Die Komplexität von Black-Box-Problemen

Zusammenfassung

In praktischen Anwendungen werden randomisierte Suchheuristiken wie randomisierte lokale Suche, Simulated Annealing, Tabusuche und evolutionäre und genetische Algorithmen mit großem Erfolg eingesetzt. Andererseits tauchen diese Algorithmen in Lehrbüchern über effiziente Algorithmen für kein Problem als beste bekannte Algorithmen auf. Dies ist auch gerechtfertigt, da für konkrete Probleme problemspezifische Algorithmen allgemeinen randomisierten Suchheuristiken überlegen sind. Suchheuristiken sind dagegen für viele Probleme einsetzbar. Da sie nicht auf ein Problem zugeschnitten sind, verschenken sie viele Informationen, die den Entwurf effizienter Algorithmen unterstützen. Dieser Unterschied zwischen problemspezifischen Algorithmen und randomisierten Suchheuristiken wird oft verwischt, da auch hybride Varianten, also randomisierte Suchheuristiken mit problemspezifischen Komponenten, eingesetzt werden. Dann haben wir es mit problemspezifischen, also üblichen randomisierten Algorithmen zu tun, die keiner gesonderten Betrachtung bedürfen. Hier diskutieren wir Szenarien, in denen der Einsatz problemspezifischer Algorithmen nicht möglich ist.