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Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung des Verhaltens von vier Metaheuristiken für ein dynamisches Tourenplanungsproblem mit Zeitfenstern. Hierzu wurden neben zwei Evolutionären Strategien ein Ameisenalgorithmus und ein Simulated Annealing Algorithmus. Nachdem zu Beginn in Kapitel 2 auf die Grundlagen der Tourenplanung in Form einer Einordnung in die betriebswirtschaftliche Logistik und eines Klassifikationsschemas eingegangen worden ist, wurde abschließend der Spezialfall der dynamischen Tourenplanungsprobleme näher erläutert. Neben den wesentlichen Eigenschaften der R-Probleme und der die Dynamik beschreibenden Elemente, sind die Zielsetzungen und Nebenbedingungen dieser Klasse von Tourenplanungsproblemen erläutert worden. Zudem hat die Darstellung der Einsatzgebiete die bedeutende Relevanz und Präsenz dieser Problemklasse in praktischen Fragestellungen verdeutlicht. Anhand der in diesem Kapitel beschriebenen wenigen Ansätze dynamischer Tourenplanung wird der Fokus der bisherigen Arbeiten offensichtlich, der auf der Bestimmung einer möglichst optimalen Strategie mit den dynamischen Informationen umzugehen bei einem gegebenen Optimierungsverfahren liegt. Der Ansatz dieser Arbeit, bei gegebener Strategie das Verhalten unterschiedlicher Optimierungsverfahren zu untersuchen, stellt daher eine notwendige Erweiterung der bisherigen Arbeiten dar.