Heuristiken

können im Vergleich zu exakten Lösungsverfahren nicht garantieren, eine optimale Lösung für ein mathematisches Planungsproblem zu finden. Sie stellen demgegenüber spezielle Lösungsansätze im Bereich des Operation Research dar, die durch eine systematische Vorgehensweise zur Lösungsfindung und -verbesserung charakterisiert sind. Heuristiken sind meist speziell auf die jeweiligen Probleme zugeschnitten und können im Wesentlichen in Eröffnungsverfahren (zur Generierung einer ersten zulässigen Lösung) und Verbesserungsverfahren (zur iterativen Verbesserung der Lösung) unterschieden werden. In jüngster Zeit sind neben diesen herkömmlichen Heuristiken so genannte Metaheuristiken entwickelt worden, die sich vor allem durch ihr breiteres Anwendungsspektrum sowie durch das Akzeptieren von vorübergehenden Verschlechterungen der Lösungen unterscheiden lassen. Damit sind diese Verfahren in der Lage, lokale Optima zu überwinden und ggf. bessere Lösungen zu generieren. Zu den Metaheuristiken zählen vor allem die Ansätze des Simulated Annealing, Tabu Search, Ameisensysteme, genetische Algorithmen und Evolutionsstrategien. Siehe auch Operations Research (mit Literaturangaben).

Literatur: Feldmann, M.: Naturanaloge Verfahren: Metaheuristiken zur Reihenfolgeplanung, DUV, Wiesbaden, 1998; Osman, I., Kelly, J.(Hrsg.): Meta-Heuristics: Theory and Applications, Kluwer, Dordrecht, 1996

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