Modelle und Methoden der Linearen Optimierung (Die Thesen zur Vorlesung 1_Fallstudie)
|
|
- Petra Sternberg
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 (Die Thesen zur Vorlesung 1_Fallstudie) das Thema der Vorlesung Grundlagen der Methode der linearen Optimierung (Lineares Optimierungsmodell der Wahl der Produktionsstrategie des ) Prof. Dr. Michal Fendek Institut für Operations Research und Ökonometrie Wirtschaftsuniversität Bratislava Dolnozemská Bratislava, Slowakei Universität Hamburg - Oktober 2004
2 Folie Nr.:2
3 Folie Nr.:3
4 Folie Nr.:4
5 Folie Nr.:5
6 Folie Nr.:6
7 Folie Nr.:7
8 Aufgabestellung für die individuelle Arbeit Wir werden ein Unternehmen untersuchen. Das Unternehmen hat in seinem Produktionsprogramm fünf Produkte P 1, P 2, P 3, P 4 a P 5,. Für die Erzeugung diese fünf Produkte die Firma benutzt 3 Produktionsfaktoren. Folie Nr.:8
9 Disposition des Modells: a) Wir haben zur Verfügung: die Angaben über die Verbrauchsnormen der Produktionsfaktoren für die einzelne Produkte des Produktionsprogramms a ij, i = 1, 2, 3; j = 1, 2,..., 5 die Angaben über die verfügbare Menge der Produktionsfaktoren b i, i = 1, 2, 3 die Angaben über die Preise p j und die gesamte Produktionskosten k j der einzelnen Produkte des Produktionsprogramms, j = 1, 2,..., 5 Diese Angaben über das Produktionsprogramm des sind in Tabelle 1 präsentiert. Folie Nr.:9
10 Tabelle 1. Produktionsfaktor Verbrauchsnormen der Produktionsfaktoren P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 verfügbare Menge der Produktionsfaktoren F F F Individuelle Produktionskapazitä ten der Maschine % Staatliche Bestellung Export Preis Gesamtkosten Gewinn Folie Nr.:10
11 b) Zwischen dem Produktionsumfang der einzelnen Produkte auf der einen Seite und zwischen dem Verbrauch der Produktionsfaktoren, dem Erlös aus dem Verkauf der Produkte und der Gesamtkosten der Produktion auf der anderen Seite gilt die Beziehung der linearen Abhängigkeit. c) Das Unternehmen benutzt bei der Erzeugung seine Produkte eine Produktionsanlage mit der beschränkten Kapazität, dabei wir kennen die Produktionskapazitäten der Maschine für die individuelle Erzeugung der einzelnen Erzeugnisse. Folie Nr.:11
12 d) Auf Grund der Marketinguntersuchung des Markts hat die Firma folgende Informationen über die realen Möglichkeiten des Verkaufs ihrer Produkte: - der Produktionsumfang der einzelnen Produkte P 1, P 2, die sind für den inländisschen, bzw. heimischen Markt hergestellt, - der Produktionsumfang der einzelnen Produkte P 3, P 4, die sind für den ausländischen Markt hergestellt, - der Produktionsumfang des Produkts P 5, der ist für die staatliche Bestellung hergestellt. Folie Nr.:12
13 Aufgabe: Bestimmen Sie die optimale Produktionsstrategie des bei der Erfüllung folgende Anforderungen: a) Das Ziel des Unternehmen ist es, bei gegebenen Bedingungen eine Produktionsstrategie zu ermitteln, bei der das Unternehmen den maximal Gewinn erreicht. b) Der Verbrauch jedes Produktionsfaktors ist kleiner oder gleich seiner Kapazität, bzw. seine verfügbare Menge, c) Die Produktionskapazität der Maschine wird zu 100% benutzt, d) Die Produktionsstrategie wird die Resultäte der Marketingforschung des akzeptiert.. Folie Nr.:13
14 Lösung: Für die Bestimmung der optimalen Produktionsstrategie des wir benutzen die Aufgabe der lineraen Optimierung in der folgenden Form: unter den Bedingungen f(x) n j=1 a ij = n j=1 x j D c j x x j {,,=} bi j j j = 1, K,n min i =, K,m wo m Zahl der Nebenbedingungen des Problems, n Zahl der Variablen des Problems, c j Koeffizienten der Zielfunktion, j=1,...,n, b i Koeffizienten der rechten Seite, i=1,...,m, a ij Koeffizienten der Matrix des Systems der Nebenbedingungnen, i=1,...,m, j=1,...,n, x j - Entscheidungsvariablen, j=1,...,n, D j Die Menge der zulässigen Werte der einzelnen Entscheidungsvariablen, j=1,...,n. Folie Nr.:14
