Gemischt-ganzzahlige Optimierung: mit Fallstudien aus Chemie, Energiewirtschaft, Papierindustrie, Metallgewerbe, Produktion und Logistik
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|---|---|
| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Springer
2013
|
| Ausgabe: | 2., überarb. u. erw. Aufl. |
| Schlagwörter: | |
| Beschreibung: | Description based upon print version of record Das Buch beschreibt und lehrt, wie in der Industrie, vornehmlich der Prozessindustrie, aber auch anderen Industriezweigen wie Papier- und Metallindustrie oder Energiewirtschaft gemischt-ganzzahlige Optimierung eingesetzt wird, wie Probleme modelliert und letztlich erfolgreich gelöst werden können. Das Buch verbindet Modellbildungsaspekte und algorithmische Aspekte aus den Bereichen kontinuierlicher und diskreter, linearer und nichtlinearer und schließlich globaler Optimierung. Es schließt mit Betrachtungen über den Impakt, den diese Methodik in der heutigen Industriegesellschaft hat; insbesond |
| Umfang: | 1 Online-Ressource (XIX, 381 S.) |
| ISBN: | 9783658006907 9783658006891 |
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| 505 | 0 | |a Vorwort; Inhaltsverzeichnis; Abbildungsverzeichnis; Verzeichnis von Modellbeispielen; 1 Einführung: Modelle, Modellbildung und Optimierung; 1.1 Was ist gemischt-ganzzahlige Optimierung?; 1.2 Zur Geschichte der gemischt-ganzzahligen Optimierung; 1.3 Zur Bedeutung von Modellen; 1.4 Die Kunst der Modellierung; 1.5 Variablen, Indizes und Indexmengen; 1.6 Nebenbedingungen, Beschränkungen, Constraints; 1.7 Die Zielfunktion; 1.8 Definition gemischt-ganzzahliger Optimierungsprobleme; 1.9 Konventionen und Abkürzungen; 2 Einführende motivierende Beispiele | |
| 505 | 0 | |a 2.1 Beispiel: Lineare Optimierung Verleihung von Booten2.2 Beispiele: Gemischt-ganzzahlige lineare Optimierung; 2.2.1 Beispiel 1: Von Kühen und Schweinen; 2.2.2 Beispiel 2 : Ein Projektplanungssystem; 2.2.3 Beispiel 3 : Ein Produktionsplanungssystem; 2.2.4 Beispiel 4 : Optimale Depotwahl Ein Standortplanungsmodell; 2.2.5 Beispiel 5 : Optimale Produktverteilung; 2.2.6 Beispiel 6 : Modellierung logischer Bedingungen; 2.2.7 Beispiel 7 : Optimale Einbruchstrategie - Ein Rucksackproblem; 2.3 Beispiel: Nichtlineare Optimierung - Ein Mischungsproblem; 2.4 Es muss nicht immer Optimierung sein | |
| 505 | 0 | |a 3 Optimierung in der Praxis3.1 Vorteile durch den Einsatz Mathematischer Optimierung; 3.2 Optimierung ist nicht genug; 3.2.1 Hintergrund; 3.2.2 Probleme und Lösungen; 3.2.2.1 Akzeptanz; 3.2.2.2 Transparenz; 3.2.2.3 Datenqualität; 3.2.2.4 Optimale Lösungen und Randbedingungen; 3.2.2.5 Zieldefinitionen; 3.2.2.6 Konsistenz; 3.2.2.7 Monitoring - Was muss wann beobachtet werden?; 3.2.2.8 Projektfähigkeit; 3.2.2.9 Problemlösung und Projekte; 3.2.3 Zusammenfassung; 3.3 Die Struktur von Optimierungsprojekten; 3.3.1 Kontraktierungsphase und Trainingsphase | |
| 505 | 0 | |a 3.3.2 Strukturierung und Beschaffung der Daten3.3.3 Modellformulierung und Modellierungssprachen; 3.3.4 Problemgröße, Komplexität und algorithmische Aspekte; 3.3.5 Ergebnisse der Optimierung und ihre Interpretation; 3.3.5.1 Duale Variablen und Schattenpreise; 3.3.5.2 Reduzierte Kosten; 3.3.6 Implementierung und Validierung - Vom Modell zum Einsatz; 3.3.7 Benutzerinterface - Tabellenkalkulation und Datenbanken; 3.3.8 Kommunikation mit dem Auftraggeber; 3.3.9 Die Lebensdauer eines Modells; 3.4 Algebraische Modellierungssprachen; 3.4.1 Modelle und Gegensatz zwischen Deklarativ und Prozedural | |
| 505 | 0 | |a 3.4.2 Ein Beispiel: Deklarativ versus Prozedural3.4.3 Modellierung und Studium; 3.5 Supply Chain Management und Optimierung; 3.5.1 Supply Chain Management und Supply Chain Optimierung; 3.5.2 APS - Advanced Planning Systems; 3.5.2.1 Strategisch, taktisch operatives Einsatzgebiet; 3.5.2.2 Lebensdauer des Optimierungsmodells; 3.5.2.3 Benutzerschnittstelle; 3.5.3 SAP APO als Beispiel für ein APS; 3.6 Optimierung und Integration in der Industrie; 3.7 Optimierung in kleinen und mittelständischen Firmen; 4 Grundlagen der Mathematischen Lösungstechniken | |
