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Immer häufiger werden Computer zur Entscheidungsfindung bei unübersichtlichen Szenarien herangezogen. Die unbestimmte Programmierung ist ein aktuelles Forschungsfeld, das Elemente der Fuzzy Logic, der genetischen Algorithmen und der neuronalen Netze mit empirischen Daten verknüpft. Dieses erste Lehrbuch der Optimierung, das sich speziell mit Unbestimmtheiten befaßt, ist sowohl für Mathematiker und Informatiker als auch für Studenten der Wirtschaftswissenschaften geeignet. Viele durchgearbeitete Beispiele erleichtern das Verständnis des Stoffes. (01/00)
Inhaltsverzeichnis
Introduction to Mathematical Programming.Genetic Algorithms.Stochastic Simulation and Fuzzy Simulation.Expected Value Models.Chance-Constrained Programming.Applications of Chance-Constrained Programming.Dependent-Chance Programming.Modeling Stochastic Decision Systems.Chance-Constrained Programming with Fuzzy Coefficients.Dependent-Chance Programming in Fuzzy Environments.Fuzzy Programming with Fuzzy Decisions.Minimax Chance-Constrained Programming Models.Outline of Uncertain Programming.Appendix.Bibliography.List of Frequently Used Symbols.Index.
