Lineare und linearisierbare Optimierungsmodelle sowie ihre ADV-gestützte Lösung

Inhaltsverzeichnis1. Einführung.1.1 Der Modellbegriff.1.2 Die Bedeutung der automatisierten Datenverarbeitung (ADV) für die Bearbeitung von Optimierungsmodellen.1.3 Literatur.2. Grundlegende Aussagen zur linearen Optimierung mit kontinuierlichen Variablen.2.1 Einführendes Beispiel.2.2 Abriß zur Theorie und zum numerischen Lösungsverfahren (Simplexalgorithmus).2.3 Literatur.3. Lösung des allgemeinen linearen Optimierungsmodell mit kontinuierlichen Variablen mittels automatisierter Datenverarbeitung (ADV).3.1 Format und Eingabe der Modell daten (MPS-Format).3.2 Erläuterung einer von einem Standardprogrammpaket erzeugten Druckausgabe.3.3 Geschlossene Behandlung eines Beispiels.3.4 Behandlung großer Modelle.3.5 Literatur.4. Grundlegende Aussagen zur linearen Optimierung mit diskreten Variablen.4.1 Einführendes Beispiel.4.2 Abriß zur Theorie und zu wichtigen Lösungsverfahren.4.3 Literatur.5. Lösung des allgemeinen linearen Optimierungsmodells mit diskreten Variablen mittels automatisierter Datenverarbeitung.5.1 Format zur Eingabe der Modelldaten (MPS-Format).5.2 Erläuterung einer von einem Standardprogrammpaket erzeugten Druckausgabe.5.3 Geschlossene Behandlung eines Beispiels.5.4 Gegenüberstellung der Lösungen und des Lösungsaufwandes für ein Beispiel beim Übergang von kontinuierlichen zu diskreten Variablen.5.5 Literatur.6. Speziell strukturierte Probleme.6.1 Transportproblem.6.2 Zuordnungsprobleme.6.3 Netzwerkprobleme.7. Probleme mit geordneten Mengen von Variablen (Special Ordered Sets).7.1 Multiple-Choice Probleme.7.2 Separable Optimierung.7.3 Literatur.Anhang A: Beschreibung des MPS-Formats.Anhang B: Verzeichnis der Beispiele, Definitionen und Sätze.Anhang C: Stichwortverzeichnis.