Aktualisiert: 2023-07-03
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Diskrete Optimierung
Schlüsselwort: Diskrete Optimierung
Diskrete Optimierung
Diskrete Optimierung
Diskrete Mathematik erleben
Diskrete Mathematik erleben
Rabattprobleme aus Konsumentensicht
Einem Konsumenten werden in verschiedensten Situationen Rabatte angeboten. In dieser Dissertation wird die Frage untersucht, wie solche
Rabattsituationen aus Konsumentensicht formalisiert werden können und wie Kaufentscheidungen getroffen werden können. Um diese Frage
zu beantworten, wird ein formaler Rahmen für Rabattsituationen angegeben und zur Analyse einer neuen Gruppe von acht Problemen, die
auf alltäglichen Erfahrungen mit Rabattaktionen basieren, angewendet.
Diese Probleme werden hinsichtlich der Rabattgrundlage (Stempel / Punkte), dem Kartentyp (Einzelkarte, Gruppenkarte) und der Frage, ob
Stempel/Punkte für Käufe mit Rabatt gesammelt werden, unterschieden. Der inhärenten Planungsunsicherheit für Konsumentenentscheidungen
wird explizit durch die Betrachtung jedes Problems als eine Onlinesituation Rechnung getragen. Für die Onlineprobleme wird eine zugeschnittene
Methode zur Güteabschätzung präsentiert. Jedes der acht Probleme wird als Entscheidungs-, Optimierungs- und Onlineproblem analysiert.
Für alle Entscheidungsprobleme wird NP-Vollständigkeit nachgewiesen. Jedes Optimierungsproblem wird mit ganzzahliger linearer Programmierung und einige stempelbasierte Probleme zusätzlich mit dynamischer Programmierung gelöst. Für die Onlineprobleme wird jeweils eine untere Güteschranke gezeigt und für drei Gruppen von Onlinealgorithmen die Güte abgeschätzt.
Aktualisiert: 2023-06-22
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Rabattprobleme aus Konsumentensicht
Einem Konsumenten werden in verschiedensten Situationen Rabatte angeboten. In dieser Dissertation wird die Frage untersucht, wie solche
Rabattsituationen aus Konsumentensicht formalisiert werden können und wie Kaufentscheidungen getroffen werden können. Um diese Frage
zu beantworten, wird ein formaler Rahmen für Rabattsituationen angegeben und zur Analyse einer neuen Gruppe von acht Problemen, die
auf alltäglichen Erfahrungen mit Rabattaktionen basieren, angewendet.
Diese Probleme werden hinsichtlich der Rabattgrundlage (Stempel / Punkte), dem Kartentyp (Einzelkarte, Gruppenkarte) und der Frage, ob
Stempel/Punkte für Käufe mit Rabatt gesammelt werden, unterschieden. Der inhärenten Planungsunsicherheit für Konsumentenentscheidungen
wird explizit durch die Betrachtung jedes Problems als eine Onlinesituation Rechnung getragen. Für die Onlineprobleme wird eine zugeschnittene
Methode zur Güteabschätzung präsentiert. Jedes der acht Probleme wird als Entscheidungs-, Optimierungs- und Onlineproblem analysiert.
Für alle Entscheidungsprobleme wird NP-Vollständigkeit nachgewiesen. Jedes Optimierungsproblem wird mit ganzzahliger linearer Programmierung und einige stempelbasierte Probleme zusätzlich mit dynamischer Programmierung gelöst. Für die Onlineprobleme wird jeweils eine untere Güteschranke gezeigt und für drei Gruppen von Onlinealgorithmen die Güte abgeschätzt.
Aktualisiert: 2023-06-22
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Rabattprobleme aus Konsumentensicht
Einem Konsumenten werden in verschiedensten Situationen Rabatte angeboten. In dieser Dissertation wird die Frage untersucht, wie solche
Rabattsituationen aus Konsumentensicht formalisiert werden können und wie Kaufentscheidungen getroffen werden können. Um diese Frage
zu beantworten, wird ein formaler Rahmen für Rabattsituationen angegeben und zur Analyse einer neuen Gruppe von acht Problemen, die
auf alltäglichen Erfahrungen mit Rabattaktionen basieren, angewendet.
Diese Probleme werden hinsichtlich der Rabattgrundlage (Stempel / Punkte), dem Kartentyp (Einzelkarte, Gruppenkarte) und der Frage, ob
Stempel/Punkte für Käufe mit Rabatt gesammelt werden, unterschieden. Der inhärenten Planungsunsicherheit für Konsumentenentscheidungen
wird explizit durch die Betrachtung jedes Problems als eine Onlinesituation Rechnung getragen. Für die Onlineprobleme wird eine zugeschnittene
Methode zur Güteabschätzung präsentiert. Jedes der acht Probleme wird als Entscheidungs-, Optimierungs- und Onlineproblem analysiert.