15 Die analytische Formulation der Optimierungsufgabe f ( x, x2, K, x5) = 3x1 + 2x2 + 4x3 + 5x4 + 5x5 1 max unter den Nebenbedingungen 1x + 2x2 + 3x3 + 7x4 + 2x x + 5x2 + 2x3 2x4 + 3x x 1x2 + 2x3 + 11x4 1x x + x2 + x3 + x4 + x = 0 x 40, 0 x2 x, x x = Folie Nr.:15
Modelle und Methoden der Linearen Optimierung (Die Thesen zur Vorlesung 1)
(Die Thesen zur Vorlesung 1) das Thema der Vorlesung Grundlagen der Methode der linearen Optimierung (Grundlegende Annahmen der linearen Programmierung) Prof. Dr. Michal Fendek Institut für Operations
MehrModelle und Methoden der Linearen Optimierung (Die Thesen zur Vorlesung 4)
Modelle und Methoden der Linearen Optimierung (Die Thesen zur Vorlesung 4) das Thema der Vorlesung Die Anwendung der Methoden der Mehrkriterienoptimierung bei der Lösung der ökonomischen Entscheidungsprobleme
MehrManagemententscheidungsunterstützungssysteme
tzungsssteme (Die Thesen zur Vorlesung 6) das Thema der Vorlesung Die Anwendung der Methoden der Mehrkriterienoptimierung bei der Lösung der ökonomischen Entscheidungsprobleme (Teil ) Prof. Dr. Michal
MehrOptimierung I. Dr. Ulf Lorenz F2.413
Optimierung I Dr. Ulf Lorenz F2.413 flulo@upb.de Organisation Dozent: Dr. Ulf Lorenz F2.413 Fürstenallee 11 email: flulo@upb.de WWW: http://www.upb.de/cs/flulo (hier auch aktuelle Infos + Ü-Zettel) Vorlesungen:
MehrModelle und Methoden der Linearen Optimierung (Die Thesen zur Vorlesung 3)
(Die Thesen zur Vorlesung 3) das Thema der Vorlesung Lösung der linearen Programmierungsrobleme: Das Simleverfahren Teil Prof. Dr. Michal Fendek nstitut für Oerations Research und Ökonometrie Wirtschaftsuniversität
MehrErzielte Bonuspunkte aus der Vorklausur:
Fakultät für Wirtschaftswissenschaft KLAUSUR Mathematik für Ökonomen Wintersemester 2013/2014 24.2.2014 Name Vorname Matrikelnummer Teilnehmer-Nr. Unterschrift Erzielte Bonuspunkte aus der Vorklausur:
MehrSubstitutionsverfahren
Substitutionsverfahren 1 Motivation Wir stehen vor folgendem Problem: In unserem Betrieb kann unsere einzige Maschine Produkt A in zwei Stunden und Produkt B in einer Stunde produzieren. Die Maschine läuft
MehrLineare Optimierung. Dr. Bommhardt. Das Vervielfältigen dieses Arbeitsmaterials zu nicht kommerziellen Zwecken ist gestattet.
Lineare Optimierung Dr. Bommhardt. Das ervielfältigen dieses Arbeitsmaterials zu nicht kommerziellen Zwecken ist gestattet. www.bommi2000.de 1 Gleichungen und Ungleichungen n der Wirtschaft sind häufig
MehrLösungen zu Aufgabenblatt 6
Fachbereich Informatik Prof. Dr. Peter Becker Vorlesung Graphentheorie Operations Research Wintersemester 2004/05 3. Januar 2005 Lösungen zu Aufgabenblatt 6 Aufgabe 1 (Modellierung von LPs) Formulieren
MehrUnimodularität. Kapitel 1. Peter Becker (H-BRS) Operations Research II Wintersemester 2015/16 11 / 206
Kapitel 1 Unimodularität Peter Becker (H-BRS) Operations Research II Wintersemester 2015/16 11 / 206 Inhalt 1 Unimodularität Total unimodulare Matrizen Inzidenzmatrix Optimierungsprobleme auf Graphen Peter
Mehr14.4 Warum die Methode der Lagrange-Multiplikatoren funktioniert
14 Optimierung unter Nebenbedingungen 14.4 Warum die Methode der Lagrange-Multiplikatoren funktioniert [1] Lösen sie die folgenden Probleme, indem Sie diese auf ein univariates Problem zurückführen. Zeigen
Mehra) Warum sind Kosten bzw. Tarife für Transportdienstleistungen unterhalb einer Komplettladung in der Praxis üblicherweise mengendegressiv?
