dynamische Optimierung
Dynamische Optimierung ist ein mathematisches Verfahren zum Finden optimaler Entscheidungen bei einem bestimmten Typ von stochastischen Prozessen, den Markovschen Entscheidungsprozessen. Softwaretechnisch gesehen bilden diese eine Klassenhierarchie (z.B. kostenminimierend -> Telefonzentrale, kostenminimierend -> Fertigungsstraße, gewinnmaximierend -> Kapitalanlage). Es gibt eine Version des Optimierungsverfahrens, das für alle Arten gilt und ineffizient ist, und spezielle schnellere Versionen für einzelne Arten von Markovschen Entscheidungsprozessen.
Die von mir entwickelte Software spiegelt diese natürliche Klassenhierarchie wider. Eine abstrakte Basisklasse stellt das allgemeine Optimierungsverfahren zur Verfügung, während die Eigenschaften spezieller Markovscher Entscheidungsprozesse von Subklassen eingebracht werden.
Die Anwenderinnen und Anwender haben damit das mathematische Verfahren zur Verfügung, ohne es (vorerst) kennen zu müssen. Sollte es ihnen zu langsam sein, haben sie die Möglichkeit die für sie interessante Art von Markovschen Entscheidungsprozessen als Klasse mit einem eigenen schnelleren Optimierungsverfahren zu implementieren.
Der Entwurf ist in der Booch-Notation formuliert und in C++ programmiert. Die Software läuft auf Linux und Macintosh. Für die graphische Benutzerkommunikation auf dem Macintosh wird das Anwendungsprogrammgerüst Power Plant von Metrowerks verwendet.
für Windows: dynamischesProgramm
für Macintosh und Unix: dynamischesProgramm