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| spelling | Kallrath, Josef Verfasser (DE-588)1042215855 aut Gemischt-ganzzahlige Optimierung mit Fallstudien aus Chemie, Energiewirtschaft, Papierindustrie, Metallgewerbe, Produktion und Logistik 2., überarb. u. erw. Aufl. Wiesbaden Springer 2013 1 Online-Ressource (XIX, 381 S.) txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Description based upon print version of record Das Buch beschreibt und lehrt, wie in der Industrie, vornehmlich der Prozessindustrie, aber auch anderen Industriezweigen wie Papier- und Metallindustrie oder Energiewirtschaft gemischt-ganzzahlige Optimierung eingesetzt wird, wie Probleme modelliert und letztlich erfolgreich gelöst werden können. Das Buch verbindet Modellbildungsaspekte und algorithmische Aspekte aus den Bereichen kontinuierlicher und diskreter, linearer und nichtlinearer und schließlich globaler Optimierung. Es schließt mit Betrachtungen über den Impakt, den diese Methodik in der heutigen Industriegesellschaft hat; insbesond Vorwort; Inhaltsverzeichnis; Abbildungsverzeichnis; Verzeichnis von Modellbeispielen; 1 Einführung: Modelle, Modellbildung und Optimierung; 1.1 Was ist gemischt-ganzzahlige Optimierung?; 1.2 Zur Geschichte der gemischt-ganzzahligen Optimierung; 1.3 Zur Bedeutung von Modellen; 1.4 Die Kunst der Modellierung; 1.5 Variablen, Indizes und Indexmengen; 1.6 Nebenbedingungen, Beschränkungen, Constraints; 1.7 Die Zielfunktion; 1.8 Definition gemischt-ganzzahliger Optimierungsprobleme; 1.9 Konventionen und Abkürzungen; 2 Einführende motivierende Beispiele 2.1 Beispiel: Lineare Optimierung Verleihung von Booten2.2 Beispiele: Gemischt-ganzzahlige lineare Optimierung; 2.2.1 Beispiel 1: Von Kühen und Schweinen; 2.2.2 Beispiel 2 : Ein Projektplanungssystem; 2.2.3 Beispiel 3 : Ein Produktionsplanungssystem; 2.2.4 Beispiel 4 : Optimale Depotwahl Ein Standortplanungsmodell; 2.2.5 Beispiel 5 : Optimale Produktverteilung; 2.2.6 Beispiel 6 : Modellierung logischer Bedingungen; 2.2.7 Beispiel 7 : Optimale Einbruchstrategie - Ein Rucksackproblem; 2.3 Beispiel: Nichtlineare Optimierung - Ein Mischungsproblem; 2.4 Es muss nicht immer Optimierung sein 3 Optimierung in der Praxis3.1 Vorteile durch den Einsatz Mathematischer Optimierung; 3.2 Optimierung ist nicht genug; 3.2.1 Hintergrund; 3.2.2 Probleme und Lösungen; 3.2.2.1 Akzeptanz; 3.2.2.2 Transparenz; 3.2.2.3 Datenqualität; 3.2.2.4 Optimale Lösungen und Randbedingungen; 3.2.2.5 Zieldefinitionen; 3.2.2.6 Konsistenz; 3.2.2.7 Monitoring - Was muss wann beobachtet werden?; 3.2.2.8 Projektfähigkeit; 3.2.2.9 Problemlösung und Projekte; 3.2.3 Zusammenfassung; 3.3 Die Struktur von Optimierungsprojekten; 3.3.1 Kontraktierungsphase und Trainingsphase 3.3.2 Strukturierung und Beschaffung der Daten3.3.3 Modellformulierung und Modellierungssprachen; 3.3.4 Problemgröße, Komplexität und algorithmische Aspekte; 3.3.5 Ergebnisse der Optimierung und ihre Interpretation; 3.3.5.1 Duale Variablen und Schattenpreise; 3.3.5.2 Reduzierte Kosten; 3.3.6 Implementierung und Validierung - Vom Modell zum Einsatz; 3.3.7 Benutzerinterface - Tabellenkalkulation und Datenbanken; 3.3.8 Kommunikation mit dem Auftraggeber; 3.3.9 Die Lebensdauer eines Modells; 3.4 Algebraische Modellierungssprachen; 3.4.1 Modelle und Gegensatz zwischen Deklarativ und Prozedural 3.4.2 Ein Beispiel: Deklarativ versus Prozedural3.4.3 Modellierung und Studium; 3.5 Supply Chain Management und Optimierung; 3.5.1 Supply Chain Management und Supply Chain Optimierung; 3.5.2 APS - Advanced Planning Systems; 3.5.2.1 Strategisch, taktisch operatives Einsatzgebiet; 3.5.2.2 Lebensdauer des Optimierungsmodells; 3.5.2.3 Benutzerschnittstelle; 3.5.3 SAP APO als Beispiel für ein