Der Begriff Metaheuristische Optimierung ist besonders relevant in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung. Er beschreibt eine Sammlung von mathematischen Methoden, mit deren Hilfe man schwierige Probleme lösen kann, für die es keine schnelle oder perfekte Lösung gibt. Oft geht es dabei darum, einen möglichst guten Kompromiss in komplexen Situationen zu finden.
Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen möchte seine Lieferwege so planen, dass möglichst wenig Zeit und Sprit verbraucht werden. Es gibt aber tausende mögliche Routen – zu viele, um jede einzelne auszuprobieren. Metaheuristische Optimierung bietet dafür clevere Tricks, um die besten Lösungen herauszufiltern, ohne jede Option einzeln testen zu müssen. Methoden wie der “genetische Algorithmus” ahmen zum Beispiel natürliche Auslese nach, um bessere Lösungen zu finden.
Gerade bei der Analyse großer Datenmengen oder der Echtzeit-Steuerung von Maschinen in der Industrie 4.0 helfen diese Verfahren, schnell und effizient Antworten zu finden. Mit Metaheuristischer Optimierung wird so entschieden, welche Einstellung, Kombination oder Reihenfolge beste Ergebnisse liefert – auch dort, wo der perfekte Weg unbekannt ist.
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