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Tourenplanung mit Selbstorganisierenden Netzen

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Simulation als betriebliche Entscheidungshilfe

  • 239 Accesses

Zusammenfassung

Die möglichen Einsatzgebiete von Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) für betriebswirtschaftliche Aufgabenstellungen sind äusserst vielfältig. Im Bereich des Operations Research bilden Ansätze für Rundreiseprobleme bisher einen Schwerpunkt. In diesem Artikel soll diskutiert werden, wie ein solcher Ansatz zu erweitern ist, um auch Tourenplanungsprobleme bearbeiten zu können. Dazu wird zunächst, basierend auf dem Modell der selbstorganisierenden Karten, ein für einfache Tourenplanungsprobleme verwendbares Grundmodell hergeleitet. Die Leistungsfähigkeit dieses Modells ist anschliessend an verschiedenen Literaturbeispielen zu testen. Im folgenden werden dann Möglichkeiten aufgezeigt, das Modell zu erweitern, um eine zusätzliche Restriktion (Zeitrestriktion) bzw. eine veränderte Zielfunktion (Kostenminimierung) berücksichtigen zu können.

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Authors
  1. Ralf Retzko
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  2. Matthias Schumann
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Editors and Affiliations

  1. Institut für Wirtschaftsinformatik, Georg-August-Universität Göttingen, Platz der Göttinger Sieben 5, D-37073, Göttingen, Deutschland

    Jörg Biethahn

  2. Institut für Wirtschaftsinformatik, Universität Hamburg, Max-Brauer-Allee 60, D-22765, Hamburg, Deutschland

    Wilhelm Hummeltenberg

  3. Lehrstuhl für Operation Research, Universität Passau, Innstraße 33, D-94032, Passau, Deutschland

    Bernd Schmidt

  4. Institut für Operations Research, Universität St. Gallen, Bodanstraße 6, CH-9000, St. Gallen, Schweiz

    Paul Stähly

  5. Institut für Informationsmanagement und Unternehmensführung, Universität Osnabrück, Katharinenstraße 3, D-49069, Osnabrück, Deutschland

    Thomas Witte

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© 1999 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Retzko, R., Schumann, M. (1999). Tourenplanung mit Selbstorganisierenden Netzen. In: Biethahn, J., Hummeltenberg, W., Schmidt, B., Stähly, P., Witte, T. (eds) Simulation als betriebliche Entscheidungshilfe. Physica, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-58671-2_10

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-58671-2_10

  • Publisher Name: Physica, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-7908-1178-0

  • Online ISBN: 978-3-642-58671-2

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