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Produktbild: Operations Research im Bauwesen

Operations Research im Bauwesen Optimierung und Entscheidung von Ingenieurproblemen

59,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

21.01.2012

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

288

Maße (L/B/H)

24,4/17/1,7 cm

Gewicht

535 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1972

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-642-93009-6

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Taschenbuch

Erscheinungsdatum

21.01.2012

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

288

Maße (L/B/H)

24,4/17/1,7 cm

Gewicht

535 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1972

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-642-93009-6

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Produktbild: Operations Research im Bauwesen
  • I. Teil: Entscheidungsfällung und ihre Bedeutung im Bauwesen.- 1. Operations Research im Bauwesen.- 1.1 Problemstellung im Ingenieurwesen.- 1.11 Abstrakte Darstellung.- 1.12 Die Art der Parameter.- 1.13 Die Ingenieurtätigkeit als Entscheidungsaufgabe.- 1.2 Darstellung der Ingenieurprobleme an einem Beispiel.- 1.3 Klassifikation der Ingenieurprobleme.- 1.31 Kontinuierliche und diskrete Probleme.- 1.32 Deterministische und stochastische Probleme.- 1.33 Lineare und nicht-lineare Probleme.- 1.34 Statische und dynamische Probleme.- 1.35 Exakte und heuristische Lösungen.- 1.4 Bei Ingenieurproblemen anwendbare OR-Methoden.- 1.41 Lineare Programmierung.- 1.42 Nicht-lineare Programmierung.- 1.43 Entscheidungsbaumverfahren.- 1.44 Warteschlangentheorie.- 1.45 Theorie der Spiele.- 1.46 Simulationen.- 1.5 Abstraktion der Ingenieurprobleme.- 1.51 Das methodische Vorgehen.- 1.52 Die Abstraktion.- 1.53 Das Rechnen.- 1.54 Die Interpretation.- 2. Grundlagen der Entscheidungstheorie.- 2.1 Definitionen.- 2.11 Entscheidender.- 2.12 Aktionen.- 2.13 Strategien.- 2.14 Aktionsparameter.- 2.15 Zustände.- 2.16 Ergebnis.- 2.17 Präferenzfunktion.- 2.18 Wahrscheinlichkeit der Zustände (Determiniertheit).- 2.2 Darstellung einstufiger Entscheidungsprobleme.- 2.21 Die Ergebnismatrix.- 2.22 Die Entscheidungsmatrix.- 2.23 Beispiel: Das Omelettenproblem (Savage 1954).- 2.24 Die Subjektivität der Nutzenfunktion.- 2.25 Weitere subjektive Einflüsse.- 2.3 Darstellung mehrstufiger Entscheidungen.- 2.31 Definition mehrstufiger Entscheidungen.- 2.32 Entscheidungsbäume.- 2.33 Die Anzahl der möglichen Ergebnisse.- 2.34 Ein sequentielles Entscheidungsproblem.- 2. 4 Entscheidungssituation.- 2.41 Sicherheitssituation.- 2.42 Risikosituation.- 2.43 Unsicherheitssituation.- II. Teil: Entscheidungsfällung bei Sicherheit.- 3. Lineare Programmierung und verwandte Verfahren.- 3.1 Das Transportproblem.- 3.11 Problemformulierung.- 3.12 Die Lösung des Transportproblems.- 3.13 Beispiel zum Transportproblem.- 3.2 Lösungsverfahren des linearen Programmierens.- 3.21 Graphisches Verfahren.- 3.22 Das Simplex-Verfahren.- 3.23 Dualität mit linearen Programmen.- 3.3 Ganzzahliges lineares Programmieren.- 3. 4 Nicht-lineare Programmierung.- 3.41 Allgemeine Schwierigkeiten.- 3.42 Gebiete des nicht-linearen Programmierens.- 4. Entscheidungsbaumverfahren.- 4.1 Einstufige und mehrstufige Entscheidungen.- 4.2 Die Lösung einstufiger Probleme.- 4.21 Aufgabenstellung.- 4.22 Zahlenbeispiel „Potentialverteilung“.- 4.23 Die vollständige Enumeration.- 4.24 Dynamische Programmierung.- 4.3 Die Lösung sequentieller Probleme.- 4.31 Zahlenbeispiel „Einkauf- und Lagerhaltung“.- 4.32 Die Separabilität der Zielfunktion.- 4.4 Nicht-lineare und dynamische Programmierung.- 4.5 Planungshorizont und Diskontierung.