Rainer Schrader – författare

J. Aufgaben des Operations Research Das Operations Research befaßt sich mit der Anwendung mathematischer Methoden zur Vorbereitung von Entscheidungen, die optimal im Sinne gewisser Zielsetzungen sein sol­ len. Dabei versucht man, reale Probleme, etwa der Volks-oder Betriebswirtschaft, durch mathematische Modelle zu beschreiben. In diesen Modellen, oft Systeme von Gleichungen und Ungleichungen, wird' das Problem gelöst. Das Ergebnis kann dann als Entscheidungs­ kriterium für die reale Fragestellung herangezogen werden. Es ist im allgemeinen recht schwierig zu entscheiden, mit welchem mathematischen Modell ein konkretes Problem zu behandeln ist, denn häufig müssen bei der Modellbil­ dung Vereinfachungen vorgenommen werden, die erst eine mathematische Formulierung erlauben. Die Art und der Grad der Simplifizierung beeinflussen zum einen das Modell, zum anderen aber auch die Aussagefähigkeit des gewählten Modells beim Rü'kschluß auf die Realität. Eine weitere Schwierigkeit bei der Modellbildung liegt in der Beschaffung von Daten, die es unmöglich, sämtliche charakteristischen Größen das System beschreiben sollen. Oft ist B. Größen, die von menschlichem Verhalten abhängen). Manch­ quantitativ zu erfassen (z. h. mit einer gewissen Streubreite, angegeben mal können die Daten auch nur ungefähr, d. werden. Ziel dieser Einführung in das Operations Research soll sein, die verschiedenen mathemati­ schen Modelle mit ihren Hauptanwendungsgebieten und typischen Beispielen vorzustel­ len. Teil B befaßt sich mit deterministischen Modellen, speziell der linearen Programmie­ rung. Der Teil C gibt einen Überblick über probabilistische Modelle, also solche Modelle, die die Unsicherheit der Daten in Betracht ziehen.

This proceedings volume contains extended abstracts of talks presented at the 18th Symposium on Operations Research held at the University of Cologne, September 1-3, 1993. The Symposia on Operations Research are the annual meetings of the Gesellschaft fiir Mathematik, Okonometrie und Operations Research (GMOOR), a scientific society providing a link between research and applications in the areas of applied mathematics, economics and operations research. The broad range of interests and scientific activities covered by GMOOR and its members was demonstrated by about 250 talks presented at the 18th Symposium. As in l''ecent years, emphasis was placed on optimization and stochastics, this year with a special focus on combinatorial optimization and discrete mathematics. We appreciate that with sections on parallel and distributed computing and on scientific computing also new fields could be integrated into the scope of the GMOOR. This book contains extended abstracts of most of the papers presented at the con­ ference. Long versions and full papers of the talks are expected to appear elsewhere in refereed periodicals. The contributions were divided into sixteen sections: (1) Theory of Optimization, (2) Computational Methods of Optimization, (3) Combinatorial Optimization and Dis­ crete Mathematics, (4) Scientific Computing, (5) Decision Theory, (6) Mathematical Economics and Game Theory, (7) Banking, Finance and Insurance, (8) Econometrics, (9) Macroeconomics and Economic Theory, (10) Stochastics, (11) Production and Lo­ gistics, (12) System and Control Theory, (13) Routing and Scheduling, (14) Knowledge Based Systems, (15) Information Systems and (16) Parallel and Distributed Compu­ ting.

Oh cieca cupidigia, oh ira folie, Che si ci sproni nella vita corta, E nell' eterna poi si mal c'immolle! o blind greediness and foolish rage, That in our fleeting life so goads us on And plunges us in boiling blood for ever! Dante, The Divine Comedy Inferno, XII, 17, 49/51. On an afternoon hike during the second Oberwolfach conference on Mathematical Programming in January 1981, two of the authors of this book discussed a paper by another two of the authors (Korte and Schrader [1981]) on approximation schemes for optimization problems over independence systems and matroids. They had noticed that in many proofs the hereditary property of independence systems and matroids is not needed: it is not required that every subset of a feasible set is again feasible. A much weaker property is sufficient, namely that every feasible set of cardinality k contains (at least) one feasible subset of cardinality k - 1. We called this property accessibility, and that was the starting point of our investigations on greedoids.

