CURE : Eine Reparaturheuristik für die Planung ökonomischer und zuverlässiger Kommunikationsnetzwerke mit Hilfe von heuristischen Optimierungsverfahren


Reichelt, Dirk ; Rothlauf, Franz


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/985
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-9858
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2004
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: None
Sprache der Veröffentlichung: Deutsch
Einrichtung: Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > Sonstige - Fakultät für Betriebswirtschaftslehre
MADOC-Schriftenreihe: Area Information Systems and Institute for Enterprise Systems > Working Papers Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik (Heinzl) (bis 2011)
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Normierte Schlagwörter (SWD): Computerunterstützte Kommunikation , Netzwerk , Heuristik , Kostengünstiges Verfahren , Zuverlässigkeit
Abstract: Dieser Beitrag beschäftigt sich mit dem Aufbau kostengünstiger Kommunikationsnetzwerke unter Zuverlässigkeitsrestriktionen. Für den Aufbau des Kommunikationsnetzes stehen je Verbindung verschiedene Leitungstypen mit unterschiedlichen Zuverlässigkeiten und Kosten zur Verfügung. Im Rahmen der Planung ist das Netzwerk so aufzubauen, dass das resultierende Gesamtnetz kostenminimal ist und eine geforderte minimale Gesamtzuverlässigkeit garantiert werden kann. Aufgrund der hohen Komplexität des Problems (NP-vollständig) werden üblicherweise heuristische Optimierungsverfahren zur Lösung eingesetzt. Um sicherzustellen, dass die dadurch ermittelten Lösungen die geforderte Zuverlässigkeit aufweisen, werden in den meisten Ansätzen unzulässige Lösungen, welche die geforderte Zuverlässigkeit nicht erfüllen, durch die Verwendung von Straftermen schlechter bewertet. Der vorliegende Beitrag ersetzt diese Strafterme durch eine Reparaturheuristik (CURE). CURE stellt sicher, dass heuristische Optimierungsverfahren nur zulässige Lösungen erzeugen und keine Strafterme für invalide Lösungen mehr notwendig sind. Experimentelle Untersuchungen der Leistungsfähigkeit von heuristischen Optimierungsverfahren am Beispiel eines genetischen Algorithmus zeigen, dass durch CURE im Vergleich zu Ansätzen mit Straftermen deutlich bessere Lösungen mit geringerem Aufwand gefunden werden können.
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