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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Europa-Universität Viadrina Frankfurt (Oder), Sprache: Deutsch, Abstract: Seit mehreren Jahrzehnten werden Heuristiken konzipiert, um sich dem TSP möglichst gut anzunähern. Dennoch ist es bis heute nicht gelungen einen Algorithmus zu schreiben, der jede TSP Problemgröße optimal lösen kann. Deswegen ist es von enormer Bedeutung die bereits bestehenden Approximationsalgorithmen bezüglich ihrer Attribute und Lösungsqualität zu evaluieren.Ziel dieser Ausarbeitung ist, die Nearest Neighbor Heuristik, Farthest Insertion und den Algorithmus von Christofides zu analysieren und untereinander zu vergleichen. Zusätzlich werden diese drei Heuristiken separat und in Verbindung mit dem 2-opt Verfahren an einem eigens implementierten Beispiel "dr13" angewendet. Nachdem einige weitere Annäherungsmethoden zur Übersicht vorgestellt werden, wird die Metaheuristik Tabu Search1 ebenfalls evaluiert und fortführend anhand der Beispielimplementierung getestet, sodass die erhöhte Leistungsfähigkeit von Metaheuristiken gegenüber reinen Nachoptimierungsverfahren deutlich wird.
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