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Lineare Optimierung – eine anwendungsorientierte Einführung in Operations Research: Mit Python-Programmen
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Leicht verständlich und praxisorientiert behandelt das vorliegende Buch die wesentlichsten Gebiete der Linearen Optimierung, einem Kernbereich des Operations Research. Es wendet sich an Studierende betriebswirtschaftlicher und technischer Disziplinen. Aber auch Praktiker*innen aus kleinen und mittelständischen Unternehmen werden in hohem Masse davon profitieren. Da kaum mathematische Kenntnisse vorausgesetzt werden, fällt es gerade ihnen leicht, sich selbstständig in die Lineare Programmierung einzuarbeiten, die erhebliche Kostensenkungen und Zeiteinsparungen ermöglicht. Auch Studierende der Mathematik und der Informatik werden durch das Buch angesprochen, da sie sehr schnell einen Überblick über die Lineare Programmierung gewinnen können.
Kurz und prägnant, dabei vollständig und mathematisch exakt, werden die Methoden hergeleitet, rezeptartig zusammengefasst, durch zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben ergänzt und mit zwei Fallstudien aus der betriebswirtschaftlichen und technischen Praxis angereichert. Nicht zu vergessen die softwaretechnische Umsetzung der Linearen Programme mittels Excel-Solver bzw. der Programmiersprache Python. Dieses Buch ist ein Muss für alle, die in die Thematik der Linearen Optimierung einsteigen möchten.
Für die 3. Auflage ist das Werk vollständig durchgesehen und an einigen Stellen ergänzt sowie erweitert worden. Die C-Programme wurden durch Python-Programme ersetzt. In das Kapitel "Lineare Optimierung" wurden die Big-M-Methode, die Dreiphasen-Methode und das Revidierte Simplex-Verfahren neu aufgenommen. Ein Kapitel "Lineare Optimierung in der Spieltheorie" wurde hinzugefügt. |
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