Lineare Optimierung unter Unsicherheit

Gegenstand dieses Buches sind die in der Literatur und auch in der aktuellen Forschung verwendeten Ansätze der linearen Optimierung unter Unsicherheit. Im Mittelpunkt stehen Kompensationsprobleme und ihre Alternativen wie ¿Chance Constrained¿-Probleme oder Sensitivitätsanalysen bzw. ihre Erweiterung, die parametrische Optimierung. Diese Ansätze werden mathematisch präzise beschrieben und ihre charakteristischen Eigenschaften werden anhand von leicht nachrechenbaren Fallstudien erläutert. Da durch Kompensationsprobleme häufig die besten Resultate erzielt werden, werden mit diesen Abstraktionen von konkreten Problemen in Unternehmen gelöst.