Das Buch bietet eine fundierte Einführung in das Operations Research. Ausführlich präsentiert es wesentliche Modelle und Methoden anhand vieler anschaulicher Beispiele und Lösungen, und ist auch ohne wesentliche mathematische Kenntnisse verständlich und nachvollziehbar. Lineare Optimierung wird einschließlich Dualität und Sensitivitätsanalyse behandelt, vielfältige Beispiele zeigen deren Potenzial für praktische Anwendungen. Beispiele aus Logistik und Projektplanung zeigen Graphen und deren Einsatzmöglichkeiten. Mittels Simulation werden Entscheidungen für deterministische und stochastische Systeme anhand von Anlagenbelegung, Warteschlangen und Risikoanalyse unterstützt. Zahlreiche Übungen mit ausführlichen Lösungen fördern die Methodenkompetenz. Die Kombination mathematischer und wirtschaftswissenschaftlichen Fähigkeiten erzielt eine hohe Problemlösungskompetenz. Besonders geeignet für Studierende der Wirtschaftswissenschaften.

Ausführliche Darstellung der wesentlichen Modelle und Methoden des Operations Research (OR) mit vielen Beispielen und Lösungen - auch ohne wesentliche mathematische Kenntnisse verständlich und nachvollziehbar! Die behandelten Schwerpunkte stellen die Grundlagen des OR dar und sind für alle Studierenden relevant, die eine einführende Vorlesung zu Operations Research besuchen Includes supplementary material: sn.pub/extras

Klappentext

Fundierte Einführung in das Operations Research. Zahlreiche anschauliche Beispiele und Übungen mit ausführlichen Lösungen präsentieren die wesentlichen Modelle und Methoden: verständlich, nachvollziehbar ohne wesentliche mathematische Kenntnisse. Mit linearer Optimierung inkl. Dualität und Sensitivitätsanalyse. Vielfältige Beispiele zeigen deren Potenzial für praktische Anwendungen. Beispiele aus Logistik und Projektplanung erläutern Graphen und deren Einsatzmöglichkeiten. Mittels Simulation werden Entscheidungen für deterministische und stochastische Systeme anhand der Beispiele Anlagenbelegung, Warteschlangen und Risikoanalyse unterstützt.

Inhalt
Quantitative Entscheidungsunterstützung.- Grundlagen linearer Optimierung.- Modellerweiterungen, Dualität und Sensitivitätsanalyse.- Anwendungen linearer Optimierung.- Graphentheorie.- Projektplanung.- Simulation und Warteschlangensysteme.- Lösungen.