Tourenplanungsprobleme bilden einen wesentlichen Schwerpunkt des Operations Research. Dieser Umstand ist nicht zuletzt durch ihren direkten wirtschaftlichen Bezug begr�ndet. So bilden die Transportkosten mit einem Anteil von 21,6% im industriellen Sektor beziehungsweise sogar 31,2% im Dienstleistungsbereich den gr��ten Treiber der Logistikkosten und damit verbunden einen nicht zu vernachl�ssigenden Einflussfaktor auf die Wirtschaftlichkeit von Unternehmen [Str08].

Der Gegenstand von Tourenplanungsproblemen ist es, Auslieferungs- oder Abholauftr�ge von geographisch verteilten Kunden zu effizienten Touren zusammenzufassen. Im Standardproblem der Tourenplanung werden Auftr�ge eines homogenen Gutes einer festen Anzahl kapazit�tsbegrenzter sowie gleichartiger Transportmittel zugeordnet, welche die Auslieferung der Auftr�ge in einer m�glichst guten Reihenfolge ausf�hren. Die hierbei verfolgte Zielstellung ist die Minimierung der Gesamtstrecke bei vorgegebener oder maximaler Fahrzeuganzahl. Hierbei d�rfen die Auftr�ge nicht gesplittet und die Kapazit�tsgrenzen der Transportmittel nicht verletzt werden. Das Tourenplanungsproblem beschreibt somit simultan ein Zuordnungsproblem von Kundenauftr�gen zu Touren und je Tour ein Reihenfolge- bzw. Rundreiseproblem hinsichtlich der Anfahrt der einzelnen Kunden.

Bienenalgorithmen sind neben Verfahren wie Ant Colony Optimization und Genetischen Algorithmen ein Vertreter der naturanalogen Metaheuristiken, die vornehmlich zur Optimierung kombinatorischer Probleme geeignet sind. Sie stellen ein noch relativ junges Verfahren dar und adaptieren im Allgemeinen das Verhalten realer Honigbienen bei der Futtersuche, wobei die Kommunikation zwischen den Bienen eine zentrale Rolle einnimmt. Nach KARL VON FRISCH [Fri93] nutzen Bienen unterschiedliche T�nze dazu, um andere Bienen �ber gefundene Futterquellen rund um den Bienenstock zu unterrichten. Hier ist insbesondere der Schw�nzeltanz zu erw�hnen, welcher sowohl die Richtung als auch die Entfernung einer Futterquelle �bermittelt.

Der untenstehende Beitrag stellt einen neuen Optimierungsalgorithmus f�r das Standardproblem der Tourenplanung mit Zeitfensterrestriktionen vor. Das Verfahren beschreibt die zweistufige Metaheuristik "Bee Colony-inspired Algorithm (BCiA)" zur Steuerung eines Konstruktionsverfahrens, welches das Verhalten von Honigbienen bei der Futtersuche adaptiert. Das in einer Diplomarbeit entwickelte Verfahren wurde erfolgreich auf Benchmark-Probleme angewendet und erzielt gute Resultate.