Dieses Lehrbuch ist eine anschauliche, zum Selbststudium geeignete, Einführung in OR und behandelt grundlegende mathematische Algorithmen und Aufgaben der linearen und der nichtlinearen Optimierung. Die inhaltlichen Schwerpunkte liegen bei Simplex-Verfahren und Dualität bzw. Lagrange-Multiplikatoren und Karush-Kuhn-Tucker-Bedingungen. Zahlreiche Übungs- und Klausuraufgaben mit vollständigen Lösungen erleichtern das Verständnis und motivieren, die erläuterten mathematischen Konzepte einzuüben. Die Theorie wird durchgehend an Beispielen erklärt, auf detaillierte Beweise und mathematische Strenge wird bewusst verzichtet. Kompakte Zusammenfassungen helfen, das wirklich Wichtige schnell zu erfassen. Das Buch eignet sich als kompakter Begleiter einer Vorlesung, unterstützt aber auch bei der effizienten Prüfungsvorbereitung.

Dieses Lehrbuch ist eine anschauliche, zum Selbststudium geeignete, Einführung in OR und behandelt grundlegende mathematische Algorithmen und Aufgaben der linearen und der nichtlinearen Optimierung. Die inhaltlichen Schwerpunkte liegen bei Simplex-Verfahren und Dualität bzw. Lagrange-Multiplikatoren und Karush-Kuhn-Tucker-Bedingungen. Zahlreiche Übungs- und Klausuraufgaben mit vollständigen Lösungen erleichtern das Verständnis und motivieren, die erläuterten mathematischen Konzepte einzuüben. Die Theorie wird durchgehend an Beispielen erklärt, auf detaillierte Beweise und mathematische Strenge wird bewusst verzichtet. Kompakte Zusammenfassungen helfen, das wirklich Wichtige schnell zu erfassen. Das Buch eignet sich als kompakter Begleiter einer Vorlesung, unterstützt aber auch bei der effizienten Prüfungsvorbereitung.

Autorentext

Prof. Dr. Rainer Schwenkert studierte Mathematik an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg. Seit 1993 ist er als Professor für Mathematik und Datenbanksysteme an der Hochschule München tätig. Bedingt durch zahlreiche Vorlesungen in Informatik und Finanzwissenschaft liegt sein Focus auf praxisorientierten Anwendungen der Mathematik.

Prof. Dr. Yvonne Stry studierte in Gießen und Bonn Mathematik und ist seit 1994 Professorin für Mathematik an der Technischen Hochschule Georg Simon Ohm in Nürnberg. Sie betont den Anwendungsaspekt ihrer Wissenschaft und ist auch auf dem Gebiet der Hochschuldidaktik aktiv.

Inhalt

Einführung.- Teil I Lineare Optimierung.- Einführung in die Lineare Optimierung.- Zusammenfassung.- Summary.- Aufgaben mit Lösungen.- Klausuraufgaben mit Lösungen.- Teil II: Nichtlineare Optimierung.- Zusammenfassung.- Summary.- Aufgaben und Lösungen.- Klausuraufgaben mit Lösungen.- Anhang.- Literaturverzeichnis.- Sachverzeichnis.