Buch, Deutsch, 286 Seiten, GB, Format (B × H): 181 mm x 247 mm, Gewicht: 836 g
Reihe: Berichte aus der Informatik
Grundlagen
Buch, Deutsch, 286 Seiten, GB, Format (B × H): 181 mm x 247 mm, Gewicht: 836 g
Reihe: Berichte aus der Informatik
ISBN: 978-3-8322-4514-6
Verlag: Shaker Verlag
Die drei Bände "Optimierung im Transport" stellen quantitative, mathematische Modelle und Verfahren vor, mit denen Optimierungsprobleme des Transports abgebildet und gelöst werden können. Die Anwendung von derartigen Methoden erlaubt es, komplexe Planungsprozesse zu unterstützen und teilweise zu automatisieren. Dadurch wird der Aufwand für die Planung deutlich reduziert und es können Transportvorgänge effizienter durchgeführt und teilweise auch vermieden werden. Dies hat erhebliche wirtschaftliche und meist auch ökologische Vorteile.
"Optimierung im Transport" wendet sich gleichermaßen an Studierende, Wissenschaftler und Praktiker. Die Darstellung hat Lehrbuchcharakter, da erklärender Text und präzise mathematische Formulierungen miteinander kombiniert werden. Der Text folgt aber nicht dem klassischen "Definition-Satz-Beweis"-Schema, sondern illustriert Modelle und Verfahren an vielen einheitlich gehaltenen Beispielen.
Falls Sie sich mit der Lösung von Optimierungsproblemen im Transport befassen, eignet sich das vorliegende Werk als Lehrbuch, Nachschlagewerk und zur besseren Einordnung des eigenen praktischen Problems. Durch den Umfang des Werks geht es im Detail weit über den Inhalt eines normalen Lehrbuchs hinaus. Umfangreiche Literaturverweise eröffnen ferner die Möglichkeit zum weitergehenden vertieften Studium.
Inhalt von Band I: Grundlagen
• Einführung in die Transportlogistik (Strategische, taktische und operative Planung, Planung und Unsicherheit, Optimierung, Optimierungsprozess, Transportoptimierung in der Praxis )
• Begriffe und Modelle (Lineare gemischt-ganzzahlige Programmierung, Grundbegriffe der Graphentheorie, Netzflussprobleme, Standardprobleme der kombinatorischen Optimierung, Relaxation, Analyse von Problemen und Algorithmen)
• Methoden und Algorithmen der Optimierung (Lineare Programmierung und der Simplexalgorithmus, Branch-and-Bound-Verfahren, Schnittebenen- und Branch-and- Cut-Verfahren, Lagrange-Dualität und Subgradientenoptimierung, Dantzig-Wolfe- Dekomposition, Column-Generation und Branch-and-Price-Verfahren, Dynamische Programmierung, Heuristiken und Metaheuristiken (z.B. lokale Suche, Tabu-Search, Simulated-Annealing, Genetische und Evolutionäre Algorithmen, Ameisenalgorithmen))
