Zusammenfassung
Mit den in den bisherigen Kapiteln beschriebenen Sprachelementen können kleine bis mittelgroße OPL-Modelle aufgebaut werden, die auch eine generische Parametrisierung erlauben. Häufig müssen in praktischen Anwendungen jedoch sehr große Datenmengen verarbeitet werden, die durch zusammenhängende und komplexe Datentypen gekennzeichnet sind. Mit den Sprachelementen und Techniken, die im Folgenden vorgestellt werden, können grundsätzlich hunderttausende oder gar Millionen von Datensätzen verarbeitet werden. Die Beschränkungen ergeben sich dann in der Regel nur noch durch die Effizienz der Modellierung.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Rights and permissions
Copyright information
© 2021 Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature
About this chapter
Cite this chapter
Nickel, S., Steinhardt, C., Schlenker, H., Burkart, W., Reuter-Oppermann, M. (2021). Modellierung mit Tupeln. In: Angewandte Optimierung mit IBM ILOG CPLEX Optimization Studio. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-62185-1_6
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-62185-1_6
Published:
Publisher Name: Springer Gabler, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-662-62184-4
Online ISBN: 978-3-662-62185-1
eBook Packages: Business and Economics (German Language)