KU Metaheuristiken

Metaheuristiken sind vielseitig anwendbare Methoden um qualitativ hochwertige Lösungen für schwierige Optimierungsprobleme mit relativ niedrigem rechnerischem Aufwand zu finden. Besonders geeignet sind sie zum Beispiel für die effektive und effiziente Lösung von logistischen Entscheidungsproblemen in Supply Chains, dem Transport, der Telekommunikation, der Tourenplanung, der Manufaktur, der Maschinenbelegung, der Fahrplanerstellung, der Terminplanung für Sportevents, der Standortplanung und dem Netzwerkdesign. In diesem Kurs werden Ihnen die grundsätzlichen Hilfsmittel zum Erstellen, Abstimmen und Testen von Metaheuristiken für rechnerisch aufwändige Optimierungsprobleme nähergebracht.

 Kursinhalt

  • Einführung in die Analyse von Algorithmen und in die Komplexitätstheorie
  • Auf der lokalen Suche basierende Methoden
  • Von der Natur inspirierte Metaheuristiken
  • Konstruktionsbasierte Metaheuristiken

 Literatur

  • M. Gendreau and J.-Y. Potvin (2010), Herausgeber, Handbook of Metaheuristics, 2. Auflage, Springer, 648 Seiten.
  • E. K. Burke and G. Kendall (2014), Herausgeber, Search Methodologies: Introductory Tutorials in Optimization and Decision Support Techniques, 2. Auflage, Springer, 716 Seiten.
  • H. H. Hoos and T. Stützle (2005), Stochastic Local Search: Foundations and Applications, Elsevier, 658 Seiten.