Aufgabe 1 (12 Punkte) a) Warum sind Kosten bzw. Tarife für Transportdienstleistungen unterhalb einer Komplettladung in der Praxis üblicherweise mengendegressiv? b) Welchen Nachteil hat die Weitergabe mengendegressiver
MehrTutorium/Klausurvorbereitung. Finanzmathematik
Tutorium/Klausurvorbereitung Finanzmathematik Gesundheits- und Tourismusmanagement Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Dozent Dipl. Mathematiker (FH) Roland Geiger Aufgabe : Folgende Matrizen sind gegeben:
MehrOptimieren unter Nebenbedingungen
Optimieren unter Nebenbedingungen Hier sucht man die lokalen Extrema einer Funktion f(x 1,, x n ) unter der Nebenbedingung dass g(x 1,, x n ) = 0 gilt Die Funktion f heißt Zielfunktion Beispiel: Gesucht
MehrKombinatorische Optimierung
Kombinatorische Optimierung Juniorprof. Dr. Henning Meyerhenke PARALLELES RECHNEN INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK, FAKULTÄT FÜR INFORMATIK KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales
MehrOptimierung I, SS 2008
Aufgabe. ca. 4 Punkte Technische Universität München Zentrum Mathematik Prof. Dr. P. Gritzmann, Dipl.-Math. M. Ritter, Dipl.-Inf. Dipl.-Math. S. Borgwardt Optimierung I, SS 2008 Übungsblatt Um gegen die
MehrLineare Optimierung Ergänzungskurs
Lineare Optimierung Ergänzungskurs Wintersemester 2015/16 Julia Lange, M.Sc. Literatur Werner, F.; Sotskov, Y.N. (2006): Mathematics of Economics and Business; Routledge; London Bemerkungen Diese Unterlagen
Mehr4. Dynamische Optimierung
4. Dynamische Optimierung Allgemeine Form dynamischer Optimierungsprobleme 4. Dynamische Optimierung Die dynamische Optimierung (DO) betrachtet Entscheidungsprobleme als eine Folge voneinander abhängiger
MehrComputer Science Department - High Performance and Web Computing Group. Optimierungsprobleme
Optimierungsprobleme Häufig in Alltagssituationen anzutreffen (z.b. Kauf eines Gerätes) Optimierungsprobleme (OPs) sind Probleme, die i.a. viele zulässige Lösungen besitzen Jeder Lösung ist ein bestimmter
MehrMathematische Grundlagen für Wirtschaftswissenschaftler Übungsaufgaben aus Kapitel 3 - Lineare Optimierung
Mathematische Grundlagen für Wirtschaftswissenschaftler Übungsaufgaben aus Kapitel 3 - Lineare Optimierung Sascha Kurz Jörg Rambau 24. November 2009 2 Aufgabe 3.1. Ein in m Depots gelagertes homogenes
MehrÜbung 5, Analytische Optimierung
Übung 5, 5.7.2011 Analytische Optimierung Aufgabe 5.1 Bei der Herstellung von Konserven werden für Boden und Deckel bzw. für den Konservenmantel verschiedene Materialien verwendet, die g 1 = bzw. g 2 =
MehrOptimierung. Optimierung. Vorlesung 2 Optimierung ohne Nebenbedingungen Gradientenverfahren. 2013 Thomas Brox, Fabian Kuhn
Optimierung Vorlesung 2 Optimierung ohne Nebenbedingungen Gradientenverfahren 1 Minimierung ohne Nebenbedingung Ein Optimierungsproblem besteht aus einer zulässigen Menge und einer Zielfunktion Minimum
Mehr1. Transport- und Zuordnungsprobleme Optimierungsalgorithmus für Transportprobleme. Duales Problem. a i u i + i=1. j=1
1. Transport- und Zuordnungsprobleme Optimierungsalgorithmus für Transportprobleme Duales Problem Lemma 1.4. Das zum Transportproblem duale Problem lautet: max unter den Nebenbedingungen m a i u i + i=1
MehrScheduling-Theorie. Mathematische Modelle und Methoden für deterministische Scheduling-Probleme. LiSA - A Library of Scheduling Algorithms
Scheduling-Theorie Mathematische Modelle und Methoden für deterministische Scheduling-Probleme LiSA - A Library of Scheduling Algorithms Otto-von-Guericke Universität Magdeburg/FMA/Heidemarie Bräsel &
Mehr1 Lineare Optimierung, Simplex-Verfahren
1 Lineare Optimierung, Simplex-Verfahren 1.1 Einführung Beispiel: In einer Fabrik werden n Produkte A 1, A 2,..., A n hergestellt. Dazu werden m Rohstoffe B 1, B 2,..., B m (inklusive Arbeitskräfte und
Mehr1.4 Aufgaben. 2002/2003
.4 Aufgaben. 00/003 Aufgabe. Eine Firma stellt zwei Sorten A und B einer Meterware her. Pro Meter entstehen folgende Kosten und Erlöse in Euro: Rohstoffkosten Bearbeitungskosten Verkaufserlös A 6 3 5 B
MehrBeschäftigungsglättung
Beschäftigungsglättung Erläutern Sie das Problem der Beschäftigungsglättung. Mit welchen Planungsansätzen kann man es lösen? Gegeben sei folgende prognostizierte Nachfragezeitreihe (40, 80, 60, 110, 30,
MehrRUHR - UNIVERSITÄT BOCHUM KLAUSUR. Name. Vorname. Teilnehmer-Nr. Zur Beachtung. Bitte nicht ausfüllen
RUHR - UNIVERSITÄT BOCHUM Fakultät für Wirtschaftswissenschaft KLAUSUR Mathematik für Ökonomen L i n e a r e A l g e b r a 6.2.997 (WS 97/98) Name Vorname Teilnehmer-Nr. Zur Beachtung Die Klausur umfaßt
MehrGanzzahlige OR-Methoden: Operations Research II a. Übungsblatt 12
Operations Research und Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. P. Recht // Dr. Eva-Maria Sprengel Ganzzahlige OR-Methoden: Operations Research II a Übungsblatt 12 Aufgabe 37 Auf einem Güterumschlagplatz werden
MehrErzielte Bonuspunkte aus der Vorklausur:
Fakultät für Wirtschaftswissenschaft KLAUSUR Mathematik für Ökonomen Wintersemester 016/017 1..017 Name Vorname Matrikelnummer Teilnehmer-Nr. Unterschrift Erzielte Bonuspunkte aus der Vorklausur: Punkte
MehrAufgaben zu Teil I 1. 1 Aus: Götze, U.: Kostenrechnung und Kostenmanagement, 5. Aufl., Berlin u. a. 2010, S. 23 ff.
