Evolutionäre Algorithmen im Marketing - Ergebnisse eines Literaturseminars an der Universität Hamburg

In der vorliegenden Arbeit wurden zunächst die Grundlagen zu Evolutionären Algorithmen geschaffen. Es wurdendie zugrunde liegenden biologischen Prinzipien erläutert sowie die Algorithmen ES und GA vorgestellt undabgegrenzt. Eine bibliometrische Analyse identifizierte die zentralen Publikationen zu EA im Marketing. Dasbreite Spektrum der EA wurde mit den Anwendungsbeispielen DSS und Konsumentenverhalten aufgezeigt.Vertieft wurde die Anwendung von EA in der Neuproduktentwicklung betrachtet. Schwerpunkt bildete dasProdukt(linien)design einschließlich der Perspektiven und Zukunftstrends. Eine Fallstudie des USamerikanischenUnternehmens Affinnova stellte im letzten Teil der Arbeit den Praxisbezug her.EA bieten umfassendes Anwendungspotential durch eine nahezu freie Gestaltung der Operatoren Mutation,Rekombination bzw. Crossover und Selektion. Dabei sind EA in der Anwendung nicht auf reine Optimierungsproblemebeschränkt, sondern können z.B. auch als Suchprozesse dienen. EA eigenen sich auch für komplexeSysteme. Beispielsweise können sie mit anderen Modellen (fuzzy models, Neuronale Netze, etc.) kombiniert underweitert werden. EA lassen sich als heuristische Methoden an jeder Stelle auf einem Kontinuum zwischenschwachen und starken Methoden platzieren68. Selektiert man nach dem Prinzip „survival of the fittest“, so dassjeweils die besten Lösungen gespeichert werden, so ist es zu jedem Zeitpunkt der Iteration möglich, eine Lösungabzurufen, die nicht schlechter als die vorhandene Startlösung ist. Man nähert sich dem lokalen Optimum an(Anytime-Eigenschaft)...