Verfügbarkeit: Optimierungssysteme | Technische Universität München

Optimierungssysteme: Modelle, Verfahren, Software, Anwendungen

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Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Suhl, Leena 1953- (VerfasserIn), Mellouli, Taïb 19XX- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Berlin [u.a.] Springer Gabler 2013
Ausgabe:	3., korrigierte und aktualisierte Aufl.
Schriftenreihe:	Springer-Lehrbuch
Schlagwörter:	Operations Research Betriebliches Informationssystem Optimierung Anwendungssoftware
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Umfang:	XVIII, 306 S. Ill., graph. Darst. 240 mm x 168 mm, 551 g
ISBN:	9783642389368 3642389368 9783642389375

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adam_text	Inhaltsverzeichnis Einleitung 1 1 Optimierungssysteme als Bestandteil von OR/MS 5 1 1 Operations Research, Management Science und Decision Support 5 1 2 Modellbildung im Operations Research 6 1 3 Methoden des Operations Research 8 131 Lineare Optimierung 8 132 Gemischt-ganzzahlige Optimierung 9 133 Netzwerkoptimierung 10 134 Nichtlineare Programmierung 12 135 Heuristiken und Metaheuristiken 13 136 Simulation 13 137 Entscheidungstheorie 15 138 Prognoseverfahren 15 139 Weitere datenbasierte Verfahren 16 1 3 10 Weitere Techniken des Operations Research 17 1 4 Optimierungssysteme 17 1 5 Mathematische Programmierung 19 1 6 Anwendungen in der Betriebswirtschaft 20 1 7 Praxisbeispiele 25 171 Monte-Carlo-Simulation bei Multiprofil 25 172 Call-Center-Simulation bei einer Direktbank 25 173 SCM-Planungstechniken bei Fischer-Ski 26 174 Zeitschriften-Allokation bei Time Inc 28 175 Weitere Praxisbeispiele 29 1 8 Was sollte ich gelernt haben? 29 X Inhaltsverzeichnis 2 Lineare Optimierungsmodelle 31 2 1 Aufbau von linearen Modellen 31 2 2 Grafische Lösung eines 2-dimensionalen LP-Modells 33 2 3 Eigenschaften des zulässigen Bereichs 36 2 4 LP-Modelle mit spezieller Struktur 38 2 5 Lösungsverfahren für lineare Optimierungsmodelle 42 2 6 Das Simplex-Verfahren zur Lösung von LP-Modellen 44 261 Grundidee und Standardformat 44 262 Schritte des Simplex-Verfahrens 47 263 Bestimmung einer zulässigen Anfangslösung 52 2 7 Grafische Veranschaulichung - Vertiefung 57 271 Grafische Veranschaulichung der Grundidee des Simplex-Verfahrens 57 272 Basis vs Ecke 59 273 Was ist ein „Simplex“? 59 2 8 Ökonomische Interpretation und Auswertung einer LP-Lösung 61 281 Interpretation der reduzierten Kosten und der Schattenpreise 64 282 Duales Modell und seine Interpretation 67 2 9 Praxisbeispiele 70 291 Produktionsplanung bei Bottle Caps 70 292 Optimierung der Südzucker Rübenlogistik 71 2 10 Übungsaufgaben 72 2 11 Was sollte ich gelernt haben? 74 3 Software zur Lösung und Modellierung 77 3 1 Merkmale von LP-Optimierungssoftware 77 3 2 Spezielle Implementierungstechniken - Vertiefung 80 3 3 Rechenaufwand bei der Lösung von LP-Modellen 81 3 4 Ein- und Ausgabe von linearen Optimierungsmodellen 82 341 Interaktive Ein- und Ausgabe 83 342 Ein- und Ausgabe im MPS-Format 83 343 Ein- und Ausgabe in internen Datenstrukturen 85 344 Ein- und Ausgabe über eine DLL-Schnittstelle 86 345 Spezielle Modellierungssprachen 86 3 5 Einbettung von Optimierungssoftware in Decision-Support-Systeme 89 3 6 Übungsaufgaben 91 3 7 Was sollte ich gelernt haben? 93 Inhaltsverzeichnis XI 4 Modellierungstechniken für Optimierungsaufgaben 95 4 1 Bedeutung der richtigen Modellierung 95 4 2 Fixkostenprobleme 98 4 3 Schwellenwerte 100 4 4 Darstellung alternativer Restriktionsgruppen 102 4 5 Weitere spezielle Modellierungstechniken 103 4 6 Stückweise lineare Funktionen 107 4 7 Darstellung logischer Aussagen als Restriktionen 110 4 8 Optimierung bei mehrfacher Zielsetzung 115 481 Gewichtungen und Mindestanteile von Zielen 116 482 Goal Programming 118 4 9 Fundierung von Modellierungstechniken - Vertiefung 119 4 10 Praxisbeispiele 121 4 10 1 Sortimentsoptimierung von Büro- und Papierwaren 121 4 10 2 Verschnittoptimierung von Rollenstahl 122 4 11 Übungsaufgaben 124 4 12 Was sollte ich gelernt haben? 