Für alle Entscheidungsprobleme wird NP-Vollständigkeit nachgewiesen. Jedes Optimierungsproblem wird mit ganzzahliger linearer Programmierung und einige stempelbasierte Probleme zusätzlich mit dynamischer Programmierung gelöst. Für die Onlineprobleme wird jeweils eine untere Güteschranke gezeigt und für drei Gruppen von Onlinealgorithmen die Güte abgeschätzt.
Aktualisiert: 2023-06-22
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Rabattprobleme aus Konsumentensicht
Einem Konsumenten werden in verschiedensten Situationen Rabatte angeboten. In dieser Dissertation wird die Frage untersucht, wie solche
Rabattsituationen aus Konsumentensicht formalisiert werden können und wie Kaufentscheidungen getroffen werden können. Um diese Frage
zu beantworten, wird ein formaler Rahmen für Rabattsituationen angegeben und zur Analyse einer neuen Gruppe von acht Problemen, die
auf alltäglichen Erfahrungen mit Rabattaktionen basieren, angewendet.
Diese Probleme werden hinsichtlich der Rabattgrundlage (Stempel / Punkte), dem Kartentyp (Einzelkarte, Gruppenkarte) und der Frage, ob
Stempel/Punkte für Käufe mit Rabatt gesammelt werden, unterschieden. Der inhärenten Planungsunsicherheit für Konsumentenentscheidungen
wird explizit durch die Betrachtung jedes Problems als eine Onlinesituation Rechnung getragen. Für die Onlineprobleme wird eine zugeschnittene
Methode zur Güteabschätzung präsentiert. Jedes der acht Probleme wird als Entscheidungs-, Optimierungs- und Onlineproblem analysiert.
Für alle Entscheidungsprobleme wird NP-Vollständigkeit nachgewiesen. Jedes Optimierungsproblem wird mit ganzzahliger linearer Programmierung und einige stempelbasierte Probleme zusätzlich mit dynamischer Programmierung gelöst. Für die Onlineprobleme wird jeweils eine untere Güteschranke gezeigt und für drei Gruppen von Onlinealgorithmen die Güte abgeschätzt.
Aktualisiert: 2023-06-22
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Approximative Algorithmen und Nichtapproximierbarkeit
Gegenstand dieses Lehrbuchs ist die Behandlung schwer lösbarer diskreter Optimierungsprobleme. Im ersten Teil werden schnelle Algorithmen vorgestellt, die solche Probleme näherungsweise lösen können. Der zweite Teil behandelt Komplexitätstheorie und Nichtapproximierbarkeit von Optimierungsproblemen. Das Lehrbuch enthält zudem zahlreiche Anwendungsbeispiele, Übungsaufgaben, Illustrationen und Abschnitte über Grundlagen wie etwa die Turingmaschine.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Approximative Algorithmen und Nichtapproximierbarkeit
Gegenstand dieses Lehrbuchs ist die Behandlung schwer lösbarer diskreter Optimierungsprobleme. Im ersten Teil werden schnelle Algorithmen vorgestellt, die solche Probleme näherungsweise lösen können. Der zweite Teil behandelt Komplexitätstheorie und Nichtapproximierbarkeit von Optimierungsproblemen. Das Lehrbuch enthält zudem zahlreiche Anwendungsbeispiele, Übungsaufgaben, Illustrationen und Abschnitte über Grundlagen wie etwa die Turingmaschine.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Rabattprobleme aus Konsumentensicht
Einem Konsumenten werden in verschiedensten Situationen Rabatte angeboten. In dieser Dissertation wird die Frage untersucht, wie solche
Rabattsituationen aus Konsumentensicht formalisiert werden können und wie Kaufentscheidungen getroffen werden können. Um diese Frage
zu beantworten, wird ein formaler Rahmen für Rabattsituationen angegeben und zur Analyse einer neuen Gruppe von acht Problemen, die
auf alltäglichen Erfahrungen mit Rabattaktionen basieren, angewendet.
Diese Probleme werden hinsichtlich der Rabattgrundlage (Stempel / Punkte), dem Kartentyp (Einzelkarte, Gruppenkarte) und der Frage, ob
Stempel/Punkte für Käufe mit Rabatt gesammelt werden, unterschieden. Der inhärenten Planungsunsicherheit für Konsumentenentscheidungen
wird explizit durch die Betrachtung jedes Problems als eine Onlinesituation Rechnung getragen. Für die Onlineprobleme wird eine zugeschnittene
Methode zur Güteabschätzung präsentiert. Jedes der acht Probleme wird als Entscheidungs-, Optimierungs- und Onlineproblem analysiert.
