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Jetzt wenden wir das Prinzip des dynamischen Programmierens auf unsere Kommissionierungsaufgabe an. | ||||
Aufgabe: kürzester Weg beim Kommissionieren |
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Mehr dazu? | ||||
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Voraussetzungen für dynamisches Programmieren |
Die Problemgröße
ist m, die Anzahl der Gassen in denen gepickt wird.
Als verwandte Teilprobleme kleinerer Größe j betrachten wir alle Aufgaben, den kürzesten Weg zu finden
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Warum ist dies sinnvoll? |
Die Lösung zu einem der beiden Probleme der Größe j lässt sich durch Erweiterung der Lösungen zu den beiden Problemen der Größe j-1 gewinnen: | ||||
erstes Problem der Größe j |
Der kürzeste Weg mit Ausfahrt am Nord-Ende von Gasse Gi(j) ist einer der folgenden vier: | ||||
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der kürzeste Weg mit Ausfahrt
am Nord-Ende von Gasse
Gi(j-1), ergänzt um
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der kürzeste Weg mit Ausfahrt am Süd-Ende von Gi(j-1), ergänzt um
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nicht optimale Erweiterungen ausschließen |
Von allen Wegen können wir jeweils die Länge berechnen. Der kürzeste davon ist der gesuchte kürzeste Weg mit Ausfahrt am Nord-Ende von Gasse Gi(j). | ||||
zweites Problem der Größe j |
Analoges gilt für den kürzesten Weg mit Ausfahrt am Süd-Ende von Gasse Gi(j) mit den vier Typen SSS, SNS, NNS, NSS. | ||||
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Und die Rückfahrt
zur Verpackungsstation? Beim Ausgangsproblem war der Weg durch das Lager an der Verpackungsstation zu beenden. Diese Aufgabenstellung passt in unser soeben entwickeltes Schema, wenn wir die Verpackungsstation einfach als letzte anzufahrende Gasse betrachten, mit der Besonderheit, dass die Gassenlänge Null ist und Nord- und Süd-Ende identisch sind. |
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