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dc.contributor.authorKuhn, Iona
dc.contributor.editorBecker, Michael
dc.date.accessioned2019-10-14T12:09:12Z
dc.date.available2019-10-14T12:09:12Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.isbn978-3-88579-449-3
dc.identifier.issn1614-3213
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/29000
dc.description.abstractAlgorithmen 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.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofSKILL 2019 - Studierendenkonferenz Informatik
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Seminars, Volume S-15
dc.subjectHeuristik
dc.subjectmenschliche Intuition
dc.subjectGamification
dc.subjectgenetischer Algorithmus
dc.subjectJob-Shop-Problem
dc.subjectcase-based reasoning
dc.titleHeuristische Optimierung durch menschliche Intuition – Das Beste aus zwei Weltende
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages97-108
mci.conference.sessiontitleAlgorithmik
mci.conference.locationKassel
mci.conference.date25.-26. September 2019


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