Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2011.

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2012.
Advertisements

Wie wir in „Mathematik für alle“ die Welt der Mathematik sehen
Anwendungsbeispiele Vertrieb durch:
Einfluss von Preisvergleichsplattformen auf das Konsumentverhalten.
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2012.
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2012.
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2011.
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2011.
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2011.
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2011.
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2012.
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2012.
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2012.
Forschungsstatistik I
Einführung Übersicht Einsatz der Zielwertsuche Einsatz des Solvers
Prof. Dr. Holger Schlingloff
Operations Research Vorlesung/Übung im SS 2008
1 Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (11-3 –Selbstanordnende lineare Listen) Prof. Th. Ottmann.
Institut für Kartographie und Geoinformation Prof. Dr. Lutz Plümer Diskrete Mathematik I Vorlesung Listen-
Parallele Gleichungslöser für die linearen TRACE-Module
Theoretische Grundlagen der Kostenrechnung
PowerPoint-Folien zur 4. Vorlesung „Evolutionsstrategie II“
Ingo Rechenberg PowerPoint-Folien zur 4. Vorlesung Evolutionsstrategie II Das Wunder der sexuellen Fortpflanzung - Theorie der rekombinativen ES.
Prof. K. Gremminger Folie 1 Vorlesung Datenbanksysteme SS 2002 Cursor-Konzept u Zugriff auf Mengen von Ergebnistupeln u In SQLJ Iteratoren u Vergleichbar.
Brückenschaltung 1.
Eine mathematische Analyse
Beweiser – Integer Linear Problems Oleg Iskov Methoden der Verifikation Universität Bremen SS2005.
Die Hattie Studie und erfolgreicher Unterricht
Thesenpapier „Zum Verhältnis von Kooperation und Konkurrenz zwischen Universität Bremen und International University Bremen“ (Symposium der Hertie School.
Lineare Optimierung mit dem Simplexverfahren
Oikonomia Skalenfaktor Prof. Dr. Hildebrandt 1 Elementare Prinzipien (2.1) Bezeichnung? VorleistungsgüterBezeichnung? Futter Bezeichnung?
Sensitivitätsanalyse
Optimierungs- Algorithmen
Adaptive Systeme-2 Grundlagen
Quantitative Methoden der BWL – Lineare Programmierung
1784 Spezialisierungsverstaltung (Qualitative Sozialforschung) SS 2012 Ao.Univ.Prof. Dr. Karl-Michael Brunner Institut für Soziologie und empirische Sozialforschung.
1 Stellungnahme - Taiwan Die staatliche Universität Kaohsiung Direktor, Department of Law Prof. Dr. Jiuan-Yih Wu
Modellierung Elektrischer Schaltkreise
Anfang Präsentation 10. November, 2004 Effiziente Lösung von Gleichungssystemen In dieser Vorlesung wird die effiziente gemischt symbolisch/numerische.
Präsentation Dr. Michael Hasiba Preis
Managemententscheidungsunterstützungssysteme (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) ( Die Thesen zur Vorlesung 3) Thema der Vorlesung Lösung der linearen.
Medizin des Alterns und des alten Menschen
Donnerstag, den 16. November 2006 um 19 Uhr Vortrag von Herrn Prof. Dr. Laurenz Demps, Emeritus der Humboldt– Universität Berlin, Institut für Geschichtswissenschaften,
© Dr. rer. pol. Jens Siebel, 2011 Beispiel (Lineare Optimierung) Wir lösen das lineare Optimierungsproblem: Zielfunktion: z(x, y)=x-y+1min! Nebenbedingungen:
Managemententscheidungsunterstützungssysteme (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) ( Die Thesen zur Vorlesung 3) Thema der Vorlesung Lösung der linearen.
Technische Informatik II (INF 1211) Aufgabenteil (Mit Unterlagen)
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2011.
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2012.
Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2012.
Institut für Kartographie und Geoinformation Prof. Dr. Lutz Plümer Diskrete Mathematik II Vorlesung 6 SS 2001 Segmentschnitt III.
Technische Informatik II
Folie 1 © Skript IHK Augsburg in Überarbeitung Christian Zerle Übungsaufgaben November 2013 Aufgabe 3.
Nichtlineare Optimierung
Einführung in die Programmierung mit Java
Web 2.0 und Soziale Arbeit Seminaristische Vorlesung im SoSe 09 (Modul 7) FB Angewandte Sozialwissenschaften Prof. Dr. Rupert Scheule Wir sind das Netz.
Prof. Dr. Dieter Baums Fachhochschule Gießen-Friedberg Fachbereich IEM
Forschungsstatistik I Prof. Dr. G. Meinhardt WS 2006/2007 Fachbereich Sozialwissenschaften, Psychologisches Institut Johannes Gutenberg Universität Mainz.
Mathematik Leuphanasemester im Modul Fächerübergreifende Methoden Organisatorisches Prof. Dr. Dörte Haftendorn, Leuphana Universität Lüneburg, 2015
Referent: IHR NAME, Thema: IHR THEMA Seminar S 20X Titel des Seminars bei Prof. Dr. Hermann Hill, Xxxsemester 201X 1 Titel Ihrer Seminararbeit Referent:
Major Banking & Insurance Prof. Dr. J.-M. Graf von der Schulenburg Juni 2016.
1 Einführungsveranstaltung Grundlagen der Finanzmathematik und Quantitative Methoden (Unternehmensjurist, Kultur + Wirtschaft, Wirtschaftspädagogik, Politikwissenschaft,
Thema der Arbeit - hier steht das Thema der Arbeit
Managemententscheidungsunterstützungssysteme (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) (Die Thesen zur Vorlesung 5) Thema der Vorlesung Die Anwendung.
Unscharfe lineare Optimierung
Was erwarten Sie von diesem ersten (!) Meilenstein?
Institut für Operations Research und Ökonometrie, WU Bratislava
Managemententscheidungsunterstützungssysteme (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) (Die Thesen zur Vorlesung 5) Thema der Vorlesung Die Anwendung.
Managemententscheidungsunterstützungssysteme (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) (Die Thesen zur Vorlesung 1) Thema der Vorlesung Lineares Optimierungsmodell.
Managemententscheidungsunterstützungssysteme (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) (Die Thesen zur Vorlesung 3) Thema der Vorlesung Lösung der.
Managemententscheidungsunterstützungssysteme (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) (Fellstudie zur Vorlesung 5) Thema der Fallsudie Grundlagen der.
 Präsentation transkript:

