Ein genetischer Algorithmus für das Zellplatzierungsproblem
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Ziel des Zellplatzierungproblems ist dieplatzsparende Anordnung rechteckiger Elemente. Diesestrivial anmutende Problem stellt sich im täglichenLeben an zahlreichen Stellen, sei es in der Logistikfür eine platzsparende Beladung, in der Elektronikfür eine effiziente Anordnung der Bauteile auf einerPlatine oder auch in der Pressearbeit beim Setzen vonAnzeigen. Jedoch zeigt sich schnell, dass diesesProblem eine hohe Komplexität besitzt und trotzComputerunterstützung und der stets wachsendenRechenleistung nicht ohne weiteres in befriedigenderZeit lösbar ist. In diesem Werk werden verschiedene...
Ziel des Zellplatzierungproblems ist die
platzsparende Anordnung rechteckiger Elemente. Dieses
trivial anmutende Problem stellt sich im täglichen
Leben an zahlreichen Stellen, sei es in der Logistik
für eine platzsparende Beladung, in der Elektronik
für eine effiziente Anordnung der Bauteile auf einer
Platine oder auch in der Pressearbeit beim Setzen von
Anzeigen. Jedoch zeigt sich schnell, dass dieses
Problem eine hohe Komplexität besitzt und trotz
Computerunterstützung und der stets wachsenden
Rechenleistung nicht ohne weiteres in befriedigender
Zeit lösbar ist. In diesem Werk werden verschiedene
Lösungsmöglichkeiten entwickelt und vorgestellt,
wobei besonderes Augenmerk auf die Klasse der
genetischen Algorithmen gelegt wird. Außerdem wird
die Brauchbarkeit der naiven Suche, eines
Branch-and-Bound-Algorithmus sowie von Simulated
Annealing getestet und mit dem genetischen
Algorithmus verglichen.
platzsparende Anordnung rechteckiger Elemente. Dieses
trivial anmutende Problem stellt sich im täglichen
Leben an zahlreichen Stellen, sei es in der Logistik
für eine platzsparende Beladung, in der Elektronik
für eine effiziente Anordnung der Bauteile auf einer
Platine oder auch in der Pressearbeit beim Setzen von
Anzeigen. Jedoch zeigt sich schnell, dass dieses
Problem eine hohe Komplexität besitzt und trotz
Computerunterstützung und der stets wachsenden
Rechenleistung nicht ohne weiteres in befriedigender
Zeit lösbar ist. In diesem Werk werden verschiedene
Lösungsmöglichkeiten entwickelt und vorgestellt,
wobei besonderes Augenmerk auf die Klasse der
genetischen Algorithmen gelegt wird. Außerdem wird
die Brauchbarkeit der naiven Suche, eines
Branch-and-Bound-Algorithmus sowie von Simulated
Annealing getestet und mit dem genetischen
Algorithmus verglichen.
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