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 50 Übungen vermitteln Ihnen umfassend alles Wissenswerte.

    Im Kurs sind darüber hinaus 18 Videos enthalten, in denen die wichtigsten Themen anschaulich zusammengefasst werden. Insgesamt knapp 3 Stunden Videomaterial steigern Ihren Lernerfolg und sorgen nebenbei für Abwechslung.

  • Schon mehrere tausend Kursteilnehmer haben sich für unsere Online-Kurse entschieden. Wir haben über viele Jahre Erfahrungen gesammelt und unsere Kursoberfläche stetig verbessert.
  • Das Internet bietet Ihnen weitreichende Möglichkeiten: Lernen, wann und wo Sie möchten. Und daneben gibt es bei uns zahlreiche Features, die zum schnelleren und besseren Lernerfolg beitragen.

Dozent: Daniel Lambert

Dipl.-Math. Dipl.-Kfm. Daniel Lambert gibt seit vielen Jahren Kurse zur Prüfungsvorbereitung. Er unterrichtet stets orientiert an alten Prüfungen und weiß aus langjähriger Erfahrung, wie sich komplexe Sachverhalte am besten aufbereiten und vermitteln lassen. Daniel Lambert ist Repetitor aus Leidenschaft seit nunmehr 20 Jahren.

Blick in den Kurs:

  • Dualer Simplex-Algorithmus

    Dualer Simplex-Algorithmus

    Lösung eines Minimierungsproblems mit dem dualen Simplex-Algorithmus ohne Umwandlung in ein Maximierungsproblem.
  • wiwiweb - Interaktive Online-Kurse (wiwiweb.de)

    Zweiphasenmethode

    Lösung von Minimierungsproblemen mit Hilfe des Simplex-Verfahren durch Transformation in ein Maximierungsproblem.
  • Aufstellen des Ausgangstableaus

    Aufstellen des Ausgangstableaus

    Einfügen der Gleichungen in das Simplex-Ausgangstableau und Erläuterung der Positionen.
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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
    • Aufstellen des Problems
    • Graphische Darstellung des Maximierungsproblems
  • Analytische Lösung
    • Vorbereitung
    • Schlupfvariablen
    • Aufstellen 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 erste Phase
      • Beginn zweite Phase
      • Dualität
      • Dualer Simplex-Algorithmus
  • Transportproblem
    • Nordwest-Ecken-Methode
    • Matrix-Minimum-Methode
    • Stepping-Stone-Methode
  • 24
  • 18
  • 56
  • 6

Unsere Nutzer sagen:

  • Gute Bewertung für Operations Research

    Ein Kursnutzer am 16.03.2015:
    "alles top"

  • Gute Bewertung für Operations Research

    Ein Kursnutzer am 02.12.2014:
    "Super Erklärungen in den Videos!"

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