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Ich habe mir kürzlich über Amazon das Buch "Stochastic Optimization" von Johannes Schneider und Scott Kirkpatrick, dem Begründer der physikalischen Optimierung, gekauft und bin von diesem fast 600-seitigen Werk schlichtweg begeistert. Dieses Buch gliedert sich in zwei Teile: im ersten Teil wird ein umfassender Überblick über die verschiedensten Optimierungsansätze gegeben, wobei zunächst diese Verfahren philosophisch betrachtet und die zugrundeliegenden Theorien erläutert werden, was auch oft mit einem zwinkernden Auge geschieht (Die Geschichte vom halben Wolf, der nach Ansicht des Branch & Cut-Verfahrens über den Fluß geschafft werden soll, ist einfach super.). Die Autoren haben eine Vielzahl dieser Algorithmen dann selbst für das Traveling Salesman Problem und das Constraint Satisfaction Problem implementiert und präsentieren ihre Ergebnisse dafür im zweiten Teil des Buches. Die Qualität der Ergebnisse, die mit den verschiedenen Heuristiken erreicht werden konnte, kann man in zahlreichen Tabellen finden und somit selbst die Güte der Algorithmen miteinander vergleichen. Die Arbeitsweise der verschiedenen Algorithmen wird grafisch für das Problem des Handelsreisenden veranschaulicht sowie am Beispiel des Sudoku-Spiels besprochen.

Insgesamt ist dieses Buch für jeden Studenten bzw. Wissenschaftler, der mit Optimierung zu tun hat, bestens geeignet, da es zum einen einen sehr guten Einstieg in Optimierungsverfahren und ihre Anwendung bietet, zum anderen aber auch aufzeigt, wie man diese Verfahren variieren und parallelisieren kann, um ihre Effizienz zu steigern, was dieses Buch auch für Anwender in der Industrie sehr interessant machen dürfte.