Das Ziel der folgenden Arbeit ist es, eine Konzeption und die dazugehörige Umsetzung eines didaktischen Beispiels für den Einsatz eines schwarmbasierten Algorithmus in der Tourenplanung zu erstellen. Um dieses Ziel zu erreichen, wird der Ameisenalgorithmus untersucht und in einem Beispiel mit selbst definierten Parameterwerten modelliert. Anschließend wird der Algorithmus mittels einer geeigneten Software implementiert; dabei bilden die Parameterwerte aus dem erstellten Modell die Inputdaten.
Die grundlegende Fragestellung dieser Arbeit ist die Möglichkeit, Optimierungsmethoden durch das Verfahren aus der Natur analog auf das Travelling Salesman Problem anzuwenden. Das Verhalten der Ameisen bei der Futtersuche ist hierbei Gegenstand der Untersuchung. Eine wichtige Frage ist dabei ist zum einen die Umsetzung der natürlichen Begebenheiten in einen Algorithmus, die es zu erörtern gilt. Zum anderen soll eruiert werden, warum sich das Travelling Salesman Problem als gutes Anwendungsbeispiel für den Einsatz des Ameisenalgorithmus herausstellt. In einem didaktischen Beispiel wird die Performance des Algorithmus bewertet, sodass als Ergebnis dieser Arbeit die Vorstellung, Konzeption, Umsetzung und Evaluation des Ameisenalgorithmus herauskommt.
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Symbolverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung dieser Arbeit
2 Futtersuche bei natürlichen Ameisen
3 Travelling Salesman Problem
4 Ameisenalgorithmen
4.1 Ant System (AS)
4.2 Ant Colony System (ACS)
5 Konzeption und Umsetzung eines didaktischen Beispiels
5.1 Modellierung
5.2 Umsetzung des Beispiels in einen Algorithmus
5.3 Implementierung eines weiteren TSP
5.4 Evaluation des ACO-Algorithmus
6 Resümee
Literaturverzeichnis
- Arbeit zitieren
- Nathalie Serban (Autor:in), 2017, Schwarmintelligenz in der Tourenplanung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/384873
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