert liefert. In dieser Arbeit wird die Komplexität des Reduzierbarkeitsproblems (REDUCIBILITY) untersucht. Bekannt ist die Zugehörigkeit von REDUCIBILITY zu NP. Untersucht werden die Bedingungen, unter denen das komplementäre Problem IRREDUCIBILITY in NP, und damit in NP _ co-NP = ZPP , oder sogar in P liegt. Es wird ein Algorithmus vorgestellt, der reduzierbare Pläne nichtdeterministisch reduziert, und irreduzible Pläne nur unter sehr engen Voraussetzungen nicht als irreduzibel erkennen kann. Die Hinweise auf die Zugehörigkeit von IRREDUCIBILITY zu P oder zu NP- incomplete = NP _ (P + NP-complete) werden diskutiert.

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Zur Komplexität der Reduzierbarkeit von Open-Sh...
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Das Open-Shop Schedulingproblem liegt in der Komplexitätsklasse NP-complete. Ein möglicher Weg zur Entwicklung von neuen Heuristiken zur Lösung von Open-Shop Problemen ist die Einschränkung des Suchraums auf effiziente Lösungen. Aus diesem Ansatz entwickelte sich die Theorie der Reduzierbarkeit von Open-Shop Plänen. Ein Plan heißt irreduzibel, wenn es keinen anderen Plan gibt, der bei beliebiger Wahl der Bearbeitungszeiten einen besseren Zielfunktionswert liefert. In dieser Arbeit wird die Komplexität des Reduzierbarkeitsproblems (REDUCIBILITY) untersucht. Bekannt ist die Zugehörigkeit von REDUCIBILITY zu NP. Untersucht werden die Bedingungen, unter denen das komplementäre Problem IRREDUCIBILITY in NP, und damit in NP _ co-NP = ZPP , oder sogar in P liegt. Es wird ein Algorithmus vorgestellt, der reduzierbare Pläne nichtdeterministisch reduziert, und irreduzible Pläne nur unter sehr engen Voraussetzungen nicht als irreduzibel erkennen kann. Die Hinweise auf die Zugehörigkeit von IRREDUCIBILITY zu P oder zu NP- incomplete = NP _ (P + NP-complete) werden diskutiert.

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Strategische Optimierung von Distributionsnetzw...
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Die Optimierung von Logistiksystemen beinhaltet die Planung strategischer, taktischer und operativer Prozesse, die sich gegenseitig beeinflussen: Die Kosten einer operativen Tourenplanung etwa hängen maßgeblich davon ab, wo als Resultat der strategischen Planung die Standorte positioniert sind. Umgekehrt müssen die operativ entstehenden Kosten während der Standortplanung antizipiert werden, damit eine optimale Infrastruktur für das operative Geschäft bereitgestellt werden kann.In dieser Arbeit wird eine strategische Planung von Logistiksystemen durchgeführt, wobei alle zeitlichen Ebenen und alle relevanten Logistikprozesse berücksichtigt werden. Eine explizite Planung der taktischen und operativen Prozesse soll dabei ausdrücklich nicht durchgeführt werden, da dies weder inhaltlich sinnvoll noch für Probleminstanzen mit realistischer Größe algorithmisch möglich ist.Zur Planung von Standorten sind in der Literatur verschiedene Ansätze zu finden. Die klassischen OR- Modelle dieses Forschungsgebiets positionieren Standorte und ordnen ihnen Kunden zu. Problematisch ist dabei, dass immer mit konkreten Kunden und deren Nachfragen gerechnet werden muss, denn in den meisten Logistiksystemen verändern sich solche Informationen sehr schnell. Außerdem ist eine Berücksichtigung der operativ entstehenden Kosten für die Distribution nur bedingt möglich. Ein anderer Ansatz ist die approximative Beschreibung der Logistikprozesse. Das ermöglicht zwar die Anrechnung aller anfallenden Kosten, jedoch können keine exakten Standortpositionen geplant werden.Ziel der Dissertation ist die Verbindung der beiden beschriebenen Ansätze: Es sollen Standorte explizit geplant werden, die taktischen und operativen Kosten sind jedoch durch geeignete Approximationen zu bestimmen. Das reduziert einerseits den numerischen Aufwand zur Berechnung einer Lösung, andererseits ist das Ergebnis aber auch inhaltlich sinnvoller, da z.B. nicht