Flashcards in the set

Haven't started (17)

Lineare Programmierung: Koeffizienten

Unveränderliche Werte, die einer Variablen multiplikativ zugeordnet werden.

Lineare Programmierung: Nebenbedingungen

Restriktionen eines Entscheidungsproblems, die mögliche Ausprägungen einer oder mehrerer Entscheidungsvariablen nicht zu lassen.

Lineare Programmierung: Basislösung

Vektor der Entscheidungsvariablen, der ein Eckpunkt des Lösungsraumes ist. Jede Iteration des Simplex-Algorithmus resultiert in einer Basislösung.

Hauptsatz der Linearen Programmierung

Optimale Lösungen von Linearen Programmen (falls sie existieren) liegen auf Ecken des Restriktionspolyeders. Algebraisch: Ecken des Restriktionspolyeders sind sog. Basislösungen.

Definition eines Linearen Optimierungs- oder Programmierungsproblems

Die Aufgabe, eine lineare Zielfunktion F zu maximieren (oder minimieren) unter Beachtung von linearen Nebenbedingungen (=Restriktionen).

Definition der mathematischen Operation "Pivotisieren".

Pivotisieren bedeutet eine geometrische Bewegung im mehrdimensionalen Raum, von einer zulässigen Ecke zu einer anderen zulässigen Ecke.

Zwei Methoden des "Pivotisierens"

Normalform (kanonische Form) -> nicht Klausurrelevant und verkürzte Form.

Struktur des Simplex- Tableaus

  1. Basis-Variablen, 2. Nicht-Basis-Variablen, 3. Koeffizienten der Basis-Variablen der Nebenbedingungen, 4. aktuelle Größen der Basisvariablen, 5. Reduzierte Zielfunktion-Koeffizienten, 6. aktueller ZF-Wert, 7. Hilfsspalte

Quantitative Progonoseverfahren

Kausalprognose: lineare Prognosefunktion, nicht-lineare Prognosefunktion; Zeitreihenprognose: konstantes Niveau, Trend, Saison

Qualitative Prognosverfahren

Schätzung; Kundenbefragung: Einseitig, institutionalisiert; Expertenschätzung: Marktforschung, Lead-Kunden, Delphi-Methode

Zweck von Prognoseverfahren

Exakte Vorhersage, welche Menge welchen Gutes in welchem Zeitraum für welche Abnehmer gebraucht werden.

Beschreibung der Kausalprognose

Anwenden, um den Zusammenhang der Nachfrage mit einer bekannten Größe herauszufinden. Lineare oder nicht-lineare Regression dazu verwenden.

Beschreibung der qualitativen Prognose

Langfristige Prognosen, keine historischen Daten bekannt -> Verfahren: Vertriebsschätzung, Expertenbefragung, Delphi-Methode

Methode des Tracking Signals

Das Tracking Signal überprüft die Eignung des Prognoseverfahrens

Tracking Signal im Vergleich zu MAD, MSE und MAPE

Im Vergleich zu den anderen Verfahren zeigt das Tracking Signal strukturelle Prognosefehler. Diese treten auf, wenn ein Prognoseverfahren verwendet wird, das prinzipiell für diese Situation nicht geeignet ist.

Annahme bei der Prognose mit Saison, ohne Trend

Saisonale Faktoren, aber konstanter Durchschnitt

Nachteile der Prognose mit Saison, ohne Trend

Trends können nicht abgebildet werden, Durchschnitte "verstecken" Schwankungen