Bachelorarbeit, 2013
62 Seiten
Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit dem "Traveling Salesman Problem" (TSP), einem klassischen Problem der kombinatorischen Optimierung, das darin besteht, die kürzeste Route zu finden, die alle Knoten eines gegebenen Graphen genau einmal besucht. Das Ziel der Arbeit ist es, verschiedene Heuristiken und Metaheuristiken zur Lösung des TSP zu analysieren und zu vergleichen.
Kapitel 1 führt in das Thema des TSP ein und erläutert die Relevanz des Problems in der heutigen Zeit. Kapitel 2 stellt das TSP in seiner mathematischen Formulierung vor und beleuchtet die Komplexität des Problems. Kapitel 3 befasst sich mit verschiedenen Heuristiken, die zur Annäherung an eine optimale Lösung des TSP eingesetzt werden können. Kapitel 4 widmet sich Metaheuristiken, insbesondere der Tabu Search Methode, die eine höhere Effizienz und Genauigkeit gegenüber reinen Heuristiken aufweisen. Kapitel 5 fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen und diskutiert die Bedeutung der verschiedenen Ansätze für die Lösung des TSP.
Traveling Salesman Problem, Heuristiken, Metaheuristiken, Tabu Search, Nearest Neighbor, Farthest Insertion, Christofides' Heuristik, 2-opt, kombinatorische Optimierung, Graphentheorie, Komplexität, Approximationsalgorithmen.
Es ist ein Optimierungsproblem, bei dem die kürzeste Rundreise gefunden werden soll, die alle vorgegebenen Orte genau einmal besucht und zum Ausgangspunkt zurückkehrt.
Die Arbeit untersucht die Nearest Neighbor Heuristik, Farthest Insertion und den Algorithmus von Christofides.
Die 2-opt Heuristik ist ein Verbesserungsverfahren, das eine bereits bestehende Rundreise durch systematisches Vertauschen von Kanten weiter optimiert.
Tabu Search ist eine Metaheuristik, die lokale Optima überwinden kann, indem sie bestimmte bereits besuchte Lösungen vorübergehend „tabu“ erklärt.
Metaheuristiken bieten strategische Ansätze, um nicht in lokalen Optima steckenzubleiben, was zu qualitativ besseren Lösungen für große Problemstellungen führt.
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