Wissenschaftliche Literatur Stochastische Optimierung

Hans-Peter Ziegler

Algorithms for Linear Stochastic Programs and their Application in Supply Chain Network Design Problems

QM – Quantitative Methoden in Forschung und Praxis

Die Studie „befasst sich mit der mehrstufigen stochastischen linearen und gemischt ganzzahligen Optimierung und deren Anwendung in der Standortplanung.

Im ersten Teil des Buches werden die Grundlagen der mehrstufigen stochastischen linearen und gemischt ganzzahligen Optimierung erläutert und die benötigten Grundbegriffe aus der Statistik und der stochastischen Programmierung eingeführt. Alle Begrifflichkeiten und Lösungsansätze sind stets durch Beispiele…

Cornelius Rüther

Tourenplanung von Speditionsunternehmen im Teilladungsverkehr mit Kundenzeitfenstern und heterogenem Fuhrpark

Modelle und Lösungsverfahren sowie Kooperationsmechanismen für kleine und mittelständische Speditionsunternehmen

Logistik-Management in Forschung und Praxis

Aufgrund des zunehmenden Preisdrucks in der größtenteils mittelständisch geprägten Transportindustrie ist in den letzten Jahren die Anzahl der Speditionsunternehmen, trotz steigendem Transportvolumen, rückläufig. Insbesondere für kleine und mittelständische Speditionsunternehmen im Teilladungsverkehr ist es daher essentiell, Lösungsstrategien zu entwickeln, um sich gegenüber großen Konkurrenten auf dem Transportmarkt behaupten zu können. [...]

Stefan Schmidt

Optimale Vertragsauswahl in der strategischen Gasbeschaffung

QM – Quantitative Methoden in Forschung und Praxis

Seit 1998 erfolgt eine schrittweise Liberalisierung der Energiewirtschaft gemäß der europäischen Energiebinnenmarktrichtlinie. Damit ergeben sich höhere Anforderungen an das mathematische Risikomanagement von Gasversorgungsunternehmen (GVU).

Im Zuge der resultierenden Marktentwicklung hat sich ein breites Angebot verschiedener Gasbeschaffungsinstrumente etabliert. Dazu zählen bilaterale Vertragsformen, Finanzderivate, Spothandel und verschiedene…

Günter Rudolph

Convergence Properties of Evolutionary Algorithms

Forschungsergebnisse zur Informatik

Unter evolutionären Algorithmen versteht man solche iterativen stochastischen Optimierverfahren, deren Design durch Prinzipien der biologischen Evolution inspiriert ist: Eine Population von Elementen der zulässigen Menge wird durch Mutation und Rekombination stochastisch variiert, bevor die schlechteren der mit der Zielfunktion bewerteten Elemente ausselektiert werden, so dass die besseren Elemente die Grundlage für die nächste Iteration bilden. Die Hauptanwendungsgebiete…