Für alle Entscheidungsprobleme wird NP-Vollständigkeit nachgewiesen. Jedes Optimierungsproblem wird mit ganzzahliger linearer Programmierung und einige stempelbasierte Probleme zusätzlich mit dynamischer Programmierung gelöst. Für die Onlineprobleme wird jeweils eine untere Güteschranke gezeigt und für drei Gruppen von Onlinealgorithmen die Güte abgeschätzt.
Aktualisiert: 2023-01-05
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Diskrete Optimierung
Optimierungsmethoden
Das Lehrbuch ist aus Lehrveranstaltungen des Verfassers für das Grund- und Hauptstudium für Wirtschaftswissenschaftler an der Universität Bielefeld hervorgegangen. Es wendet sich in erster Linie an Studenten der Betriebs- und Volkswirtschaftslehre. Es soll dieser Zielgruppe Möglichkeiten zur Formulierung von Modellen zur Maximierung bzw. Minimierung gegebener Zielfunktionen unter Berücksichtigung von Beschränkungen und Nicht-Negativitätsbedingungen sowie die Verfahren zur Lösung dieser Probleme vorstellen. Um Verständnis für diese Fragestellungen zu vermitteln, begnügt sich das Lehrbuch nicht mit einer bloßen Darstellung der Rechenverfahren, es will diese auch begründen. Es werden deshalb auch die theoretischen Grundlagen dieser Verfahren und die dahinterstehenden Optimalitätsbedingungen hergeleitet und von der reinen Optimierungstechnik unabhängige theoretische Aspekte dargestellt. Entsprechend den zu erwartenden Fähigkeiten der angesprochenen Zielgruppe werden nur diejenigen mathematischen Grundlagen aus der klassischen Analysis und der linearen Algebra vorausgesetzt, die üblicherweise in den Lehrveranstaltungen zur Einführung in die Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler vermittelt werden. Das Lehrbuch umfaßt sowohl die Grundlagen der Unternehmensforschung, die üblicherweise im Grundstudium vermittelt werden, als auch deren Weiterentwicklung, die dem Hauptstudium vorbehalten sind. In der Neuauflage wurde die Grundkonzeption des Buches beibehalten, jedoch einige Fehler und Unklarheiten beseitigt.
Aktualisiert: 2023-03-28
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Diskrete Mathematik erleben
Grundlagen der Mathematischen Optimierung
Das Buch stellt wesentliche Ansätze, Ergebnisse und Methoden der linearen und ganzzahligen Optimierung dar. Ziel ist es, eine solide mathematische Grundlage des Gebietes und seiner wichtigsten algorithmischen Ansätze zu entwickeln. Methodisch zentral ist der geometrische Zugang.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Approximative Algorithmen und Nichtapproximierbarkeit
Gegenstand dieses Lehrbuchs ist die Behandlung schwer lösbarer diskreter Optimierungsprobleme. Im ersten Teil werden schnelle Algorithmen vorgestellt, die solche Probleme näherungsweise lösen können. Der zweite Teil behandelt Komplexitätstheorie und Nichtapproximierbarkeit von Optimierungsproblemen. Das Lehrbuch enthält zudem zahlreiche Anwendungsbeispiele, Übungsaufgaben, Illustrationen und Abschnitte über Grundlagen wie etwa die Turingmaschine.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Approximative Algorithmen und Nichtapproximierbarkeit
Gegenstand dieses Lehrbuchs ist die Behandlung schwer lösbarer diskreter Optimierungsprobleme. Im ersten Teil werden schnelle Algorithmen vorgestellt, die solche Probleme näherungsweise lösen können. Der zweite Teil behandelt Komplexitätstheorie und Nichtapproximierbarkeit von Optimierungsproblemen. Das Lehrbuch enthält zudem zahlreiche Anwendungsbeispiele, Übungsaufgaben, Illustrationen und Abschnitte über Grundlagen wie etwa die Turingmaschine.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Diskrete Optimierung
Grundlagen der Mathematischen Optimierung
Das Buch stellt wesentliche Ansätze, Ergebnisse und Methoden der linearen und ganzzahligen Optimierung dar. Ziel ist es, eine solide mathematische Grundlage des Gebietes und seiner wichtigsten algorithmischen Ansätze zu entwickeln. Methodisch zentral ist der geometrische Zugang.
Aktualisiert: 2023-04-04
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