128 5 Lösung gemischt-ganzzahliger Optimierungsmodelle 131 5 1 Schwierigkeitsgrad von Optimierungsmodellen 131 5 2 Algorithmen und allgemeine Lösungsprinzipien 133 521 Greedy-Methode 134 522 Divide-and-Conquer 135 523 Eröffnungs- und Verbesserungsverfahren 135 524 Lokale Suche 136 525 Metaheuristiken und naturanaloge Verfahren 137 526 Backtracking und Branch amp;Bound 138 5 3 Backtracking und Br anch amp;Bound-Verfahren 139 531 Backtracking-Verfahren und Hamilton-Kreise 139 532 Das Rucksackproblem und Job Sequencing 142 533 Anwendung von Backtracking mit Bounding 143 534 Branch amp;Bound-Verfahren für allgemeine MIP-Modelle 146 535 Beispiel zu Branch amp;Bound 149 5 4 Bemerkungen zu MIP-Modellen und deren Formulierung 152 541 Duality Gap 153 542 (Um-)Formulierung ganzzahliger Modelle - total unimodulare Matrizen 155 5 5 Spezielle Techniken und Software 156 5 6 Was sollte ich gelernt haben? 160 XII Inhaltsverzeichnis 6 Netzwerkorientierte Optimierungsmodelle 163 6 1 Typische Optimierungsmodelle in Netzwerken 163 6 2 Grundbegriffe der Graphentheorie 167 6 3 Minimale Spannbäume 170 6 4 Kürzeste-Wege Probleme und Algorithmen 173 641 Der Dijkstra-Algorithmus 174 642 LC-Verfahren für kürzeste Wege 178 643 Kürzeste Wege zwischen allen Paaren von Knoten 181 644 Ermittlung längster Wege 183 6 5 Das Transportproblem 184 651 Das einstufige Transportproblem 184 652 Das mehrstufige Transportproblem 185 6 6 Das Transshipment-Modell 185 661 Das allgemeine Basismodell 185 662 Spezialfälle des Transshipment-Modells 188 6 7 Umformung des Transshipment-Modells 192 671 Transformation der unteren Schranken 192 672 Transformation in ein s-t-Flussproblem 193 673 Bestimmung von Zirkulationsflüssen 194 674 Kapazitätsrestriktionen auf Knoten 194 675 Ungerichtete und symmetrische Kanten 195 676 Netzwerke mit negativen Kantenbewertungen 196 6 8 Lösung des Min-Cost-Flow-Modells 197 681 Standardformat des Min-Cost-Flow-Modells 197 682 Bestimmung maximaler Flüsse 199 683 Bestimmung kostenminimaler Flüsse 203 684 Lösung mit Hilfe von Standard-Optimierungssoftware 206 6 9 Praxisbeispiele 208 691 Netzwerkflussmodell für Helsinki Wasserwerke 208 692 Netzausbauplanung im Gasnetz 209 693 Flugnetzoptimierung bei UPS 209 6 10 Übungsaufgaben 211 6 11 Was sollte ich gelernt haben? 212 7 Fallstudie Transportlogistik im OPV: Netzwerkbasierte Modellierung und Optimierung 215 7 1 Motivation 215 7 2 Produktionsplanung und -Steuerung (PPS) 216 721 Hauptschritte eines PPS-Prozesses 217 722 Produktionsplanung und dispositive Kontrolle im öffentlichen Verkehr 217 Inhaltsverzeichnis XIII 7 3 Das Umlaufplanungsproblem 220 7 4 Netzwerkbasierte Modellierung des Umlaufplanungsproblems 222 7 5 Standard-Flussproblem und Netzwerktransformationen 225 7 6 Praxisanwendung - Probleme klassischer Modellierungsansätze 227 7 7 Aggregiertes Netzwerkflussmodell 229 771 Netzwerkflussmodell mit Anschlusslinien 229 772 Neue Aggregationsmethode für potentielle Leerfahrten 231 7 8 Umsetzung mit Optimierungssoftware in der Praxis 233 781 Realisierung und Rechenergebnisse 233 782 Kombination Heuristik/mathematische Optimierung 235 7 9 Was sollte ich gelernt haben? 235 Touren- und Standortplanung 237 8 1 Motivation - Transportlogistik im Güterverkehr 237 8 2 Basisprobleme der Tourenplanung 238 8 3 Mathematische Modellierung und exakte Verfahren 243 8 4 Heuristische Verfahren für Tourenplanung 246 841 Das Savings-Verfahren 247 842 Das Sweep-Verfahren 250 843 Verbesserungsverfahren 251 8 5 Dynamische Tourenplanung 254 8 6 Warehouse-Location-Probleme 255 861 Unkapazitiertes (einstufiges) WLP 256 862 Kapazitiertes (einstufiges) WLP 257 863 Mehrstufige Warehouse Location Probleme 258 8 7 Heuristische Verfahren zur Lösung von Warehouse-Location- Problemen 258 871 Eröffnungsverfahren für Warehouse Location-Probleme 259 872 Verbesserungsverfahren für Warehouse Location-Probleme 261 8 8 Zentrenprobleme 261 8 9 Praxisbeispiele 262 891 Tourenplanung für den technischen Kundendienst 262 892 Standortplanung bei der Stahlindustrie 262 8 10 Übungsaufgaben 264 8 11 Was sollte ich gelernt haben? 266 XIV Inhaltsverzeichnis 9 Simulation 269 9 1 Motivation und Fallstudien 269 9 2 Kontinuierliche Modelle 272 9 3 Diskrete Modelle: Techniken 274 931 Konzepte in diskreten Simulationsmodellen 274 932 Modellierung der Inputdaten 276 933 Generierung von zufallsbehafteten Inputdaten 280 934 Gestaltung und Auswertung von Simulationsexperimenten 282 9 4 Diskrete Modelle: Fallstudien und Software 286 941 Fallstudie „universitärer Druckerpool“ 286 942 Simulationssoftware Arena 289 9 5 Simulation und Optimierung 291 9 6 Was sollte ich gelernt haben? 294 Literaturverzeichnis 297 Sachverzeichnis
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