Online-Scheduling mit genetischen Algorithmen, Fachbücher von Yvon Tounkap

Online-Scheduling kann als eine Folge von dynamischen deterministischen Job Shop Scheduling Problemen betrachtet werden, die unter anderem durch einen regelbasierten Ansatz oder durch einen genetischen Algorithmus gelöst werden können. Im Gegensatz zum regelbasierten Ansatz versucht der genetische Algorithmus gewöhnlich mit höherem Aufwand, einen möglichst optimalen Schedule zu generieren. Die in dieser Arbeit entwickelten Kostenmodelle geben eine Abschätzung über diesen Aufwand und über den substantiellen Vorteil der genetischen Suche im Vergleich zum regelbasierten Ansatz. Situationen, in denen sich der regelbasierte Ansatz lohnt, können wiederum auch vor der Planung erkannt werden. Ob der Rechenaufwand eines genetischen Algorithmus immer gerechtfertigt ist, wird ebenfalls untersucht. Ferner sollen die entwickelten Modelle Auskünfte über die festgestellten Abweichungen der Suchkosten und der Verbesserung bei Probleminstanzen derselben Grösse geben. Für die Entwicklung der Kostenmodelle wurde ein genetischer Algorithmus entwickelt und implementiert. Des Weiteren wurde ein Modell für Online Scheduling als ereignisbasierte diskrete Simulation implementiert.