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By R. Henn (auth.), P. Gessner, R. Henn, V. Steinecke, H. Todt (eds.)

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IDg der S~lexmethode vcr, in der die Regel zur Auswahl der aufztmehnenden Variablen gegentlber der nonna1en Sil:rple»nethode abgefuldert wird. Sie beschMtigen sich also mit Prd>lem (2) U'lter den zus~tzlichen Annahmm, daR> die Kaiponenten des Vektors c stochastisch sind und daR> deren VerteilU'lgsfunktionen bekannt sind. Danit besteht das Problem im wesentlichen darin, die Wahrscheinlichkeit dafUr zu best:imman, daR> eine zul~sige BasislOsung auch optimal ist. malit~t eine LesU'lg des Prd>lens (2), daR> fOr aile Nicht-Basisvariable (Cj-CBB-1 a j ) ~ 0 gilt, wobei der Vektor der Zielkoeffizienten der in der Basis befindlichen Variablen, B-1 die Inverse der aktuellen Basis U'ld a j die j-te Spalte des Ausgangstableaus ist.

I' die zwar gleiche Verteilungsfunktionen aber versd'iiedene Mittelwerte urd Foruparameter 8i haben, die Konkavit~t von H(t). )as:. Problem lautet also so daB. : 0 Er zeigt, daB. h. fOr alle Dichtefunktionen mit den Eigenschaften: Sie mUssen zweimal differenzierbat" sein. ) 3 x ~ x(<

Min {per D:D£~ }=nl/nn. n Diese Optimierungsaufgabe ist im wesentlichen eine reverse GO-Aufgabe. hnten Iterationsverfahren fuhren konnte. 3. Duffin. Peterson. Avriel: Fundamentals of geometric programming. NATO Theory and Application. John Wiley. New York. 1967. Conf. on Appl. Programming. Beale. ed. Avriel. Williams: Complementary geometric programming. Beckenbach. Bellman: Inequalities. Springer. Berlin 1965. Duffin: Linearizing geometric programs. Duffin. Peterson: Reversed geometric programs treated S~AM J.

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