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Heuristische Optimierung durch menschliche Intuition – Das Beste aus zwei Welten

Autor(en):
Kuhn, Iona [DBLP]
Zusammenfassung
Algorithmen können exakte Lösungen finden, indem sie den Suchraum durchlaufen. Ist das Problem aber zu groß, haben Algorithmen oft Schwierigkeiten eine gute Lösung in akzeptabler Zeit zu finden. Menschen hingegen scheinen komplizierte Probleme oft schnell „intuitiv“ zu lösen. Ziel dieser Arbeit ist es daher, menschliche Intuition zur Verbesserung von Heuristiken am Beispiel von Job-Shop-Problemen zu nutzen. Bei Job-Shop-Problemen müssen mehrere Aufträge auf unterschiedlichen Maschinen möglichst schnell erledigt werden, also die richtige Bearbeitungsreihenfolge gefunden werden. Um die Intuition von Menschen verwenden zu können, wurde ein Gamification-Ansatz eingesetzt, also ein Spiel implementiert in dem Menschen das Problem in einer übertragenen, vereinfachten Form lösen. Um das gewonnene menschliche Wissen in Heuristiken einzuarbeiten wurden zwei verschiedene Ansätze entwickelt und mit diesen Vergleiche zur ursprünglichen Heuristik durchgeführt. Dabei konnte gezeigt werden, dass in der Tat die Effizienz von Heuristiken mit menschlicher Intuition gesteigert werden kann.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Kuhn, I., (2019). Heuristische Optimierung durch menschliche Intuition – Das Beste aus zwei Welten. In: Becker, M. (Hrsg.), SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 97-108).
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booktitle = {SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik},
year = {2019},
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pages = { 97-108 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
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DateienGroesseFormatAnzeige
SKILL2019-08.pdf502.7Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-449-3
ISSN: 1614-3213
Datum: 2019
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Heuristik
  • menschliche Intuition
  • Gamification
  • genetischer Algorithmus
  • Job-Shop-Problem
  • case-based reasoning
Sammlungen
  • S15 - SKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik [13]

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