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Lokale Suchverfahren: Simulated Annealing undThreshold Accepting

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Lokale Suchverfahren: Simulated Annealing und
Threshold Accepting

  Das Wesen beider Methoden besteht darin, von einem gegebenen Punkt im Lösungsraum jeweils zu einem in irgendeinem Sinne benachbarten überzugehen und diese Veränderung unter bestimmten Bedingungen zu akzeptieren.

Es ist klar, daß die Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit wesentlich von dieser Nachbarschaftsmenge abhängt: Ist tex2html_wrap_inline6316 die Menge der akzeptablen Lösungen im Lösungsraum L, so würde ein Algorithmus für den die Nachbarschaft jedes Punktes aus M besteht, nach einem Schritt erfolgreich anhalten, während ein anderer, bei dem sämtliche Nachbarschaften in tex2html_wrap_inline6322 liegen, nie anhält.

Da sich ersteres nicht erreichen läßt, ohne M zu kennen, achtet man zumeist darauf, letzteres zu vermeiden, indem man sicherstellt, daß jeder Punkt von jedem anderen in einer endlichen Zahl von Schritten erreicht werden kann. Diese Bedingung ist auch stets Voraussetzung bei Untersuchungen zur Qualität dieser Verfahren [Aar89].

Zur Zeit haben sich die folgenden Varianten etabliert:

Simulated Annealing:
In Annäherung an den physikalischen Vorgang des Annealings, des Abkühlens eines Kristalls, wird jeder bessere Zustand stets und jeder schlechtere mit einer Wahrscheinlichkeit von tex2html_wrap_inline6326 akzeptiertgif, wobei c eine rückläufige Temperatur angibt. Auch wenn für das Simulated Annealing inzwischen auf Markovketten beruhende Analysen zum Laufzeitverhalten vorliegen [Aar89], so sind diese noch mit Vorsicht zu genießen, da sich Begriffe wie polynomieller Algorithmus ohne Garantie für die Abweichung o.ä. finden lassen. Ebenfalls von Bedeutung ist die Geschwindigkeit, mit der der Temperatur-Parameter fällt. ELMOHAMED [ECF97] z.B. schlägt gelegentliches Wiederaufwärmen vor, wobei in weiterer Analogie zu Abkühlungsprozessen und ihrer Analyse durch die statistische Physik die sogenannte Phase Transition-Temperatur wieder erreicht werden soll, die den empirisch beobachtbaren Übergangsbereich zwischen der Möglichkeit zu großräumigen Veränderungen und der lokaler Optimierung darstellt [HHW96].gif CATONI [Cat98] gibt durch Einbeziehung einer nicht bestimmten Invarianten ein Verfahren an, durch das sich die Performanz verschiedener Übergangsmatrizen vergleichen läßt, ohne auf ein sicheres Konvergenzverhalten zurückgreifen zu müssen. Genauere Untersuchungen zum Konvergenzverhalten dieses Verfahrens finden sich nur für den Shop-Scheduling-Bereich, der naturgemäß eine höhere Regularität aufweist als die automatische Stundenplanerstellung [SAW98]. CATONI bietet hierbei unter den betrachteten Arbeiten das solideste theoretische Fundament, ist aber auch darauf angewiesen, die Parameter, die in seine Theorie einfließen, experimentell zu bestimmen, wobei er sich auf das Lösen einfacher Puzzle geringer Größe beschränkt, so daß eine unmittelbare Anwendbarkeit im Timetabling-Bereich auch hier nicht gegeben ist und kein direkter Vorteil gegenüber dem vollständig versuchsgesteuerten Ermitteln der Parameter zu erkennen ist.
Metropolis-Prozesse
sind eigentlich die Vorgänger des heute weiter verbreiteten Simulated Annealing und verwenden eine fest gewählte Temperatur. Diese Übergangsmethoden sind zumeist leichter zu analysieren, da die auftretenden Markovketten homogen bleiben.
Threshold Accepting:
Hier wird ein schlechterer Punkt akzeptiert, wenn die absolute Abweichung einen fest vorgegebenen Wert nicht überschreitet. Dieses Verfahren hat sich laut DUECK [DS90] für einige Probleme dem Simulated Annealing selbst in deterministischer Ausführung als überlegen erwiesen.

Zur Bestimmung des Startpunktes wird zumeist eines der anderen Verfahren verwendet, so daß das resultierende Ergebnis mindestens so gut ist, wie das von diesem ermittelte. Wiederholt man - nichtdeterministisch - die Startpunktbestimmung mehrfach (Diversifikation), so hat man die Chance verschiedene lokale Minima zu erreichen.

In der Praxis wird die Menge der zu untersuchenden Punkte zumeist dadurch eingeschränkt, daß bei der Wahl des nächsten Punktes verschiedene Invarianten eingehalten werden, wie z.B. keine Überlappungen für Lehrer. In den meisten Fällen ist die Nachbarschaft durch diese Eigenschaft bereits vollständig charakterisiert und die Geschwindigkeit der Konvergenz wird dementsprechend nur über Testläufe ermittelt.
Dennoch liegt der Schwerpunkt im wesentlichen in der Zielfunktion, die laut [Sch96] bis zu tex2html_wrap_inline6330 des Programmcodes ausmachen kann. In Kapitel 6 wird der Versuch unternommen, einen ähnlichen Effekt durch Hybridisierung mit einem Graphenalgorithmus zu erzielen.
Die sog. Tabusuche wird auch zu den lokalen Suchverfahren gezählt. Eine genauere Beschreibung findet sich in Abschnitt 6.3, da dieses Verfahren auch im Rahmen dieser Arbeit angewandt wurde.


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(c) Martin Loehnertz 1999