Dieses Lehrbuch gibt einen Überblick über Optimierungsmethoden und stellt die wichtigsten Algorithmen dieses Gebiets dar. Darüber hinaus vermittelt es theoretische Grundlagen und begründet die angewendeten Rechenverfahren. Entsprechend der Zielgruppe werden nur diejenigen mathematischen Kenntnisse vorausgesetzt, die in den Lehrveranstaltungen zur Einführung in die Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler vermittelt werden.
Die Neuauflage wurde - unter Beibehaltung der Grundkonzeption des Buches - vollständig überarbeitet und um ein Kapitel über Lösungsheuristiken und insbesondere naturanaloge Verfahren erweitert.

1 Einleitung.- 1.1 Entscheidungsmodelle.- 1.2 Typen von Optimierungsmodellen.- 1.3 Ausgewählte Lehrbücher.- 2 Grundlagen der linearen Programmierung.- 2.1 Formulierung des Problems.- 2.2 Das Simplex-Verfahren.- 2.3 Die Theorie des Simplex-Verfahrens.- 2.4 Dualitätstheorie.- 3 Erweiterungen der linearen Programmierung.- 3.1 Postoptimale Analysen.- 3.2 Das Dekompositionsprinzip.- 3.3 Modifikationen des Simplex-Verfahrens.- 3.4 Polynomiale Algorithmen und Innere-Punkt-Methoden.- 4 Konvexe Programmierung.- 4.1 Einleitung.- 4.2 Die Kuhn-Tucker-Bedingungen.- 4.3 Quadratische Programmierung.- 4.4 Schnittebenen-Verfahren der konvexen Programmierung.- 4.5 Separierbare Programme.- 5 Ganzzahlige Programmierung.- 5.1 Einleitung.- 5.2 Lösungsverfahren der ganzzahligen linearen Programmierung.- 5.3 Spezielle Probleme der ganzzahligen Programmierung.- 5.4 Ergebnisse der Komplexitätstheorie.- 6 Heuristiken.- 6.1 Problemstellung.- 6.2 Deterministische Heuristiken.- 6.3 Zufallsgesteuerte Heuristiken.- 7 Dynamische Programmierung.- 7.1 Problemstellung.- 7.2 Optimale Rückkopplungssteuerung.- 7.3 Die Lösungsstruktur dynamischer Programme.- 8 Zusammenfassung.- 9 Literaturverzeichnis.