Einführung in das Operations Research by Dr. Achim Bachem, Dipl.-Math. Rainer Schrader (auth.)

By Dr. Achim Bachem, Dipl.-Math. Rainer Schrader (auth.)

J. Aufgaben des Operations learn Das Operations study befaßt sich mit der Anwendung mathematischer Methoden zur Vorbereitung von Entscheidungen, die optimum im Sinne gewisser Zielsetzungen sein sol­ len. Dabei versucht guy, reale Probleme, etwa der Volks-oder Betriebswirtschaft, durch mathematische Modelle zu beschreiben. In diesen Modellen, oft Systeme von Gleichungen und Ungleichungen, wird' das challenge gelöst. Das Ergebnis kann dann als Entscheidungs­ kriterium für die reale Fragestellung herangezogen werden. Es ist im allgemeinen recht schwierig zu entscheiden, mit welchem mathematischen Modell ein konkretes challenge zu behandeln ist, denn häufig müssen bei der Modellbil­ dung Vereinfachungen vorgenommen werden, die erst eine mathematische Formulierung erlauben. Die artwork und der Grad der Simplifizierung beeinflussen zum einen das Modell, zum anderen aber auch die Aussagefähigkeit des gewählten Modells beim Rü'kschluß auf die Realität. Eine weitere Schwierigkeit bei der Modellbildung liegt in der Beschaffung von Daten, die es unmöglich, sämtliche charakteristischen Größen das process beschreiben sollen. Oft ist B. Größen, die von menschlichem Verhalten abhängen). Manch­ quantitativ zu erfassen (z. h. mit einer gewissen Streubreite, angegeben mal können die Daten auch nur ungefähr, d. werden. Ziel dieser Einführung in das Operations study soll sein, die verschiedenen mathemati­ schen Modelle mit ihren Hauptanwendungsgebieten und typischen Beispielen vorzustel­ len. Teil B befaßt sich mit deterministischen Modellen, speziell der linearen Programmie­ rung. Der Teil C gibt einen Überblick über probabilistische Modelle, additionally solche Modelle, die die Unsicherheit der Daten in Betracht ziehen.

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Da man keine negativen Einheiten produzieren kann, ist x stets größer oder gleich Null und wir erhalten als zulässigen Bereich unseres Produktionsmodells: Bezeichnen wir noch mit Cj den Gewinn, den der Unternehmer bei der Produktion einer Einheit des j-ten Produkts erzielt, so ist der Gesamtgewinn bei Produktion von Xl Einheiten des ersten Produkts, X2 Einheiten des zweiten Produkts, ... ;; b x ~ 0 lösen. Betrachten wir das zugehörige duale Programm. Der Unternehmer überlegt sich, ob er nicht die Rohstoffe verkaufen soll, an statt sie zu verarbeiten.

Ein weiteres Verfahren wählt eine Nichtbasisvariable zufällig unter den möglichen Kandidaten aus. Die Methoden der Gradientenverfahren wichten den Anstieg Cj mit den Einträgen in ihrer Nichtbasisspalte Nj. Die einzelnen Gradientenverfahren unterscheiden sich dann in der Wahl der Gewichte. Generell läßt sich keine "beste" Auswahlstrategie auszeichnen. Es hat sich aber in der Praxis erwiesen, daß eine "gezielte" Auswahl einer zufalligen vorzuziehen ist. Die Methode des steilsten Anstiegs benötigt fast immer mehr Iterationen als die übrigen "gezielten" Verfahren.

P) wäre beschränkt. Demzufolge kann es kein dual zulässiges y geben, (D) ist unzulässig. Entsprechend folgt aus der Unbeschränktheit von (D), daß (P) unzulässig ist. 41 Die Aussage 2 können wir nun mit Hilfe des Simplexalgorithmus beweisen. Da (P) eine zulässige Lösung besitzt, existiert nach Satz 1 eine Ecke und damit nach Satz 5 eine zulässige Basislösung. Starten wir mit dieser zulässigen Basislösung unser Simplexverfahren, so wissen wir, daß der Algorithmus nach endlich vielen Schritten abbricht, weil das Problem entweder unbeschränkt ist oder eine Optimallösung gefunden worden ist.

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