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تصمیمات لجستیک: پشتیبانی تصمیم مبتنی بر مدل در لجستیک با LogisticsLab
عنوان فارسی

تصمیمات لجستیک: پشتیبانی تصمیم مبتنی بر مدل در لجستیک با LogisticsLab

عنوان اصلیLogistik-Entscheidungen: Modellbasierte Entscheidungsunterstützung in der Logistik mit LogisticsLab
ویرایش2nd updated and completely revised edition
ناشرDe Gruyter Oldenbourg
نویسندهMike Steglich; Dieter Feige; Peter Klaus
ISBN 9783110439830
سال نشر2016
زبانGerman
تعداد صفحات504
فرمت کتابpdf - قابل تبدیل به سایر فرمت ها
حجم فایل22 مگابایت

وضعیت : موجود

قیمت : 49,000 تومان

میانگین امتیاز:
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توضیحاتی در مورد کتاب



اهمیت لجستیک در عملکرد مدیریت به سرعت در حال افزایش است، همراه با پیچیدگی تصمیماتی که مدیران لجستیک هر روز با آن روبرو هستند. بنابراین، برای دانشجویان لجستیک و همچنین متخصصان با تجربه، داشتن ابزارهای مفید برای مقابله و تسلط بر این پیچیدگی مهم است. این کتاب درسی و بسته نرم افزاری که همراه آن است، دقیقاً این نوع کمک را ارائه می دهد.

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  • Verknüpfung von theoretischen und praktischen Aspekten logistischer Entscheidungen
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  • Inklusive Zugang zu interaktiver Logistik-Software zum sofortigen Nachvollziehen der Beispiele im Buch (<
  • \\"http://logisticslab.org/\\">http://logisticslab.org/)
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فهرست مطالب

