Gieriger Algorithmus
Definition
Ein gieriger Algorithmus trifft in jedem Schritt die lokal beste verfügbare Entscheidung.
Greedy-Algorithmen bauen eine Lösung schrittweise auf, ohne frühere Entscheidungen systematisch zurückzunehmen. Bei geeigneter Problemstruktur können sie optimale Lösungen liefern; bei anderen Problemen nur Näherungen.
Einfach erklärt
Wie immer das gerade günstigste Angebot zu nehmen, obwohl dadurch später eine bessere Gesamtkombination verpasst werden kann.
Warum das im Alltag wichtig ist
Relevant für schnelle Heuristiken, Scheduling, Auswahl- und Optimierungsprobleme, wenn Rechenzeit wichtiger ist als vollständige Suche.
Beispiel aus dem Mittelstand
Eine einfache Einsatzplanung weist jeweils den nächsten freien Auftrag der aktuell passendsten Ressource zu.
Grenzen und Fallstricke
- Lokales Optimum mit globalem Optimum verwechseln; Eignung des Problems nicht prüfen; fehlende Qualitätsgrenzen ignorieren.
Entstehung & Geschichte
Greedy-Strategien gehören zu den klassischen Algorithmusparadigmen und werden in vielen Optimierungs- und Graphproblemen eingesetzt.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: schnelle Priorisierung, Touren- oder Ressourcenheuristiken und einfache Zuordnungsprobleme mit klaren Regeln.
Häufige Fragen
Liefert ein Greedy-Algorithmus immer die beste Lösung?
Nein. Das hängt von den mathematischen Eigenschaften des Problems ab. Warum wird er trotzdem eingesetzt? Weil er oft einfach und schnell ist.
Quellen
- greedy algorithm · NIST Dictionary of Algorithms and Data Structures, greedy algorithm
Quellen geprüft am 10.10.2026.
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