
By Professor Dr. Wolfgang Domschke, Professor Dr. Andreas Drexl (auth.)
Dieses Buch ist entstanden aus Vorlesungen zur Einfuhrung in Operations study (OR), die die Autoren fur Studierende der Betriebswirtschaftslehre, der Volkswirtschaftslehre, des Wirtschaftsingenieurwesens, der (Wirtschafts-)Informatik und der Mathematik gehalten haben. Vordringliches Ziel ist nicht die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse, sondern die didaktisch geeignete Aufbereitung des Stoffes sowie die Vermittlung der Grundlagen des Operations learn. Die Verfahren werden algorithmisch beschrieben und an Beispielen verdeutlicht. Das Buch ist auch zum Selbststudium geeignet. Im Einzelnen behandelt der textual content die lineare Optimierung, Graphentheorie, lineare Optimierungsprobleme mit spezieller Struktur, Netzplantechnik, ganzzahlige und kombinatorische Optimierung, dynamische Optimierung, nichtlineare Optimierung, Warteschlangentheorie und Simulation. Das abschlie?ende Kapitel beschaftigt sich mit der Losung von OR-Problemen mittels Tabellenkalkuationssoftware. Erganzend zu diesem Lehrbuch ist das Ubungsbuch "Ubungen und Fallbeispiele zum Operations study" erschienen.
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Sample text
H. 15) bzw. 16) gilt: F(x*) = FD(w*). 15) mit p Variablen und m Nebenbedingungen. 15)’. h. 16) mit Gleichheitsrestriktionen. 16) gleich 0 und umgekehrt. 15) gleich 0 und umgekehrt. 7: Der Satz vom komplementären Schlupf stellt einen Spezialfall der KarushKuhn-Tucker-Bedingungen (vgl. 8 in Kap. 1) dar. Er findet bei vielen Lösungsverfahren unmittelbar Anwendung. 27) erfüllt ist; erst zum Abschluss erreicht man (falls möglich) die Zulässigkeit beider Lösungen: Bei primalen Verfahren (wie dem primalen Simplex-Algorithmus oder der MODI-Methode in Kap.
5: Falls man mit einer dual zulässigen Lösung (alle Eintragungen in der F-Zeile t) startet, so ist die erste primal zulässige Basislösung (alle b'i t 0 ) zugleich optimal; vgl. die Lösung des Mischungsproblems aus Kap. 2 am Ende von Kap. 3. Der duale Simplex-Algorithmus ist insbesondere auch dann geeignet, wenn für ein LP mit bereits bekannter optimaler Basislösung durch Ergänzen einer weiteren Restriktion diese Basislösung unzulässig wird. Nach einer (oder mehreren) Iteration(en) des dualen Simplex-Algorithmus erhält man dann erneut eine optimale Basislösung (Reoptimierung).
Xn am1 . . am,n-m 0 . . 1 0 bm – c1 . . – cn-m 0 . . 0 1 akt. Zfw. . Tab. 4: Simplextableau Die anfängliche Eintragung der Zielfunktionskoeffizienten für die Nichtbasisvariablen mit negativem Vorzeichen führt dazu, dass (im Gegensatz zu unserer Darstellung in Kap. 1) eine Lösung stets dann verbessert werden kann, wenn eine Nichtbasisvariable mit negativer 24 Kapitel 2: Lineare Optimierung Eintragung in der F-Zeile vorliegt. Diese Schreibweise für die F-Zeile entspricht der in der Literatur üblichen.