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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.

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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

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-62185-1_6

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  • Publisher Name: Springer Gabler, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-662-62184-4

  • Online ISBN: 978-3-662-62185-1

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