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- 372 Seiten
- 14 Lesestunden
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Das vorliegende Buch behandelt verständlich und praxisorientiert die Kerngebiete der Linearen Optimierung, einem zentralen Bereich des Operations Research. Es richtet sich an Studierende betriebswirtschaftlicher und technischer Disziplinen sowie an Praktiker*innen aus kleinen und mittelständischen Unternehmen, die von den Möglichkeiten der Linearen Programmierung profitieren können. Da kaum mathematische Vorkenntnisse erforderlich sind, können sich auch diese Zielgruppen leicht in das Thema einarbeiten, was zu erheblichen Kostensenkungen und Zeiteinsparungen führt. Studierende der Mathematik und Informatik finden ebenfalls schnell einen Überblick über die Thematik. Die Methoden werden prägnant und mathematisch exakt hergeleitet, durch zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben ergänzt und mit zwei Fallstudien aus der Praxis angereichert. Zudem wird die softwaretechnische Umsetzung der Linearen Programme mittels Excel-Solver und Python behandelt. Die 3. Auflage wurde vollständig überarbeitet und ergänzt, wobei C-Programme durch Python-Programme ersetzt wurden. Neu aufgenommen wurden die Big-M-Methode, die Dreiphasen-Methode und das Revidierte Simplex-Verfahren. Ein neues Kapitel zur Linearen Optimierung in der Spieltheorie wurde ebenfalls hinzugefügt.
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Lineare Optimierung – eine anwendungsorientierte Einführung in Operations Research, Andreas Koop
- Sprache
- Erscheinungsdatum
- 2023
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- (Paperback)
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- Titel
- Lineare Optimierung – eine anwendungsorientierte Einführung in Operations Research
- Sprache
- Deutsch
- Autor*innen
- Andreas Koop
- Verlag
- Springer Spektrum
- Erscheinungsdatum
- 2023
- Einband
- Paperback
- Seitenzahl
- 372
- ISBN10
- 3662663864
- ISBN13
- 9783662663868
- Reihe
- Schlagwörter
- Sachbücher, Handel, Wirtschaft & Management, Wissenschaft & Mathematik, Mathematik
- Beschreibung
- Das vorliegende Buch behandelt verständlich und praxisorientiert die Kerngebiete der Linearen Optimierung, einem zentralen Bereich des Operations Research. Es richtet sich an Studierende betriebswirtschaftlicher und technischer Disziplinen sowie an Praktiker*innen aus kleinen und mittelständischen Unternehmen, die von den Möglichkeiten der Linearen Programmierung profitieren können. Da kaum mathematische Vorkenntnisse erforderlich sind, können sich auch diese Zielgruppen leicht in das Thema einarbeiten, was zu erheblichen Kostensenkungen und Zeiteinsparungen führt. Studierende der Mathematik und Informatik finden ebenfalls schnell einen Überblick über die Thematik. Die Methoden werden prägnant und mathematisch exakt hergeleitet, durch zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben ergänzt und mit zwei Fallstudien aus der Praxis angereichert. Zudem wird die softwaretechnische Umsetzung der Linearen Programme mittels Excel-Solver und Python behandelt. Die 3. Auflage wurde vollständig überarbeitet und ergänzt, wobei C-Programme durch Python-Programme ersetzt wurden. Neu aufgenommen wurden die Big-M-Methode, die Dreiphasen-Methode und das Revidierte Simplex-Verfahren. Ein neues Kapitel zur Linearen Optimierung in der Spieltheorie wurde ebenfalls hinzugefügt.