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Online Optimierung

Zitieren Sie bitte immer diese URN: urn:nbn:de:0297-zib-6238
  • Wie soll man einen Aufzug steuern, wenn man keine Informationen über zukünftige Fahraufträge besitzt? Soll man eine Bahncard kaufen, wenn die nächsten Bahnreisen noch unbekannt sind? In der klassischen kombinatorischen Optimierung geht man davon aus, daß die Daten jeder Probleminstanz vollständig gegeben sind. In vielen Fällen modelliert diese \emph{Offline-Optimierung} jedoch die Situationen aus Anwendungen nur ungenügend. Zahlreiche Problemstellungen in der Praxis sind in natürlicher Weise \emph{online}: Sie erfordern Entscheidungen, die unmittelbar und ohne Wissen zukünftiger Ereignisse getroffen werden müssen. Als ein Standardmittel zur Beurteilung von Online-Algorithmen hat sich die \emph{kompetitive Analyse} durchgesetzt. Dabei vergleicht man den Zielfunktionswert einer vom Online-Algorithmus generierten Lösung mit dem Wert einer optimalen Offline-Lösung. Mit Hilfe der kompetitiven Analyse werden im Skript Algorithmen zum Caching, Netzwerk-Routing, Scheduling und zu Transportaufgaben untersucht. Auch die Schwächen der kompetitiven Analyse werden aufgezeigt und alternative Analysekonzepte vorgestellt. Neben der theoretischen Seite werden auch die Anwendungen der Online-Optimierung in der Praxis, vor allem bei Problemen der innerbetrieblichen Logistik, beleuchtet. Bei der Steuerung automatischer Transportsysteme tritt eine Fülle von Online-Problemen auf. Hierbei werden an die Algorithmen oftmals weitere Anforderungen gestellt. So müssen Entscheidungen unter strikten Zeitbeschränkungen gefällt werden (Echtzeit-Anforderungen). Dieses Skript ist aus dem Online-Teil der Vorlesung -Ausgewählte Kapitel aus der ganzzahligen Optimierung- (Wintersemester~1999/2000) und der Vorlesung -Online Optimierung- (Sommersemester~2000) an der Technischen Universität Berlin entstanden.

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Verfasserangaben:Sven Krumke, Jörg Rambau
Dokumentart:ZIB-Report
Freies Schlagwort / Tag:Kompetitive Analyse; Online Algorithmen; Online Optimierung
MSC-Klassifikation:90-XX OPERATIONS RESEARCH, MATHEMATICAL PROGRAMMING / 90Bxx Operations research and management science / 90B06 Transportation, logistics
90-XX OPERATIONS RESEARCH, MATHEMATICAL PROGRAMMING / 90Cxx Mathematical programming [See also 49Mxx, 65Kxx] / 90C27 Combinatorial optimization
Datum der Erstveröffentlichung:20.12.2000
Schriftenreihe (Bandnummer):ZIB-Report (00-55)
ZIB-Reportnummer:00-55
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