Touren geplant werden müssen, die im späteren operativen Geschäft niemals durchgeführt werden. Ein solches Modell kann als eines zur Optimierung allgemeiner Logistiksysteme verstanden werden, da die jeweils speziellen Logistikprozesse in einer individuell zu formulierenden Zielfunktion abgebildet werden können.Für diese Aufgabe wird ein Standortplanungsmodell formuliert, welches den Standorten nicht die eigentlichen Nachfrager zuordnet. Stattdessen wird das Distributionsgebiet in kleinere geographisch abgegrenzte Parzellen zerlegt, in denen sich die Nachfrager befinden. Diese Parzellen werden innerhalb der Standortplanung als Kunden interpretiert und den Standorten zugeordnet. Um die Approximation der taktischen und operativen Logistikkosten sinnvoll durchführen zu können, muss die einem Standort zugeordnete Fläche, die aus einer Menge von Parzellen besteht, zusammenhängend sein. Deshalb wird das ursprüngliche Standortplanungsmodell um Nebenbedingungen erweitert, die den Zusammenhang der Gebiete sicherstellen. Die Formulierung der Zusammenhangsbedingungen resultiert in exponentiell viele Restriktionen. Darüber hinaus besitzt das Modell im Allgemeinen eine nichtlineare Zielfunktion zur approximativen Beschreibung der Logistikkosten. Eine Linearisierung ist zwar bedingt möglich, jedoch verliert das Modell dadurch einen Teil seines Realitätsbezuges. Deshalb werden heuristische Verfahren zur Ermittlung einer Lösung entwickelt.Als übergeordnetes Verfahren wird ein Tabu-Search-Algorithmus implementiert, der Verfahren der lokalen Suche steuert, um so ein möglichst gutes lokales Minimum berechnen zu können. Ausgehend von bekannten heuristischen Verfahren zur Lösung von Standortplanungsproblemen werden auf Nachbarschaften basierende Heuristiken entwickelt, die an die spezielle Problematik der Zusammenhangsbedingung angepasst werden müssen. Mit umfangreichen Rechentests werden gute Werte für die Parameter des Tabu-Search-Verfahrens ermittelt. Zur Validierung der Rechenergebnisse werden die mit einem MIP-Solver berechneten exakten Lösungen des oben beschriebenen linearisierten Modells herangezogen, was jedoch nur für sehr kleine Probleminstanzen möglich ist.Die bis dahin allgemeinen Überlegungen, die sich grundsätzlich auf alle Logistiksysteme anwenden lassen - man muss fallspezifisch eine entsprechende Logistikkostenfunktion zur Beschreibung der taktischen und operativen Prozesse entwickeln - werden alle Erkenntnisse am Ende der Arbeit auf ein konkretes Logistiksystem angewendet. Dabei handelt es sich um ein Logistiknetzwerk, welches sich der Distribution von Paketen widmet. Die zuvor implementierten Modelle und Algorithmen werden dazu an die spezielle Struktur dieses Logistiksystems angepasst. Damit kann untersucht werden, wie sich der optimale Zustand des Systems bei Veränderungen der Rahmenbedingungen (z.B. Nachfrage oder Faktorpreise) entwickelt.

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Die Optimierung von Logistiksystemen beinhaltet die Planung strategischer, taktischer und operativer Prozesse, die sich gegenseitig beeinflussen: Die Kosten einer operativen Tourenplanung etwa hängen maßgeblich davon ab, wo als Resultat der strategischen Planung die Standorte positioniert sind. Umgekehrt müssen die operativ entstehenden Kosten während der Standortplanung antizipiert werden, damit eine optimale Infrastruktur für das operative Geschäft bereitgestellt werden kann.In dieser Arbeit wird eine strategische Planung von Logistiksystemen durchgeführt, wobei alle zeitlichen Ebenen und alle relevanten Logistikprozesse berücksichtigt werden. Eine explizite Planung der taktischen und operativen Prozesse soll dabei ausdrücklich nicht durchgeführt werden, da dies weder inhaltlich sinnvoll noch für Probleminstanzen mit realistischer Größe algorithmisch möglich ist.Zur Planung von Standorten sind in der Literatur verschiedene Ansätze zu finden. Die klassischen OR- Modelle dieses