Lineare Optimierung

Dieser einführende Text basiert auf Vorlesungen innerhalb eines mehrsemestrigen Zyklus Numerische Mathematik, die der Autor an den Universitäten Saarbrücken und Heidelberg gehalten hat. Im vorliegenden Band werden die Konzepte numerischer Verfahren zur Lösung linearer Optimierungsaufgaben (sog. Lineare Programme) entwickelt. Dazu gehören neben dem klassischen Simplex-Verfahren insbesondere auch modernere Innere Punkte-Methoden. Als naheliegende Weiterungen werden auch Methoden für konvexe nichtlineare, speziell quadratische Optimierungsaufgaben diskutiert. Dabei finden sowohl theoretisch-mathematische als auch praktische Aspekte Berücksichtigung. Das Verständnis der Inhalte erfordert nur solche Vorkenntnisse, wie sie üblicherweise in den Grundvorlesungen über Analysis, Lineare Algebra und Numerik vermittelt werden. Zur Erleichterung des Selbststudiums dienen theoretische und praktische Übungsaufgaben mit Lösungen im Anhang.

Autorentext
Prof. i.R. für Numerische Mathematik an der Universität Heidelberg; Studium der Mathematik an der Universität Frankfurt a. Main Promotion 1974; Habilitation 1978 in Bonn; 1979/1980 Vis. Assoc. Prof. an der University of Michigan (Ann Arbor, USA), dann Prof. in Erlangen und Saarbrücken in Heidelberg seit 1988; Spezialgebiet Numerik partieller Differentialgleichungen, insbesondere Methode der finiten Elemente mit Anwendungen in Natur- und Ingenieurwissenschaften; hierzu über 160 publizierte wissenschaftliche Arbeiten.