- 4.51 Zahlenbeispiel: „Maschinenersatz bei Ertragsoptimierung“.- 4.52 Interpretation der Ergebnisse.- 4.6 Das Kapazitäts-Reihenfolge-Problem.- 4.61 Reihenfolgeproblem für zwei Kapazitätsgruppen.- 4.62 Reihenfolgeproblem für drei Kapazitätsgruppen.- 4.63 Ein Beispiel zum Reihenfolgeproblem mit drei Kapazitätsgruppen.- 4.7 Branch and Bound.- 4.71 Lösung einstufiger Probleme.- 4.72 Das Travelling-Salesman-Problem.- 4.8 Die rechnerische Effizienz von Entscheidungsbaumverfahren.- 4.81 Rechnerischer Aufwand und Problemgröße.- 4.82 Dynamisches Programmieren.- 4.83 Branch and Bound.- III. Teil: Entscheidungsfällung unter Risiko.- 5. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung.- 5.1 Beschreibung der Wahrscheinlichkeit.- 5.2 Ergebnisse im Wahrscheinlichkeitsraum.- 5.21 Ergebnisdefinition.- 5.22 Zusammengesetzte Ergebnisse.- 5.23 Verknüpfung von Ereignissen.- 5.24 Das unmögliche Ergebnis.- 5.25 Das sichere Ergebnis.- 5.3 Wahrscheinlichkeiten zusammengesetzter Ereignisse.- 5.31 Definition der Wahrscheinlichkeit.- 5.32 Additionssatz für unvereinbare, sich gegenseitig ausschließende Ergebnisse.- 5.4 Bedingte Wahrscheinlichkeit.- 5.41 Definition der bedingten Wahrscheinlichkeit.- 5.42 Berechnung der bedingten Wahrscheinlichkeit.- 5.43 Der Multiplikationssatz.- 5.44 Der Satz von der totalen Wahrscheinlichkeit.- 5.45 Unabhängigkeit von Ereignissen.- 5. 5 Der Erwartungswert.- 5.51 Ergebnis und Nutzen.- 5.52 Der Erwartungswert.- 5.53 Der Geldgewinn als Zufallsvariable.- 5.6 Lotterien.- 5.61 Definition der Lotterien.- 5.62 Zusammengesetzte Lotterien.- 5.63 Reduktion zusammengesetzter Lotterien.- 5.7 Änderung der Wahrscheinlichkeit im Lichte neuer Informationen.- 5.8 Subjektive Wahrscheinlichkeiten.- 6. Statistik und Wahrscheinlichkeit.- 6.1 Der Begriff der Verteilung.- 6.2 Diskrete Verteilungen.- 6.21 Darstellung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 6.22 Der Mittelwert und die Streuung.- 6.3 Stetige (kontinuierliche) Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 6.4 Die Verteilungsfunktion.- 6.5 Besondere Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 6.51 Die Gleichverteilung.- 6.52 Die Gaußsche oder Normalverteilung.- 6.53 Die logarithmische Normalverteilung.- 6.54 Die Binominalverteilung (Bernoulli-Verteilung).- 6.55 Die Exponentialverteilungen.- 6.6 Darstellung empirischer diskreter Verteilungen durch definierte kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 6.7 Zufallszahlen.- 6.71 Gleichverteilte Zufallszahlen.- 6.72 Allgemein verteilte Zufallszahlen.- 6.73 Beispiele zur Zufallszahlenermittlung.- 7. Warteschlangentheorie.- 7.1 Definitionen und Darstellungen.- 7.11 Kanal (Station).- 7.12 Bedienungszeit (Abfertigungszeit).- 7.13 Warteschlangen.- 7.14 Ankunftszeit.- 7.15 Verkehrsdichte.- 7.16 Population (Bevölkerung).- 7.2 Aufbau von Warteschlangenmodellen.- 7.21 Ankunftsverhalten.- 7.22 Schlangenverhalten.- 7.23 Arten der Stationen.- 7.24 Abgangsverhalten.- 7.3 Anwendung der Warteschlangentheorie.- 7.4 Kontinuierliche Warteschlangenprobleme.- 7.41 Probleme mit exponentialverteilter Bedienungszeit.- 7.42 Beispiel einer Warteschlange mit exponentialverteilter Bedienungszeit.- 7.43 Probleme mit Bedienungszeiten nach Erlang-Verteilungen.- 7.5 Produktionsketten als Warteschlangenprobleme.- 7.51 Arten der Glieder.- 7.52 Übergabestell en.- 7.53 Zweigliedrige Produktionsketten.- 7.54 Mehrgliedrige Produktionsketten.- 7.55 Leistungen von Produktionsketten.- 7.6 Warteschlangenprobleme mit systemabhängiger Ankunftszeit.- 7.61 Aufgabenstellung an einem Beispiel (Werkstattreparatur von Betriebsmitteln).- 7.62 Ermittlung der bedingten Ausfall Wahrscheinlichkeit en.- 7.63 Aufstellung der Ubergangsmatrix.- 7.64 Die Ermittlung der mittleren Fahrzeugzahl.