Aufgaben zu Teil I 1 1 Aus: Götze, U.: Kostenrechnung und Kostenmanagement, 5. Aufl., Berlin u. a. 2010, S. 23 ff. Kontrollfragen 1 1) Was versteht man unter dem Betriebswirtschaftlichen Rechnungswesen,
MehrDr. Heidemarie Borgwadt. Funktionen
Dr. Heidemarie Borgwadt Funktionen Springer Fachmedien Wiesbaden 1994 Ursprünglich erschienen bei Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden 1994. Lektorat: Annegret Dorn Satz: I. Junge,
MehrKLAUSUR. Name. Vorname. Matrikelnummer. Teilnehmer-Nr. Unterschrift. Erzielte Bonuspunkte aus der Vorklausur: Zur Beachtung. Bitte nicht ausfüllen
Fakultät für Wirtschaftswissenschaft KLAUSUR Mathematik für Ökonomen Sommersemester 2018 31.7.2018 Name Vorname Matrikelnummer Teilnehmer-Nr. Unterschrift Erzielte Bonuspunkte aus der Vorklausur: Punkte
MehrKapitel 5. Peter Becker (H-BRS) Operations Research I Sommersemester / 298
Kapitel 5 Dualität Peter Becker (H-BRS) Operations Research I Sommersemester 2014 241 / 298 Inhalt 5 Dualität Dualitätssätze Zweiphasen-Simplexalgorithmus Peter Becker (H-BRS) Operations Research I Sommersemester
MehrKosten-Leistungsrechnung Rechenweg Optimales Produktionsprogramm
Um was geht es? Gegeben sei ein Produktionsprogramm mit beispielsweise 5 Aufträgen, die nacheinander auf vier unterschiedlichen Maschinen durchgeführt werden sollen: Auftrag 1 Auftrag 2 Auftrag 3 Auftrag
Mehr2 3 4 5 6 7 8 9 10 12,999,976 km 9,136,765 km 1,276,765 km 499,892 km 245,066 km 112,907 km 36,765 km 24,159 km 7899 km 2408 km 76 km 12 14 16 1 12 7 3 1 6 2 5 4 3 11 9 10 8 18 20 21 22 23 24 25 26 28
MehrWirtschaftlichkeitsberechnungen
Energiewirtschaftliche Aspekte der Energietechnik I 4. Vorlesung Wirtschaftlichkeitsberechnungen 6. 12. 2013 Prof. Dr. -Ing. Harald Bradke Universität Kassel 1 Kostencharakteristik Kosten progressive proportionale
MehrF u n k t i o n e n Lineare Optimierung
F u n k t i o n e n Lineare Optimierung Das Simplex-Verfahren läuft die Ecken des Polyeders ab, bis es an einer Optimallösung angekommen ist. 1. Einführung Während des 2. Weltkrieges und in den darauf
MehrProbeklausur Optimierung
Universität Hamburg Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Dr. Nico Düvelmeyer Hamburg, 4. Juli 2011 Probeklausur Optimierung Bitte selber ausfüllen: Name: (darf anonymisiert werden)
MehrTutorium Kostenrechnung und Controlling Sommersemester 2014
Tutorium Kostenrechnung und Controlling Sommersemester 2014 Prof. Dr. Thomas M. Fischer Lehrstuhl für Rechnungswesen und Controlling (RECON) Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Aufgabe 1:
MehrLösen Sie folgendes Problem aus der Linearen Planungsrechnung mit der grafischen Lösungsmethode.
