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Beispiel Optimierungsprobleme

Optimierungsprobleme besitzen eine erhebliche Relevanz in Industrie und Wirtschaft. Man denke nur an die optimale Auslastung von Maschinen, Fahrzeugen oder Pipelines, die optimale Auslegung von Schaltkreisen auf Chips, die Optimierung von Geldanlagen, die Minimierung von Kosten für Lagerhaltung und Transport, die Gestaltung von Fahrplänen und Stundenplänen etc. Bereits kleine Verbesserungen können zu großen Einsparungen führen.

Sehr viele dieser Probleme besitzen eine ungeheure Komplexität und sind praktisch kaum berechenbar. Klassische (deterministische) Algorithmen aus dem Gebiet Operations Research haben sich bei der Lösung solcher Aufgaben oft als sehr schwerfällig erwiesen.

Zwei simple Beispiele sollen die Problematik veranschaulichen:

• Sie suchen die kürzeste Tour durch 20 Städte. Es handelt sich um den Klassiker der Optimierungsprobleme, das sog. Handlungsreisendenproblem. Schon für dieses kleine und extrem einfach klingende Problem gibt es bereits 60.822.550.205.416.000 verschiedene Lösungen.
• Sie suchen den kostengünstigsten Maschinenbelegungsplan, um 10 Aufträge auf 5 Maschinen zu fertigen. Dafür gibt es 629.383.221.197.897.601.351.680.000.000.000 Möglichkeiten.

Allein diese einfachen Beispiele veranschaulichen die überwältigende Komplexität derartiger Optimierungsprobleme. Dabei werden oft noch vielfältige Rand- und Nebenbedingungen an die Lösungen gestellt.

Es liegt auf der Hand, dass reale Industrieprobleme dieser Art nicht durch Berechnung aller denkbaren Möglichkeiten gelöst werden können. Hier sind intelligentere Software-Methoden gefragt.

Die Natur zeigt eindrucksvoll, wie hochkomplexe Optimierungsprobleme gelöst werden können. Viele Verfahren aus der Computational Intelligence orientieren sich an Konzepten aus der Natur und versuchen, diese nachzuempfinden. Dabei sind viele dieser Verfahren gar nicht so neu, sondern schon ausgiebig erforscht. Dazu gehören z.B. neuronale Netze, genetische und evolutionäre Algorithmen, das Simulated Annealing oder Schwarm- und Ameisenalgorithmen.

Der Einsatz dieser Verfahren verlangt einige praktische Erfahrungen und gründliche Kenntnisse der Theorie. Die einschlägige Literatur zum Thema wendet sich in der Regel an mathematisch gut geschulte Experten und hat deswegen manchen Praktiker noch nicht erreicht. In Stephen Hawking's "Eine kurze Geschichte der Zeit" ist ja klar formuliert, dass jede Formel in einem Dokument die potentielle Leserschaft halbiert. Aber damit müssen Sie sich ja auch nicht herumschlagen; dafür sind wir ja da.

Wir verfügen über umfassende Erfahrungen im Umgang mit diesen modernen Verfahren der Informatik sowie über entsprechende Software-Technologien und -bausteine, um diese Verfahren nutzbringend für Sie einzusetzen.

Unser Angebot im Umfeld der Optimierung und Logistik

Auf dem Gebiet der Optimierung, Logistik und Mustererkennung bieten wir Ihnen das volle Spektrum an Beratungs- und Entwicklungsleistungen an:

• Durchführung von Studien,
• Erarbeitung von Konzepten,
• Prüfung von IT-Strategien und Architekturen,
• Beratung bei der Auswahl der geeigneten Softwarestrategien und -technologien,
• Design und Entwicklung maßgeschneiderter Komponenten,
• Entwicklung individueller Anwendungen,
• Integration in Ihr System- und Arbeitsumfeld sowie
• unsere Frameworks und Software-Bausteine im CI-Umfeld.