Ant Colony Optimization. Optimierung von Wegestrecken am Beispiel des Travelling Salesman Problem [German]

By: Herreiner, Matthias

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Informatik - K nstliche Intelligenz, Note: 1,0, Hochschule Deggendorf, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit besch ftigt sich mit der Optimierung von Wegstrecken am Beispiel des Travelling Salesman Problem und der Ant Colony Optimization. Gerade in Zeiten von Rezessionen oder der globalen Finanz- und Wirtschaftskrise ist es f r Unternehmen wichtig, Ressourcen effizient und optimal einzusetzen. Dabei werden Unternehmen vor neue Herausforderungen gestellt. Kenntnisse ber Methoden und Verfahren zur Optimierung von Prozessen sowie die konomische Nutzung von Ressourcen werden in Zukunft verst rkt an Bedeutung gewinnen und letztendlich wettbewerbsentscheidend sein. Naturanaloge Verfahren bieten ein breites Spektrum an Optimierungsans tzen. Die Natur hat ber die Jahrtausende der Evolution Verfahren entwickelt, die in ihrer Effizienz ihresgleichen suchen. Der Mensch versucht, diese Verfahrens- und Verhaltensweisen zu imitieren und zu adaptieren. Meist ist es sehr aufw ndig und zeitintensiv, solche Verhaltensweisen zu erforschen und in der Technik des Menschen umzusetzen. Dennoch gelingt es naturanaloge Verfahren, die in ihrer Effizienz sehr gut zur L sung von praktischen Problemstellungen geeignet sind, zu entwickeln. Eine beeindruckende Leistung der Natur ist eine Ameisenkolonie. Sie f hren ihre Futtersuche selbstorganisierend im Schwarm durch. Die Welt der nat rlichen Ameisen kann noch so komplex sein, sie finden stets den k rzesten Weg zwischen dem Nest und der Futterquelle. Das Problem des Handlungsreisenden ist ein Standardproblem der Optimierung, bei dem es um die Suche nach der k rzesten Route geht. Diese Arbeit soll einen Beitrag zur Optimierung dieser Herausforderungen leisten.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3346866122
• ISBN13: 9783346866127
• Release Date: April 2023
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 84 Pages
• Weight: 0.27 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 5.8" x 8.3"