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  • 1
    ISSN: 1436-6304
    Keywords: Genetischer Algorithmus ; Tourenplanung ; Phasenmodell für Genetische Algorithmen ; Hybridisierung ; Kostenfunktion ; praxisrelevante Restriktionen ; Genetic Algorithm ; vehicle routing ; design of Genetic Algorithms ; hybridization ; cost function ; real world restrictions
    Source: Springer Online Journal Archives 1860-2000
    Topics: Mathematics , Economics
    Description / Table of Contents: Abstract Subject of this paper is the development of a Genetic Algorithm (GA) for the Vehicle Routing Problem (VRP). At first a simple GA for the one-depot “standard” VRP with travel distance and capacity restrictions is presented. Then the GA is enhanced by hybridization. The performance of the enhanced GA is evaluated. Finally, the GA is modified to handle a cost function and some real world restrictions.
    Notes: Zusammenfassung Gegenstand des Beitrags ist die Entwicklung eines genetischen Tourenplanungsalgorithmus. Zunächst wird ein einfacher Genetischer Algorithmus (GA) für das mengen- und streckenmäßig restringierte Standardproblem mit einem Depot vorgestellt. Anschlies ßend wird dieser GA durch Hybridisierung verbessert. Der verbesserte GA wird anhand von Literaturbeispielen und durch einen Vergleich mit dem Savings-Verfahren erprobt. Abschließend wird der GA so modiziert, daß er eine praxisnahe Kostenfunktion und spezielle Restriktionen berücksichtigen kann.
    Type of Medium: Electronic Resource
    Signatur Availability
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  • 2
    ISSN: 1436-6304
    Source: Springer Online Journal Archives 1860-2000
    Topics: Mathematics , Economics
    Description / Table of Contents: Summary Subject of this paper is the development of an A* algorithm for the minimization of freight charged in the area of commercial road transportation. The paper describes the most important decisions for the design of an A* algorithm, and presents a concrete algorithm for the above problem. The presented algorithm is described by a specification of the results of the design decisions. The most important design decisions are the definition of a state space, of a heuristic function, and of some problem-specific modifications of the operators of the state space. The developed algorithm can be used for the exact and the approximate optimization of the given problem.
    Notes: Zusammenfassung Gegenstand des Beitrags ist die Entwicklung eines A*-Verfahrens zur Lösung des Frachtoptimierungsproblems. Der Beitrag schildert einerseits die zentralen Entwurfsentscheidungen, die zur Entwicklung eines A*-Verfahrens getroffen werden müssen, und präsentiert andrerseits ein konkretes A*-Verfahren zur Frachtoptimierung. Das Frachtoptimierungsverfahren wird vorgestellt, indem die Ergebnisse der Entwurfsentscheidungen für dieses Verfahren beschrieben werden. Die zentralen Entwurfsentscheidungen bestehen in der Definition eines Zustandsraums, der Formulierung einer heuristischen Funktion und in einer eventuell zusätzlichen problemspezifischen Modifikation der Operatoren des Zustandsraums. Das entwickelte Verfahren dient gleichzeitig zur exakten und suboptimierenden Lösung des Frachtoptimierungsproblems.
    Type of Medium: Electronic Resource
    Signatur Availability
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  • 3
    ISSN: 1436-6304
    Keywords: Genetischer Algorithmus ; Frachtoptimierung ; Genetic algorithm ; minimization of freight
    Source: Springer Online Journal Archives 1860-2000
    Topics: Mathematics , Economics
    Description / Table of Contents: Summary Subject of this paper is a genetic algorithm for the minimization of freight rate in the area of commercial road transportation. First the basic concepts and elementary operators of genetic algorithms are explained. Then a coding for the above minimization problem is presented. A concrete genetic algorithm for freight minimization is derived by the application of the concepts of genetic algorithms to the coding presented. The algorithm is especially suited for a suboptimal solution of the freight minimization problem.
    Notes: Zusammenfassung Gegenstand des vorliegenden Beitrags ist ein genetischer Algorithmus zur Lösung des Frachtoptimierungsproblems (FOP). Zunächst werden die Konzepte (prinzipielle Vorgehensweise und elementare Operatoren) genetischer Algorithmen erläutert. Anschließend wird eine Repräsentation des FOP durch Zeichenketten vorgestellt. Ein konkretes genetisches Frachtoptimierungsverfahren ergibt sich durch Anwendung der Konzepte genetischer Algorithmen auf die vorgestellte Problemrepräsentation. Das vorgestellte Verfahren ist besonders geeignet zur suboptimalen Lösung großer Problemstellungen des FOP.
    Type of Medium: Electronic Resource
    Signatur Availability
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