| Autor(en): |
Thomas Emden-Weinert |
Titel: |
Kombinatorische Optimierungsverfahren für die Flugdienstplanung |
| Erscheinungsdatum: |
29.01.1999 |
| Volltext: |
ps
(urn:nbn:de:kobv:11-1008933)
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| Fachgebiet(e): |
Informatik |
| Einrichtung: |
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II |
| Zitationshinweis: |
Emden-Weinert, Thomas:
Kombinatorische Optimierungsverfahren für die Flugdienstplanung;
Dissertation,
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II , publiziert am 29.01.1999, urn:nbn:de:kobv:11-1008933
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| Abstract (ger): |
| Wir berichten über eine experimentelle Studie zu lokalen Suchverfahren für das
Pairing-Problem bei Fluggesellschaften unter Benutzung realer Testdatensätze mit bis zu
4600 Fl"ugen kurzer Reichweite. Unter einer Run-Cutting Formulierung vergleichen wir
Verfahren wie Simulated Annealing, Modifikationen der Wasserspiegel-Algorithmen nach
Dueck, eine elementare Implementation von Tabu Suche sowie einen GRASP Ansatz. Es
zeigt sich, da"s die Wasserspiegel-Algorithmen vergleichbare Ergebnisse wie Simulated
Annealing, und um etwa 40% bessere Ergebnisse als blo"se lokale
Verbesserungsheuristiken liefern, w"ahrend Tabu Suche und GRASP hier ungeeignet
erscheinen. Die Ergebnisse von Simulated Annealing und der Wasserspiegel-Algorithmen
k"onnen sich auch mit den LP-Schranken f"ur die SET PARTITIONING Formulierung mit
Packungsungleichungen und bis zu 3.9 Millionen Spalten messen. Eine
Clustering-Parallelisierung des Simulated Annealings auf einem Parallelrechner
GigaCluster PowerPlus weist eine sehr gute Beschleunigung auf. |
| Abstract (eng): |
| For the airline pairing problem using a run-cutting formulation. Computational results are
reported for some real-world short-haul testproblems with up to 4600 flights per month. In
particular, we evaluate the relative performance of simulated annealing, modified versions
of the waterlevel algorithms proposed by Dueck, an elementary tabu search, and a GRASP
approach. We find that the waterlevel algorithms compare well with simulated annealing and
both improve on mere improvement heuristics by about 40%. Tabu search and GRASP do
not yield competitive results here. Simulated annealing and the waterlevel algorithms also
compare favourably with LP-bounds for a SET PARTITIONING formulation with knapsack
constraints containing up to 3.9 million columns. A clustering parallelization of simulated
annealing on a GigaCluster PowerPlus parallel computer exhibits an excellent speed-up. |
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