Operations Research (OR) ist ein wichtiger Bestandteil einer jeden wirtschaftswissenschaftlichen Ausbildung und ist geprägt durch die Zusammenführung von mathematischen Verfahren, Wirtschaftswissenschaften und Informatik.

Generell umfasst Operations Research die Entwicklung und den Einsatz quantitativer Modelle und Methoden zur Entscheidungsunterstützung. Damit sind die Kenntnisse der Operations Research auch für die betriebliche Praxis hoch relevant.

Lineare Optimierung / Lineare Programmierung

Zu den Hauptverfahren der Operations Research gehört die Lineare Optimierung. Sie wird auch Lineare Programmierung genannt und wurde 1939 von dem sowjetischen Mathematiker Leonid Witaljewitsch entwickelt, der hierfür 36 Jahre später, nämlich 1975, den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften erhielt.

Ganz allgemein gesagt beschäftigt sich die lineare Programmierung mit der Optimierung linearer Zielfunktionen über einer Menge, die durch lineare Gleichungen und Ungleichungen gekennzeichnet ist. Die hierbei entwickelten linearen Programme lassen sich zur Lösung von Problemen einsetzen, für die keine speziell entwickelten Lösungsverfahren bekannt sind.

Das Formulieren mathematischer Optimierungsmodelle erfordert profunde Kenntnisse in den Bereichen Matrizenrechnung, VektoranalysiseStochastik und Graphentheorie.

Maximierungs- und Minimierungsprobleme

Im Online-Kurs werden die Optimierungsprobleme unterteilt in sogenannte

  • Maximierungsprobleme und
  • Minimierungsprobleme.

Es werden sowohl graphische, als auch mathematische Lösungsmöglichkeiten besprochen und Aspekte wie zum Beispiel

  • Absatzrestriktionen,
  • Maschinenrestriktionen,
  • Zeitrestriktionen und
  • Nichtnegativitätsbedingungen

werden in Grundlagentexten, Lernvideos und Übungsaufgaben deutlich.

Im Hinblick auf die Minimierungsprobleme geht es darum, beispielsweise eine gegebene Kostenfunktion zu minimieren. Im Online-Kurs finden Sie hierzu anschauliche Beispiele, die Ihnen die Zusammenhänge plastisch verdeutlichen. Die Besprochenen Verfahren in der Lerneinheit zu den Minimierungsproblemen umfassen:

  • Zweiphasenmethode
  • Dualität
  • dualer Simplex-Algorithmus


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Vorteile im Überblick

  • Über 20 Dokumente und mehr als 110 Übungen vermitteln Ihnen umfassend alles Wissenswerte.

    Im Kurs sind darüber hinaus 12 Videos enthalten, in denen die wichtigsten Themen anschaulich zusammengefasst werden. Insgesamt knapp 2 Stunden Videomaterial steigern Ihren Lernerfolg und sorgen nebenbei für Abwechslung.

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Diese Themen werden im Kurs behandelt:

[Bitte auf Kapitelüberschriften klicken, um Unterthemen anzuzeigen]

  • Lineare Programmierung
    • Einleitung zu Lineare Programmierung
  • Maximierungsprobleme
    • Einleitung zu Maximierungsprobleme
  • Beste Lösung, Graphische Lösung
    • Aufstellung des Problems
    • Graphische Darstellung des Maximierungsproblems
  • Analytische Lösung
    • Vorbereitung
    • Schlupfvariablen
    • Aufstellung des Ausgangstableaus
    • Der Simplex-Algorithmus
    • Simplex-Austausch-Schritt
    • Weiterer Simplex-Schritt und Interpretation des Optimaltableaus
  • Entartung
    • Mehrdeutigkeit
    • Degeneration
  • Sensitivitätsanalyse
    • Schwankungen Deckungsbeitragskoeffizienten
    • Änderungen der Restriktionen
  • Zweitbeste Lösung
    • Zweitbeste Lösung
  • Minimierungsprobleme
    • Einleitung zu Minimierungsprobleme
    • Zweiphasenmethode
      • Zweiphasenmethode
      • Beginn der ersten Phase
      • Beginn der zweiten Phase
      • Dualität
      • Dualer Simplex-Algorithmus
  • Transportproblem
    • Nordwest-Ecken-Methode
    • Matrix-Minimum-Methode
    • Stepping-Stone-Methode
  • 24
  • 12
  • 113
  • 20
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