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Beschreibung

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.

Der Inhalt


Lineare Optimierung
Graphentheorie
Netzplantechnik
Ganzzahlige Optimierung
Heuristiken
Nichtlineare Optimierung
Stochastische Optimierung
Dynamische Optimierung
Wartesysteme



Die Autoren

Stefan Nickel ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet den Bereich Diskrete Optimierung und Logistik des Instituts für Operations Research.
Steffen Rebennack ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet den Bereich Stochastische Optimierung des Instituts für Operations Research.


Oliver Stein ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet den Bereich für Kontinuierliche Optimierung am Institut für Operations Research.

Karl-Heinz Waldmann ist Universitätsprofessor am Institut für Operations Research des Karlsruher Instituts für Technologie und leitete dort bis zum Jahr 2016 den Bereich für Stochastische Modellierung und Optimierung.
Weitere Beschreibungen

Details

Weitere ISBN/GTIN9783662653463
ProduktartE-Book
EinbandE-Book
FormatPDF
Format HinweisWasserzeichen
Erscheinungsdatum03.06.2022
Auflage3. Aufl. 2022
Seiten448 Seiten
SpracheDeutsch
IllustrationenXIII, 448 S. 145 Abbildungen
Artikel-Nr.10635272
KatalogVC
Datenquelle-Nr.4022597
Weitere Details

Autor

Stefan Nickel ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet den Bereich Diskrete Optimierung und Logistik des Instituts für Operations Research. Weiterhin ist er Direktor des Karlsruhe Service Research Institute (KSRI) und des Forschungszentrums Informatik (FZI) Karlsruhe. Seine Forschungs- und Lehrschwerpunkte sind Standortplanung, Gebietsplanung, Supply Chain Management, Health Care und Online-Optimierung.

Steffen Rebennack ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet den Bereich Stochastische Optimierung des Instituts für Operations Research. In der Forschung konzentriert er sich auf die Entwicklung von Optimierungsalgorithmen, welche die spezielle Struktur der stochastischen Optimierungsprobleme ausnutzen können. Lehrschwerpunkte sind Stochastische Optimierung, Optimierung unter Unsicherheit sowie Large-scale Optimierung.

Oliver Stein ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut fürTechnologie und leitet den Bereich für Kontinuierliche Optimierung am Institut für Operations Research. In der Forschung konzentriert er sich auf Entwurf und Implementierung von Optimierungsverfahren sowie deren theoretische Grundlagen. Lehrschwerpunkte sind Nichtlineare Optimierung, Globale Optimierung, Gemischt-ganzzahlige Optimierung sowie Multikriterielle Optimierung.

Karl-Heinz Waldmann ist Universitätsprofessor am Institut für Operations Research des Karlsruher Instituts für Technologie und leitete dort bis zum Jahr 2016 den Bereich für Stochastische Modellierung und Optimierung. In der Forschung konzentriert er sich auf die Modellierung, Analyse und Optimierung dynamischer Systeme, die stochastischen Einflüssen unterliegen. Sein besonderes Interesse gilt der Optimalität einfach strukturierter Entscheidungsregeln sowie deren effiziente Berechnung.

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