Modelle und Methoden der Linearen und Nichtlinearen Optimierung (Ausgewählte Methoden und Fallstudien) U N I V E R S I T Ä T H A M B U R G November 2011 ( Die Thesen zur Vorlesung 3) Thema der Vorlesung Lösung der linearen Programmierungsprobleme: Dualitätstheorie in der linearen Optimierung Teil 3 Prof. Dr. Michal Fendek Institut für Operations Research und Ökonometrie Wirtschaftsuniversität Bratislava Dolnozemská Bratislava, Slowakei Institut für Operations Research und Ökonometrie, WU Bratislava

Prof. Dr. Michal Fendek Folie Nr.:2 Dualitätstheorie in der linearen Optimierung

Prof. Dr. Michal Fendek Folie Nr.:3 Dualitätstheorie in der linearen Optimierung u i – duale Variable Schattenpreis

Prof. Dr. Michal Fendek Folie Nr.:4 Dualitätstheorie in der linearen Optimierung

Prof. Dr. Michal Fendek Folie Nr.:5 Dualitätstheorie in der linearen Optimierung

Prof. Dr. Michal Fendek Folie Nr.:6 Dualitätstheorie in der linearen Optimierung x2x2 x1x1 11/3 D  f(x) 7 7/2 11/2 x*=(3,1) Unter den Nebendingungen

Prof. Dr. Michal Fendek Folie Nr.:7 Dualitätstheorie in der linearen Optimierung u2u2 u1u1 11/3 D - unbegrentzt -g(u)-g(u) 5/2 4 8/3 u*=(1,2) Unter den Nebendingungen

Prof. Dr. Michal Fendek Folie Nr.:8 Dualitätstheorie in der linearen Optimierung

Prof. Dr. Michal Fendek Folie Nr.:9 Dualitätstheorie in der linearen Optimierung

Prof. Dr. Michal Fendek Folie Nr.:10 Dualitätstheorie in der linearen Optimierung

Prof. Dr. Michal Fendek Folie Nr.:11 Dualitätstheorie in der linearen Optimierung

Prof. Dr. Michal Fendek Folie Nr.:12 Dualitätstheorie in der linearen Optimierung

Prof. Dr. Michal Fendek Folie Nr.:13 Dualitätstheorie in der linearen Optimierung

Prof. Dr. Michal Fendek Folie Nr.:14 Dualitätstheorie in der linearen Optimierung