- Seite 1 und 2: Einführung in die Lineare und Komb
- Seite 4 und 5: Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 1
- Seite 6 und 7: 1 Einführung 1.1 Einführendes Bei
- Seite 8 und 9: 1.1 Einführendes Beispiel muss der
- Seite 10 und 11: t 2 ≤ s s ≤ 3 −s + t ≤ 1
- Seite 12 und 13: 1.2 Optimierungsprobleme wobei u ei
- Seite 14 und 15: 1.2 Optimierungsprobleme Theorie al
- Seite 16 und 17: 2 Grundlagen und Notation 2.1 Graph
- Seite 18 und 19: 2.1 Graphen und Digraphen: Wichtige
- Seite 20 und 21: 2.1 Graphen und Digraphen: Wichtige
- Seite 22 und 23: (a) (c) 2.1 Graphen und Digraphen:
- Seite 24 und 25: 2.1 Graphen und Digraphen: Wichtige
- Seite 26 und 27: 2.2 Lineare Algebra uns auf Q oder
- Seite 28 und 29: und meinen damit, dass A die folgen
- Seite 30 und 31: 2.2 Lineare Algebra wie in der line
- Seite 32 und 33: 2.3 Polyeder und lineare Programme
- Seite 34 und 35: (2.4) Bemerkung. Die Lösungsmenge
- Seite 36 und 37: 2.3 Polyeder und lineare Programme
- Seite 38 und 39: 2.3 Polyeder und lineare Programme
- Seite 40 und 41: V. Chvátal. Linear Programming. Fr
- Seite 42 und 43: 3 Diskrete Optimierungsprobleme Die
- Seite 46 und 47: (a) (b) 3.2 Klassische Fragestellun
- Seite 48 und 49: 3.3 Graphentheoretische Optimierung
- Seite 50 und 51: 3.3 Graphentheoretische Optimierung
- Seite 52 und 53: 3.3 Graphentheoretische Optimierung
- Seite 54 und 55: 3.3 Graphentheoretische Optimierung
- Seite 56 und 57: • Schaltkreisentwurf • Standort
- Seite 58 und 59: 3.3 Graphentheoretische Optimierung
- Seite 60 und 61: 3.3 Graphentheoretische Optimierung
- Seite 62 und 63: Literaturverzeichnis T. L. Gertzen
- Seite 64 und 65: 4 Komplexitätstheorie und Speicher
- Seite 66 und 67: 4.1 Probleme, Komplexitätsmaße, L
- Seite 68 und 69: 4.2 Die Klassen P und N P, N P-Voll
- Seite 70 und 71: 4.2 Die Klassen P und N P, N P-Voll
- Seite 72 und 73: 4.2 Die Klassen P und N P, N P-Voll
- Seite 74 und 75: 4 4.3 Datenstrukturen zur Speicheru
- Seite 76 und 77: 4.3 Datenstrukturen zur Speicherung
- Seite 78 und 79: 4.3 Datenstrukturen zur Speicherung
- Seite 80: R. E. Tarjan. Data structures and n
- Seite 83 und 84: 5 Bäume und Wege Der Beweis ist et
- Seite 85 und 86: 5 Bäume und Wege (2) =⇒ (3) Ist
- Seite 87 und 88: 5 Bäume und Wege Haben wir einen A
- Seite 89 und 90: 5 Bäume und Wege Falls T \ {ei} zu
- Seite 91 und 92: 5 Bäume und Wege /****************
- Seite 93 und 94: 5 Bäume und Wege THEN w[dope[i]+j]
- Seite 95 und 96:
5 Bäume und Wege Wie Beispiel (5.1
- Seite 97 und 98:
5 Bäume und Wege (a) F. Schiller.
- Seite 99 und 100:
5 Bäume und Wege DISTk(u) die Län
- Seite 101 und 102:
5 Bäume und Wege VOR(3) = 2. Wir s
- Seite 103 und 104:
5 Bäume und Wege 4. DO u = 1 TO v
- Seite 105 und 106:
5 Bäume und Wege Sei nun P ein kü
- Seite 107 und 108:
5 Bäume und Wege (b) D enthält ge
- Seite 109 und 110:
5 Bäume und Wege C2 C1 s 4 C3 C4 2
- Seite 111 und 112:
