Insbesondere f?r Fragen des Flow Shop Scheduling zeigt Martin Josef Geiger Problemstrukturen und lokale Suchoperatoren auf. Er stellt das verbesserte metaheuristische Suchkonzept Pareto Iterated Local Search vor, das bekannten und etablierten Verfahren signifikant ?berlegen ist. Die in diesem Kontext erstellte Implementierung des Optimierungssystems MOOPPS wurde mit dem in Ronneby (Schweden) verliehenen European Academic Software Award 2002 ausgezeichnet.Multikriterielle OptimierungAblaufplanungLokale SuchheuristikenUntersuchung lokaler Nachbarschaftsoperatoren f?r multikriterielle ProblemePareto Iterated Local SearchMOOPPS - Ein System zur L?sung multikriterieller AblaufplanungsproblemeDr. Martin Josef Geiger promovierte bei Prof. Dr. Walter Habenicht am Lehrstuhl f?r Industriebetriebslehre der Universit?t Hohenheim.Praktische Problemstellungen der Ablaufplanung sind durch die simultane Existenz multipler, h?ufig konflikt?rer Zielsetzungen charakterisiert. Aufgrund der Komplexit?t derartiger Problemstellungen konnten exakte L?sungsverfahren bislang nur f?r wenige Spezialf?lle entwickelt werden. Demgegen?ber gewinnen Heuristiken auf der Grundlage lokaler Suchverfahren wie Simulated Annealing, Tabu Search und Evolution?rer Algorithmen zunehmend an Bedeutung.
Martin Josef Geiger setzt sich mit der L?sung multikriterieller Probleme der Ablaufplanung auseinander. Ausgangsbasis sind insbesondere Fragen des Flow Shop Scheduling, f?r die Problemstrukturen und lokale Suchoperatoren aufgezeigt werden. Aufbauend auf einer ersten Analyse wird das verbesserte metaheuristische Suchkonzept Pareto Iterated Local Search vorgestellt, welches bekannten und etablierten Verfahren, z.B. Evolution?ren Algorithmen, signifikant ?berlegen ist.
Die in diesem Kontext erstellte Implementierung des Optimierungssystems MOOPPS wurde mit dem in Ronneby (Schweden) verliehenen European Academic Software Award 2002 ausgezeichnet.