Sensitivitätsanalysen und parametrische Programmierung

Inhaltsverzeichnis

• Erstes Kapitel Entscheidungsmodelle als Grundlage von Sensitivitätsanalysen.
• 1.1. Entscheidungsmodelle im Rahmen einer allgemeinen Entscheidungstheorie.
• 1.2. Statische Entscheidungsmodelle mit einer Zielsetzung.
• 1.3. Dynamische Entscheidungsmodelle mit einer Zielsetzung (Deterministische Entscheidungsprozesse).
• 1.4. Statische Entscheidungsmodelle mit mehreren Zielsetzungen.
• Zweites Kapitel Sensitivitätsanalysen auf der Grundlage von Entscheidungsmodellen.
• 2.1. Definition von Sensitivitätsanalysen.
• 2.2. Beispiele von Sensitivitätsanalysen (im engeren Sinne).
• Drittes Kapitel Lineare Programmierung, ein Überblick.
• 3.1. Ein spezielles Maximumproblem und die Simplexmethode.
• 3.2. Ein spezielles Minimumproblem und die Dualsimplexmethode.
• 3.3. Ein allgemeines Problem.
• 3.4. Einige Bemerkungen zur Dualität linearer Programme.
• Viertes Kapitel Sensitivitätsanalysen bei linearen Programmen ohne Berücksichtigung der parametrischen Programmierung.
• 4.1. Verhalten der optimalen Basislösung eines linearen Programms bei Variation einzelner Koeffizienten.
• 4.2. Die Berücksichtigung einer zusätzlichen Variablen oder Nebenbedingung.
• 4.3. Sensitivitätsanalysen mit Hilfe der Differentialrechnung.
• Fünftes Kapitel Parametrische lineare Programmierung.
• 5.1. Lineare Programme mit einem Parameter in der Zielfunktion.
• 5.2. Lineare Programme mit einem Parameter im Begrenzungsvektor.
• 5.3. Lineare Programme mit einem Parameter in der Koeffizientenmatrix.
• 5.4. Lineare Programme mit einem Parameter bei allen Koeffizienten.
• 5.5. Lineare Programme mit mehreren Parametern.
• Sechstes Kapitel Zielfunktionale Sensitivitätsanalysen.
• 6.1. Mehrfache Zielsetzung.
• 6.2. Mehrere Zielfunktionen bei Entscheidungen unter Risiko und Unsicherheit.
• Namenverzeichnis.