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Operations Research
Taschenbuch von Stefan Nickel (u. a.)
Sprache: Deutsch

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Kategorien:
Beschreibung
Das vorliegende Lehrbuch ist eine Einführung in das Operations Research, die mathematisch stringent vorgeht, ohne jedoch den Leser mit Beweisen zu überfrachten. Stattdessen werden die mathematischen Sachverhalte ausführlich begründet und durch weit mehr als einhundert Abbildungen illustriert. Das Buch ist gleichermaßen für Ingenieure, Mathematiker und Wirtschaftswissenschaftler geeignet.
Mit mehr als vierhundert Seiten stellen die Autoren genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Operations-Research-Vorlesungen zu verwenden. Darüber hinaus setzt dieses Buch an den richtigen Stellen neue Akzente und bereichert den Bestand der bisherigen Lehrbücher zu diesem Fachgebiet. Ein ausführlicher Anhang verdeutlicht die für das Verständnis des Buches notwendigen mathematischen Grundkonzepte, um den unterschiedlichen Voraussetzungen in der Vielfalt der Bachelor- und Masterprogramme Rechnung zu tragen.
Die korrigierte und erweiterte dritte Auflage dieses Buches erhält ein neues, ausführliches Kapitel zur stochastischen Optimierung.
Das vorliegende Lehrbuch ist eine Einführung in das Operations Research, die mathematisch stringent vorgeht, ohne jedoch den Leser mit Beweisen zu überfrachten. Stattdessen werden die mathematischen Sachverhalte ausführlich begründet und durch weit mehr als einhundert Abbildungen illustriert. Das Buch ist gleichermaßen für Ingenieure, Mathematiker und Wirtschaftswissenschaftler geeignet.
Mit mehr als vierhundert Seiten stellen die Autoren genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Operations-Research-Vorlesungen zu verwenden. Darüber hinaus setzt dieses Buch an den richtigen Stellen neue Akzente und bereichert den Bestand der bisherigen Lehrbücher zu diesem Fachgebiet. Ein ausführlicher Anhang verdeutlicht die für das Verständnis des Buches notwendigen mathematischen Grundkonzepte, um den unterschiedlichen Voraussetzungen in der Vielfalt der Bachelor- und Masterprogramme Rechnung zu tragen.
Die korrigierte und erweiterte dritte Auflage dieses Buches erhält ein neues, ausführliches Kapitel zur stochastischen Optimierung.
Über den Autor

Stefan Nickel ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet den Bereich Diskrete Optimierung und Logistik des Instituts für Operations Research. Weiterhin ist er Direktor des Karlsruhe Service Research Institute (KSRI) und des Forschungszentrums Informatik (FZI) Karlsruhe. Seine Forschungs- und Lehrschwerpunkte sind Standortplanung, Gebietsplanung, Supply Chain Management, Health Care und Online-Optimierung.

Steffen Rebennack ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet den Bereich Stochastische Optimierung des Instituts für Operations Research. In der Forschung konzentriert er sich auf die Entwicklung von Optimierungsalgorithmen, welche die spezielle Struktur der stochastischen Optimierungsprobleme ausnutzen können. Lehrschwerpunkte sind Stochastische Optimierung, Optimierung unter Unsicherheit sowie Large-scale Optimierung.

Oliver Stein ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut fürTechnologie und leitet den Bereich für Kontinuierliche Optimierung am Institut für Operations Research. In der Forschung konzentriert er sich auf Entwurf und Implementierung von Optimierungsverfahren sowie deren theoretische Grundlagen. Lehrschwerpunkte sind Nichtlineare Optimierung, Globale Optimierung, Gemischt-ganzzahlige Optimierung sowie Multikriterielle Optimierung.

Karl-Heinz Waldmann ist Universitätsprofessor am Institut für Operations Research des Karlsruher Instituts für Technologie und leitete dort bis zum Jahr 2016 den Bereich für Stochastische Modellierung und Optimierung. In der Forschung konzentriert er sich auf die Modellierung, Analyse und Optimierung dynamischer Systeme, die stochastischen Einflüssen unterliegen. Sein besonderes Interesse gilt der Optimalität einfach strukturierter Entscheidungsregeln sowie deren effiziente Berechnung.

Zusammenfassung
Das vorliegende Lehrbuch ist eine Einführung in das Operations Research, die mathematisch stringent vorgeht, ohne jedoch den Leser mit Beweisen zu überfrachten. Stattdessen werden die mathematischen Sachverhalte ausführlich begründet und durch weit mehr als hundert Abbildungen illustriert. Das Buch ist gleichermaßen für Ingenieure, Mathematiker und Wirtschaftswissenschaftler geeignet.
Mit nahezu vierhundert Seiten stellen die Autoren genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Operations Research-Vorlesungen zu verwenden. Darüber hinaus setzt dieses Buch an den richtigen Stellen neue Akzente und bereichert den Bestand der bisherigen Lehrbücher zu diesem Fachgebiet. Ein ausführlicher Anhang verdeutlicht die für das Verständnis des Buches notwendigen mathematischen Grundkonzepte, um den unterschiedlichen Voraussetzungen in der Vielfalt der Bachelor- und Masterprogramme Rechnung zu tragen.
Inhaltsverzeichnis

1. Kernkonzepte der linearen Optimierung.- 2. Erweiterungen und Anwendungen der linearen Optimierung.- 3. Graphentheorie.- 4. Netzplantechnik.- 5. Ganzzahlige Optimierung.- 6. Heuristiken.- 7. Nichtlineare Optimierung.- 8. Dynamische Optimierung.- 9. Wartesysteme.- Anhang.- Literatur- und Sachverzeichnis.

