Job-Shop-Scheduling: Planung durch probabilistische lokale Suchverfahren [Paperback]

F?r die Ablaufplanung in der Werkstattfertigung, das sogenannte Job-Shop-Scheduling, untersucht Jukka Siedentopf auf der Basis einer modular aufgebauten Verfahrensschablone verschiedene schwellenwertbasierte lokale Suchverfahren.Grundelemente des Scheduling-Prozesses - Suche als Probleml?sungsstrategie - Initialisierungsplanung durch Priorit?tsregelverfahren - Eine J??Cmax-Schablone f?r Schwellenwertfahren - Evaluierung - Konvergenzverhalten von FAPDr. Jukka Siedentopf promovierte bei Prof. Dr. Stephan Zelewski am Institut f?r Produktion und Informationsmanagement der Universit?t Essen. Heute ist er Projektleiter f?r Verkehrssteuerungssysteme bei der Deutschen Post AG.Metaheuristiken, insbesondere Verfahren der lokalen Suche, werden mit zunehmendem Erfolg zur approximativen L?sung kombinatorischer Optimierungsprobleme eingesetzt. Bei der Konzeption operativer Systeme erweist sich die Vielfalt existierender Verfahrensvarianten jedoch oftmals als Hindernis, denn es gibt keine verallgemeinerbaren Handlungsempfehlungen zur Auswahl geeigneter Basisverfahren und zur probleminstanzunabh?ngigen Parametrisierung dieser Verfahren.

F?r die Ablaufplanung in der Werkstattfertigung, das sogenannte Job-Shop-Scheduling, untersucht Jukka Siedentopf auf der Basis einer modular aufgebauten Verfahrensschablone verschiedene schwellenwertbasierte lokale Suchverfahren. In umfangreichen Effektivit?ts- und Effizienzvergleichen demonstriert er die Dominanz eines Verfahrens, das einfach und problemunabh?ngig parametrisierbar ist. Damit ist die Grundvoraussetzung f?r einen flexiblen Einsatz auch in praktischen Umgebungen erf?llt. Abschlie?end untersucht der Autor das Konvergenzverhalten des Verfahrens mit Hilfe der Markov-Theorie.
Metaheuristiken, insbesondere Verfahren der lokalen Suche, werden mit zunehmendem Erfolg zur approximativen L?sung kombinatorischer Optimierungsprobleme eingesetzt. Bei der Konzeption operativer Systeme erweist sich die Vielfalt existierenl³s