Maschinenbelegungsplanung mit Evolutionären Algorithmen

Die Maschinenbelegungsplanung behandelt eines der kompliziertesten Probleme innerhalb der betrieblichen Planung. Neu entwickelte Verfahren wie Simulated Annealing, Tabu Search und Evolutionäre Algorithmen erzielen gute Lösungsniveaus. Ivo Rixen untersucht den Einsatz dieser Verfahren, die bislang überwiegend an simplifizierten Maschinenbelegungsproblemen erprobt wurden, für komplexere Probleme. Die Evolutionären Algorithmen erscheinen besonders geeignet, daher entwickelt und implementiert der Autor einen flexiblen Evolutionären Algorithmus für die Lösung von stochastischen und dynamischen Maschinenbelegungsproblemen.

Autorentext
Dr. Ivo Rixen ist seit 1996 als Analytiker und Entwickler bei der SAP AG in Walldorf tätig. Mit der hier angezeigten Arbeit promovierte er 1997 bei Professor Dr. Herbert Kopfer, Universität Bremen.

Inhalt
Das Job Shop Problem - Konventionelle Verfahren - Lokale Suchverfahren - Evolutionäre Algorithmen - Repräsentation - Erkundung und Ausbeutung von Suchräumen - Evolutionäre Algorithmen für dynamische Probleme - Fallstudie aus dem Befestigungssektor