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Karl-Heinz Waldmann

    Stochastische Modelle
    Operations Research
    • Das vorliegende Lehrbuch ist eine Einführung in das Operations Research, die mathematisch stringent vorgeht, ohne jedoch den Leser mit Beweisen zu überfrachten. Stattdessen werden die mathematischen Sachverhalte ausführlich begründet und durch weit mehr als einhundert Abbildungen illustriert. Das Buch ist gleichermaßen für Ingenieure, Mathematiker und Wirtschaftswissenschaftler geeignet. Mit mehr als vierhundert Seiten stellen die Autoren genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Operations-Research-Vorlesungen zu verwenden. Darüber hinaus setzt dieses Buch an den richtigen Stellen neue Akzente und bereichert den Bestand der bisherigen Lehrbücher zu diesem Fachgebiet. Ein ausführlicher Anhang verdeutlicht die für das Verständnis des Buches notwendigen mathematischen Grundkonzepte, um den unterschiedlichen Voraussetzungen in der Vielfalt der Bachelor- und Masterprogramme Rechnung zu tragen. Die korrigierte und erweiterte dritte Auflage dieses Buches erhält ein neues, ausführliches Kapitel zur stochastischen Optimierung. Inhaltsverzeichnis 1. Kernkonzepte der linearen Optimierung.- 2. Erweiterungen und Anwendungen der linearen Optimierung.- 3. Graphentheorie.- 4. Netzplantechnik.- 5. Ganzzahlige Optimierung.- 6. Heuristiken.- 7. Nichtlineare Optimierung.- 8. Dynamische Optimierung.- 9. Wartesysteme.- Anhang.- Literatur- und Sachverzeichnis.

      Operations Research
    • Stochastische Modelle

      Eine anwendungsorientierte Einführung

      • 272 stránok
      • 10 hodin čítania

      Das vorliegende Buch führt den Leser in die Welt der stochastischen Modellbildung ein. Im Vordergrund steht dabei eine anschauliche Darstellung zeit-diskreter und zeit-stetiger Modelle, die auf einer klaren Formulierung der mathematischen Grundlagen basiert. Der Begriff der Markov-Kette zieht sich wie ein roter Faden durch die einzelnen Kapitel. Markov-Ketten sind von Interesse bei der Analyse zeit-diskreter dynamischer Systeme, die zufälligen Einflüssen unterliegen. Sie beeindrucken durch ihre klare Struktur und ihre Einfachheit in der Darstellung und Lösung. Zudem sind sie zusammen mit Poisson-Prozessen und ihren Verallgemeinerungen ein wichtiger Baustein zum Verständnis zeit-stetiger Systeme. Nicht zuletzt unterstreichen Markovsche Entscheidungsprozesse, die eine optimale Steuerung von Markov-Ketten beinhalten, die Bedeutung der Markov-Kette als wichtiges Analyseinstrument. Die vorgestellten Methoden werden durch ausführliche Beispiele veranschaulicht und durch gezielte Aufgaben und Lösungen vertieft. Dabei kommt den multimedialen Elementen der EMILeA-stat eine zentrale Bedeutung zu, da sie neue Möglichkeiten der Veranschaulichung stochastischer Systeme eröffnet. Mehrere Fallstudien runden diese anwendungsorientierte Einführung ab.

      Stochastische Modelle