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Optimierung: Eine Einführung in rechnergestützte Methoden

Autor Kurt Littger
de Limba Germană Paperback – 19 mai 2012
Optimierung ist eine Aufgabe von besonderer Bedeutung für Unternehmen und Organisationen. Durch wachsenden Wettbewerb wird dieses Thema immer wichtiger. Hier wird es in einer Darstellungsform behandelt, die den Praktiker ohne große mathematische Vorkenntnisse in dieses komplexe Sachgebiet einführt. Hierbei werden theoretische (algorithmische) Aspekte konzeptionell behandelt und in Beziehung zu Aspekten der Datenverarbeitung (Software) sowie zu den Anwendungsgebieten gestellt, wie z.B. Standort-, Personal-, Produktions- und Vertriebsplanung von Unternehmen. Das Buch führt den Leser von den klassischen Methoden und Anwendungen bis zu den neuesten Verfahren und Problemstellungen betriebswirtschaftlicher und technischer Art. Es trägt dazu bei, dem großen Interessentenkreis aus den verschiedensten Branchen den Blick für die Möglichkeiten des rechnergestützten Optimierens zu öffnen. Von besonderem Wert für den Leser ist der einführende Charakter der Darstellung und das reichhaltige, strukturierte Literaturverzeichnis.
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Specificații

ISBN-13: 9783642877308
ISBN-10: 3642877303
Pagini: 320
Ilustrații: XII, 307 S.
Dimensiuni: 170 x 244 x 17 mm
Greutate: 0.51 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1992
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany

Public țintă

Research

Cuprins

I Einführung in die Begriffswelt der Optimierung.- I.1 Was ist Optimierung?.- I.2 Die Entwicklung des Operations Research (OR).- I.3 Entscheidungsprobleme der Praxis.- I.4 Grundbegriffe der Kombinatorik.- I.5 Zielfunktion, Variable, Nebenbedingungen, Lösungsraum.- I.6 Modell.- I.7 Mathematische Programmierung (MP).- I.8 Lineare Programmierung (LP).- I.9 Beispiele mit LP-Modellen.- I.10 Rein-ganzzahlige Lineare Programmierung (PIP).- I.11 Beispiele mit PIP-Modellen.- I.12 Gemischt-ganzzahlige Lineare Programmierung (MIP).- I.13 Beispiele mit MIP-Modellen.- I.14 Die Rolle diskreter Variabler in Mathematischen Programmen.- I.15 Spezielle Typen Mathematischer Programme.- I.16 Nichtlineare Programmierung (NLP).- I.17 Beispiele mit NLP-Modellen.- I.18 Andere Methoden der Optimierung.- I.19 Optimale und fast-optimale Lösungen.- I.20 Postoptimale Aspekte.- I.21 Mehrere Zielsetzungen.- I.22 Optimierung bei probabilistischer oder unscharfer Problembeschreibung.- I.23 Andere Verfahren des Operations Research.- II DV-Aspekte von Optimierungsanwendungen.- II.1 Erkennung eines Problems der Optimierung.- II.2 Modellbildung.- II.3 Grenzen der wirtschaflichen Lösbarkeit.- II.4 Phasen einer Optimierungsanwendung.- II.5 Erzeugung und Standardoutput des DV-Modells.- II.6 Validierung des Modells.- II.7 Produktive Anwendung.- II.8 Benutzer- oder systemgerechte Integration.- II.9 Tuning des Lösungsverfahrens.- III Organisatorische Aspekte von Optimierungsanwendungen.- III.1 Einführende Betrachtungen.- III.2 Die Rolle der Fachbereiche.- III.3 Die Rolle von DV Mathematische Planungsmethoden.- III.4 Die Rolle von DV Benutzerservice.- III.5 Die Rolle von DV Anwendungsentwicklung.- III.6 Die Rolle von DV Planung.- III.7 Die Rolle des DV Rechenzentrums.- III.8 Initiativrolle.- III.9Optimierung als strategisches Ziel.- III.10 Zusammenfassende Rollendarstellung.- IV Überblick über veröffentlichte Anwendungen.- IV.1 Produktionsplanung.- IV.2 Fertigungsplanung.- IV.3 Fließbandbelegung.- IV.4 CIM-Anwendungen (FMS,JIT).- IV.5 Mineralölindustrie.- IV.6 Mischungsplanung.- IV.7 Vertriebsplanung.- IV.8 Standortplanung.- IV.9 Transport- und Tourenplanung.- IV.10 Distributionsplanung.- IV.11 Ersatzteilplanung.- IV.12 Verschnittoptimierung.- IV.13 Energieversorgungsunternehmen.- IV.14 Personalplanung.- IV.15 Investitions- und Finanzplanung.- IV.16 Optimierung technischer Produkte.- IV.17 Landwirtschaftliche Planung.- IV.18 Unternehmensplanung.- IV.19 Diverse Anwendungen.- V Bemerkungen zu den OR-Verfahren.- V.1 Die Simplex-Methode.- V.2 Das Verfahren von N. Karmarkar.- V.3 Das Branch-and-Bound Verfahren.- V.4 Kombinatorische Verfahren.- V.5 Dynamische Programmierung.- V.6 Verfahren der Nichtlinearen Programmierung.- V.7 Heuristische Verfahren.- V.8 Methoden, die auf statistischen Verfahren basieren.- V.9 Methoden zur Behandlung probabilistischer oder unscharfer Problembeschreibungen.- V.10 Komplexität von Algorithmen.- VI DV Software und Entwicklungstendenzen.- VI.1 Kommerziell angebotene Optimierungssoftware.- VI.2 Host/Personal Computer.- VI.3 Tendenzen für Optimierungssoftware.- VI.4 Optimierung und Expertensysteme/KI-Methoden.- VI.5 Kombinierter Einsatz verschiedener OR-Methoden.- VI.6 Decision Support Systems (DSS).- VII Überblick über anwendungsbezogene Veröffentlichungen.- VII.1 Produktionsplanung.- VII.2 Fertigungsplanung.- VII.3 Fließbandbelegung.- VII.4 CIM-Anwendungen (FMS, JIT).- VII.5 Mineralölindustrie.- VII.6 Mischungsplanung.- VII.7 Vertriebsplanung.- VII.8 Standortplanung.- VII.9 Transport- und Tourenplanung.- VII.10Distributionsplanung.- VII.11 Ersatzteilplanung.- VII.12 Verschnittoptimierung.- VII.13 Energieversorgungsunternehmen.- VII.14 Personalplanung.- VII.15 Investitions- und Finanzplanung.- VII.16 Optimierung technischer Produkte.- VII.17 Landwirtschaftliche Planung.- VII.18 Unternehmensplanung.- VII.19 Diverse Anwendungen.- VIII Auswahl von theoriebezogenen Veröffentlichungen.- VIII.1 Operations Research Verfahren der Optimierung.- VIII.2 Mathematische Grundlagen.- IX Auswahl von allgemeinen OR-Veröffentlichungen.- X Auswahl von DV-bezogenen Veröffentlichungen.- XI Glossar.- XII Anhang: Mathematische Grundbegriffe.- XIII Stichwortverzeichnis zum Text (Deutsch/Englisch).- XIV Stichwortverzeichnis zum Literaturteil (Deutsch/Englisch).