Die Arbeit behandelt die Optimierung von gemischt-ganzzahligen Problemen mit Hilfe des L-Klassen Enumerations-Algorithmus.<br />Das L-Klassen Enumerations-Verfahren ist ein von A.A. Kolokolov vorgeschlagener Algorithmus, der auf regulären Zerlegungen des zulässigen Bereiches basiert. Dieses Optimierungsverfahren werde ich detailliert beschreiben.<br />Den Kern der Arbeit stellt die Anwendung des L-Klassen Algorithmus auf eine Fallstudie dar, welche sich mit der Schneeräumung der Stadt Waterloo, Kanada beschäftigt. Bei der Straßeninstandhaltung und Schneeräumung fließen verschiedenste Faktoren, wie Wetterbedingungen, Anzahl der Räumungsfahrzeuge und Anzahl der Räumungsrouten ein. Diese und einige weitere Faktoren werden im Winter Road Maintenance Scheduling Problem (WRMSP), welches ich in der Arbeit erläutern werde, betrachtet.<br />Die Ergebnisse dieser Fallstudie werde ich anschließend präsentieren und analysieren. Des Weiteren werde ich eine Fallstudie mit verringerter Komplexität und eine Fallstudie mit nicht-binären Variablen durchführen und die Ergebnisse vergleichen und analysieren.<br />Schlussendlich werde ich noch die Details der Implementierung des L-Klassen Enumerations-Algorithmus in das Modellierungssystem GAMS (General Algebraic Modelling System) erläutern und einige Anmerkungen zu GAMS geben.<br />
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Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers