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Viele praktische Optimierungsprobleme sind NP-schwer. Aus diesen Grund kann für diese Probleme mit der Annahme N ist ungleich NP kein Algorithmus konstruiert werden, der in Polynomialzeit eine optimale Lösung bestimmt. Jedoch werden in der Praxis nicht immer optimale Lösungen benötigt und es reicht meistens schon eine Näherungslösung aus. Approximationsalgorithmen können eine solche Näherungslösung bestimmen. Sie zeichnen sich durch ihre polynomiale Laufzeit aus und haben eine konstante Gütegarantie. Aus diesen Grund eignen sich Approximationsalgorithmen für die Berechnung von Lösungen für Facility Location und k-Median Problemen. Hierbei handelt es sich um NP-schwere Optimierungsprobleme, die vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in der Praxis besitzen.

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Matthias Lippert wurde am 11.09.1982 in Tirschenreuth in der nördlichen Oberpfalz geboren. Nach seinem Abitur begann er 2003 mit dem Studium der Wirtschaftsmathematik an der Universität Bayreuth. Seit seinem erfolgreichen Abschluss im Jahre 2009 arbeitet er als IT-Softwareentwickler für ein mittelständisches Softwarehaus.

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