Lineare Optimierung unter Unsicherheit: Eine Einführung

Gegenstand dieses Buches sind die in der Literatur und auch in der aktuellen Forschung verwendeten Ansätze der linearen Optimierung unter Unsicherheit. Im Mittelpunkt stehen Kompensationsprobleme und ihre Alternativen wie „Chance Constrained“-Probleme oder Sensitivitätsanalysen bzw. ihre Erweiterung, die parametrische Optimierung. Diese Ansätze werden mathematisch präzise beschrieben und ihre charakteristischen Eigenschaften werden anhand von leicht nachrechenbaren Fallstudien erläutert. Da durch Kompensationsprobleme häufig die besten Resultate erzielt werden, werden mit diesen Abstraktionen von konkreten Problemen in Unternehmen gelöst.

Das Buch wendet sich an Doktoranden und Studierende mit ausgeprägtem Interesse an der optimalen Lösung von Problemen, insbesondere aus dem Bereich der Produktionsplanung, sowie generell an Wissenschaftler und Experten in Unternehmen, die eine Einführung in die lineare Optimierung unter Unsicherheit suchen.