Hintergrund: Die meisten praxisrelevanten Optimierungsprobleme sind ganzzahliger bzw. kombinatorischer Natur, z.B. Tourenplanungs-, Maschinenbelegungs- oder Projektplanungsprobleme. Moderne kommerzielle Solver sind mittlerweile in der Lage, eine Vielzahl solcher Probleme mit akzeptablen Aufwand zumindest näherungsweise zu lösen. Bei großen (realistischen) Instanzen scheitern die Standard-Lösungsverfahren jedoch oft, optimale Lösungen zu finden.

In jüngerer Vergangenheit drängen sogenannte „local solver“ auf den Markt, die – ähnlich wie klassische Solver – eine breite Klasse von Optimierungsproblemen lösen können, ohne jedoch den Anspruch zu haben, zwangsläufig eine optimale Lösung zu finden. Local solver sind von vornherein als Heuristiken angelegt.

Ziel:Ziel dieser Arbeit ist es, mehrere kommerzielle Standard-Optimierer zu vergleichen. Insbesondere sollen klassische exakte Solver mit neueren heuristischen Solvern verglichen werden. Die Bereitschaft, sich in die jeweiligen Softwarepakete einzuarbeiten, ist nötig.

Betreuer/in: Jun.-Prof. Dr. Simon Emde

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