Aufgabensammlung uncf Klausurentrainer zur Optimierung
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- Swen Braun
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1 Karl Heinz Borgwardt unter Mitarbeit von Matthias Tinkl und Thomas Wörle Aufgabensammlung uncf Klausurentrainer zur Optimierung Für die Bachelorausbildung in mathematischen Studiengängen STUDIUM 11 VIEWEG+ TEUBNER
2 Inhalt Vorwort Bezeichnungen Problemtypen v xiii xvii I Lineare Optimierung 1 1 Problemstellung und Zweck ModelIierung Aufgaben zur ModelIierung Lösungen zur ModelIierung Aufgaben zum spielerischen Lösen Lösungen zu den spielerischen Aufgaben Darstellungsformen und Alternativsätze für lineare Optimierungsprobleme Lineare Ungleichungssysteme Aufgaben zu linearen Ungleichungssystemen Lösungen zu linearen Ungleichungssystemen 37 3 Polyedertheorie Konvexität von Mengen Aufgaben zur Konvexität von Mengen Lösungen zur Konvexität von Mengen Polyeder und polyedrische Kegel Aufgaben zu Polyeder und polyedrische Kegel Lösungen zu Polyeder und polyedrische Kegel Ecken und Seitenflächen Aufgaben zu Ecken und Seitenflächen Lösungen zu Ecken und Seitenflächen Polyederstruktur Endliche Erzeugung
3 x 4.2 Aufgaben zur endlichen Erzeugung. 4.3 Lösungen zur endlichen Erzeugung. 4.4 Zerlegungssatz. 4.5 Aufgaben zum Zerlegungssatz 4.6 Lösungen zum Zerlegungssatz 5 Dualität 5.1 Duale Probleme und Dualitätssatz. 5.2 Aufgaben zu dualen Problemen und zum Dualitätssatz 5.3 Lösungen zu dualen Problemen und zum Dualitätssatz 5.4 Sätze vom komplementären Schlupf. 5.5 Aufgaben zu den Sätzen vom komplementären Schlupf 5.6 Lösungen zu den Sätzen vom komplementären Schlupf 6 Simplex-Algorithmus 6.1 Restriktionsorientierter Simplex-Algorithmus Aufgaben zum restriktionsorientierten Simplex-Algorithmus 6.3 Lösungen zum restriktionsorientierten Simplex-Algorithmus 6.4 Variablenorientierter Simplex-Algorithmus. 6.5 Aufgaben zum variahlenorientierten Simplex-Algorithmus 6.6 Lösungen zum variablenorientierten Simplex-Algorithmus 6.7 Postoptimierung. 6.8 Aufgaben zur Postoptimierung 6.9 Lösungen zur Postoptimierung Inhalt Ganzzahlige lineare Optimierung 7 Problemstellung und Zweck 7.1 ModelIierung Aufgaben zur ModelIierung. 7.3 Lösungen zur ModelIierung. 7.4 Unimodulare Prohleme Aufgaben zu unimodularen Problemen 7.6 Lösungen zu unimodularen Problemen 8 Polyedertheorie bei Ganzzahligkeit 8.1 Theorie der Ganzzahligen Optimierung Aufgaben zur Theorie der Ganzzahligen Optimierung 8.3 Lösungen zur Theorie der Ganzzah1igen Optimierung 9 Algorithmen der Ganzzahligen Optimierung 9.1 Dakins Branch-and-Bound-Algorithmus Aufgaben zu Dakins Branch-and-Bound-Algorithmus. 9.3 Lösungen zu Dakins Branch-and-Bound-Algorithmus. 9.4 Gomorys Schnittebenenverfahren
4 Inhalt 9.5 Aufgaben zu Gomorys Schnittebenenverfahren 9.6 Lösungen zu Gomorys Schnittebenenverfahren xi III Nichtlineare Optimierung Problemstellung und Zweck der nichtlinearen Optimierung 10.1 ModelIierung von nichtlinearen Optimierungsproblemen Aufgaben zur Modellierung von nichtlinearen Optimierungsproblemen Lösungen zur Modellierung von nichtlinearen Optimierungsproblemen. 11 Konvexität in nichtlinearen Optimierungsproblemen 11.1 Konvexe Mengen Aufgaben zu konvexen Mengen Lösungen zu konvexen Mengen Konvexität und Differenzierbarkeit 11.5 Aufgaben zur Konvexität und Differenzierbarkeit 11.6 Lösungen zur Konvexität und Differenzierbarkeit 11.7 Optimierungseigenschaften bei Konvexität Aufgaben zu Optimierungseigenschaften bei Konvexität Lösungen zu Optimierungseigenschaften bei Konvexität. 12 Optimalitätskriterien 12.1 Karush-Kuhn-Tucker-Theorie Aufgaben zu Karush-Kuhn-Tucker 12.3 Lösungen zu Karush-Kuhn-Tucker 12.4 Theorie der Constraint-Qualifications Aufgaben zu Constraint-Qualifications 12.6 Lösungen zu Constraint-Qualifications 13 Dualität in der nichtlinearen Optimierung 13.l Lagrange-Dualität Aufgaben zur Lagrange-Dualität 13.3 Lösungen zur Lagrange-Dualität 13.4 Dualitätssätze Aufgaben zu den Dualitätssätzen 13.6 Lösungen zu den Dualitätssätzen 13.7 Sattelpunkte Aufgaben zu Sattelpunkten 13.9 Lösungen zu Sattelpunkten IV Elementare kombinatorische Optimierung Bäume und Wälder 14.l Minimale aufspannende Bäume
5 XH Inhalt 14.2 Aufgaben zu minimalen aufspannenden Bäumen Lösungen zu minimalen aufspannenden Bäumen. 15 Kürzeste Wege und Routenplanung 15.1 Modellierung als Kürzeste-Wege-Problem Aufgaben zur ModelIierung als Kürzeste-Wege-Problem 15.3 Lösungen zur ModelIierung als Kürzeste-Wege-Problem 15.4 Algorithmen zur Bestimmung kürzester Wege Aufgaben zu den Algorithmen zur Bestimmung kürzester Wege Lösungen zu den Algorithmen zur Bestimmung kürzester Wege. Literaturhinweise Index
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