Forschungsgebiets positionieren Standorte und ordnen ihnen Kunden zu. Problematisch ist dabei, dass immer mit konkreten Kunden und deren Nachfragen gerechnet werden muss, denn in den meisten Logistiksystemen verändern sich solche Informationen sehr schnell. Außerdem ist eine Berücksichtigung der operativ entstehenden Kosten für die Distribution nur bedingt möglich. Ein anderer Ansatz ist die approximative Beschreibung der Logistikprozesse. Das ermöglicht zwar die Anrechnung aller anfallenden Kosten, jedoch können keine exakten Standortpositionen geplant werden.Ziel der Dissertation ist die Verbindung der beiden beschriebenen Ansätze: Es sollen Standorte explizit geplant werden, die taktischen und operativen Kosten sind jedoch durch geeignete Approximationen zu bestimmen. Das reduziert einerseits den numerischen Aufwand zur Berechnung einer Lösung, andererseits ist das Ergebnis aber auch inhaltlich sinnvoller, da z.B. nicht Touren geplant werden müssen, die im späteren operativen Geschäft niemals durchgeführt werden. Ein solches Modell kann als eines zur Optimierung allgemeiner Logistiksysteme verstanden werden, da die jeweils speziellen Logistikprozesse in einer individuell zu formulierenden Zielfunktion abgebildet werden können.Für diese Aufgabe wird ein Standortplanungsmodell formuliert, welches den Standorten nicht die eigentlichen Nachfrager zuordnet. Stattdessen wird das Distributionsgebiet in kleinere geographisch abgegrenzte Parzellen zerlegt, in denen sich die Nachfrager befinden. Diese Parzellen werden innerhalb der Standortplanung als Kunden interpretiert und den Standorten zugeordnet. Um die Approximation der taktischen und operativen Logistikkosten sinnvoll durchführen zu können, muss die einem Standort zugeordnete Fläche, die aus einer Menge von Parzellen besteht, zusammenhängend sein. Deshalb wird das ursprüngliche Standortplanungsmodell um Nebenbedingungen erweitert, die den Zusammenhang der Gebiete sicherstellen. Die Formulierung der Zusammenhangsbedingungen resultiert in exponentiell viele Restriktionen. Darüber hinaus besitzt das Modell im Allgemeinen eine nichtlineare Zielfunktion zur approximativen Beschreibung der Logistikkosten. Eine Linearisierung ist zwar bedingt möglich, jedoch verliert das Modell dadurch einen Teil seines Realitätsbezuges. Deshalb werden heuristische Verfahren zur Ermittlung einer Lösung entwickelt.Als übergeordnetes Verfahren wird ein Tabu-Search-Algorithmus implementiert, der Verfahren der lokalen Suche steuert, um so ein möglichst gutes lokales Minimum berechnen zu können. Ausgehend von bekannten heuristischen Verfahren zur Lösung von Standortplanungsproblemen werden auf Nachbarschaften basierende Heuristiken entwickelt, die an die spezielle Problematik der Zusammenhangsbedingung angepasst werden müssen. Mit umfangreichen Rechentests werden gute Werte für die Parameter des Tabu-Search-Verfahrens ermittelt. Zur Validierung der Rechenergebnisse werden die mit einem MIP-Solver berechneten exakten Lösungen des oben beschriebenen linearisierten Modells herangezogen, was jedoch nur für sehr kleine Probleminstanzen möglich ist.Die bis dahin allgemeinen Überlegungen, die sich grundsätzlich auf alle Logistiksysteme anwenden lassen - man muss fallspezifisch eine entsprechende Logistikkostenfunktion zur Beschreibung der taktischen und operativen Prozesse entwickeln - werden alle Erkenntnisse am Ende der Arbeit auf ein konkretes Logistiksystem angewendet. Dabei handelt es sich um ein Logistiknetzwerk, welches sich der Distribution von Paketen widmet. Die zuvor implementierten Modelle und Algorithmen werden dazu an die spezielle Struktur dieses Logistiksystems angepasst. Damit kann untersucht werden, wie sich der optimale Zustand des Systems bei Veränderungen der Rahmenbedingungen (z.B. Nachfrage oder Faktorpreise) entwickelt.

Anbieter: Dodax
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Strategische Optimierung von Distributionsnetzw...
