Approximation und Nichtlineare Optimierung in Praxisaufgaben

Approximation und Nichtlineare Optimierung in Praxisaufgaben von Göpfert,  Alfred, Riedrich,  Thomas, Tammer,  Christiane
In diesem Buch wird die Vielgestaltigkeit von Optimierung und Approximation zusammen mit ihrem breiten Umfeld anhand von Aufgaben samt ihren Lösungen und nützlichen Anwendungen zum Ausdruck gebracht. Fachlich steht dabei im Vordergrund, Methoden der Angewandten Analysis zu nutzen, um die Struktur und Eigenschaften der Probleme zu erkennen und handhabbare Optimalitätsbedingungen herzuleiten, die die Behandlung der Aufgaben ermöglichen und vereinfachen. Viele praktische Aufgabenstellungen führen auf konvexe bzw. nichtkonvexe Optimierungsprobleme, Mehrkriterielle Optimierungsprobleme, Standortprobleme, Probleme der Risikotheorie, Versicherungsmathematik, Optimierungsprobleme mit Unsicherheiten und Modelle aus der Signaltheorie, die in den behandelten Aufgaben diskutiert werden. Hinweise auf online verfügbare Software werden gegeben. Das Buch richtet sich an Studierende und Lehrende der Mathematik, Wirtschaftsmathematik, Informatik, Physik, den Wirtschafts- und Ingenieurwissenschaften (u.a. der Mechatronik).
Aktualisiert: 2023-03-14
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Approximation und Nichtlineare Optimierung in Praxisaufgaben

Approximation und Nichtlineare Optimierung in Praxisaufgaben von Göpfert,  Alfred, Riedrich,  Thomas, Tammer,  Christiane
In diesem Buch wird die Vielgestaltigkeit von Optimierung und Approximation zusammen mit ihrem breiten Umfeld anhand von Aufgaben samt ihren Lösungen und nützlichen Anwendungen zum Ausdruck gebracht. Fachlich steht dabei im Vordergrund, Methoden der Angewandten Analysis zu nutzen, um die Struktur und Eigenschaften der Probleme zu erkennen und handhabbare Optimalitätsbedingungen herzuleiten, die die Behandlung der Aufgaben ermöglichen und vereinfachen. Viele praktische Aufgabenstellungen führen auf konvexe bzw. nichtkonvexe Optimierungsprobleme, Mehrkriterielle Optimierungsprobleme, Standortprobleme, Probleme der Risikotheorie, Versicherungsmathematik, Optimierungsprobleme mit Unsicherheiten und Modelle aus der Signaltheorie, die in den behandelten Aufgaben diskutiert werden. Hinweise auf online verfügbare Software werden gegeben. Das Buch richtet sich an Studierende und Lehrende der Mathematik, Wirtschaftsmathematik, Informatik, Physik, den Wirtschafts- und Ingenieurwissenschaften (u.a. der Mechatronik).
Aktualisiert: 2023-04-04
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Quantitative strategische Planung von Supply-Chain-Netzwerken bei unsicheren Währungskursen

Quantitative strategische Planung von Supply-Chain-Netzwerken bei unsicheren Währungskursen von Bösel,  Bastian J.
Oft steht in Geschäftsberichten, dass ungünstige Währungskurse die Gewinnsituation negativ beeinflusst haben. Traditionellerweise wird die Absicherung von Währungsrisiken den Finanzabteilungen überlassen. Aber werden Währungsrisiken nicht erst durch gewagte Globalisierungsentscheidungen und die fortwährende Suche nach dem weltweit günstigsten Preis begründet? Der ehemalige Volkswagen-Manager und Betriebswirt Bastian Bösel zeigt, dass es für global agierende Unternehmen z.B. beim Aufbau günstiger Standorte in Schwellenländern oder bei der Erschließung neuer Absatzmärkte bislang ungenutzte Gestaltungsmöglichkeiten gibt. Diese bieten erhebliche Chancen für mehr Stabilität bei Gewinnen, Dividenden und Arbeitsplätzen. Bösel entwickelt ein quantitatives Modell zur simultanen Bestimmung optimaler Beschaffungs-, Produktions- und finanziellen Hedgingentscheidungen bei unsicheren Währungskursen. Die Potenziale werden exemplarisch in praxisnahen Entscheidungssituationen für Unternehmen der Automobilbranche veranschaulicht. Für eine erfolgreiche Nutzung des Entscheidungsmodells werden neben der formalen Modellbeschreibung auch organisatorische Empfehlungen formuliert.
Aktualisiert: 2021-11-24
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Robuste Planung und Optimierung

