Modul 31801

Wieso helfen graphische Strukturen bei der Problemlösung?

Das Erkennen von Strukturen gewinnt in der heutigen Zeit immer mehr an Bedeutung. Mit dem Modul »Problemlösen in graphischen Strukturen« zeigen wir Möglichkeiten auf, diese Strukturen zu visualisieren, zu analysieren und notwendige Planungen mit modernen Methoden optimal zu unterstützen.

Graphen und Netzwerke sind besonders zur Visualisierung von Abhängigkeiten geeignet. Dabei kann es sich um Städte handeln, die durch Straßen verbunden sind. Auch Leitungsnetze können dargestellt werden. Sie sind durch die Menge charakterisiert, die in einer bestimmten Zeit hindurchfließen kann. Die Transportlogistik verwendet Transportnetzwerke. In den entsprechenden Unternehmen geht es zum Beispiel um die Aufteilung von Waren auf verschiedene LKWs oder die termingerechte Belieferung der Kunden.
Modelle helfen dabei, reale Zusammenhänge so zu erfassen, dass sowohl bewährte Methoden als auch neu entwickelte Verfahren zum Einsatz kommen können. Die zugehörigen Aufgaben können damit bestmöglich gelöst werden.

Das Modul 31801 »Problemlösen in graphischen Strukturen« behandelt die angesprochenen Themen in drei Teilen. Nach Vermittlung der »Grundlagen der Graphentheorie und Netzwerkoptimierung« (Einheit 1) und Behandlung von Fragen der »Standortplanung und Transportoptimierung« (Einheit 2) werden in der Einheit 3 unter der Überschrift »Optimierung mit Intelligenten Strategien « Heuristiken und Metaheuristiken vorgestellt. Hierbei spielt die betriebswirtschaftliche Anwendung eine besondere Rolle.

Sind die Methoden bei realen unternehmerischen Problemen einsetzbar?

Nach dem Studium unseres Moduls sind Sie in der Lage, Wege zu optimieren und Rohrleitungsnetze zu dimensionieren. Standortprobleme können bereits mit Blick auf spätere logistische Aufgaben ebenso gelöst werden, wie die dann anfallenden Planungsprobleme zur Transport- und Routenoptimierung. Von besonderer Bedeutung sind dabei neuere Verfahren, deren Vorgehensweisen einfachen Prinzipien gehorchen und zum Teil natürliche Vorbilder besitzen. Soll beispielsweise eine Rundreise durch verschiedene Städte geplant werden, so kann einfach immer der nächstgelegene, noch unbekannte Ort besucht werden; dieses Vorgehen folgt einer Heuristik, die besonders kurzsichtig agiert. Das Schmelzen von Metallen und der sich anschließende Abkühlungsprozess, bei dem möglichst gleichmäßige Strukturen entstehen sollen, führt zu einer Metaheuristik, dem sogenannten Simulated Annealing. Der zugehörige Algorithmus nutzt einfache Operatoren, um von einem Zustand in einen neuen zu wechseln bzw. von einer Lösung zu einer benachbarten Lösung zu gelangen.

Es freut uns, wenn wir Ihre Neugier geweckt haben, wie sich reale Probleme in graphische Strukturen umsetzen lassen. Außerdem hoffen wir, dass Sie offen für moderne Verfahren sind, die bei der Lösung zahlreicher, auch komplexer Probleme zum Einsatz kommen können.