Skip to main content
SpringerLink
Log in
Book cover

Betriebswirtschaftliche Anwendungen des Soft Computing pp 233–250Cite as

Zwei Evolutionsstrategien für das Standardproblem der Tourenplanung mit Zeitfensterrestriktionen

  • Chapter

  • 535 Accesses

Part of the book series: Computational Intelligence ((CI))

Zusammenfassung

Gegenstand des Beitrags ist die Entwicklung zweier Evolutionsstrategien (ES) für das Standardproblem der Tourenplanung mit Zeitfensterrestriktionen. Mit den vorgestellten Ansätzen soll zugleich unterstrichen werden, das sich ES zur Bearbeitung kombinatorischer Optimierungsprobleme eignen. Andere ebenfalls erfolgreiche Ansätze zur Lösung kombinatorischer Problemstellungen mit ES findet man u.a. bei Ablay [1979] imd Nissen [1994a]. Zur Bewertung der entwickelten ES werden einschlägige Benchmarkprobleme berechnet und die Ergebnisse mit den besten bekannten Lösungen verglichen.

This is a preview of subscription content, log in via an institution.

Chapter
USD   29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD   54.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD   69.95
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Learn about institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  • Ablay, F. (1979): Optimieren mit Evolutionsstrategien. Universität Heidelberg, Fachbereich Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Dissertation, Heidelberg

    Google Scholar 

  • Ablay, F. (1990): Konstruktion kontrollierter Evolutionsstrategien zur Lösung schwieriger Optimierungsprobleme der Wirtschaft. In: Albertz, J. (Hrsg.): Evolution und Evolutionsstrategien in Biologie, Technik und Gesellschaft. 2. Aufl., Freie Akademie, Wiesbaden: 73–106

    Google Scholar 

  • Bachem, A.; Bodmann, M.; Bolz, G.; Emden-Weinert, T.; Erdmann, A.; Kiahaschemi, M.; Monien, B.; Frömel, H. J.; Schepers, J.; Schräder, R.; Schulze, J.; Tschöke, S. (1997): Verbundprojekt FARALOR: Parallele Algorithmen zur Wegeoptimierimg in Flugplanung und Logistik. Universität Köln, Angewandte Mathematik und Informatik, Report No. 97–269, Köln

    Google Scholar 

  • Behr, S.; Homberger, J. (1996): Kostenoptimierung im technischen Kundendienst: Ein Hilfsmittel für die Planung. Zeitschriftßr Logistik 17: 27–29

    Google Scholar 

  • Chiang, W.; Russell, R. A. (1996): Simulated annealing metaheuristics for the vehicle routing problem with time windows. Annals of Operations Research 63: 3–27

    Article  MATH  Google Scholar 

  • Clarke, G.; Wright, J. W. (1964): Scheduling of Vehicles from a Central Depot to a Number of Delivery Points. Operations Research 12: 568–581

    Article  Google Scholar 

  • Davis, L. (1991): Handbook of Genetic Algorithms. Van Nostrand Reinhold, New York

    Google Scholar 

  • Domschke, W. (1990): Logistik: Rundreisen und Touren. Oldenbourg, München

    Google Scholar 

  • Gehring, H.; Schütz, G. (1994): Zwei genetische Algorithmen zur Lösung des Bandabgleichproblems. In: Werners, B.; Gabriel, R. (Hrsg.): Operations Research: Reflexionen aus Theorie und Praxis. Springer, Berlin: 84–128

    Google Scholar 

  • Hoffmeister, F.; Bäck, T. (1992): Genetic Algorithms and Evolution Strategies: Similarities and Differences. Universität Dortmimd, Fachbereich Informatik, Technical Report SYS-1/92, Dortmund

    Google Scholar 

  • Kontoravdis, G.; Bard, J. F. (1995): A GRASP for the Vehicle Routing Problem with Time Windows. ORSA Journal on Computing 7:10–23

    Article  MATH  Google Scholar 

  • Lenstra, J.; Rinnooy Kan, A. (1981): Complexity of vehicle routing and scheduling problems. Networks 11: 221–227

    Article  Google Scholar 

  • Nissen, V. (1994a): Solving the Quadratic Assignment Problem with Clues from Nature. IEEE Transaction on NN 5: 66–72

    Article  Google Scholar 

  • Nissen, V. (1994b): Evolutionäre Algorithmen. Deutscher Universitäts- Verlag, Wiesbaden

