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Die meisten Studenten der Betriebswirtschaftslehre und der Wirtschaftsinformatik unterschätzen die Bedeutung der Mathematik für ihr Studium. Zudem bringen viele Studenten von der Schule eine ablehnende Grundhaltung gegenüber quantitativen Fächern mit. Dies überrascht, da auch vielen Studenten aufgefallen sein wird,daß es einen aktuellen Trend zur Erhöhung des Anteiles mathematischer Modellierung in der Betriebswirtschaftslehre gibt und wegen zunehmender Komplexität auch geben muß.
Unser PROMA-Projekt soll diesem Mangel entgegenwirken, andererseits Interesse wecken und anregen. Die dazu erforderliche Motivation kann nur durch die Kombination geeigneter Mittel verbessert werden. Unser Hauptansatzpunkt dazu ist die eigenständige und aktionsbetonte Erarbeitung von Lerninhalten über Beispiele für Modelle und Berechnungen.
Eine neue Modellformulierung für kombinatorische Optimierungsprobleme wird vorgestellt. Auf der Grundlage des quadratischen 0-1-Problems ohne Nebenbedingungen wird ein vorteilhafter Typ kombinatorischer Optimierungsprobleme eingeführt. Eine einfache Heuristik, die sog. RII-Methode (randomized iterative improvement), erlaubt es, diesen Modelltyp effizient zu lösen. Die Flexibilität des Ansatzes wird an der Modellierung des K-Färbungsproblems gezeigt. Es werden Rechenergebnisse für Färbungsprobleme aus der Literatur präsentiert. Wendet man Randomized Iterative Improvement auf den neuen Modelltyp an, können diese Testprobleme effizient gelöst werden.
Tardigrades have unique stress-adaptations that allow them to survive extremes of cold, heat, radiation and vacuum.
To study this, encoded protein clusters and pathways from an ongoing transcriptome study on the tardigrade Milnesium tardigradum were analyzed using bioinformatics tools and compared to expressed sequence tags (ESTs) from Hypsibius dujardini, revealing major pathways involved in resistance against extreme environmental conditions.
ESTs are available on the Tardigrade Workbench along with software and databank updates. Our analysis reveals that RNA stability motifs for M. tardigradum are different from typical motifs known from higher animals. M. tardigradum and H. dujardini protein clusters and conserved domains imply metabolic storage pathways for glycogen, glycolipids and specific secondary metabolism as well as stress response pathways (including heat shock proteins, bmh2, and specific repair pathways). Redox-, DNA-, stress- and protein protection pathways complement specific repair capabilities to achieve the strong robustness of M. tardigradum.
These pathways are partly conserved in other animals and their manipulation could boost stress adaptation even in human cells. However, the unique combination of resistance and repair pathways make tardigrades and M. tardigradum in particular so highly stress resistant.
Die Beschaffung von Gütern umfasst die Bereitstellung des Materials in der optimalen Menge. EOQ-Modelle (Economic Order Quantity) stellen eine Hilfe zur Optimierung dieser dar. Frühere Studien beschäftigten sich bereits mit Verfahren zur Berechnung der optimalen Bestellmenge bei einer preisabhängigen Nachfrage und mengenabhängigen Preisen. Burwell et al. entwickelten ein Verfahren zur Bestellmengenoptimierung mit preisabhängiger Nachfrage und Mengenrabatten für den Einkaufspreis und die Frachtkosten. Der Mengenrabatt ist entweder inkrementell oder ein Gesamtmengenrabatt. Burwell et al. betrachten die Nachfrage für den Monopolfall. Wir untersuchen den Konkurrenzfall. Die angegebene Beispielrechnung veranschaulicht die Methode.
PPS (Produktionsplanung und -steuerung) umfaßt die Planung von Produktionsprogrammen und das operative Produktionsmanagement. Zu den Aufgaben der PPS zählen unter anderem die Datenverwaltung, Produktionsprogrammplanung, Bedarfsplanung, Planung und Steuerung der Eigenfertigung und des Fremdbezugs. Man unterscheidet simultane und sukzessive Planungskonzepte. Simultan bedeutet, daß alle Teilaufgaben der Produktionsplanung gleichzeitig geplant werden. Da dieses mit einem extrem großen Rechenaufwand verbunden ist, haben sie sich in der Praxis nicht durchgesetzt. Bei der sukzessiven Planung wird die Gesamtaufgabe in Teilaufgaben zerlegt und diese dann nacheinander geplant (schrittweise, stufenweise). Die Ergebnisse der einen Teilaufgabe bilden den Input der nächsten Teilaufgabe. Mit dem Einsatz von PPS-Systemen sollen die Durchlaufzeiten reduziert und eine bessere Auslastung der Kapazitäten erreicht werden. Als weitere Ziele können die Bestandsreduzierung, die Erhöhung der Termintreue, die Steigerung der Flexibilität und die Erhöhung der Auskunftsbereitschaft genannt werden.
Wir stellen ein Projekt vor, das eine Aufgabe aus der Produktionsprozeßplanung zum Gegenstand hatte. Die Aufgabe bestand darin, Verfahren zur optimalen Belegung mehrerer Maschinen zu implementieren.
Viele Optimierungsprobleme aus der Logistik lassen sich mit Graphen und Netzwerken visualisieren. Bilder von Materialflüssen zeigen die Struktur eines Modells in geeigneter Weise. Das leistungsfähige Optimierungssystem GAMS (General Algebraic Modeling System) kann große Modelle lösen. GAMS stellt aber kein Werkzeug für das Zeichnen von Materialflüssen zur Verfügung. Der Autor hat das Programm Graph.gms implementiert, das als Tool zur Modellvisualisierung von GAMS aus verwendet werden kann.