Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Versuch der Optimierung von Simulated Annealing. Genauer gesagt, werden Simulationsergebnisse für einfache Spinglassysteme in Abhängigkeit von verschiedenen Nachbarschaftsmodellen berechnet – jeweils unter Verwendung des optimalen Abkühlverlaufs. Ziel ist es, eine Faustregel für die dynamische Anpassung der Nachbarschaftsbeziehung während einer Annealing-Simulation zu finden. / The thesis at hand presents an attempt to optimize simulated annealing. In particular, annealing results are computed based on different move class definitions for Ising spin systems while simultaneously applying an existing algorithm to determine the optimal temperature schedule for each case. The aim is to find a rule of thumb for dynamic adjustment of the move class during an annealing run.

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Versuch der Optimierung von Simulated Annealing. Genauer gesagt, werden Simulationsergebnisse für einfache Spinglassysteme in Abhängigkeit von verschiedenen Nachbarschaftsmodellen berechnet – jeweils unter Verwendung des optimalen Abkühlverlaufs. Ziel ist es, eine Faustregel für die dynamische Anpassung der Nachbarschaftsbeziehung während einer Annealing-Simulation zu finden. / The thesis at hand presents an attempt to optimize simulated annealing. In particular, annealing results are computed based on different move class definitions for Ising spin systems while simultaneously applying an existing algorithm to determine the optimal temperature schedule for each case. The aim is to find a rule of thumb for dynamic adjustment of the move class during an annealing run.