Tomas Gal – författare

At a practical level, mathematical programming under multiple objectives has emerged as a powerful tool to assist in the process of searching for decisions which best satisfy a multitude of conflicting objectives, and there are a number of distinct methodologies for multicriteria decision-making problems that exist. These methodologies can be categorized in a variety of ways, such as form of model (e.g. linear, non-linear, stochastic), characteristics of the decision space (e.g. finite or infinite), or solution process (e.g. prior specification of preferences or interactive). Scientists from a variety of disciplines (mathematics, economics and psychology) have contributed to the development of the field of multicriteria decision making (MCDM) (or multicriteria decision analysis (MCDA), multiattribute decision making (MADM), multiobjective decision making (MODM), etc.) over the past 30 years, helping to establish MCDM as an important part of management science. MCDM has become a central component of studies in management science, economics and industrial engineering in many universities worldwide.This text aims to bring together "state-of-the-art" reviews and the end-of-millennium advances by leading experts on the fundamental theories, methodologies and applications of MCDM.

The numerous advances in mathematical programming have opened up new insights about sensitivity analysis. The paradigm "What if...?" question is no longer the only question of interest. Often, we want to know "Why...?" and "Why not...?". Such questions were not analyzed in the early years of mathematical programming to the same extent that they are now, and we have not only expanded our thinking about "post-optimal analysis", but also about "solution analysis", even if the solution obtained is not optimal. Therefore, it is now time to examine all the recent advances on sensitivity analysis and parametric programming. This book combines the origins of sensitivity analysis with current developments in the field. It covers much of the traditional approaches with a modern perspective, and shows recent results using the optimal partition approach, stemming from interior methods, for both linear and quadratic programming. Also examined is the special case of network models. This text could also be said to present a neglected topic in qualitative sensitivity analysis, as well as elements of mixed integer programming, and to give a modern perspective of nonlinear programming.It provides recent advances in multi-criteria mathematical programming and also describes the state-of-the-art in stochastic programming. It covers recent advances in understanding redundancy in quadratic programs, considers an approach to diagnosing infeasibility in linear and nonlinear programs, and gives an overview of sensitivity analysis for fuzzy mathematical programming.

At a practical level, mathematical programming under multiple objectives has emerged as a powerful tool to assist in the process of searching for decisions which best satisfy a multitude of conflicting objectives, and there are a number of distinct methodologies for multicriteria decision-making problems that exist. These methodologies can be categorized in a variety of ways, such as form of model (e.g. linear, non-linear, stochastic), characteristics of the decision space (e.g. finite or infinite), or solution process (e.g. prior specification of preferences or interactive). Scientists from a variety of disciplines (mathematics, economics and psychology) have contributed to the development of the field of Multicriteria Decision Making (MCDM) (or Multicriteria Decision Analysis (MCDA), Multiattribute Decision Making (MADM), Multiobjective Decision Making (MODM), etc.) over the past 30 years, helping to establish MCDM as an important part of management science. MCDM has become a central component of studies in management science, economics and industrial engineering in many universities worldwide. Multicriteria Decision Making: Advances in MCDM Models, Algorithms, Theory and Applications aims to bring together `state-of-the-art' reviews and the most recent advances by leading experts on the fundamental theories, methodologies and applications of MCDM. This is aimed at graduate students and researchers in mathematics, economics, management and engineering, as well as at practicing management scientists who wish to better understand the principles of this new and fast developing field.

The standard view of Operations Research/Management Science (OR/MS) dichotomizes the field into deterministic and probabilistic (nondeterministic, stochastic) subfields.

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Das vorliegende Buch über Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler basiert auf langjährigen Erfahrungen mit dem gleichnamigen Kurs der Fernuniversität Hagen. Die Themenauswahl ist so getroffen, daß sie für die Wirtschafts-, Sozial- und Ingenieurwissenschaften die notwendigen Kenntnisse liefert. Behandelt werden Funktionen einer und mehrerer Variablen, die Differential- und Integralrechnung. Jedes Kapitel ist grundsätzlich in zwei Teile unterteilt, im ersten Teil werden die angesprochenen Themenkreise durch motivierende Beispiele eingeführt, im zweiten Teil mathematisch behandelt. Die Darstellung der Inhalte richtet sich insbesondere an die Zielgruppe der Selbststudierenden. Das bedeutet, daß jeder, der die Analysis als Grundlage für ein weiteres Studium braucht, durch dieses Buch ein Werk in die Hand bekommt, das es ihm ermöglicht, ohne fremde Hilfe, ohne Vorlesungen oder Vorträge zu besuchen, im Selbststudium die notwendigen Kenntnisse zu erwerben. Die didaktischen Erfahrungen, die an der Fernuniversität in jahrelanger Arbeit gesammelt wurden, werden in diesem Buch einem breiten Leserkreis zugänglich gemacht.

Das vorliegende Buch über Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler basiert auf langjährigen Erfahrungen mit dem gleichnamigen Kurs der Fernuniversität Hagen. Die Themenauswahl ist so getroffen, daß sie für die Wirtschafts-, Sozial- und Ingenieurwissenschaften die notwendigen Kenntnisse liefert. Behandelt werden in den einzelnen Kapiteln des Buches die Themen Vektoren, Geometrie im Rn, Matrizen, lineare Gleichungs- und Ungleichungssysteme. Jedes Kapitel ist grundsätzlich in zwei Teile unterteilt, im ersten Teil werden die angesprochenen Themenkreise durch motivierende Beispiele eingeführt, im zweiten Teil mathematisch behandelt. Die Darstellung der Inhalte richtet sich insbesondere an die Zielgruppe der Selbststudierenden. Das bedeutet, daß jeder, der die Lineare Algebra als Grundlage für ein weiteres Studium braucht, durch dieses Buch ein Werk in die Hand bekommt, das es ihm ermöglicht, ohne fremde Hilfe, ohne Vorlesungen oder Vorträge zu besuchen, im Selbststudium die notwendigen Kenntnisse zu erwerben. Die didaktischen Erfahrungen, die an der Fernuniversität in jahrelanger Arbeit gesammelt wurden, werden in diesem Buch einen breiten Leserkreis zugänglich gemacht.

Das vorliegende Buch ist als Begleittext zu dem Lehrbuch Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler gedacht, kann aber auch unabhängig davon benutzt werden. Es beinhaltet Aufgaben zum selbständigen Durcharbeiten zu allen Themen der Wirtschaftsmathematik, wobei zu einzelnen schwierigen Aufgaben Anleitungen vorhanden sind und am Ende eine ausführliche Lösung mit Lösungsweg angegeben ist. Für den Leser bringt die Durcharbeitung dieses Buches den Vorteil, daß er die Materie der Wirtschaftsmathematik nicht nur besser versteht, sondern auch viel besser behalten kann, so daß es ihm später leichter fällt, die Mathematik bei der Lösung praktischer Probleme zu nutzen.

This volume presents the most recent results in theory, methodology and applications of Multiple Criteria Decision Making (MCDM). All facets of MCDM are included like fuzzy models, nonlinear convex problems, simulated annealing, integer programming models, goal programming and more. In the theoretical part problems like set-valued vector optimization, multiobjective games, stability and sensitivity in games are tackled. The methodological part presents several new methods and solution ideas including algorithms and suggestions for a software for MCDM problems. There are applications in management, engineering and environment like water allocation, management of municipal solid wastes, complex manufacturing systems, nuclear accidents, risk management, and others.