Bachelorarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Europa-Universit t Viadrina Frankfurt (Oder), Sprache: Deutsch, Abstract: Seit mehreren Jahrzehnten werden Heuristiken konzipiert, um sich dem TSP m glichst gut anzun hern. Dennoch ist es bis heute nicht gelungen einen Algorithmus zu schreiben, der jede TSP Problemgr e optimal l sen kann. Deswegen ist es von enormer Bedeutung die bereits bestehenden Approximationsalgorithmen bez glich ihrer Attribute und L sungsqualit t zu evaluieren. Ziel dieser Ausarbeitung ist, die Nearest Neighbor Heuristik, Farthest Insertion und den Algorithmus von Christofides zu analysieren und untereinander zu vergleichen. Zus tzlich werden diese drei Heuristiken separat und in Verbindung mit dem 2-opt Verfahren an einem eigens implementierten Beispiel "dr13" angewendet. Nachdem einige weitere Ann herungsmethoden zur bersicht vorgestellt werden, wird die Metaheuristik Tabu Search1 ebenfalls evaluiert und fortf hrend anhand der Beispielimplementierung getestet, sodass die erh hte Leistungsf higkeit von Metaheuristiken gegen ber reinen Nachoptimierungsverfahren deutlich wird.