March 7, 2017

Algorithmen kompakt und verstandlich: Losungsstrategien am by Markus von Rimscha

By Markus von Rimscha

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Zuerst frage n wir uns, ob wir d iese Frage mit eine m gene tischen Verfah ren angehen so llen oder ob es eine " d irek tere" Lösung gibt. Wir werd en u ns später noch mit d ieser Frage geneuer befassen, aber hier können wi r bereits sov iel sag en: Wenn w ir n Güter haben, die wir jeweils entwed er mitn ehmen oder nich t, d ann gibt es hierfür insgesamt 2 n mög liche Kom binatio nen . Es ist zwa r recht sim pe l, ein Programm zu schreiben, da s diese Kombinationen durch testet, aber nur bei sehr kleinen n wi rd es in akzeptabler Zei t fertig werden.

1% und vergleichen d ie Resu ltate. 0 entsprich t dabe i de m Optimum. 1% d as Optimum, auch we nn wir anfangs langsam ere Fortschritte ma chen . 2,6,2 Gewinnmaximierung Eine Au fgabe, d ie sich in marktwir tschaft lichen Sys tem en hä ufig stellt, ist d ie Suche na ch de m maximal en Gewinn . Ein Händ ler sieh t sich mit folgender typische r Situ ation konfront iert: Er hai d ie Wah L untersch iedli che Prod ukt e einzukaufen und - ho ffentlich mit Gewinn - we iter zu verkaufe n. Hier hat er jewe ils einen Eink aufs- un d einen Verkaufspreis.

2. Die erste Po pu lation wird zufällig erzeugt, dabei werden alle ja-nei n-Werte zufällig mit je 50% Wah rscheinlichkeit belegt. Es können also unzulässige Werte entstehen, d ie zu eine r Über lad ung des LKW führen. 3. Für d ie Fortpflanzung gilt: 1. falls G >M Wir verwenden dabei folgende Variablen: W : Wert de r tra nspo rtieren Waren G : Gewicht der tra nsp or tiere n Waren M : Zul äss iges Maxima lgewicht 2. Zur Komb ina tion der Gene wä hlen wi r eine Zufallszahl z zwi schen 0 und n . Die ersten z Gene kom men von de r Mutter, die letzten n - z Gene vom Vater.

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