Approximative Lösungsverfahren für stochastische, dynamische Optimierungsprobleme:
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Augsburg
2016
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
I Einleitung...................................................................1
1.1 Stochastische, dynamische Entscheidungsprobleme..........................2
1.2 Revenue Management.......................................................4
1.2.1 Kapazitätssteuerung..................................................5
1.2.2 Dynamic Pricing......................................................8
1.2.3 Berücksichtigung von Risikoaversion im Revenue Management............9
1.3 Optimierte Vermarktung emeuerbarer Energien.............................12
1.3.1 Aufbau des Strommarktes in Deutschland.............................14
1.3.2 Operative Steuerung eines virtuellen Kraftwerks.....................15
II Beiträge zur Berücksichtigung von Risikoaversion im Revenue Management......21
Beitrag Bl: Berücksichtigung von Risikoaversion in stochastischen, dynamischen
Optimierungsproblemen am Beispiel des Revenue Managements........22
Beitrag B2: Optimizing the Conditional Value-at-Risk in Revenue Management.23
Beitrag B3: Practical Decision Rules for Risk-Averse Revenue Management
using Simulation-Based Optimization..............................24
Beitrag B4: Optimizing Conditional Value-at-Risk in Dynamic Pricing........55
III Beiträge zur optimierten Vermarktung emeuerbarer Energien.................109
Beitrag B5: Sell or Store?—An ADP Approach to Marketing Renewable Energy ..110
Beitrag B6: Managing Complexity-Effective Decision Rules for Trading
Renewable Energy................................................147
Beitrag B7: Optimierte Vermarktung von Energie aus stochastischen emeuerbaren
Quellen mit Hilfe eines Energiespeichers - Eine Entlastung für das
Netz.......................................................................187
IV Fazit
206
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