Inhaltsangabe

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

Klappentext

In den letzten drei J ahrzehnten hat sich ein Wissensgebiet neu entwickelt, das im anglo-amerikanischen Sprachgebrauch als "Operations Research", in der wenig gliicklichen deutschen Ubersetzung als "Unternehmensforschung" bezeich­ net wird. Dieses Wissensgebiet beschiiftigt sich damit, fiir groBere und kom­ plexere Aufgaben dieser Art, Losungen und wenn moglich, geschlossene opti­ male Losungen aufzusuchen. Das Wissensgebiet ist im zweiten Weltkrieg zur Losung strategischer und tak­ tischer Probleme in England in Angriff genom men worden, woher auch noch die ihm im englischen Sprachraum verbliebene Bezeichnung herriihrt. Hierzu wur­ den Wissenschaftler verschiedener Disziplinen zusammengefaBt, urn eine op­ timale Nutzung aller verfiigbaren Hilfsmittel der Kriegsfiihrung sicherzustellen. Nach dem Kriege drang wiederum, zuerst rascher in England, dann aber auch etwa ab 1950 in den Vereinigten Staat en von Amerika Operations Research in die Wirtschaft, vereinzelt auch in die Verwaltung ein und wird ab Beginn der Sech­ ziger Jahre auch in Europa gepflegt. Die Entwicklung wirtschaftlicher Unternehmungen seit dem Beginn der Industria­ lisierung hat infolge der Sachzwiinge der wachsenden UnternehmensgroBe zu ei­ ner Aufspaltung der Tiitigkeit des Einzelunternehmers in zahlreiche Funktionen gefiihrt, die nunmehr von einer Person nicht mehr allein beherrscht und erle­ digt werden konnen. Damit wurden in GroBunternehmen mehr und mehr zusiitz­ liche Personen in leitende und entscheidende Funktionen hineingenommen, die Teilaufgaben selbststiindig zu losen hatten, wiihrend der Unternehmensspitze nur noch eine Koordinationsaufgabe verblieb. Das Beispiel der Lagerhaltung in ei­ nem giiterproduzierenden Betrieb moge dies erliiutern.