Taraz, AnuschAnuschTaraz12169240XDornemann, JorinJorinDornemann2025-04-242025-04-242025Technische Universität Hamburg (2025)https://hdl.handle.net/11420/55299This thesis addresses vehicle routing problems (VRP) with complex side constraints, focusing on developing deep learning-assisted heuristic methods that deliver near-optimal solutions. We propose novel approaches for the capacitated VRP with time windows by integrating graph convolutional neural networks into heuristic methods. These networks predict promising edges that are utilized to enhance the efficiency of heuristics. Additionally,we explore the integration of quantum-inspired computing within heuristic frameworks, designing a hybrid heuristic that combines deep learning with specialized quantum-inspired hardware to enhance scalability and solve larger instances more effectively.Diese Arbeit befasst sich mit Vehicle Routing Problemen (VRP) mit komplexen Nebenbedingungen und konzentriert sich auf die Entwicklung von Deep Learning-unterstützten Heuristiken. Wir entwickeln neue Ansätze für das kapazitive VRP mit Zeitfenstern, indem wir Graph Convolutional Neuronale Netze, welche vielversprechende Kanten des Graphen prognostizieren, in heuristische Methoden integrieren. Darüber hinaus untersuchen wir die Integration von quantum-inspired Computing in heuristische Verfahren und entwerfen eine hybride Heuristik, die Deep Learning mit spezieller quanteninspirierter Hardware kombiniert, um die Skalierbarkeit zu verbessern und größere Instanzen effizienter zu lösen.enhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Vehicle Routin | Deep Learning | Heuristics | Neural Networks | Quantum-inspired Computing | Combinatorial OptimizationComputer Science, Information and General Works::003: Systems TheoryComputer Science, Information and General Works::004: Computer SciencesComputer Science, Information and General Works::005: Computer Programming, Programs, Data and Security::005.1: ProgrammingTechnology::620: EngineeringDoctoral Thesishttps://doi.org/10.15480/882.1506110.15480/882.15061Fischer, KathrinKathrinFischerOther