Heuristische Suche in komplexen Strukturen
Zur Verwendung Genetischer Algorithmen bei der Auftragseinplanung in der Automobilindustrie
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Die Auftragsabwicklung in den Werken der Automobilindustrie wird heute mit einer Vielzahl unterschiedlicher Zielvorstellungen aus Vertrieb, Produktion und Teilezulieferung konfrontiert. Ihr Zusammenwirken und die daraus resultierenden Konsequenzen sind bisher in der Wissenschaft nur wenig untersucht worden. In der Praxis hat sich vielerorts die Verwendung heuristischer Lösungsverfahren, insbesesondere Genetischer Algorithmen, zur Planung durchgesetzt.Am Beispiel Genetischer Algorithmen in der Automobilproduktion zeigt Albrecht Fritzsche auf, welche Möglichkeiten solche Suchverfahren zur Verb...
Die Auftragsabwicklung in den Werken der Automobilindustrie wird heute mit einer Vielzahl unterschiedlicher Zielvorstellungen aus Vertrieb, Produktion und Teilezulieferung konfrontiert. Ihr Zusammenwirken und die daraus resultierenden Konsequenzen sind bisher in der Wissenschaft nur wenig untersucht worden. In der Praxis hat sich vielerorts die Verwendung heuristischer Lösungsverfahren, insbesesondere Genetischer Algorithmen, zur Planung durchgesetzt.
Am Beispiel Genetischer Algorithmen in der Automobilproduktion zeigt Albrecht Fritzsche auf, welche Möglichkeiten solche Suchverfahren zur Verbesserung von Planung und Steuerung in der Praxis eröffnen. Zum einen wird dargestellt, wie die Optimierungsleistung Genetischer Algorithmen durch den zielorientierten Einsatz geeigneter Operatoren, Populationsgrößen und Selektionsmechanismen verbessert werden kann. Zum anderen wird auch der Beitrag diskutiert, den die Suche nach besten Lösungen allgemein zum Management komplexer Wertschöpfungsstrukturen erbringt. Der Suchalgorithmus wird dazu in ein interaktives System eingebettet, mit dem verschiedene Strategien der Steuerung und Regelung verwirklicht werden können.
Am Beispiel Genetischer Algorithmen in der Automobilproduktion zeigt Albrecht Fritzsche auf, welche Möglichkeiten solche Suchverfahren zur Verbesserung von Planung und Steuerung in der Praxis eröffnen. Zum einen wird dargestellt, wie die Optimierungsleistung Genetischer Algorithmen durch den zielorientierten Einsatz geeigneter Operatoren, Populationsgrößen und Selektionsmechanismen verbessert werden kann. Zum anderen wird auch der Beitrag diskutiert, den die Suche nach besten Lösungen allgemein zum Management komplexer Wertschöpfungsstrukturen erbringt. Der Suchalgorithmus wird dazu in ein interaktives System eingebettet, mit dem verschiedene Strategien der Steuerung und Regelung verwirklicht werden können.
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