Robuste Planung und Optimierung von Scholl,  Armin
Das Buch beschäftigt sich mit der modellgestützten Planung im Fall der Datenunsicherheit. Im Zentrum steht der Begriff der Robustheit von Plänen bzw. der robusten Planung. Im ersten Teil werden Grundlagen der modellgestützten Planung dargestellt, die zum Verständnis der weiteren Ausführungen wichtig sind. Der zweite Teil setzt sich ausführlich mit Konzepten und Methoden der robusten Planung und Optimierung auseinander. Im letzten Teil werden entsprechende Ansätze am Beispiel der Projektablauf- und der Produktionsprogrammplanung dargestellt und im Rahmen experimenteller Untersuchungen auf ihre Anwendbarkeit und ihren potentiellen Nutzen untersucht. Bei einer Gegenüberstellung mit gängigen deterministischen Planungsmethoden - wie sie in PPS-Systemen oder Projektmanagementsoftware enthalten sind - zeigt sich eine deutliche Überlegenheit robuster Methoden im Hinblick auf die erzielbare Planungsqualität.
Aktualisiert: 2023-04-07
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Robuste Planung und Optimierung

Robuste Planung und Optimierung von Scholl,  Armin
Das Buch beschäftigt sich mit der modellgestützten Planung im Fall der Datenunsicherheit. Im Zentrum steht der Begriff der Robustheit von Plänen bzw. der robusten Planung. Im ersten Teil werden Grundlagen der modellgestützten Planung dargestellt, die zum Verständnis der weiteren Ausführungen wichtig sind. Der zweite Teil setzt sich ausführlich mit Konzepten und Methoden der robusten Planung und Optimierung auseinander. Im letzten Teil werden entsprechende Ansätze am Beispiel der Projektablauf- und der Produktionsprogrammplanung dargestellt und im Rahmen experimenteller Untersuchungen auf ihre Anwendbarkeit und ihren potentiellen Nutzen untersucht. Bei einer Gegenüberstellung mit gängigen deterministischen Planungsmethoden - wie sie in PPS-Systemen oder Projektmanagementsoftware enthalten sind - zeigt sich eine deutliche Überlegenheit robuster Methoden im Hinblick auf die erzielbare Planungsqualität.
Aktualisiert: 2023-04-07
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Robuste Optimierung zur Operationssaalbelegung unter Berücksichtigung von Mehrfachzielsetzung

Robuste Optimierung zur Operationssaalbelegung unter Berücksichtigung von Mehrfachzielsetzung von Rachuba,  Sebastian
Die effiziente Nutzung von Ressourcen im Krankenhaus ist seit der Einführung von Fallpauschalen von zentraler Bedeutung. Ein besonderes Interesse gilt in diesem Zusammenhang der Planung in Operationssälen, denn diese stellen in Krankenhäusern einen bedeutenden Kosten- und auch Erlöstreiber dar. Nicht exakt bekannte Dauern elektiver Eingriffe, darüber hinaus zufällig auftretende Notfälle und außerdem unterschiedliche Interessen der beteiligten Parteien sind im Kontext von Operationssaalbelegungen spezielle Herausforderungen, woraus sich eine insgesamt sehr anspruchsvolle und komplexe Fragestellung ergibt. Zur Unterstützung bei der Ermittlung von Operationssaalbelegungen werden in der Literatur vielfältige mathematische Optimierungsmodelle vorgeschlagen, die zunächst ausführlich diskutiert werden. Das Werk setzt auf den bestehenden Optimierungsansätzen auf, um diese konsequent weiterzuentwickeln indem Unsicherheit sowie Mehrfachzielsetzung zunächst separat und schließlich simultan in einem innovativen multikriteriellen und szenariobasierten gemischt-ganzzahligen Optimierungsmodell integriert werden. Unter Zuhilfenahme der Theorie unscharfer Mengen wird die Zufriedenheit von beteiligten Parteien mit einer Lösung beschrieben und darüber hinaus wird durch ein Robustheitskonzept eine hohe Stabilität der Operationssaalbelegung erreicht. Hierauf aufbauend wird ein geschlossener mathematischer Ansatz entwickelt, der für die Operationssaalbelegung auf der Grundlage von akzeptablen Zielfunktionswerten eine robuste Kompromisslösung ermittelt. Die Qualität der ermittelten Belegungen wird im Rahmen von verschiedenen Fallstudien analysiert und im Hinblick auf die Auslastung der Operationssäle, die Zielerreichungsgrade und die Einhaltung der verfügbaren Kapazitäten bewertet.
Aktualisiert: 2019-12-20
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Hierarchische Produktionsplanung bei Unsicherheit

Hierarchische Produktionsplanung bei Unsicherheit von Gebhard,  Marina, Kuhn,  Prof. Dr. Heinrich
Die Autorin zeigt, wie sich die Ansätze der robusten Planung in ein hierarchisches Planungssystem integrieren lassen, wodurch bei Vorliegen von Unsicherheiten erheblich bessere und vor allem stabilere Planungsergebnisse erzielt werden können.
Aktualisiert: 2023-04-04
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