5 Bäume und Wege ders vorgehen: z.
- Seite 113 und 114:
5 Bäume und Wege ist ein System vo
- Seite 115 und 116:
5 Bäume und Wege heißt (allgemein
- Seite 117 und 118:
5 Bäume und Wege Um lästige Trivi
- Seite 119 und 120:
Literaturverzeichnis A. Goldberg. P
- Seite 121 und 122:
6 Maximale Flüsse in Netzwerken Al
- Seite 123 und 124:
6 Maximale Flüsse in Netzwerken de
- Seite 125 und 126:
6 Maximale Flüsse in Netzwerken s
- Seite 127 und 128:
6 Maximale Flüsse in Netzwerken W
- Seite 129 und 130:
6 Maximale Flüsse in Netzwerken Da
- Seite 131 und 132:
6 Maximale Flüsse in Netzwerken s
- Seite 133 und 134:
Literaturverzeichnis L. R. Ford, Jr
- Seite 135 und 136:
7 Flüsse mit minimalen Kosten Ein
- Seite 137 und 138:
7 Flüsse mit minimalen Kosten Dami
- Seite 139 und 140:
7 Flüsse mit minimalen Kosten Dami
- Seite 141 und 142:
7 Flüsse mit minimalen Kosten 2. K
- Seite 143 und 144:
7 Flüsse mit minimalen Kosten schr
- Seite 145 und 146:
7 Flüsse mit minimalen Kosten Erf
- Seite 147 und 148:
7 Flüsse mit minimalen Kosten Die
- Seite 149 und 150:
7 Flüsse mit minimalen Kosten (7.2
- Seite 151 und 152:
7 Flüsse mit minimalen Kosten W f
- Seite 153 und 154:
7 Flüsse mit minimalen Kosten r s
- Seite 156 und 157:
8 Grundlagen der Polyedertheorie In
- Seite 158 und 159:
(c) Ist F = {x ∈ P | c T x = γ}
- Seite 160 und 161:
(a) =⇒ (d): Nach Definition ist {
- Seite 162 und 163:
(8.12) Folgerung. Sei P = P = (A, b
- Seite 164 und 165:
9 Die Grundversion des Simplex-Algo
- Seite 166 und 167:
9.1 Basen, Basislösungen, Entartun
- Seite 168 und 169:
9.1 Basen, Basislösungen, Entartun
- Seite 170 und 171:
9.2 Basisaustausch (Pivoting), Simp
- Seite 172 und 173:
gilt daher ⎛ ⎜ F · E = ⎜ ⎝
- Seite 174 und 175:
9.2 Basisaustausch (Pivoting), Simp
- Seite 176 und 177:
9.3 Das Simplexverfahren (c) Ist x
- Seite 178 und 179:
Setze (II.6) Updating B ′ := (p1,
- Seite 180 und 181:
9.3 Das Simplexverfahren (Die Trans
- Seite 182 und 183:
9.3 Das Simplexverfahren x2 = 0 nic
- Seite 184 und 185:
9.3 Das Simplexverfahren Wir führe
- Seite 186 und 187:
9.3 Das Simplexverfahren Das letzte
- Seite 188 und 189:
9.4 Spalten- und Zeilenauswahlregel
- Seite 190 und 191:
9.5 Die Phase I (2) Kleinster-Varia
- Seite 192 und 193:
9.5 Die Phase I x ≥ 0. Wir müsse
- Seite 194:
x1 x2 x3 s1 s2 s3 9.5 Die Phase I 6
- Seite 197 und 198:
10 Fourier-Motzkin-Elimination und
- Seite 199 und 200:
10 Fourier-Motzkin-Elimination und
- Seite 201 und 202:
10 Fourier-Motzkin-Elimination und
- Seite 203 und 204:
10 Fourier-Motzkin-Elimination und
- Seite 205 und 206:
10 Fourier-Motzkin-Elimination und
- Seite 207 und 208:
11 Das Farkas-Lemma und Dualitätst
- Seite 209 und 210:
11 Das Farkas-Lemma und Dualitätst
- Seite 211 und 212:
11 Das Farkas-Lemma und Dualitätst
- Seite 213 und 214:
11 Das Farkas-Lemma und Dualitätst
- Seite 215 und 216:
11 Das Farkas-Lemma und Dualitätst
- Seite 217 und 218:
11 Das Farkas-Lemma und Dualitätst
- Seite 219 und 220:
11 Das Farkas-Lemma und Dualitätst
- Seite 221 und 222:
11 Das Farkas-Lemma und Dualitätst
- Seite 223 und 224:
12 Ganzzahligkeit von Polyedern: Ei
- Seite 225 und 226:
12 Ganzzahligkeit von Polyedern: Ei
- Seite 227 und 228:
12 Ganzzahligkeit von Polyedern: Ei
- Seite 229:
12 Ganzzahligkeit von Polyedern: Ei