Operations Research für Wirtschaftsingenieure
Operations Research for Industrial Engineering

Unter Operations Research (OR) wird allgemein die Entwicklung und der Einsatz quantitativer Modelle und Methoden zur Entscheidungsunterstützung verstanden. Operations Research ist geprägt durch die Zusammenarbeit von Mathematik, Wirtschaftswissenschaften und Informatik.

Die Studierenden erlernen in dieser Veranstaltung die grundlegenden Optimierungstechniken des Operations Research, um ausgewählte Optimierungsprobleme modellieren, lösen und die Lösungen interpretieren zu können.

Die Veranstaltung gibt einen Überblick zu Verfahren zur Lösung von quantitativen betriebswirtschaftlichen Entscheidungsproblemen:

• Lineare Optimierung
• Graphentheorie
• Ganzzahlige und kombinatorische Optimierung
• Dynamische Optimierung
• Warteschlangentheorie

Die Studierenden

• kennen die Grundlagen der mathematischen Optimierung und des Operations Research.
• sind in der Lage, einfache Optimierungsprobleme zu modellieren, zu lösen und die Lösungen zu interpretieren.
• können grundlegende Aussagen hinsichtlich der Leistungsfähigkeit und Anwendbarkeit der behandelten Methoden tätigen.

• Vorlesungsskript – Operations Research für WiIngs (WiSe 2019/20, Geldermann)
• Domschke, W.; Drexl, A. Klein, R.; Scholl, A.: Einführung in Operations Research, 9. Auflage, Springer, 2015.
• Nickel, S.; Stein, O.; Waldmann, K.H.: Operations Research, 2. Auflage, Springer, 2014.
• Helber, S.: Operations Management Tutorial, Eigenverlag, 2014
• Werners, B.: Grundlagen des Operations Research, 3. Auflage, Springer, 2013
  

Prüfungsanforderungen:

• Regelmäßiger Besuch der Vorlesung mit eigenständiger Vor- und Nachbereitung
• Teilnahme an den Übungen im Rahmen der Vorlesung mit eigenständiger Vor- und Nachbereitung
• Freiwillige Zusatzleistung: Lösen von Übungsaufgaben zum Selbststudium

Operations Research (OR) generally refers to the development and use of quantitative models and methods for decision support. Operations Research is characterized by the cooperation of mathematics, economics and computer science.

In this course, students learn the basic optimization techniques of Operations Research in order to model and solve selected optimization problems and to interpret the solutions.

The course provides an overview of procedures for solving quantitative business decision problems:

• Linear Optimization
• Graph theory
• Integer and combinatorial optimization
• Dynamic optimization
• Queuing theory

The students

• know the basics of mathematical optimization and operations research.
• are able to model, solve and interpret basic optimization problems.
• are able to make general statements regarding the performance and applicability of the methods dealt with.

• Vorlesungsskript – Operations Research für WiIngs (WiSe 2019/20, Geldermann)
• Domschke, W.; Drexl, A. Klein, R.; Scholl, A.: Einführung in Operations Research, 9. Auflage, Springer, 2015.
• Nickel, S.; Stein, O.; Waldmann, K.H.: Operations Research, 2. Auflage, Springer, 2014.
• Helber, S.: Operations Management Tutorial, Eigenverlag, 2014
• Werners, B.: Grundlagen des Operations Research, 3. Auflage, Springer, 2013
  

Examination requirements:

•      Regular attendance of the lecture with independent preparation and postprocessing
•     Participation in the exercises during the lecture with independent preparation and postprocessing
•     Voluntary additional achievement: Solving exercises for self-study