Lineare Optimierung unter Unsicherheit

1. Front Matter

   Pages I-VIII

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2. Ausgangssituation und Zielsetzung

   • Frank Herrmann

   Pages 1-3

3. Grundlegende Resultate der linearen Optimierung

   • Frank Herrmann

   Pages 5-29

4. Sensitivitätsanalyse und parametrische Optimierung

   • Frank Herrmann

   Pages 31-54

5. Optimierungsansätze bei Unsicherheit

   • Frank Herrmann

   Pages 55-133

6. Spezielle Eigenschaften von Kompensationsproblemen

   • Frank Herrmann

   Pages 135-179

7. (Bedarfs-)Unsicherheit bei der Produktionsprogrammplanung

   • Frank Herrmann

   Pages 181-296

8. Back Matter

   Pages 297-305

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Gegenstand dieses Buches sind die in der Literatur und auch in der aktuellen Forschung verwendeten Ansätze der linearen Optimierung unter Unsicherheit. Im Mittelpunkt stehen Kompensationsprobleme und ihre Alternativen wie „Chance Constrained“-Probleme oder Sensitivitätsanalysen bzw. ihre Erweiterung, die parametrische Optimierung. Diese Ansätze werden mathematisch präzise beschrieben und ihre charakteristischen Eigenschaften werden anhand von leicht nachrechenbaren Fallstudien erläutert. Da durch Kompensationsprobleme häufig die besten Resultate erzielt werden, werden mit diesen Abstraktionen von konkreten Problemen in Unternehmen gelöst.


Das Buch wendet sich an Doktoranden und Studierende mit ausgeprägtem Interesse an der optimalen Lösung von Problemen, insbesondere aus dem Bereich der Produktionsplanung, sowie generell an Wissenschaftler und Experten in Unternehmen, die eine Einführung in die lineare Optimierung unter Unsicherheit suchen.

• Optimierung bei Unsicherheit
• Kompensationsprobleme
• Chance-Constrained-Probleme
• Fat-Solution-Modelle
• Stochastische Progammierung
• Implementierbarkeitsbedingung bei Kompensationsproblemen
• Stufen versus Perioden bei Kompensationsproblemen
• Approximation einer stetigen Verteilung
• Planungsprobleme unter Unsicherheit

• Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Regensburg, Deutschland

  Frank Herrmann

Professor Dr. Frank Herrmann erforscht im Rahmen seiner Professur für Produktionsplanung an der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg quantitative Methoden und insbesondere die Optimierung in der operativen Produktionsplanung und -steuerung.

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