Gegenstand, Stellenwert, Methodik und Werkzeuge des Operations Research (OR) zur computerbasierten Entscheidungsunterstützung erläutern und abgrenzen
Zentrale Methoden des OR, insbesondere Lineare Programmierung, mathematische Modellierung, netzwerkorientierte Optimierung und Simulation kennen
Grundfertigkeiten zur Modellierung und Lösung von Optimierungsaufgaben aus der betriebswirtschaftlichen Praxis erlernen und anwenden
Arten von Optimierungsproblemen in der Transportlogistik erkennen und geeignete erlernte netzwerkorientierte Lösungsverfahren am Beispiel anwenden
Weitere ausgewählte spezielle OR-Themen wie Simulation, multikriterielle Optimierung sowie Entscheidung unter Unsicherheit erläutern und abgrenzen
Modulinhalte
Einführung: Gegenstand und Entstehung des Operations Research sowie sein Nutzen zur Entscheidungsunterstützung, Beziehung zum Management Science (OR/MS) und Wirtschaftsinformatik, OR-Methodik Modellieren-und-Lösen, Vorgehensweise beim OR/MS, Optimierungsprobleme in der Betriebswirtschaft
Optimierung/Modellierung/Software: Lineare Programmierung (LP) zur optimalen Lösung betriebswirtschaftlicher Planungsaufgaben, graphische Lösung und Simplex-Methode zur Lösung von LP-Modellen, Optimierungsbeispiele unter knappen Ressourcen, Einsatz von Optimierungssoftware und Computerübung, Einbettung von OR-Methoden in Entscheidungsunterstützungssystemen, Modellierungstechniken mithilfe von 0/1-Variablen für sprungfixe Kosten, Schwellenwerte und alternative Restriktionen
Netzwerke/Wege/Flüsse/Transportlogistik: Graphen, Netzwerkverfahren für kürzeste Wege (Dijkstra) und minimale Spannbäume, Flussnetzwerke für Transport- und Distributionsprobleme (kostenminimale Flüsse) sowie Tourenplanung (Sweep/Saving und 2-opt), Projektplanung mithilfe von Netzplantechnik
Simulation und weitere ausgewählte OR-Themen: Gegenstand und Arten der Simulation, Gegenüberstellung Simulation vs. Optimierung, Ereignisdiskrete Simulation zur Evaluation komplexer betriebswirtschaftlicher Systeme, Input/Output-Analyse, Simulationssoftware mit Computerübung, weitere ausgewählte OR-Themen wie Entscheidung unter Unsicherheit (Entscheidungsbäume) und multikriterielle Entscheidung/Optimierung (Goal Programming)
Lehrveranstaltungsformen
Vorlesung (2 SWS)
Kursus
Übung (2 SWS)
Kursus
Kursus
Unterrichtsprachen
Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern
1 Semester Semester
Angebotsrhythmus Modul
jedes Sommersemester
Aufnahmekapazität Modul
unbegrenzt
Prüfungsebene
Credit-Points
5 CP
Modulabschlussnote
LV1: %; LV2: %; LV3: %; LV4: %; LV5: %.
Faktor der Modulnote für die Endnote des Studiengangs
