Im Rahmen der Komplexitätstheorie wird versucht, die Schwierigkeit von
Problemen durch den Ressourcenverzehr zu messen, der durch die Problem-
lösung verursacht wird. Zur Untersuchung dieser Problemschwierigkeit
("Komplexität") werden der Lösungsaufwand für den schlechtest denkmög-
lichen Fall (worst case-Analysen) oder der durchschnittlich zu
erwartende Lösungsaufwand (average case-Analysen) betrachtet. Wesentl
iche Analyse- konzepte der Komplexitätstheorie stellen
Entscheidungsprobleme und Turing-Automaten dar. Auf ihrer Grundlage
lassen sich Komplexitätsklassen von Problemen bilden. Diese
Problemklassen und die ihnen zugehörige Pro- blemschwierigkeit bilden
ein Fundament, aus dem Empfehlungen für erfolg- versprechende
Lösungsalgorithmen abgeleitet werden können. Einen Schwerpunkt bildet
die Klasse der NP-vollständigen Probleme. Sie zeichnen sich dadurch aus,
daß ihre Lösung einerseits besonders aufwendig ist. Andererseits
besitzen sie für die Bewältigung zahlreicher praktisch inter- essanter
Aufgaben aus dem Bereich des Operations Research eine heraus- ragende
Rolle. Hierzu gehören beispielsweise die Planung von Transport- routen,
das Festlegen von Standorten für Auslieferungslager oder die inner-
betriebliche Belegung von Maschinen mit Fertigungsaufträgen. Es werden
neuere Erkenntnisse der Komplexitätstheorie vorgestellt, welche die
Klasse NP-vollständiger Probleme intern differenzieren und über sie
hinausführen. Einschränkungen solcher Analysen werden an hand mehrfacher
Validitäts- probleme aufgezeigt.