Es scheint praktisch unmöglich, ein Modell für unsere Entscheidungsfindung zu finden, das alle Details berücksichtigt. Wie die Datenabstraktion bei der Modellierung eines Problems helfen kann und sie somit Kern einer erfolgreichen Optimierung ist, zeigen wir in dieser Folge.

Wie versprochen, geben wir uns nicht mit normalen Heuristiken zufrieden: Wir machen sie meta! Was das bedeutet und wie es funktioniert, erklären wir in unserer neuen Folge.

Alles könnte so einfach sein, wenn man nur ein Ziel hätte…. Aber leider hat man meist mehrere, die auch noch miteinander konkurrieren. Wie kann man diese Ziele am besten unter einen Hut bringen?