Stochastische Methoden des Operations Research:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
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| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Vieweg+Teubner Verlag
1977
|
| Schriftenreihe: | Leitfäden der angewandten Mathematik und Mechanik
40 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Beschreibung: | Operations Research befaßt sich mit der mathematischen Analyse technisch-wirtschaftlicher Probleme und Systeme. Man hat es dabei immer mit mehr oder weniger ausgeprägten Unsicherheiten und Ungewißheiten zu tun. Oft kann man die Unsicherheiten vernachlässigen und mit Schätzungen, mittleren oder erwarteten Werten arbeiten. Es gibt jedoch Probleme, deren Wesen gerade durch den Zufall bestimmt ist. Man würde den Kern des Problems nicht treffen, wollte man versuchen, den Zufallsfaktor zu eliminieren. In solchen Fällen muß das Problem mit wahrscheinlichkeitstheoretischen oder stochastischen Methoden angepackt werden. Man hat es dabei fast immer mit dynamischen, zeitlichen Abläufen zu tun. Die Probleme fallen daher in das Gebiet der stochastischen Prozesse. Die grundlegenden Instrumente zur Behandlung der stochastischen Probleme des Operations Research bilden die Erneuerungstheorie und die Theorie der Markoff-Ketten (Kapitel 2 und 3). Wichtige Anwendungen davon treten bei den Warteschlangensystemen (Kapitel4) und der dynamischen Optimierung (Kapitel 5) auf. Von vorrangiger, praktischer Bedeutung ist die numerische Behandlung der stochastischen Probleme des Operations Research. Hierflir legen die Simulations-und Monte-Cario-Methoden (Kapitel 6) weitreichende Ansätze bereit. Es wird hier keinesfalls eine umfassende, vollständige Darstellung der einzelnen Gebiete angestrebt. Im Vordergrund steht vielmehr eine Einführung in die wichtigsten, für die jeweiligen Problemkreise charakteristischen Gedankengänge. Selbstverständlich beruhen die dargestellten stochastischen Methoden auf der allgemeinen Wahrscheinlichkeitstheorie. Daher ist im Kapitell eine knapp gehaltene Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie vorangestellt, die deren wesentlichsten Ergebnisse enthält, wobei zum größten Teil auf die Beweise verzichtet wurde. Der Leser, der mit der Wahrscheinlichkeitstheorie vertraut ist, kann dieses Kapitel überspringen |
| Beschreibung: | 1 Online-Ressource (193 S.) |
| ISBN: | 9783663115281 9783519023425 |
| DOI: | 10.1007/978-3-663-11528-1 |
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| spelling | Kohlas, Jürg 1939- Verfasser (DE-588)171415604 aut Stochastische Methoden des Operations Research von Jürg Kohlas Wiesbaden Vieweg+Teubner Verlag 1977 1 Online-Ressource (193 S.) txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Leitfäden der angewandten Mathematik und Mechanik 40 Operations Research befaßt sich mit der mathematischen Analyse technisch-wirtschaftlicher Probleme und Systeme. Man hat es dabei immer mit mehr oder weniger ausgeprägten Unsicherheiten und Ungewißheiten zu tun. Oft kann man die Unsicherheiten vernachlässigen und mit Schätzungen, mittleren oder erwarteten Werten arbeiten. Es gibt jedoch Probleme, deren Wesen gerade durch den Zufall bestimmt ist. Man würde den Kern des Problems nicht treffen, wollte man versuchen, den Zufallsfaktor zu eliminieren. In solchen Fällen muß das Problem mit wahrscheinlichkeitstheoretischen oder stochastischen Methoden angepackt werden. Man hat es dabei fast immer mit dynamischen, zeitlichen Abläufen zu tun. Die Probleme fallen daher in das Gebiet der stochastischen Prozesse. Die grundlegenden Instrumente zur Behandlung der stochastischen Probleme des Operations Research bilden die Erneuerungstheorie und die Theorie der Markoff-Ketten (Kapitel 2 und 3). Wichtige Anwendungen davon treten bei den Warteschlangensystemen (Kapitel4) und der dynamischen Optimierung (Kapitel 5) auf. Von vorrangiger, praktischer Bedeutung ist die numerische Behandlung der stochastischen Probleme des Operations Research. Hierflir legen die Simulations-und Monte-Cario-Methoden (Kapitel 6) weitreichende Ansätze bereit. Es wird hier keinesfalls eine umfassende, vollständige Darstellung der einzelnen Gebiete angestrebt. Im Vordergrund steht vielmehr eine Einführung in die wichtigsten, für die jeweiligen Problemkreise charakteristischen Gedankengänge. Selbstverständlich beruhen die dargestellten stochastischen Methoden auf der allgemeinen Wahrscheinlichkeitstheorie. Daher ist im Kapitell eine knapp gehaltene Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie vorangestellt, die deren wesentlichsten Ergebnisse enthält, wobei zum größten Teil auf die Beweise verzichtet wurde. Der Leser, der mit der Wahrscheinlichkeitstheorie vertraut ist, kann dieses Kapitel überspringen Engineering Engineering, general Ingenieurwissenschaften Stochastischer Prozess (DE-588)4057630-9 gnd rswk-swf Stochastisches Modell (DE-588)4057633-4 gnd rswk-swf Operations Research (DE-588)4043586-6 gnd rswk-swf Stochastische Optimierung (DE-588)4057625-5 gnd rswk-swf Stochastik (DE-588)4121729-9 gnd rswk-swf Operations Research (DE-588)4043586-6 s Stochastisches Modell (DE-588)4057633-4 s 1\p DE-604 Stochastik (DE-588)4121729-9 s 2\p DE-604 Stochastische Optimierung (DE-588)4057625-5 s 3\p DE-604 Stochastischer Prozess (DE-588)4057630-9 s 4\p DE-604 Leitfäden der angewandten Mathematik und Mechanik 40 (DE-604)BV001888049 40 https://doi.org/10.1007/978-3-663-11528-1 Verlag Volltext 1\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 2\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 3\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 4\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk |
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