APS; 3.6 Optimierung und Integration in der Industrie; 3.7 Optimierung in kleinen und mittelständischen Firmen; 4 Grundlagen der Mathematischen Lösungstechniken 4.1 Lineare Optimierung - Lineare Programmierung Industrial capacity Production engineering / Mathematical models Production planning Mathematisches Modell Gemischt-ganzzahlige Optimierung (DE-588)4156566-6 gnd rswk-swf Electronic books 1\p (DE-588)4123623-3 Lehrbuch gnd-content Gemischt-ganzzahlige Optimierung (DE-588)4156566-6 s 2\p DE-604 1\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 2\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk |
| spellingShingle | Kallrath, Josef Gemischt-ganzzahlige Optimierung mit Fallstudien aus Chemie, Energiewirtschaft, Papierindustrie, Metallgewerbe, Produktion und Logistik Vorwort; Inhaltsverzeichnis; Abbildungsverzeichnis; Verzeichnis von Modellbeispielen; 1 Einführung: Modelle, Modellbildung und Optimierung; 1.1 Was ist gemischt-ganzzahlige Optimierung?; 1.2 Zur Geschichte der gemischt-ganzzahligen Optimierung; 1.3 Zur Bedeutung von Modellen; 1.4 Die Kunst der Modellierung; 1.5 Variablen, Indizes und Indexmengen; 1.6 Nebenbedingungen, Beschränkungen, Constraints; 1.7 Die Zielfunktion; 1.8 Definition gemischt-ganzzahliger Optimierungsprobleme; 1.9 Konventionen und Abkürzungen; 2 Einführende motivierende Beispiele 2.1 Beispiel: Lineare Optimierung Verleihung von Booten2.2 Beispiele: Gemischt-ganzzahlige lineare Optimierung; 2.2.1 Beispiel 1: Von Kühen und Schweinen; 2.2.2 Beispiel 2 : Ein Projektplanungssystem; 2.2.3 Beispiel 3 : Ein Produktionsplanungssystem; 2.2.4 Beispiel 4 : Optimale Depotwahl Ein Standortplanungsmodell; 2.2.5 Beispiel 5 : Optimale Produktverteilung; 2.2.6 Beispiel 6 : Modellierung logischer Bedingungen; 2.2.7 Beispiel 7 : Optimale Einbruchstrategie - Ein Rucksackproblem; 2.3 Beispiel: Nichtlineare Optimierung - Ein Mischungsproblem; 2.4 Es muss nicht immer Optimierung sein 3 Optimierung in der Praxis3.1 Vorteile durch den Einsatz Mathematischer Optimierung; 3.2 Optimierung ist nicht genug; 3.2.1 Hintergrund; 3.2.2 Probleme und Lösungen; 3.2.2.1 Akzeptanz; 3.2.2.2 Transparenz; 3.2.2.3 Datenqualität; 3.2.2.4 Optimale Lösungen und Randbedingungen; 3.2.2.5 Zieldefinitionen; 3.2.2.6 Konsistenz; 3.2.2.7 Monitoring - Was muss wann beobachtet werden?; 3.2.2.8 Projektfähigkeit; 3.2.2.9 Problemlösung und Projekte; 3.2.3 Zusammenfassung; 3.3 Die Struktur von Optimierungsprojekten; 3.3.1 Kontraktierungsphase und Trainingsphase 3.3.2 Strukturierung und Beschaffung der Daten3.3.3 Modellformulierung und Modellierungssprachen; 3.3.4 Problemgröße, Komplexität und algorithmische Aspekte; 3.3.5 Ergebnisse der Optimierung und ihre Interpretation; 3.3.5.1 Duale Variablen und Schattenpreise; 3.3.5.2 Reduzierte Kosten; 3.3.6 Implementierung und Validierung - Vom Modell zum Einsatz; 3.3.7 Benutzerinterface - Tabellenkalkulation und Datenbanken; 3.3.8 Kommunikation mit dem Auftraggeber; 3.3.9 Die Lebensdauer eines Modells; 3.4 Algebraische Modellierungssprachen; 3.4.1 Modelle und Gegensatz zwischen Deklarativ und Prozedural 3.4.2 Ein Beispiel: Deklarativ versus Prozedural3.4.3 Modellierung und Studium; 3.5 Supply Chain Management und Optimierung; 3.5.1 Supply Chain Management und Supply Chain Optimierung; 3.5.2 APS - Advanced Planning Systems; 3.5.2.1 Strategisch, taktisch operatives Einsatzgebiet; 3.5.2.2 Lebensdauer des Optimierungsmodells; 3.5.2.3 Benutzerschnittstelle; 3.5.3 SAP APO als Beispiel für ein APS; 3.6 Optimierung und Integration in der Industrie; 3.7 Optimierung in kleinen und mittelständischen Firmen; 4 Grundlagen der Mathematischen Lösungstechniken 4.1 Lineare Optimierung - Lineare Programmierung Industrial capacity Production engineering / Mathematical models Production planning Mathematisches Modell Gemischt-ganzzahlige Optimierung (DE-588)4156566-6 gnd |
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