Dieses Lehrbuch basiert auf der Vorlesung "ModelIierung und Algorithmen", die seit 1995 an der RWTH Aachen gehalten wird und deren Inhalte Bestandteil der Vordiplomprüfung in Wirtschaftsinformatik für Studierende im Studiengang Betriebswirtschaftslehre sind. Das Ziel ist es, eine Einführung in grundlegende Denkweisen und Methoden des Operations Research anhand von Problemstellungen aus Wirtschaft und Technik zu geben. Zielgruppe sind sowohl Studenten als auch Praktiker, insbesondere der Wirtschaftswissenschaften, der Ingenieurwissenschaften, der Informatik und der Mathematik. Unser Buch setzt die anwendungsorientierte Tradition des Operations Research an der RWTH Aachen fort, die wesentlich durch Herrn Professor Hans-Jürgen Zimmer mann geprägt wurde. Wir sind Herrn Zimmermann insbesondere dafür dankbar, daß er uns die Fallbei spiele für das Kapitel 4 zur Verfügung gestellt hat, die von ihm in einer einführenden Vorlesung zum Operations Research benutzt wurden. Außerdem danken wir Herrn T. Grünert für die inhaltliche Durchsicht des Manu skriptes und für zahlreiche wichtige Hinweise, die zur Verbesserung der Qualität des Buches beigetragen haben. Herr A. Zeugner hat die technische Erstellung des Manuskriptes mit großer Sorgfalt durchgeführt, und Frau K. Palczynski trug wesentlich dazu bei, die Zahl der Fehler im Manuskript zu minimieren. Beiden sei an dieser Stelle ganz besonders gedankt. Herr Professor St. Zelewski hat als Herausgeber dieser Buchreihe zahlreiche wert volle Anregungen zur inhaltlichen und methodischen sowie zur redaktionellen Überarbeitung des Manuskripts gegeben, die wir dankbar aufgegriffen haben. Dem Teubner-Verlag -insbesondere Herrn J. Weiß -sei für die angenehme und fruchtbare Zusammenarbeit gedankt.

Inhalt
1 Algorithmen.- 1.1 Begriffsursprung und Bedeutung.- 1.2 Darstellung.- 1.3 Algorithmentheorie.- 1.4 Algorithmenentwurf.- 2 Modellierung von Wissen und Problemlösung der Ansatz der Künstlichen Intelligenz.- 2.1 Probleme und Problemlösung in der Künstlichen Intelligenz (KI).- 2.2 Logikbasierte Wissensrepräsentation und Problemlösung.- 2.3 Modellierung und Verarbeitung hierarchisch strukturierten Wissens mit FRAMES.- 3 Entscheidungstheoretische Modelle und Methoden im Operations Research.- 3.1 Entscheidungen.- 3.2 Facetten der Entscheidungslogik.- 3.3 AHP Analytic Hierarchy Process.- 3.4 Fuzzy Set Theorie.- 4 Analytische Optimierungsmodelle im Operations Research und ausgewählte Lösungsverfahren.- 4.1 Lineare und Ganzzahlige Optimierung.- 4.2 Zuordnungsprobleme.- 4.3 Modellierungsunterstützung durch Verwendung von Konzepten aus der Künstlichen Intelligenz.- 5 Naturanaloge Modellierung und Problemlösung.- 5.1 Künstliche neuronale Netze.- 5.2 Genetische Algorithmen.- Anhang A: Elementare Grundlagen der Graphentheorie.- Anhang B: Modula-2.- B.1 Syntax.- B.2 Modula-2 Internet Ressourcen.