Aufgabe 1: Ein Schullandheim schafft für 3000 Fahrräder an. Es sollen mindestens 3 Kinderr ä- der für je 100 und mindestens 6 Jugendräder für je 250 angeschafft werden. W e- gen der Altersverteilung der
MehrKurs Grundlagen der Linearen Algebra und Analysis
Aufgabe B0513 Lineare Optimierung Ein Unternehmen stellt drei Endprodukte P 1,P und P 3 her. Die jeweils zur Produktion einer Mengeneinheit des jeweiligen Endproduktes benötigten Mengeneinheiten des Zwischenproduktes
MehrLineare Optimierungsmodelle
Lineare Optimierungsmodelle Simplex-Methode Vortragender: Michael Schneider Agenda Motivation Operations Research Aufbau linearer Optimierungsmodelle Simplex-Methode Ausblick 2 Problemstellung Futtermischung
MehrEinführung. Kapitel 1. Peter Becker (H-BRS) Operations Research I Sommersemester 2015 14 / 298
Kapitel 1 Einführung Peter Becker (H-BRS) Operations Research I Sommersemester 2015 14 / 298 Inhalt Inhalt 1 Einführung Was ist Operations Research? Planungsprozess im OR Peter Becker (H-BRS) Operations
MehrEinführung in die Wirtschaftsinformatik VO WS 2008 / 2009
Einführung in die Wirtschaftsinformatik VO WS 2008 / 2009 Daten Modelle Steuerung Wilfried Grossmann Teil 3: Steuerung Mathematische Modelle werden häufig dazu verwendet um ein optimales Verhalten zu bestimmen
MehrÜberbestimmte lineare Gleichungssysteme
Überbestimmte lineare Gleichungssysteme Fakultät Grundlagen September 2009 Fakultät Grundlagen Überbestimmte lineare Gleichungssysteme Übersicht 1 2 Fakultät Grundlagen Überbestimmte lineare Gleichungssysteme
Mehr12.4 Berechnung und Darstellung betriebswirtschaftlicher Funktionen
1. Berechnung und Darstellung betriebswirtschaftlicher Funktionen 1..1 Kostenfunktion a) Vorgaben und Fragestellung Die Materialkosten für die Herstellung eines Stücks belaufen sich auf CHF 1.--. Die anteilmässigen
MehrKLAUSUR. Name. Vorname. Matrikelnummer. Teilnehmer-Nr. Unterschrift. Zur Beachtung. Bitte nicht ausfüllen. Fakultät für Wirtschaftswissenschaft
Fakultät für Wirtschaftswissenschaft KLAUSUR Mathematik für Ökonomen Wintersemester 2011/2012 21.2.2012 Name Vorname Matrikelnummer Teilnehmer-Nr. Unterschrift Bonuspunkte Punkte Zur Beachtung Die Klausur
MehrAufgabenkomplex 5: Hauptachsentransformation, Lineare Optimierung, Differentialrechnung in mehreren Veränderlichen
Aufgabenkomplex 5: Hauptachsentransformation, Lineare Optimierung, Differentialrechnung in mehreren Veränderlichen 1. Bestimmen Sie für die folgenden Funktionen zunächst die kritischen Stellen und entscheiden
MehrLineare Optimierung Teil 2
Lineare Optimierung Teil 2 Primale Degeneration Duale Degeneration = Mehrdeutigkeit Normalform kanonische Form Duale Simplexmethode HTW-Berlin FB3 Prof. Dr.F. Hartl 1 Primale Degeneration/1 Besitzt eine
MehrOperations Research für Logistik
Operations Research für Logistik Lineare Optimierung (170.202) Ao. Univ. - Prof. Norbert SEIFTER Dipl. - Ing. Stefanie VOLLAND Sommersemester 2012 Lehrstuhl Industrielogistik Lineare Optimierung Inhalte:
MehrVorlesung: Nicht-kooperative Spieltheorie. Teil 4: 2-Personen-Nullsummenspiele
Vorlesung: Nicht-kooperative Spieltheorie Teil 4: 2-Personen-Nullsummenspiele Dr. Thomas Krieger Wintertrimester 2009 Dr. Thomas Krieger Vorlesung: Nicht-kooperative Spieltheorie 1 Definition 2-Personen-Nullsummenspiele
MehrMathematik 1 für Wirtschaftsinformatik
Mathematik 1 für Wirtschaftsinformatik Wintersemester 2012/13 Hochschule Augsburg Berechnung von Eigenwerten und Eigenvektoren Mathematik 1 Bestimmung von Eigenwerten und Eigenvektoren Jedes λ, das det(a
MehrErzielte Bonuspunkte aus der Vorklausur:
Fakultät für Wirtschaftswissenschaft KLAUSUR Mathematik für Ökonomen Sommersemester 2013 5.8.2013 Name Vorname Matrikelnummer Teilnehmer-Nr. Unterschrift Erzielte Bonuspunkte aus der Vorklausur: Punkte
MehrÜbungsblatt 4. Aufgabe (Mengenplanung bei einer Produktart; linearer Umsatz- und Kostenverlauf)
Übungsblatt 4 Aufg. 4.1 (Mengenplanung bei einer Produktart; linearer Umsatz- und Kostenverlauf) In einem Einproduktunternehmen liegen folgende Informationen über das Erzeugnis vor: Stückpreis: 15 GE Variable
MehrOptimierung. Vorlesung 02
Optimierung Vorlesung 02 LPs in kanonischer Form Für i = 1,, m und j = 1,, d seien c j, b i und a ij reele Zahlen. Gesucht wird eine Belegung der Variablen x 1,, x d, so das die Zielfunktion d c j x j
MehrPrüfungsklausur Mathematik I für Wirtschaftsingenieure und BWL am
HTWD, Fakultät Informatik/Mathematik Prof. Dr. M. Voigt Prüfungsklausur Mathematik I für Wirtschaftsingenieure und BWL am 0.0.07 A Name, Vorname Matr. Nr. Sem. gr. Aufgabe 4 5 6 gesamt erreichbare P. 5
MehrPrüfungsklausur Mathematik I für Wirtschaftsingenieure und BWL am
HTWD, Fakultät Informatik/Mathematik Prof. Dr. M. Voigt Prüfungsklausur Mathematik I für Wirtschaftsingenieure und BWL am 10.0.017 B Name, Vorname Matr. Nr. Sem. gr. Aufgabe 1 4 5 6 gesamt erreichbare
MehrHochschule RheinMain SS 2018 Prof. Dr. D. Lehmann. Lösungen 11. Übungsblatt Lineare Optimierung
Hochschule RheinMain SS 2018 Prof. Dr. D. Lehmann Lösungen 11. Übungsblatt Lineare Optimierung 1.Aufgabe: a) Phase-I-Methode: Wir betrachten das Hilfs-LOP unter den Nebenbedingungen HF (v 1, v 2 ) = HF
Mehrb) Wie lassen sich dabei die Quellen und die Senken modellieren? Wie sehen dann die Kapazitätsvektoren der Quellen und Senken aus?
