Zusammenfassung
Seit Anfang der sechziger Jahre wird mit Hilfe unterschiedlicher Ansätze versucht, die Mechanismen der Natur für Optimierungsaufgaben nutzbar zu machen [Rec73], [Sch77], [Hol92b]. Die natürliche Evolution beschreibt die Entwicklung von Populationen von Individuen, die sich durch Fortpflanzung von Generation zu Generation weiterentwickeln. Eine Generation gibt Erbinformationen an die nächste weiter, wodurch neue Individuen entstehen, die teilweise die genetischen Informationen der Eltern tragen. Zum Teil werden aber auch neue Eigenschaften herausgebildet, weil durch Rekombination und Mutation das Erbmaterial verändert wird. Die Individuen konkurrieren im Überlebenskampf und in der Fortpflanzung, wobei sich diejenigen mit einer höheren Wahrscheinlichkeit durchsetzen, die sich besser an die Umweltbedingungen anpassen. Der Auswahlprozess der Individuen, die überleben und sich fortpflanzen können, wird als Selektion bezeichnet [Bäc96, S. 7 ff.], [KS98, S. 1 ff.].
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Literatur
Zum Begriff der Metrik und Norm vgl. z.B. [Wer92a, S.88 und S.15].
In dieser Arbeit wird die Leistungsfähigkeit der MUSE-Verfahren für Produktionsplanungsprobleme und speziell dort zur Bestimmung der Reihenfolge der Aufträge auf den Maschinen untersucht. Die Verfahren eignen sich auch bei den Reihenfolgeproblemen der Tourenplanung [KGV83, S. 678], [DS90, S. 167 ff.] und beim Netzwerkrouting [Pre99].
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Brüssau, K. (2002). Evolutionäre Algorithmen. In: Evolutionäre Algorithmen zur simultanen Losgrößen- und Ablaufplanung. Betriebswirtschaftliche Forschung zur Unternehmensführung, vol 43. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-89666-7_3
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-89666-7_3
Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag
Print ISBN: 978-3-8244-9075-2
Online ISBN: 978-3-322-89666-7
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