Ant Colony Optimization. Optimierung von Wegestrecken am Beispiel des Travelling Salesman Problem
Matthias Herreiner
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,0, Hochschule Deggendorf, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Optimierung von Wegstrecken am Beispiel des Travelling Salesman Problem und der Ant Colony Optimization. Gerade in Zeiten von Rezessionen oder der globalen Finanz- und Wirtschaftskrise ist es für Unternehmen wichtig, Ressourcen effizient und optimal einzusetzen. Dabei werden Unternehmen vor neue Herausforderungen gestellt. Kenntnisse über Methoden und Verfahren zur Optimierung von Prozessen sowie die ökonomische Nutzung von Ressourcen werden in Zukunft verstärkt an Bedeutung gewinnen und letztendlich wettbewerbsentscheidend sein.Naturanaloge Verfahren bieten ein breites Spektrum an Optimierungsansätzen. Die Natur hat über die Jahrtausende der Evolution Verfahren entwickelt, die in ihrer Effizienz ihresgleichen suchen. Der Mensch versucht, diese Verfahrens- und Verhaltensweisen zu imitieren und zu adaptieren. Meist ist es sehr aufwändig und zeitintensiv, solche Verhaltensweisen zu erforschen und in der Technik des Menschen umzusetzen. Dennoch gelingt es naturanaloge Verfahren, die in ihrer Effizienz sehr gut zur Lösung von praktischen Problemstellungen geeignet sind, zu entwickeln.Eine beeindruckende Leistung der Natur ist eine Ameisenkolonie. Sie führen ihre Futtersuche selbstorganisierend im Schwarm durch. Die Welt der natürlichen Ameisen kann noch so komplex sein, sie finden stets den kürzesten Weg zwischen dem Nest und der Futterquelle. Das Problem des Handlungsreisenden ist ein Standardproblem der Optimierung, bei dem es um die Suche nach der kürzesten Route geht. Diese Arbeit soll einen Beitrag zur Optimierung dieser Herausforderungen leisten.
