Dekompositionsansätze für praxisrelevante Problemstellungen

Zusammenfassung

Das Ziel dieses Kapitels besteht darin, verschiedene Dekompositionsansätze zu untersuchen, welche die Anwendbarkeit der hybriden Optimierung auch für praktische Problemstellungen (dutzende Maschinen, hunderte Jobs etc.) zulassen. Dekomposition bedeutet, ein Problem in mehrere Teilprobleme zu zerlegen und durch die optimierten Lösungen derer, eine Lösung für das Gesamtproblem zu berechnen. Obwohl dieses Vorgehen der dynamischen Optimierung ähnelt, gilt das Bellmann’sche Optimalitätsprinzip (vgl. Abschnitt 3.3) bei den nachfolgend vorgestellten Dekompositionsverfahren i.Allg. nicht. Das heißt, es handelt sich bei diesen um Heuristiken, die exakte Lösungsverfahren zur Lösung von Teilproblemen benutzen. In der Literatur existieren verschiedene Klassen von Dekompositionsansätzen.