Hallo dedlfix, grundsätzlich verstehe ich jetzt grob, wie die Randbedingungen sind. Das Einzige, was mir noch nicht ganz klar ist, ist folgendes: > Es gibt keinen zweiten Versuch. Weder beim Lösen einer Station noch beim Weg an sich. Es muss in einem Durchlauf erfüllt werden. Das ist auch genau der Knackpunkt an der Sache, woraus sich auch die am ehesten passenden Stichwörter ergeben. Was heißt "kein zweiter Versuch"? **Szenario A**: Du kannst **beliebig oft** _dasselbe_ Spielfeld verwenden und benötigst die _perfekte_ Lösung => Solver (u.a. Brute-Force) **Szenario B**: Du kannst **beliebig oft** _dasselbe_ Spielfeld verwenden und benötigst eine _optimale_ Lösung => Optimierer **Szenario C**: Du kannst **nur einmal** _dasselbe_ Spielfeld verwenden und benötigst eine _perfekte_ Lösung => bei höherer Komplexität praktisch unmöglich **Szenario D**: Du kannst **nur einmal** _dasselbe_ Spielfeld verwenden und benötigst eine _optimale_ Lösung => Statistik, Reinforcement Learning, "Big Data", etc... Die Szenarios gelten für _statische_ Spiele, d.h. Aktion A löst immer Aktion B aus. Wenn da Dynamik mit reinkommt wird's natürlich noch deutlich komplexer. > Im Hinblick auf die Kleingewinne ist es aber durchaus sinnvoll, den bestmöglichen Weg zu finden. Heißt "bestmöglich" jetzt "die absolut beste Lösung" oder "eine optimale Lösung, die der besten sehr nahe kommt"? Wenn ersteres: Je nachdem, wie komplex "das Spiel" an sich ist, ist das praktisch ausgeschlossen. Jede zusätzliche Bedingung geht allgemein als [Fakultät](https://de.wikipedia.org/wiki/Fakultät_(Mathematik)) mit in die Rechenzeit ein, das kann selbst bei einfach erscheinenden Problemen schnell jeglichen derzeit möglichen Rahmen sprengen (auch hier sei wieder auf TSP verwiesen). > > Ansonsten bist Du doch mit dem "Problem des Handlungsreisenden" schon ganz nah dran. Das ist ein klassisches und schön anschauliches [**Optimierungsproblem**](https://de.wikipedia.org/wiki/Optimierungsproblem) und lässt sich auch auf viele andere Optimierungsprobleme übertragen. > > Wenn ihr das sagt, dann werde ich mich da auch umstimmen lassen. Es sieht mir nur auf den ersten Blick nicht so ganz passend aus, weil mein Problem keine Rückkehr zum Ausgangspunkt nötig hat und auch optionale Sackgassen und Alternativen enthalten kann. Wenn das aber alles in vom TSP abgeleiteten Problemstellungen berücksichtigt wird, dann wäre das ja gut. Es passt auch nicht wirklich. Und trotzdem passt es super. Diese ganzen Optimierungsgeschichten sind wirklich gut, weil man sie grundsätzlich wirklich universell einsetzen kann. Ich muss aber gestehen, dass ich da ganz schön lang dran zu knabbern hatte... Und mich trotzdem immernoch nicht wirklich auskenne. > > Ansonsten solltest Du Dir für den Anfang die beiden oben stehenden Fragen beantworten und zusätzlich, welches Verhältnis aus Laufzeit und Ergebnis Dir am liebsten wäre. > > Hab ich das hinbekommen? Wenn nicht, dann einfach nochmal nachhaken. Ich denke ja, aber auch schon vorher. Aus eigener Erfahrung kann ich Dir nur sagen, dass man da am besten einfach nen bisschen liest und dann drüber nachdenkt und irgendwann kommt dann so ein "Heureka!". > Wenn euch aber nochwas einfällt, immer her damit. Hab mich da in letzter Zeit ausgiebig mit beschäftigt (beschäftigen müssen). Wenn mir was einfällt sag ich Dir Bescheid. Und sonst kannst Du natürlich auch immer gern fragen. Gruß, Dennis