Aufgabe 1 Der Waschmaschinenhersteller Dreckschleuder hat sich auf die Produktion der Waschmaschine M74650 spezialisiert. Diese wird an den drei Standorten West, Mitte und Ost gefertigt. Dreckschleuder
MehrTechnische Hochschule Köln Fakultät für Wirtschafts- und Rechtswissenschaften Prof. Dr. Arrenberg Raum 221, Tel
Technische Hochschule Köln Fakultät für Wirtschafts- und Rechtswissenschaften Prof. Dr. Arrenberg Raum 221, Tel. 3914 jutta.arrenberg@th-koeln.de Übungen QM I (Wirtschaftsmathematik) Extremwerte ohne Nebenbedingungen
MehrGanzzahlige OR-Methoden: Operations Research II a. Übungsblatt 13
Operations Research und Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. P. Recht // Dr. Eva-Maria Sprengel Ganzzahlige OR-Methoden: Operations Research II a Übungsblatt 13 Aufgabe 40 Für eine Menge K von Klassen einer
MehrKombinatorische Optimierung Vorlesung für den Bereich Diplom/Master Informatik
Kombinatorische Optimierung Vorlesung für den Bereich Diplom/Master Informatik Dozent: Juniorprof. Dr. Henning Meyerhenke PARALLELES RECHNEN INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK, FAKULTÄT FÜR INFORMATIK
MehrKosten-Leistungsrechnung Rechenweg Plankostenrechnung (bei Outputmenge), Seite 1
Rechenweg Plankostenrechnung (bei Outputmenge), Seite 1 Um was geht s? Die Plankostenrechnung ist ein Instrument, bei dem zwischen den - am Anfang der Periode - geplanten n/ und den am Ende der Periode
MehrKlausur zur Vorlesung Mathematische Grundlagen für Wirtschaftswissenschaftler
Wintersemester 2006/07 05.03.2007 Dr. Priska Jahnke Klausur zur Vorlesung Mathematische Grundlagen für Wirtschaftswissenschaftler Bitte lesbar ausfüllen, Zutreffendes ankreuzen Herr Frau Name, Vorname:
MehrÜbungsaufgaben zur Vorlesung BWL A Produktion:
Betriebswirtschaftslehre, insbes. Produktionswirtschaft Prof. Dr. Stefan Betz Übungsaufgaben zur Vorlesung BWL A Produktion: Aufgabe 1 Definieren Sie die folgenden Begriffe, und grenzen Sie diese voneinander
MehrElemente der Analysis II
Elemente der Analysis II mehrerer Variablen Informationen zur Vorlesung: http://www.mathematik.uni-trier.de/ wengenroth/ () 8. Mai 2009 1 / 10 (a) Wie in 1.3 der EA I ist eine Abbildung f : A B eine Vorschrift,
MehrErzielte Bonuspunkte aus der Vorklausur:
Fakultät für Wirtschaftswissenschaft KLAUSUR Mathematik für Ökonomen Wintersemester 2014/2015 21.2.2015 Name Vorname Matrikelnummer Teilnehmer-Nr. Unterschrift Erzielte Bonuspunkte aus der Vorklausur:
MehrWirtschaftsmathematik - Übungen SS 2019
Wirtschaftsmathematik - Übungen SS 9 Blatt : Lineare Algebra. Gegeben ist eine eine 3 3 Matrix C = (c ij ) mit und eine Matrix B = ( a) Schreiben Sie die Matrix C an! j i für i < j c ij = () i j für i
MehrInhalt. 8.1 Motivation. 8.2 Optimierung ohne Nebenbedingungen. 8.3 Optimierung unter Nebenbedingungen. 8.4 Lineare Programmierung
8. Optimierung Inhalt 8.1 Motivation 8.2 Optimierung ohne Nebenbedingungen 8.3 Optimierung unter Nebenbedingungen 8.4 Lineare Programmierung 8.5 Kombinatorische Optimierung 2 8.1 Motivation Viele Anwendungen
Mehr3. Grundlagen der Linearen Programmierung
3. Grundlagen der linearen Programmierung Inhalt 3. Grundlagen der Linearen Programmierung Lineares Programm Grafische Lösung linearer Programme Normalform Geometrie linearer Programme Basislösungen Operations
MehrKlausur zur Vorlesung Einführung in das Operations Research im Wintersemester 2007/2008
Leibniz Universität Hannover Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät Institut für Produktionswirtschaft Prof. Dr. Stefan Helber Klausur zur Vorlesung Einführung in das Operations Research im Wintersemester
MehrBerufliches Gymnasium (WG, EG, AG, SG, BTG) Hauptprüfung 0 Teil 4, Lineare Optimierung, Aufgabe Baden-Württemberg In einer Schmuckfabrik in Pforzheim werden Goldketten aus verschiedenen Legierungen hergestellt.
