Genetische Algorithmen zur Sportligaplanung

Für professionelle Ligen wird es wegen der zunehmenden (und sich z.T. 
widersprechenden) Wünsche von Vereinen, Medien und Sponsoren immer 
schwieriger einen akzeptablen Spielplan für eine Saison zu erstellen. 
Diese Tendenz ist auch in Freizeitligen zu beobachten. Hier sind es vor 
Allem die Wünsche der Sportler bezüglich flexibler Spieltermine bei 
abnehmenden Stadion-/Hallenkapazitäten, die die Spielplanung einer Liga 
sehr komplex machen.

In der Arbeit wird ein allgemeines Sportligaplanungsproblem betrachtet, das
als Mehr-Modus Ressourcenbeschränktes Projektplanungsproblem modelliert wird.
Das Ziel besteht darin, einen zulässigen bzw. möglichst guten Spielplan zu 
erstellen. Die Spiele werden als Aktivitäten modelliert, die in zwei Modi 
ausgeführt werden können (zu Hause bzw. auswärts).
Harte Restriktionen (z.B. Stadionunverfügbarkeiten, Regionsbeschränkungen,
ausgeglichene Verteilung von Heim-und Auswärtsspielen) werden mit Hilfe von 
erneuerbaren bzw. nichterneuerbare Ressourcen formuliert. Weiche Restriktionen
(z.B. Heim- und Auswärtsspielwünsche, Spielstärkewechsel) werden bei 
Nichteinhaltung in der Zielfunktion bestraft.  

In der Arbeit werden mehrere Varianten genetischer Algorithmen entwickelt,
die speziell auf das allgemeine Sportligaplanungsproblem angepasst wurden.
In Rechentests wird ihre Effizienz untersucht.