    Book  MATH  Google Scholar 

  • Nissen, V. (1997): Einführung in Evolutionäre Algorithmen. Vieweg, Wiesbaden

    MATH  Google Scholar 

  • Or, I. (1976): Traveling Salesman-type Combinatorial Problems and Their Relation to the Logistics of Blood-Banking. Northwestern University, Dept. of Industrial Engineering and Management Sciences, Evanston, IL

    Google Scholar 

  • Potvin, J.-Y.; Rousseau, J.-M. (1993): A parallel route building algorithm for the vehicle routing and scheduling problem with time windows. European Journal of Operational Research 66: 331–340

    Article  MATH  Google Scholar 

  • Potvin, J.-Y.; Kervahut, T.; Garcia, B.-L.; Rousseau, J.-M. (1996a): The Vehicle Routing Problem with Time Windows, Part 1: Tabu Search. INFORMS Journal on Computing 8:158–164

    Article  MATH  Google Scholar 

  • Potvin, J.-Y.; Bengio, S. (1996b): The Vehicle Routing Problem with Time Windows, Part 2: Genetic Search. INFORMS Journal on Computing 8:165–172

    Article  MATH  Google Scholar 

  • Rechenberg, I. (1973): Evolutionsstrategie. Fromman-Holzboog, Stuttgart

    Google Scholar 

  • Rochat, Y.; Taillard, E. D. (1995): Probabilistic Diversification and Intensification in Local Search for Vehicle Routing. Universität Montreal, Centre de recherche sur la transportation, CRT-95–13, Montreal

    Google Scholar 

  • Schwefel, H.-P. (1977): Numerische Optimierung von Computer-Modellen mittels der Evolutionsstrategie. Birläuser, Basel

    MATH  Google Scholar 

  • Schwefel, H.-P. (1987): Collective Phenomena in Evolutionary Systems. Universität Dortmund, Fachbereich Informatik, Interne Berichte und Skripten Nr. 233, DortmundZwei Evolutionsstrat. f. das Standardprohlem der Tourenplanung mit Zeitfensterrestriktion

    Google Scholar 

  • Solomon, M. M. (1987): Algorithms for the Vehicle Routing and Scheduling Problems with Time Window Constraints. Operations Research 35: 54–265

    Article  Google Scholar 

  • Solomon, M. M.; Baker, E. K.; Schaffer, J. R. (1988): Vehicle Routing and Scheduling Problems with Time Window Constraints: Efficient Implementations of Solution Improvement Procedures. In: Golden, B. L.; Assad, A. A. (Hrsg): Vehicle Routing: Methods and Studies. North-Holland, Amsterdam: 85–105

    Google Scholar 

  • Taillard, E. D.; Badeau, P.; Gendreau, M.; Guertin, F.; Potvin, J.-P. (1996): A Tabu Search Heuristic for the Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows. Universität Montreal, Centre de recherche sur la transportation, CRT-95–66, Montreal

    Google Scholar 

  • Thangiah, S. R.; Nygard K. E.; Juell, P. L. (1991): GIDEON: A Genetic Algorithm System for Vehicle Routing with Time Windows. In: Proceedings of the 7th IEEE Conference on Artificial Intelligence for Applications. Miami: 322–328

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

  1. FernUniversität Hagen, Döringstr. 5, D-42115, Wuppertal, Deutschland

    Dipl.-Inform Jörg Homberger

Authors
  1. Dipl.-Inform Jörg Homberger
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Editor information

Jörg Biethahn Albrecht Hönerloh Jochen Kuhl Marie-Claire Leisewitz Volker Nissen Martin Tietze

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 1998 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig/Wiesbaden

About this chapter

Cite this chapter

Homberger, J. (1998). Zwei Evolutionsstrategien für das Standardproblem der Tourenplanung mit Zeitfensterrestriktionen. In: Biethahn, J., Hönerloh, A., Kuhl, J., Leisewitz, MC., Nissen, V., Tietze, M. (eds) Betriebswirtschaftliche Anwendungen des Soft Computing. Computational Intelligence. Vieweg+Teubner Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-86843-5_13

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-86843-5_13

  • Publisher Name: Vieweg+Teubner Verlag

  • Print ISBN: 978-3-528-05596-7

  • Online ISBN: 978-3-322-86843-5

  • eBook Packages: Springer Book Archive

Publish with us

Policies and ethics

Search

Navigation