Hallo dedlfix, grundsätzlich verstehe ich jetzt grob, wie die Randbedingungen sind. Das Einzige, was mir noch nicht ganz klar ist, ist folgendes: > Es gibt keinen zweiten Versuch. Weder beim Lösen einer Station noch beim Weg an sich. Es muss in einem Durchlauf erfüllt werden. Das ist auch genau der Knackpunkt an der Sache, woraus sich auch die am ehesten passenden Stichwörter ergeben. Was heißt "kein zweiter Versuch"? **Szenario A**: Du kannst **beliebig oft** _dasselbe_ Spielfeld verwenden und benötigst die _perfekte_ Lösung => Solver (u.a. Brute-Force) **Szenario B**: Du kannst **beliebig oft** _dasselbe_ Spielfeld verwenden und benötigst eine _optimale_ Lösung => Optimierer **Szenario C**: Du kannst **nur einmal** _dasselbe_ Spielfeld verwenden und benötigst eine _perfekte_ Lösung => bei höherer Komplexität praktisch unmöglich **Szenario D**: Du kannst **nur einmal** _dasselbe_ Spielfeld verwenden und benötigst eine _optimale_ Lösung => Statistik, Reinforcement Learning, "Big Data", etc... > Im Hinblick auf die Kleingewinne ist es aber durchaus sinnvoll, den bestmöglichen Weg zu finden. Heißt "bestmöglich" jetzt "die absolut beste Lösung" oder "eine optimale Lösung, die der besten sehr nahe kommt"? Wenn ersteres: Je nachdem, wie komplex "das Spiel" an sich ist, ist das praktisch ausgeschlossen. Jede zusätzliche Bedingung geht allgemein als [Fakultät](https://de.wikipedia.org/wiki/Fakultät_(Mathematik)) mit in die Rechenzeit ein, das kann selbst bei einfach erscheinenden Problemen schnell jeglichen derzeit möglichen Rahmen sprengen (auch hier sei wieder auf TSP verwiesen). > > Ansonsten bist Du doch mit dem "Problem des Handlungsreisenden" schon ganz nah dran. Das ist ein klassisches und schön anschauliches [**Optimierungsproblem**](https://de.wikipedia.org/wiki/Optimierungsproblem) und lässt sich auch auf viele andere Optimierungsprobleme übertragen. > > Wenn ihr das sagt, dann werde ich mich da auch umstimmen lassen. Es sieht mir nur auf den ersten Blick nicht so ganz passend aus, weil mein Problem keine Rückkehr zum Ausgangspunkt nötig hat und auch optionale Sackgassen und Alternativen enthalten kann. Wenn das aber alles in vom TSP abgeleiteten Problemstellungen berücksichtigt wird, dann wäre das ja gut. Es passt auch nicht wirklich. Und trotzdem passt es super. Diese ganzen Optimierungsgeschichten sind wirklich gut, weil man sie grundsätzlich wirklich universell einsetzen kann. Ich muss aber gestehen, dass ich da ganz schön lang dran zu knabbern hatte... Und mich trotzdem immernoch nicht wirklich auskenne. > > Ansonsten solltest Du Dir für den Anfang die beiden oben stehenden Fragen beantworten und zusätzlich, welches Verhältnis aus Laufzeit und Ergebnis Dir am liebsten wäre. > > Hab ich das hinbekommen? Wenn nicht, dann einfach nochmal nachhaken. Ich denke ja, aber auch schon vorher. Aus eigener Erfahrung kann ich Dir nur sagen, dass man da am besten einfach nen bisschen liest und dann drüber nachdenkt und irgendwann kommt dann so ein "Heureka!". > Wenn euch aber nochwas einfällt, immer her damit. Hab mich da in letzter Zeit ausgiebig mit beschäftigt (beschäftigen müssen). Wenn mir was einfällt sag ich Dir Bescheid. Und sonst kannst Du natürlich auch immer gern fragen. Gruß, Dennis