Zusammenfassung
Gemischt-ganzzahlige lineare Optimierungsmodelle (MIPs) lassen sich heutzutage für Problemgrößen lösen, die noch in den Neunzigern unvorstellbar gewesen wären. Gleichzeitig eignen sich MIPs für die Modellierung von deutlich mehr Anwendungsfällen als LPs, da zusätzlich zu kontinuierlichen Entscheidungsvariablen nun ganzzahlige Variablen verwendet werden dürfen. Insbesondere Binärvariablen ermöglichen es logische Ausdrücke wie Entweder-Oder-Aussagen zu modellieren.
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Notes
- 1.
Diese Route als Video und Google-Maps-Tour sowie einen Vorschlag für eine „relativ“ kurze intergalaktische Reise durch 1.33 Mrd. Sterne finden Sie übrigens hier: https://www.math.uwaterloo.ca/tsp/.
- 2.
Natürlich überschätzen Sie mit dieser Vorgehensweise den tatsächlichen Ertrag, da man bekannterweise hinterher immer schlauer ist (perfect foresight). Trotzdem möchten Sie diesen theoretischen maximalen Ertrag berechnen, da er beispielsweise interessant für die finanzielle Bewertung Ihres Kraftwerks ist und eine Obergrenze an mögliche zu erwirtschaftende Gewinne darstellt. Für den vorausblickenden realistischen Einsatz eines PSKW unter Unsicherheit sei hier auf das Gebiet der stochastischen Optimierung verwiesen, das in diesem Buch nicht behandelt wird.
- 3.
Um die Darstellung übersichtlich zu gestalten, wurde die Auswahl der Spezifikationen auf das Wesentliche reduziert. Für einen ausführlichen Überblick aller Aspekte verweisen wir auf [27].
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Sudermann-Merx, N. (2023). Gemischt-ganzzahlige lineare Optimierungsmodelle. In: Einführung in Optimierungsmodelle. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-67381-2_5
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-67381-2_5
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Publisher Name: Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg
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Online ISBN: 978-3-662-67381-2
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