Abstract-Band - Fakultät für Informatik, TU Wien - Technische ...

einem Disponenten als Verbesserungen im Vergleich zu den bisherigen
Lösungen bezeichnet wurden. Ein Praxis-Einsatz des Lösungsverfahrens in der
nächsten Planungsperiode ist angedacht.
Gernot Fritz
Heuristic Methods for the Hop Constrained Survivable Network Design
Problem
Studium: Masterstudium Computational Intelligence
Betreuer: Ao.Univ.Prof. Dr. Günther Raidl
In der vorliegenden Arbeit werden heuristische und metaheuristische
Lösungsalgorithmen für das Hop Constrained Node Survivable Network
Design Problem (HNSND) und das Hop Constrained Edge Survivable Network
Design Problem (HESND) präsentiert und miteinander verglichen. Hop
Constrained Survivable Network Design ist ein NP-schweres Problem.
Nachdem die Lösung in der vorliegenden Arbeit als Subgraph repräsentiert
wird, ist bereits der Test, ob eine Lösung gültig ist, NP-schwer. Daher liegt der
erste Schwerpunkt der Arbeit auf der Entwicklung eines fortgeschrittenen
Tests, welcher in polynomieller Zeit zumindest ungültige Lösungen
ausschließen kann, dies am besten mit einer sehr kleinen Fehlerrate, um die
Anwendungen des zeitintensiven exakten Gültigkeitstest zu minimieren. Die
Ergebnisse auf den getesteten Instanzen zeigen, dass der polynomielle
"Advanced Check" eine Fehlerrate von rund 1% in Bezug auf "False Positives"
hat, mit anderen Worten rund 1% der durchgelassenen Lösungen keine
gültige Lösung darstellen. Darüber hinaus liegt der Algorithmus insgesamt in
rund 0,40% aller getesteten Instanzen mit seiner Bewertung falsch. Danach
werden 27 verschiedene Lösungsalgorithmen entwickelt, darunter zehn
Konstruktionsheuristiken, zehn Variable Neighborhood Descent (VND)
Varianten, sechs Multi-Start VND Varianten, sowie ein Greedy Randomized
Adaptive Search Procedure Ansatz. Weiters wird ein verbesserter exakter
Gültigkeitstest präsentiert. Die Ergebnisse auf den getesteten Instanzen
zeigen, dass einige Verfahren optimale Ergebnisse erzielen. Überblicksmäßig
ergibt sich für das HESND im Schnitt eine Abweichung von 5-25% von der
Optimallösung, für das HNSND gibt es keine Vergleichswerte auf den
getesteten Instanzen. Zusammenfassend ist zu sagen, dass die vorliegende
Arbeit eine große Toolbox an heuristischen Methoden für Hop Constrained
Survivable Network Design Probleme präsentiert, welche gute Resultate in
vernünftiger Zeit erzielen.
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