MehrIllustrierende Aufgaben zum LehrplanPLUS. U-förmige variable Stückkosten
U-förmige variable Stückkosten Stand: 21.09.2018 Jahrgangsstufen Fach/Fächer Übergreifende Bildungs- und Erziehungsziele Zeitrahmen FOS/BOS 10, FOS11, BOS12 Mathematik Alltagskompetenz und Lebensökonomie,
MehrKampagnenmanagement der 4. Generation:
Kampagnenmanagement der. Generation: Proaktive, integrierte Optimierung von Kundenkontakten und Kampagnenzielgruppen Prof. Dr. Klaus D. Wilde Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Katholische Universität
MehrMathematik-Klausur vom 05.10.2011 Finanzmathematik-Klausur vom 26.09.2011
Mathematik-Klausur vom 05.10.2011 Finanzmathematik-Klausur vom 26.09.2011 Studiengang BWL DPO 2003: Aufgaben 2,3,4 Dauer der Klausur: 60 Min Studiengang B&FI DPO 2003: Aufgaben 2,3,4 Dauer der Klausur:
MehrLineare und kombinatorische Optimierung
Lineare und kombinatorische Optimierung Theorie, Algorithmen und Anwendungen Prof. Dr. Peter Becker Fachbereich Informatik Hochschule Bonn-Rhein-Sieg Wintersemester 2017/18 Peter Becker (H-BRS) Lineare
MehrLineare Optimierung, M2a
Prüfungsdauer Hilfsmittel Bedingungen 50 Minuten Nicht programmierbarer Taschenrechner, ohne CAS! Aufgabe 2 ohne Grafik, Aufgabe 4 mit Grafik! Dokumentieren Sie den Lösungsweg sauber. Der Lösungsweg muss
MehrKlausur Wirtschaftsmathematik ( ) Dozent: Jürgen Meisel. Name: Vorname: Matrikelnummer: Themengebiete:
Klausur Wirtschaftsmathematik (22.06.207) Dozent: Jürgen Meisel Name: Vorname: Matrikelnummer: Themengebiete: Aufgabe : Matrizen & Vektoren 25 Pkte Aufgabe 2: Differentialrechnung 25 Pkte Aufgabe 3: Lineare
MehrAUFGABEN. Klausur: Modul Optimierungsmethoden des Operations Research. Termin:
Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Quantitative Methoden und Wirtschaftsmathematik Prof. Dr. Andreas Kleine AUFGABEN Klausur: Modul 32621 Optimierungsmethoden des Operations Research Termin:
MehrLineare Optimierung: Simplexverfahren Phase Ⅰ
Lineare Optimierung: Simplexverfahren Phase Ⅰ Zur Erinnerung: Die Lineare Optimierungsaufgabe in Standardform lautet z = c T x + c 0 min (.) bei Ax = b, x 0. Revidiertes Simplexverfahren Mit dem Simplexverfahren
MehrKlausur zur Vorlesung Logistik im Sommersemester 2015
Leibniz Universität Hannover Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät Institut für Produktionswirtschaft Prof. Dr. Florian Sahling Sitzplatznr.: Klausur zur Vorlesung Logistik im Sommersemester 2015 Hinweise:
MehrSchranken für zulässige Lösungen
Schranken für zulässige Lösungen Satz 5.9 Gegeben seien primales und duales LP gemäß der asymmetrischen Form der Dualität. Wenn x eine zulässige Lösung des primalen Programms und u eine zulässige Lösung
MehrKlausur zur Vorlesung Operations Research im Sommersemester 2009
Leibniz Universität Hannover Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät Institut für Produktionswirtschaft Prof. Dr. Stefan Helber Klausur zur Vorlesung Operations Research im Sommersemester 2009 Hinweise:
MehrGrundlagen der Optimierung. Übung 6
Technische Universität Chemnitz Chemnitz, 2. November 24 Prof. Dr. R. Herzog, J. Blechschmidt, A. Schäfer Abgabe am 28. November 24 Grundlagen der Optimierung Übung 6 Aufgabe 2: Verschiedene Verfahren
MehrFK WMS: Wirtschaftsmathematik 2, Einheit 7/8
FK WMS: Wirtschaftsmathematik 2, Einheit 7/8 Markus Sinnl 1 markus.sinnl@univie.ac.at http://homepage.univie.ac.at/markus.sinnl basierend auf Folien von Dr. Ivana Ljubic, Mag. Christian Spreitzer und Mag.
