Anwendung der künstlichen Intelligenz auf das Optimierungsproblem - Slonskyi, Roman
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Fabriken und Lieferunternehmen stellen sich in der Regel dem Problem der Zeitplanung, um das profitabelste Ergebnis ihrer Arbeit zu erzielen. Ein Beispiel aus der Praxis ist die Minimierung der Zeitspanne, die ein Fördersystem benötigt, um die richtige Reihenfolge der zu bearbeitenden Aufträge zu finden. In der Informatik oder im Operations Research kann dieser Fall als Job Shop Scheduling (JSS) Problem interpretiert werden. JSS ist jedoch ein schwieriges kombinatorisches Optimierungsproblem. Präzise Optimierungsmethoden können nicht angewandt werden, da es Jahre dauern würde, das optimale…mehr

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Produktbeschreibung
Fabriken und Lieferunternehmen stellen sich in der Regel dem Problem der Zeitplanung, um das profitabelste Ergebnis ihrer Arbeit zu erzielen. Ein Beispiel aus der Praxis ist die Minimierung der Zeitspanne, die ein Fördersystem benötigt, um die richtige Reihenfolge der zu bearbeitenden Aufträge zu finden. In der Informatik oder im Operations Research kann dieser Fall als Job Shop Scheduling (JSS) Problem interpretiert werden. JSS ist jedoch ein schwieriges kombinatorisches Optimierungsproblem. Präzise Optimierungsmethoden können nicht angewandt werden, da es Jahre dauern würde, das optimale Ergebnis zu finden. Daher werden zur Lösung dieser Art von Problemen in der Regel Metaheuristiken eingesetzt.
Autorenporträt
Roman Slonskyi es licenciado y actualmente cursa un máster en el campo de la informática en la Universidad Técnica Eslovaca de Bratislava. Tiene una amplia experiencia en ingeniería de software. Además, está interesado en la resolución de diversos problemas de optimización mediante inteligencia artificial.