Mathematiker haben in den letzten Jahren grundlegende Beiträge zu Fragestellungen in der Industrie, in Transport und Kommunikation, Versicherungen und Banken, in Medizin und Biologie geleistet. Dieses Buch ist ein Versuch, solche Beiträge in Form von Fallstudien einer größeren Öffentlichkeit zugänglich zu machen. Die von Experten in den jeweiligen Anwendungsgebieten geschriebenen Artikel belegen, wie vielfältig und wie aufregend Mathematik im Spannungsfeld zwischen Theorie und Anwendung sein kann. Die behandelte Problematik wird in der jeweiligen "Anwendersprache" eingeführt, mathematisch modelliert, dann werden Lösungsverfahren skizziert und schließlich praktische Ergebnisse diskutiert. Dieser Band zeugt von einer Öffnung der Mathematik und von einem "Trend zur größeren Praxisnähe".

Mathematiker haben in den letzten Jahren grundlegende Beiträge zu Fragestellungen in der Industrie, in Transport und Kommunikation, Versicherungen und Banken, in Medizin und Biologie geleistet. Dieses Buch ist ein Versuch, solche Beiträge in Form von Fallstudien einer größeren Öffentlichkeit zugänglich zu machen. Die von Experten in den jeweiligen Anwendungsgebieten geschriebenen Artikel belegen, wie vielfältig und wie aufregend Mathematik im Spannungsfeld zwischen Theorie und Anwendung sein kann. Die behandelte Problematik wird in der jeweiligen "Anwendersprache" eingeführt, mathematisch modelliert, dann werden Lösungsverfahren skizziert und schließlich praktische Ergebnisse diskutiert. Dieser Band zeugt von einer Öffnung der Mathematik und von einem "Trend zur größeren Praxisnähe".

J. Aufgaben des Operations Research Das Operations Research befaßt sich mit der Anwendung mathematischer Methoden zur Vorbereitung von Entscheidungen, die optimal im Sinne gewisser Zielsetzungen sein sol­ len. Dabei versucht man, reale Probleme, etwa der Volks-oder Betriebswirtschaft, durch mathematische Modelle zu beschreiben. In diesen Modellen, oft Systeme von Gleichungen und Ungleichungen, wird'' das Problem gelöst. Das Ergebnis kann dann als Entscheidungs­ kriterium für die reale Fragestellung herangezogen werden. Es ist im allgemeinen recht schwierig zu entscheiden, mit welchem mathematischen Modell ein konkretes Problem zu behandeln ist, denn häufig müssen bei der Modellbil­ dung Vereinfachungen vorgenommen werden, die erst eine mathematische Formulierung erlauben. Die Art und der Grad der Simplifizierung beeinflussen zum einen das Modell, zum anderen aber auch die Aussagefähigkeit des gewählten Modells beim Rü''kschluß auf die Realität. Eine weitere Schwierigkeit bei der Modellbildung liegt in der Beschaffung von Daten, die es unmöglich, sämtliche charakteristischen Größen das System beschreiben sollen. Oft ist B. Größen, die von menschlichem Verhalten abhängen). Manch­ quantitativ zu erfassen (z. h. mit einer gewissen Streubreite, angegeben mal können die Daten auch nur ungefähr, d. werden. Ziel dieser Einführung in das Operations Research soll sein, die verschiedenen mathemati­ schen Modelle mit ihren Hauptanwendungsgebieten und typischen Beispielen vorzustel­ len. Teil B befaßt sich mit deterministischen Modellen, speziell der linearen Programmie­ rung. Der Teil C gibt einen Überblick über probabilistische Modelle, also solche Modelle, die die Unsicherheit der Daten in Betracht ziehen.