Vorwort zur 2. Auflage\nVorwort zur 1. Auflage\nHinweise zur verwendeten Software\nInhalt\nAbbildungsverzeichnis\nTabellenverzeichnis\nBeispielverzeichnis\n1 Grundlagen logistischer Entscheidungen\n 1.1 Logistik-Entscheidungen\n 1.1.1 Spezifika logistischer Entscheidungen\n 1.1.2 Überblick über ausgewählte Logistik-Entscheidungen\n 1.2 Grundlagen der Entscheidungsunterstützung\n 1.2.1 Entscheidungstheorie und Operations Research im Kontext einer erfolgreichen Unternehmensführung\n 1.2.2 Modellierung und Problemlösung als interaktiver Prozess\n 1.2.3 Die präskriptive Entscheidungstheorie als Grundlage der Modellbildung\n 1.2.4 Entscheidungsunterstützende Systeme in der Logistik\n 1.2.4.1 Grundlagen entscheidungsunterstützender Systeme\n 1.2.4.2 Ausgewählte Anforderungen an entscheidungsunterstützende Systeme in der Logistik\n 1.2.4.3 LogisticsLab als Beispiel für ein problemorientiertes EUS\n 1.2.4.4 SolverStudio/Cmpl als Beispiel für ein allgemeines EUS\n 1.3 Ausgewählte Aspekte der Modellierung logistischer Probleme\n 1.3.1 Grundbegriffe der Graphentheorie\n 1.3.2 Bewertungen in Graphen\n 1.3.2.1 Bewertete Graphen als Basis logistischer Entscheidungsmodelle\n 1.3.2.2 Distanzen als Kantenbewertungen\n 1.3.2.2.1 Überblick\n 1.3.2.2.2 Distanzbestimmung als Luftlinie auf einer ebenen Fläche\n 1.3.2.2.3 Distanzbestimmung als Luftlinie auf einer Kugeloberfläche\n 1.3.2.2.4 Beachtung von Umwegfaktoren und Barrieren in Luflinienentfernungen\n 1.3.2.2.5 Distanzbestimmung auf der Basis von Geoinformationssystemen\n 1.3.2.3 Zeiten als Kantenbewertungen\n 1.3.2.4 Logistikkosten und -leistungen als Kantenbewertungen\n2 Transportprobleme\n 2.1 Das Transportproblem in der Geschichte der Optimierung\n 2.2 Überblick\n 2.2.1 Grundsätzliche Problemstellung\n 2.2.2 Das Min-Cost-Flow-Problem als Basismodell\n 2.2.3 Varianten des Transportproblems\n 2.3 Das klassische Transportproblem\n 2.3.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.3.2 Überblick über die Lösungsverfahren für klassische Transportprobleme\n 2.3.3 Lösung klassischer Transportprobleme mit LogisticsLab und SolverStudio\n 2.3.4 Klassische Transportprobleme mit gesperrten Lieferbeziehungen\n 2.3.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.3.4.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP\n 2.4 Transportprobleme mit ungleichen Angeboten und Bedarfen\n 2.4.1 Transportprobleme mit Angebotsüberschuss\n 2.4.1.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.4.1.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP\n 2.4.2 Transportprobleme mit Bedarfsüberschuss\n 2.4.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.4.2.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP\n 2.4.3 Transportprobleme mit Mindestangeboten und -bedarfen\n 2.4.3.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.4.3.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP\n 2.4.4 Zweiseitig beschränkte Transportprobleme\n 2.4.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.4.4.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP\n 2.5 Transportprobleme mit nicht-klassischen Zielfunktionen\n 2.5.1 Transportprobleme mit zu maximierender Zielfunktion\n 2.5.1.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.5.1.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP\n 2.5.2 Transportprobleme mit sprungfixen Kosten\n 2.5.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.5.2.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP\n 2.5.3 Transportprobleme mit stückweiser linearer Zielfunktion\n 2.5.3.1 Problemstellung und mathematische Modelle\n 2.5.3.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n 2.5.4 Das Bottleneck-Transportproblem\n 2.5.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.5.4.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP\n 2.5.4.3 Iterative Minimierung der Transport- und der Engpasszeiten\n 2.5.4.4 Simultane Minimierung der Transport- und der Engpasszeiten\n 2.5.4.5 Minimierung des Engpassflusses\n 2.6 Transportprobleme mit nicht-klassischen Lieferbeziehungen\n 2.6.1 Kapazitierte Transportprobleme\n 2.6.1.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.6.1.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP\n 2.6.1.3 Beschränkte Teilsummen als Variante des kapazitierten Transportproblems\n 2.6.2 Das Single-Source-Transportproblem\n 2.6.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.6.2.2 Lösung mit LogisticsLabb/TPP\n 2.6.3 Mehrstufige Transportprobleme\n 2.6.3.1 Problemstellung\n 2.6.3.2 Mathematische Formulierung als Min-Cost-Flow-Problem\n 2.6.3.3 Lösung mit LogisticsLab/NWF und SolverStudio/Cmpl\n 2.6.3.4 Flussanalysen mittels des Max-Flow-Problems\n 2.6.4 Das Mehrgüter-Transportproblem\n 2.6.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.6.4.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n 2.6.5 Das Transportproblem mit alternativen Transportmitteln\n 2.6.5.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.6.5.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n 2.6.6 Das verallgemeinerte Transportproblem\n 2.6.6.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 2.6.6.