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Bei gewissen Problemen der Instandhaltung von Maschinen, der Steuerung von Transport-, Umschlag- und Lagerhaltungsprozessen, aber auch bei Problemen der industriellen Rinderhaltung und der statistischen Qualitatskontrolle sind in zeitlicher Aufeinanderfolge Entscheidungen zu treffen, die selbst unter zufalIigen Einflussen in einem gewissen Sinne optimal sind. Das vorliegende Lehrbuch solI an Hand derartiger konkreter Entscheidungsprobleme den Leser auf induktivem Wege in die Methoden del' stochastischen dynamischen Optimierung einfUhren. Dabei wird besonderer Wert auf eine vom Einfachen zum Komplizierten fort schreitende, del' jeweiIigen Aufgabenstellung angepaBte ModelIierung gelegt. Fur die so gewonnenen MARKovschen Entscheidungsmodelle werden exemplarisch Losungs methoden entwickelt. Insbesondere werden Modelle untersucht, deren Struktur die Optimalitat von Strategien einfacher Bauart sichert. Derartige Strategien sind nicht nurleicht anwendbar, sondern lassen sich auch durch effektivere Verfahren rechen technisch ermitteln, als es Wertiteration und Entscheidungsiteration allgemein vermogen. Auf diese Weise wird das klassische dynamische Programmieren zugunsten einer strukturierten dynamischen Optimierung etwas zurUckgedrangt. Das Buch besteht aus drei Teilen. In den ersten beiden Kapiteln wird die BELLMAN sche dynamische Optimierung zur Losung endlichstufiger stochastischer Entschei dungsprobleme an Beispielen entwickelt.
List of contents
Endlicher Planzeitraum.- 1. Deterministische Entscheidungsprobleme.- 2. Stochastische Entscheidungsprobleme.- UnbeschräNkter Planzeitraum.- 3. Unendlichstufige Entscheidungsprobleme.- 4. Entscheidungsmodelle mit Diskontkriterium.- 5. MarkoYSche Entscheidungsmodelle mit Durchschnittskriterium.- 6. Semi-Markovsche Entscheidungsmodelle.- UnvollstäNdige Information.- 7. Minimax-Entscheidungsmodelle.- 8. Schätzen und Steuern.- 9. Bayessche Entscheidungsprobleme.- Literatur- und Quellenverzeichnis.- Sachwortverzeichnis.
