Parallelverarbeitung in Rechnernetzen Und Betriebswirtschaftliche Planung [German]
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Mit zunehmender Steigerung der Prozessorleistungen gewinnt die optimierende Planung zur L sung betriebswirtschaftlicher Entscheidungsprobleme wieder an Bedeutung. Die beachtliche numerische Verarbeitungskapazit t der heute schon verf gbaren Workstations gibt Anla zu der Erwartung, da wichtige betriebliche Planungsaufgaben mit dem Verfahren der "Linearen Programmierung" gel st wer- den k nnen. Diese g nstige Prognose gilt jedoch nicht f r jene Planungsprobleme, die sowohl kontinuierlich variierende Entscheidungsgr en als auch ganzzahlige Variablen erfordern. Derartige Planungsverfahren auf der Grundlage gemischt- ganzzahliger Modelle f hren wegen der Ganzzahligkeitsforderung auf Probleme der kombinatorischen Optimierung. In diesem Zusammenhang steigt der Rechenauf- wand mit zunehmender Modellgr e exponentiell an. Mit herk mmlichen Rechner- architekturen lassen sich derartige Probleme bei einem vertretbaren Rechenaufwand nicht mehr l sen. Wegen der typischen Eignung kombinatorischer Aufgaben f r die Parallelverarbei- tung bietet es sich an, parallele Rechnerarchitekturen einzusetzen. In der vorliegen- den Schrift werden erstmals mit der gebotenen Systematik parallele Verfahren der kombinatorischen Optimierung am Beispiel der Produktions- und Ablaufplanung untersucht. Zugleich werden Berechnungsverfahren zum Zeitverhalten paralleler Rechnerarchitekturen angegeben, wobei schlie lich das Kosten-Leistungsverh ltnis als Grundlage f r eine vergleichende konomische Bewertung der Parallelverarbei- tung herangezogen wird. Die Verfasserin hat mit ihrer Arbeit in eindrucksvoller Weise die Nutzung paralleler Rechnerarchitekturen im Rahmen der betriebswirtschaftlichen Planung erschlossen und damit den Weg f r weitere Forschungsarbeiten aufgezeigt.Prof. Dr. D.B. Pre mar VII Vorwort F r die Vielzahl von Anregungen und die hervorragende Unterst tzung bei der Anfertigung meiner Dissertation schulde ich meinem akademischen Lehrer, Herrn Prof. Dr. D.B. Pre mar gro en Dank.
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