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n 2.6.7 Erweiterung des verallgemeinerten Transportproblems mit der Komplexmethode\n 2.6.7.1 Grundlagen der Komplexmethode\n 2.6.7.2 Das komplexe verallgemeinerte Transportproblem\n 2.6.7.3 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n3 Logistische Zuordnungsprobleme\n 3.1 Zuordnungsprobleme in der Logistikplanung\n 3.2 Bi-partite Probleme\n 3.2.1 Das klassische lineare Zuordnungsproblem\n 3.2.1.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 3.2.1.2 Erweiterungen des linearen Zuordnungsmodells\n 3.2.1.3 Lösung mit LogisticsLab\n 3.2.2 Das Bottleneck-Zuordnungsproblem\n 3.2.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 3.2.2.2 Lösung mit LogisticsLab/TPP\n 3.2.3 Das kardinalitätsmaximale Matching-Problem\n 3.2.3.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 3.2.3.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n 3.2.4 Das quadratische Zuordnungsproblem\n 3.2.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 3.2.4.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n 3.2.5 Das verallgemeinerte Zuordnungsproblem\n 3.2.5.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 3.2.5.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n 3.3 Nicht-bipartite Probleme\n 3.3.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 3.3.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n4 Planung von Routen und Touren\n 4.1 Sammeln und Verteilen von Gütern als Logistikaufgabe\n 4.2 Kürzeste Wege und Entfernungen\n 4.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 4.2.2 Lösung mit LogisticsLab/NWF\n 4.3 Rundreiseprobleme\n 4.3.1 Grundlegende Aufgabenstellung\n 4.3.2 Problemstellung und mathematisches Modell\n 4.3.3 Überblick über die Lösungsverfahren für Rundreiseprobleme\n 4.3.4 Prinzipien heuristischer Lösungsverfahren\n 4.3.5 Lösung mit LogisticsLab/TSP\n 4.3.5.1 Symmetrische Rundreiseprobleme in vollständigen Graphen\n 4.3.5.2 Symmetrische Rundreiseprobleme in nicht vollständigen Graphen\n 4.3.5.3 Asymmetrische Rundreiseprobleme in nicht vollständigen Graphen\n 4.3.5.4 Rundreiseprobleme mit distanz-disproportionalen Transportzeiten\n 4.3.6 Durchfahrtprobleme\n 4.3.6.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 4.3.6.2 Lösung von Durchfahrtproblemen mit LogisticsLab/TSP\n 4.4 Briefträgerprobleme\n 4.4.1 Grundsätzliche Problemstellung\n 4.4.2 Mathematisches Modell zur kostenminimalen Erweiterung eines Graphen\n 4.4.3 Lösung mit LogisticsLab/CPP\n 4.5 Tourenplanung\n 4.5.1 Grundsätzliche Problemstellung\n 4.5.2 Das kapazitierte Tourenplanungsproblem\n 4.5.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 4.5.2.2 Verfahren zur Lösung des kapazitierten Tourenproblems\n 4.5.2.2.1 Überblick\n 4.5.2.2.2 Das Savings-Verfahren\n 4.5.2.2.3 Das Sweep-Verfahren\n 4.5.2.3 Lösung mit LogisticsLab/VRP\n 4.5.3 Kapazitierte Tourenprobleme mit Kundenzeitfenstern\n 4.5.3.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 4.5.3.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n5 Planung von Standorten für Logistikknoten\n 5.1 Einführung in die Standortplanung\n 5.2 Diskrete Median- und Zentren-Probleme\n 5.2.1 Überblick\n 5.2.2 Das Median-Problem mit einem Standort\n 5.2.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 5.2.2.2 Lösung mit Excel\n 5.2.3 Das p-Median-Problem\n 5.2.3.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 5.2.3.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n 5.2.4 Das Zentrum-Problem mit einem Standort\n 5.2.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 5.2.4.2 Lösung mit Excel\n 5.2.5 Das p-Zentren-Problem\n 5.2.5.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 5.2.5.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n 5.3 Kontinuierliche Median- und Zentren-Probleme\n 5.3.1 Überblick\n 5.3.2 Das Median-Problem mit einem Standort\n 5.3.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 5.3.2.2 Lösung mit LogisticsLab/CLP\n 5.3.3 Das p-Median-Problem\n 5.3.3.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 5.3.3.2 Lösung mit LogisticsLab/CLP\n 5.3.4 Das Zentrum-Problem mit einem Standort\n 5.3.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 5.3.4.2 Lösung mit LogisticsLab/CLP\n 5.3.5 Das p-Zentren-Problem\n 5.3.5.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 5.3.5.2 Lösung mit LogisticsLab/CLP\n 5.4 Überdeckungsprobleme\n 5.4.1 Überblick\n 5.4.2 Das Set-Covering-Location-Problem\n 5.4.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 5.4.2.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n 5.4.3 Das Maximal-Covering-Location-Problem\n 5.4.3.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 5.4.3.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\n 5.5 Warehouse-Location-Probleme\n 5.5.1 Überblick\n 5.5.2 Das einstufige unkapazitierte Warehouse-Location-Problem\n 5.5.2.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 5.5.2.2 Lösung mit LogisticsLab/WLP\n 5.5.3 Das einstufige kapazitierte Warehouse-Location-Problem\n 5.5.3.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 5.5.3.2 Lösung mit LogisticsLab/WLP\n 5.5.4 Mehrstufige Warehouse-Location-Probleme\n 5.5.4.1 Problemstellung und mathematisches Modell\n 5.5.4.2 Lösung mit SolverStudio/Cmpl\nLiteraturverzeichnis\nSach- und Personenverzeichnis

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