Details
Erscheinungsjahr: 2022
Fachbereich: Allgemeines
Genre: Recht, Sozialwissenschaften, Wirtschaft
Rubrik: Recht & Wirtschaft
Medium: Taschenbuch
Reihe: Springer-Lehrbuch
Inhalt: XIII
448 S.
145 s/w Illustr.
448 S. 145 Abb.
ISBN-13: 9783662653456
ISBN-10: 3662653451
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-662-65345-6
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Nickel, Stefan
Rebennack, Steffen
Stein, Oliver
Waldmann, Karl-Heinz
Auflage: 3. überarbeitete und erweiterte Aufl. 2022
Hersteller: Springer-Verlag GmbH
Springer Gabler
Verantwortliche Person für die EU: Springer Gabler in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, D-69121 Heidelberg, juergen.hartmann@springer.com
Abbildungen: XIII, 448 S. 145 Abbildungen
Maße: 240 x 168 x 25 mm
Von/Mit: Stefan Nickel (u. a.)
Erscheinungsdatum: 04.06.2022
Gewicht: 0,772 kg
Artikel-ID: 121406660
Über den Autor

Stefan Nickel ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet den Bereich Diskrete Optimierung und Logistik des Instituts für Operations Research. Weiterhin ist er Direktor des Karlsruhe Service Research Institute (KSRI) und des Forschungszentrums Informatik (FZI) Karlsruhe. Seine Forschungs- und Lehrschwerpunkte sind Standortplanung, Gebietsplanung, Supply Chain Management, Health Care und Online-Optimierung.

Steffen Rebennack ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet den Bereich Stochastische Optimierung des Instituts für Operations Research. In der Forschung konzentriert er sich auf die Entwicklung von Optimierungsalgorithmen, welche die spezielle Struktur der stochastischen Optimierungsprobleme ausnutzen können. Lehrschwerpunkte sind Stochastische Optimierung, Optimierung unter Unsicherheit sowie Large-scale Optimierung.

Oliver Stein ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut fürTechnologie und leitet den Bereich für Kontinuierliche Optimierung am Institut für Operations Research. In der Forschung konzentriert er sich auf Entwurf und Implementierung von Optimierungsverfahren sowie deren theoretische Grundlagen. Lehrschwerpunkte sind Nichtlineare Optimierung, Globale Optimierung, Gemischt-ganzzahlige Optimierung sowie Multikriterielle Optimierung.

Karl-Heinz Waldmann ist Universitätsprofessor am Institut für Operations Research des Karlsruher Instituts für Technologie und leitete dort bis zum Jahr 2016 den Bereich für Stochastische Modellierung und Optimierung. In der Forschung konzentriert er sich auf die Modellierung, Analyse und Optimierung dynamischer Systeme, die stochastischen Einflüssen unterliegen. Sein besonderes Interesse gilt der Optimalität einfach strukturierter Entscheidungsregeln sowie deren effiziente Berechnung.

Zusammenfassung
Das vorliegende Lehrbuch ist eine Einführung in das Operations Research, die mathematisch stringent vorgeht, ohne jedoch den Leser mit Beweisen zu überfrachten. Stattdessen werden die mathematischen Sachverhalte ausführlich begründet und durch weit mehr als hundert Abbildungen illustriert. Das Buch ist gleichermaßen für Ingenieure, Mathematiker und Wirtschaftswissenschaftler geeignet.
Mit nahezu vierhundert Seiten stellen die Autoren genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Operations Research-Vorlesungen zu verwenden. Darüber hinaus setzt dieses Buch an den richtigen Stellen neue Akzente und bereichert den Bestand der bisherigen Lehrbücher zu diesem Fachgebiet. Ein ausführlicher Anhang verdeutlicht die für das Verständnis des Buches notwendigen mathematischen Grundkonzepte, um den unterschiedlichen Voraussetzungen in der Vielfalt der Bachelor- und Masterprogramme Rechnung zu tragen.
Inhaltsverzeichnis

1. Kernkonzepte der linearen Optimierung.- 2. Erweiterungen und Anwendungen der linearen Optimierung.- 3. Graphentheorie.- 4. Netzplantechnik.- 5. Ganzzahlige Optimierung.- 6. Heuristiken.- 7. Nichtlineare Optimierung.- 8. Dynamische Optimierung.- 9. Wartesysteme.- Anhang.- Literatur- und Sachverzeichnis.

Details
Erscheinungsjahr: 2022
Fachbereich: Allgemeines
Genre: Recht, Sozialwissenschaften, Wirtschaft
Rubrik: Recht & Wirtschaft
Medium: Taschenbuch
Reihe: Springer-Lehrbuch
Inhalt: XIII
448 S.
145 s/w Illustr.
448 S. 145 Abb.
ISBN-13: 9783662653456
ISBN-10: 3662653451
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-662-65345-6
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Nickel, Stefan
Rebennack, Steffen
Stein, Oliver
Waldmann, Karl-Heinz
Auflage: 3. überarbeitete und erweiterte Aufl. 2022
Hersteller: Springer-Verlag GmbH
Springer Gabler
Verantwortliche Person für die EU: Springer Gabler in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, D-69121 Heidelberg, juergen.hartmann@springer.com
Abbildungen: XIII, 448 S. 145 Abbildungen
Maße: 240 x 168 x 25 mm
Von/Mit: Stefan Nickel (u. a.)
Erscheinungsdatum: 04.06.2022
Gewicht: 0,772 kg
Artikel-ID: 121406660
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