Die Auswahl des attraktivsten Portfolios von Investitionsprojekten zählt zu den kritischen Ma-nagementaufgaben. Angesichts mehrfacher Zielsetzungen und komplexer Projektabhängigkeiten bietet sich dazu ein zweistufiges Vorgehen an, das zunächst effiziente Portfolios identifiziert und den Entscheidungsträger anschließend bei der Suche in diesem Lösungsraum unterstützt. Bei einer großen Zahl an Vorschlägen können die möglichen Projektkombinationen aber nicht mehr in akzeptabler Zeit vollständig enumeriert werden. Adaptierte Meta-Heuristiken bieten hier einen Kompromiß zwischen dem Wunsch nach exakter Bestimmung aller Pareto-optimalen Investitionsprogramme und dem dazu nötigen Rechenaufwand. Dieser Beitrag beschreibt den entsprechenden Einsatz künstlicher Ameisen und diskutiert erste numerische Ergebnisse. / Series: Report Series SFB "Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science"
| Identifer | oai:union.ndltd.org:VIENNA/oai:epub.wu-wien.ac.at:epub-wu-01_1f0 |
| Date | January 2001 |
| Creators | Doerner, Karl, Gutjahr, Walter J., Hartl, Richard F., Strauß, Christine, Stummer, Christian |
| Publisher | SFB Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science, WU Vienna University of Economics and Business |
| Source Sets | Wirtschaftsuniversität Wien |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | Paper, NonPeerReviewed |
| Format | application/pdf |
| Relation | http://epub.wu.ac.at/308/ |
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