Prof. Dr. Dieter Jungnickel, Lehrstuhl fuer Diskrete Mathematik, Optimierung und Operations Research, Universität Augsburg

Einführung.- Konvexe Mengen.- Polyeder und Lineare Programme.- Das Simplexverfahren.- Konvexe Funktionen.- Optimalitätskriterien.- Ausblick: Allgemeine Algorithmen.- Anhang: Affine Geometrie.- Literatur.- Sachverzeichnis.

 Diskrete und kontinuierliche Methoden der mathematischen Optimierung werden in diesem Lehrbuch integriert behandelt. Nach einer Einführung werden konvexe Mengen (mit einer Anwendung auf notwendige Optimalitätsbedingungen bei Ungleichungsrestriktionen) behandelt, gefolgt von einer genaueren Betrachtung des Spezialfalls von Polyedern und dessen Zusammenhang zum Linearen Programmieren. Eine ausführliche Darstellung des Simplexverfahrens schließt diesen Teil ab. Danach wird die Konvexität von Funktionen (inklusive einiger Abschwächungen) untersucht und für ein gründliches Studium von Optimalitätskriterien sowie der Lagrange-Dualität verwendet. Schließlich folgen noch ein Ausblick auf allgemeine Algorithmen sowie ein kurzer Anhang zur affinen Geometrie.

In der Neuauflage ist Anordnung und Darstellung des behandelten Stoffs nochmals gründlich im Sinne der aktuellen BA-Studiengänge Mathematik, Wirtschaftswissenschaften und Informatik überarbeitet worden.