Optimierung unter Unsicherheit mit Hilfe stochastischer Simulation und Genetischer Algorithmen - dargestellt anhand der Optimierung des Produktionsprogramms eines Brandenburger Marktfruchtbetriebes -
Abstract: Optimization has been recognized as a powerful tool in teaching and research for a long time. In spite of its well known problem solving capacity, some methodological obstacles have persisted over the years. The main problem is that stochastic variables and their correlations cannot be adequately accounted for within traditional optimization procedures. In this paper, we develop a methodological mix of stochastic simulation and a heuristic optimization procedure which has become known as genetic algorithms. The simulation-part of the mix allows for the consideration of complex information such as stochastic processes; the genetic algorithms-part ensures that the method remains manageable in terms of required time and resources. We demonstrate the decision support potential of the approach by optimizing the production program of a Brandenburg crop farm. We account for the risky environment by using existing stochastic information: on the one hand, we model man-days which are availab.... https://www.tib-op.org/ojs/index.php/gjae/article/view/1601
- Standort
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
-
Online-Ressource
- Sprache
-
Englisch
- Erschienen in
-
Optimierung unter Unsicherheit mit Hilfe stochastischer Simulation und Genetischer Algorithmen - dargestellt anhand der Optimierung des Produktionsprogramms eines Brandenburger Marktfruchtbetriebes - ; volume:53 ; number:7 ; year:2004
Agrarwirtschaft ; 53, Heft 7 (2004)
- Urheber
- DOI
-
10.52825/gjae.v53i7.1601
- URN
-
urn:nbn:de:101:1-2409251101556.846449113873
- Rechteinformation
-
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
15.08.2025, 07:31 MESZ
Datenpartner
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Beteiligte
- Mußhoff, Oliver
- Hirschauer, Norbert
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