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OR Labor

Überblick zu den behandelten Problemen und eingesetzten Verfahren

Wir stellen an dieser Stelle verschiedene grundlegende Aufgaben aus dem Bereich des Operations Research vor, die jeweils zu konkreten Optimierungsproblemen führen. Die programmierten Applets bzw. JavaScript-Applikationen sollen die Problematik verdeutlichen und die Möglichkeit des Experimentierens bieten. Durch das Aufzeigen konkreter Fragestellungen wird zudem ein Praxisbezug hergestellt. Die nachfolgenden Verknüpfungen führen zur Aufgabenbeschreibungen, und von dort gelangt man zur Experimentierumgebung.


Laufzeitverhalten und Komplexität

Die Beispiele zum Laufzeitverhalten beziehen sich auf Kapitel 1 zur Komplexität spezieller Algorithmen im Kurs 00857 »Optimierung mit Intelligenten Strategien«.


Rundreiseproblem und A*-Algorithmus

Das Einsammeln von Objekten in einem Hochregallager kann ebenso wie die Bohrungen auf einer Platine als Rundreiseproblem modelliert werden. Die Darstellung der Probleme und seine Lösung mit dem A*-Verfahren werden beschrieben und ein Applet sowie eine Javaskript-Applikation zur Verfügung gestellt, mit denen es möglich ist, die Lösung schrittweise zu verfolgen. Außerdem wird das Ergebnis entsprechend visualisiert. Das Verfahren ist Gegenstand des Kurses 00857 »Optimierung mit Intelligenten Strategien«.


Bandabgleichproblem und Genetische Algorithmen

Das Bandabgleichproblem wird im Kurs 00857 »Optimierung mit intelligenten Strategien« mit Genetischen Algorithmen gelöst. Es gehört zu den Reihenfolgeproblemen und ist deshalb ein gutes Beispiel für den Einsatz von Metaheuristiken.


Färbungsproblem und Intelligente Algorithmen

Das Färbungsproblem im Kurs 00857 »Optimierung mit intelligenten Strategien« vorgestellt. Es existieren zahlreiche Anwendungen, bei denen das Problem als Färbungsproblem modelliert werden kann und dieses damit auch intelligenten Lösungsverfahren zugänglich ist.


Transportproblem und Heuristische Eröffnungsverfahren

Das Transportproblem ist Gegenstand des Kurses 00852 »Optimierung in Graphen«, speziell der KE2 »Transportoptimierung«. Ausgehend vom klassischen Transportproblem gibt es in der Literatur zahlreiche Varianten, die sich auf dieses Grundproblem zurückführen lassen. In einer Experimentierumgebung (Javaskript-Applikation) ist es möglich, unterschiedliche Eröffnungsverfahren für eine spezielle Transportaufgabe zu vergleichen.


Warteschlangen und Simulation

Warteschlangen sind Gegenstand des Kurses 00859 »Stochastische Simulation«.


Graphenprobleme und Scilab

Scilab ist ein frei verfügbares Softarepaket zur Lösung mathematischer Problemstellungen und kann auch für graphentheoretische Aufgaben verwendet werden. Für den Kurs 00852 »Optimierung in Graphen« wurden einige der in Kurseinheit 1 »Grundlagen der Graphentheorie« behandelten Algorithmen in Scilab implementiert.

03.09.2018
FernUni-Logo FernUniversität in Hagen, Lehrstuhl für BWL, insb. Quantitative Methoden und Wirtschaftsmathematik, 58084 Hagen