MehrVerfahren des Operations Research
Verfahren des Operations Research Blatt 3 (WS 2017/18) wird bearbeitet am 8.1.2018 26. Erweitern Sie das Xpress Modell für das Zuordnungsproblem aus der LV: Es gibt n Mitarbeiter und m Jobs, wobei n m
MehrA. EDV-Systeme (29 Punkte) I. Nehmen Sie begründet zu folgender Aussage Stellung: Computer können Informationen verarbeiten.
A. EDV-Systeme (29 Punkte) I. Nehmen Sie begründet zu folgender Aussage Stellung: Computer können Informationen verarbeiten. (4 Punkte) II. Wie wurde in der Veranstaltung der Begriff Prozess definiert?
MehrFachbereich Wirtschaftswissenschaften Professur f. Quantitativen Methoden Prof. Dr. Dietrich Ohse
Fachbereich Wirtschaftswissenschaften Professur f. Quantitativen Methoden Prof. Dr. Dietrich Ohse Diplomprüfung / Sommersemester 24 Quantitative Methoden der BWL Musterlösung der Prüfungsklausur vom. Juli
MehrMATHEMATIK 3 STUNDEN
EUROPÄISCHES ABITUR 01 MATHEMATIK 3 STUNDEN DATUM : 11. Juni 01, Vormittag DAUER DER PRÜFUNG : Stunden (10 Minuten) ZUGELASSENE HILFSMITTEL : Prüfung mit technologischem Hilfsmittel 1/5 DE AUFGABE B1 ANALYSIS
MehrKaufmännische Berufsmatura 2010 Kanton Zürich Serie 1
Serie 1 Prüfungsdauer: 150 Minuten Hilfsmittel: Netzunabhängiger Taschenrechner Beigelegte Formelsammlung Bedingungen: Dokumentieren Sie den Lösungsweg auf dem Aufgabenblatt Unbelegte Resultate werden
MehrLineare Algebra. Wintersemester 2018/19. Berechnen Sie die Determinanten der folgenden Matrizen mit Einträgen in R: 4 2 = = 18.
Goethe-Universität Frankfurt Institut für Mathematik Lineare Algebra Wintersemester 218/19 Prof Dr Jakob Stix Martin Lüdtke Übungsblatt 11 15 Januar 219 Aufgabe 1 (5=1+1+1,5+1,5 Punkte) Berechnen Sie die
MehrFall 3: Mehrere Kapazitätsengpässe
Fall 3: Mehrere Kapazitätsengpässe ei Vorliegen mehrerer Engpässe ist zunächst zu prüfen, ob ein Engpass die anderen Engpässe dominiert. Ist dies der Fall, reduziert sich das Optimierungsproblem auf den
MehrEigenschaften von LPs
2 Lineare Programmierung Eigenschaften von LPs Eigenschaften von LPs Definition 24 Eine Menge K IR n heißt konvex gdw für je zwei Punkte Punkte x (1) K und x (2) K auch jeder Punkt mit 0 λ 1 zu K gehört
MehrSubstitutionsverfahren vs. Lagrange-Methode
Substitutionsverfahren vs. Lagrange-Methode 1 Motivation Substitutionsverfahren und Lagrange-Methode sind Verfahren, die es ermöglichen, Optimierungen unter Nebenbedingungen durchzuführen. Die folgende
MehrKlausur zur Vorlesung Mathematische Grundlagen für Wirtschaftswissenschaftler
Wintersemester 2007/08 27.2.2008 Dr. Sascha Kurz Klausur zur Vorlesung Mathematische Grundlagen für Wirtschaftswissenschaftler Bitte lesbar ausfüllen, Zutreffendes ankreuzen Herr Frau Name, Vorname: Anschrift:
MehrAufgabe 1: Bestimmen Sie Zahlen a b. ,, für die. = b. und gleichzeitig a + b + 1 = 0 gilt. Lösung zu Aufgabe 1:
WS 99/99 Aufgabe : Bestimmen Sie Zahlen a b,, für die 6 b a und gleichzeitig a + b + gilt. Lösung zu Aufgabe : WS 99/99 Aufgabe : Ein Unernehmen stellt aus ohstoffen (,,, ) Zwischenprodukte ( Z, Z, Z )
MehrAufgabe 1: Bestimmen Sie eine Zahl a. R, so daß die Matrix. idempotent wird! Lösung zu Aufgabe 1:
SS 99 ufgabe : Bestimmen Sie eine ahl a, so daß die Matrix a a a a a a idempotent wird! Lösung zu ufgabe : SS 99 ufgabe : in Unternehmen stellt aus 4 ohstoffen (,,, 4 ) wischenprodukte (,, ) und daraus
Mehr