Studienarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Universit t Leipzig (Institut f r Empirische Wirtschaftsforschung), Veranstaltung: Operations Research, Sprache: Deutsch, Abstract: Die dynamische Programmierung (DP) ist ein allgemeines Prinzip zur L sung mehrstufiger oder sequentieller Entscheidungsprobleme. Sie bietet L sungsm glichkeiten f r Entscheidungsprobleme, bei denen eine Folge voneinander abh ngiger Entscheidungen getroffen werden kann, um f r das Gesamtproblem ein Optimum zu erzielen. Das Besondere an der DP liegt demnach in der sequentiellen L sung eines in mehrere Stufen (bzw. Perioden) aufgeteilten Entscheidungsprozesses. Dabei werden auf jeder Stufe jeweils nur die dort existierenden Entscheidungsalternativen betrachtet. Bei vielen aus der Praxis stammenden dynamischen Optimierungsproblemen treten jedoch auch stochastische Einfl sse auf. Bei Lagerhaltungsproblemen ist z.B. die Nachfrage oft mit gro en Unsicherheiten verbunden, so dass die Nachfragemenge und somit auch der Lagerbestand als Zufallsgr en anzusehen sind. Stochastische dynamische Optimierungsprobleme sind i.d.R. wesentlich komplizierter als die entsprechenden deterministischen Probleme. Markov-Entscheidungsprozesse stellen das Kernst ck der stochastischen dynamischen Programmierung dar und werden f r die L sung von Optimierungsproblemen mit unendlich gro em (Planungs-) Horizont genutzt. Die (stochastische) dynamische Programmierung erscheint zwar kompliziert, hat aber den Vorteil, dass viele Bedingungen und (Kosten-) Einfl sse problemlos mit ber cksichtigt werden k nnen. Wenn mehrere Produkte gleichzeitig betrachtet werden, steigt der Rechenaufwand jedoch sehr stark an. Daf r eignen sich die Modelle der Linearen Programmierung und teilweise auch die Modelle der Flussmaximierung in Graphen (einschlie lich des Transportsystems) besonders gut. Unter den verschiedenen m glichen L sungsverfahren ist je nach auftretender Problemstellun
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