- 8. Problematik der Entscheidungsfällung.- 8.1 Entscheidungsfällung bei einstufigen Problemen.- 8.11 Das Mittelwertskriterium (Bayes-Regel).- 8.12 Die Hodges-Lehmann-Regel.- 8.13 Sicherheitsäquivalente höherer Ordnung.- 8.14 Mittelwertskriterium und m-?-Kriterien.- 8.2 Entscheidungsbeispiel „Zementeinkauf“.- 8.21 Anwendung des Mittelwertskriteriums.- 8.22 Anwendung des m-?-Kriteriums von Thomas jr.- 8.3 Die individuelle Nutzenfunktion.- 8.31 Die Aufstellung einer Nutzenfunktion.- 8.32 Die Auswertung der Nutzenfunktion.- 8.4 Vergleich der Ergebnisse.- 8.5 Entscheidungsfällung bei mehrstufigen Problemen.- 8.51 Die „Roll-back-Analyse“.- 8.52 Ein Verkehrsproblem an ampelgesteuerten Kreuzungen.- 8.53 Die Lösung der Raupenersatzteil aufgäbe (Ziffer 2.34).- 8.54 Dynamische Programmierung und Roll-Back-Analyse.- IV. Teil: Entscheidungsfällung bei Unsicherheit und Konfliktsituation.- 9. Entscheidungen bei Unsicherheit.- 9.1 Allgemeine Problematik.- 9.2 Regeln für die Entscheidungsfällung unter Unsicherheit.- 9.21 Die Waldsche Regel.- 9.22 Das Savage-Niehaus-Kriterium.- 9.23 Die Hurwicz-Regel und das Maximax-Prinzip.- 9.24 Die Laplace-Regel.- 9.3 Optimale Intervalle für Entscheidungsregeln.- 9.4 Ein sequentielles Entscheidungsproblem unter Unsicherheit.- 10. Einführung in die Theorie der Spiele.- 10.1 Zweipersonen-Null summenspiele (ohne Kooperation).- 10.11 Streng determinierte Spiele.- 10.12 Spiele ohne Sattelpunkt.- 10.2 Die Lösung von Matrix-Spielen mit Hilfe der Simplex-Methode.- 10.3 Zwei-Personen-Nichtnullsummenspiele.- 10.31 Beispiel „Niederlassungsgründung“.- 10.32 Beispiel „Markterweiterung“.- 10.33 Beispiel „Angebotsstrategien bei zwei Bietern“.- 10.4 n-Personen-Spiele.- 11. Angebotsstrategien.- 11.1 Voraussetzungen für das Arbeiten mit Angebotsstrategien.- 11.2 Trefferwahrscheinlichkeit der Preisermittlung.- 11.3 Angebotswahrscheinlichkeit der Konkurrenz.- 11.4 Aufstellung von Angebotsstrategien.- 11.41 Für einen Konkurrenten.- 11.42 Für mehrere Konkurrenten, deren Angebotsverhalten bekannt ist.- 11.43 Für mehrere Konkurrenten, deren Angebotsverhalten einzeln oder vollständig unbekannt ist.- 11.44 Unbekannte Bieterzahl.- 11.5 Auswahl des Angebotspreises.- 11.6 Angebotsstrategien mit kontinuierlichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 11.7 Einfluß der Rechengrößen auf das Ergebnis.- 11.8 Erfahrungen mit Angebot s Strategien.- V. Teil: Simulationen als Hilfsmittel der Entscheidungsfällung.- 12. Deterministische Simulationen aus dem Bauwesen.- 12.1 Definition deterministischer Simulationen.- 12.2 Anwendung auf ein Kapazitätsreihenfolgeproblem.- 12.21 Aufgabenstellung.- 12.22 Lösungsverfahren.- 12.3 Simulationsbeispiel „Bauprogramm einer Staumauer“.- 12.31 Aufgabenstellung.- 12.32 Aufstellung der Zielfunktion.- 12.33 Heuristische Auswahlregeln.- 12.34 Angaben für ein Zahlenbeispiel.- 12.35 Ausführung der Rechnung.- 12.36 Ergebnisse der Rechnung.- 12.37 Entscheidung über den Anfangsabschnitt.- 12.38 Erweiterung des Programmes.- 12.4 Aufgaben aus dem Bauwesen.- 13. Stochastische Simulationen (Monte-Carlo-Methoden).- 13.1 Definition und Anwendung.- 13.2 Ermittlung der Zufallswerte.- 13.3 Durchführung einer Monte-Carlo-Simulation.- 13.4 Monte-Carlo-Simulation eines Warteschlangenproblems.- 13.41 Aufgabenstellung.- 13.42 Aufstellung der Nutzenfunktion.- 13.43 Fragestellung.- 13.44 Aufstellung des Ablaufmodells.- 13.45 Ergebnisse der Simulation.- 13.5 Typische Monte-Carlo-Simulationen aus dem Bauwesen.- Nachwort.- Anhang: Tabellen.- Tabelle A.1: Werte der Normalverteilung.- Tabelle A.2: Fehlerfunktion (x).- Tabelle A.3: Summenfunktion der Normalverteilung.- Tabelle A.4: Gammafunktion.- Tabelle A.5: Gleichverteilte Zufallszahlen.