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Die Optimierung von Logistiksystemen beinhaltet die Planung strategischer, taktischer und operativer Prozesse, die sich gegenseitig beeinflussen: Die Kosten einer operativen Tourenplanung etwa hängen massgeblich davon ab, wo als Resultat der strategischen Planung die Standorte positioniert sind. Umgekehrt müssen die operativ entstehenden Kosten während der Standortplanung antizipiert werden, damit eine optimale Infrastruktur für das operative Geschäft bereitgestellt werden kann. In dieser Arbeit wird eine strategische Planung von Logistiksystemen durchgeführt, wobei alle zeitlichen Ebenen und alle relevanten Logistikprozesse berücksichtigt werden. Eine explizite Planung der taktischen und operativen Prozesse soll dabei ausdrücklich nicht durchgeführt werden, da dies weder inhaltlich sinnvoll noch für Probleminstanzen mit realistischer Grösse algorithmisch möglich ist. Zur Planung von Standorten sind in der Literatur verschiedene Ansätze zu finden. Die klassischen OR- Modelle dieses Forschungsgebiets positionieren Standorte und ordnen ihnen Kunden zu. Problematisch ist dabei, dass immer mit konkreten Kunden und deren Nachfragen gerechnet werden muss, denn in den meisten Logistiksystemen verändern sich solche Informationen sehr schnell. Ausserdem ist eine Berücksichtigung der operativ entstehenden Kosten für die Distribution nur bedingt möglich. Ein anderer Ansatz ist die approximative Beschreibung der Logistikprozesse. Das ermöglicht zwar die Anrechnung aller anfallenden Kosten, jedoch können keine exakten Standortpositionen geplant werden. Ziel der Dissertation ist die Verbindung der beiden beschriebenen Ansätze: Es sollen Standorte explizit geplant werden, die taktischen und operativen Kosten sind jedoch durch geeignete Approximationen zu bestimmen. Das reduziert einerseits den numerischen Aufwand zur Berechnung einer Lösung, andererseits ist das Ergebnis aber auch inhaltlich sinnvoller, da z.B. nicht Touren geplant werden müssen, die im späteren operativen Geschäft niemals durchgeführt werden. Ein solches Modell kann als eines zur Optimierung allgemeiner Logistiksysteme verstanden werden, da die jeweils speziellen Logistikprozesse in einer individuell zu formulierenden Zielfunktion abgebildet werden können. Für diese Aufgabe wird ein Standortplanungsmodell formuliert, welches den Standorten nicht die eigentlichen Nachfrager zuordnet. Stattdessen wird das Distributionsgebiet in kleinere geographisch abgegrenzte Parzellen zerlegt, in denen sich die Nachfrager befinden. Diese Parzellen werden innerhalb der Standortplanung als Kunden interpretiert und den Standorten zugeordnet. Um die Approximation der taktischen und operativen Logistikkosten sinnvoll durchführen zu können, muss die einem Standort zugeordnete Fläche, die aus einer Menge von Parzellen besteht, zusammenhängend sein. Deshalb wird das ursprüngliche Standortplanungsmodell um Nebenbedingungen erweitert, die den Zusammenhang der Gebiete sicherstellen. Die Formulierung der Zusammenhangsbedingungen resultiert in exponentiell viele Restriktionen. Darüber hinaus besitzt das Modell im Allgemeinen eine nichtlineare Zielfunktion zur approximativen Beschreibung der Logistikkosten. Eine Linearisierung ist zwar bedingt möglich, jedoch verliert das Modell dadurch einen Teil seines Realitätsbezuges. Deshalb werden heuristische Verfahren zur Ermittlung einer Lösung entwickelt. Als übergeordnetes Verfahren wird ein Tabu-Search-Algorithmus implementiert, der Verfahren der lokalen Suche steuert, um so ein möglichst gutes lokales Minimum berechnen zu können. Ausgehend von bekannten heuristischen Verfahren zur Lösung von Standortplanungsproblemen werden auf Nachbarschaften basierende Heuristiken entwickelt, die an die spezielle Problematik der Zusammenhangsbedingung angepasst werden müssen. Mit umfangreichen Rechentests werden gute Werte für die Parameter des Tabu-Search-Verfahrens ermittelt. Zur Validierung der Rechenergebnisse werden die mit einem MIP-Solver berechneten exakten Lösungen des oben beschriebenen linearisierten Modells herangezogen, was jedoch nur für sehr kleine Probleminstanzen möglich ist. Die bis dahin allgemeinen Überlegungen, die sich grundsätzlich auf alle Logistiksysteme anwenden lassen - man muss

Anbieter: Orell Fuessli CH
Stand: 22.01.2020
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Implementierung und Evaluation von Heuristiken ...
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Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 2,0, Technische Universität Dresden, Sprache: Deutsch, Abstract: Für die Planung von Produktionsabläufen bei der Waferbearbeitung werden verschiedene konventionelle Algorithmen eingesetzt. Diese sind, bedingt durch die Komplexität des Problems und die bei der Produktion entstehenden Kosten, zu optimieren. Ziel dieser Arbeit ist es ausgewählte evolutionäre Heuristiken von der Natur auf das Optimierungsproblem für ein Cluster Tool zu übertragen. Nach einer Beschreibung der Grundlagen, erfolgt die schrittweise Adaption des Ameisenalgorithmus und des Partikel Schwarm Algorithmus in ein mathematisches Modell. Anschliessend finden eine Analyse der einzelnen Strategien, sowie ein Vergleich mit herkömmlichen Lösungsverfahren statt. Die Untersuchung zeigt, dass der Ameisenalgorithmus in den getesteten Formen für das gegebene kombinatorische sequenzabhängige Schedulingproblem nicht effizient nutzbar ist. Der Partikel Schwarm Algorithmus stellt im Gegensatz eine vorteilhafte Alternative zu bisherigen Verfahren dar.

Anbieter: Orell Fuessli CH
Stand: 22.01.2020
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