@article{WPMG2009OGMEA,
  author    = {Thomas Weise and Alexander Podlich and Manfred Menze and
               Christian Gorldt},
  title     = {Optimierte G{\"{u}}terverkehrsplanung mit Evolution{\"{a}}ren Algorithmen},
  journal   = {Industrie Management},
  volume    = {25},
  number    = {3},
  pages     = {37--40},
  publisher = {Gito mbH - Verlag f{\"{u}}r Industrielle Informationstechnik und
               Organisation},
  year      = {2009},
  month     =  jun # {~2},
  address   = {Berlin, Germany},
  note      = {Also published in Competence Site.\\
               The work is online available at
               http://www.it-weise.de/documents/index.html\#WPMG2009OGMEA.\\
               The article can be downloaded at
               http://www.it-weise.de/documents/files/WPMG2009OGMEA.pdf.\\
               The promo videos can be downloaded at
               http://www.it-weise.de/documents/files/inwest/.\\
               Contact Thomas Weise at tweise@gmx.de or http://www.it-weise.de/.},
  abstract  = {In diesem Beitrag wird ein Ansatz der Frachttransportplanung mithilfe von
               evolution{\"{a}}ren Algorithmen vorgestellt. Ziel ist es, eine
               Entscheidungsunterst{\"{u}}tzung im Bereich der Transportplanung zu
               schaffen um die Disponenten bei der t{\"{a}}glichen Planung zu
               unterst{\"{u}}tzen. Ein wichtiges Zielkriterium ist dabei m{\"{o}}glichst
               umweltschonende Transporte zu disponieren, um so z.B. die
               Transportleistung (km) zu minimieren. Der in diesem Beitrag vorgestellte
               Prototyp wurde mit realen Daten der DHL auf die Eignung in der
               Transportplanung getestet. Die Ergebnisse der Berechnung werden dabei mit
               den realen Frachtpl{\"{a}}nen.},
  contents  = {(1. Einleitung)\\
               2. Evolution{\"{a}}re Algorithmen\\
               3. Struktur des Anwendungsbeispiels\\
               4. Frachtplanung mit evolution{\"{a}}ren Algorithmen\\
               5. Zielfunktionen\\
               6. Schlussfolgerung\\
               7. Literatur},
  keywords  = {Evolutionary Algorithm, EA, Evolution{\"{a}}rer Algorithmus,
               Frachtplanung, Transportation, Planning, G{\"{u}}terverkehr, Traffic,
               Optimization, Distance},
  language  = {de},
  url       = {http://www.competence-site.de/downloads/8a/9b/i\_file\_35016/Optimierte{\%}20Gueterverkehrsplanung{\%}20mit{\%}20Evolutionaeren{\%}20Algorithmen\_micromata\_uni{\%}20bremen\_uni{\%}20kassel\_gito\_062009.pdf}
}

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