1. Einf?hrung.- 1.1 Der Modellbegriff.- 1.2 Die Bedeutung der automatisierten Datenverarbeitung (ADV) f?r die Bearbeitung von Optimierungsmodellen.- 1.3 Literatur.- 2. Grundlegende Aussagen zur linearen Optimierung mit kontinuierlichen Variablen.- 2.1 Einf?hrendes Beispiel.- 2.1.1 Problemstellung und Modellbildung.- 2.1.2 Graphische L?sung und erg?nzende Betrachtungen.- 2.2 Abri? zur Theorie und zum numerischen L?sungsverfahren (Simplexalgorithmus).- 2.2.1 Standardmodell der linearen Optimierung mit kontinuierlichen Variablen.- 2.2.2 Zusammenstellung und Erl?uterung von Definitionen und S?tzen zur linearen Optimierung mit kontinuierlichen Variablen.- 2.2.3 Simplexalgorithmus und dessen geometrische Interpretation.- 2.2.4 Sensitivit?tsanalyse.- 2.2.5 Dualit?t.- 2.3 Literatur.- 3. L?sung des allgemeinen linearen Optimierungsmodell mit kontinuierlichen Variablen mittels automatisierter Datenverarbeitung (ADV).- 3.1 Format und Eingabe der Modell daten (MPS-Format).- 3.1.1 Beschreibung des MPS-Formats.- 3.1.2 Beispiel und Datendeck zum MPS-Format.- 3.2 Erl?uterung einer von einem Standardprogrammpaket erzeugten Druckausgabe.- 3.3 Geschlossene Behandlung eines Beispiels.- 3.3.1 Problemstellung und Modellbildung.- 3.3.2 Modell?sung.- 3.3.3 Druckausgabe und Interpretation der Ergebnisse.- 3.4 Behandlung gro?er Modelle.- 3.5 Literatur.- 4. Grundlegende Aussagen zur linearen Optimierung mit diskreten Variablen.- 4.1 Einf?hrendes Beispiel.- 4.1.1 Problemstellung und Modellbildung.- 4.1.2 Graphische L?sung und erg?nzende Betrachtungen.- 4.2 Abri? zur Theorie und zu wichtigen L?sungsverfahren.- 4.2.1 Standardmodell der linearen Optimierung mit diskreten Variablen.- 4.2.2 Cutting Plane Methode.- 4.2.3 Branch und Bound Methode.- 4.3 Literatur.- 5. L?sung des allgemeinen linearen Optimierungsmodells mit diskreten Variablen mittels automatisierter Datenverarbeitung.- 5.1 Format zur Eingabe der Modelldaten (MPS-Format).- 5.1.1 Beschreibung des MPS-Formats.- 5.1.2 Beispiel und DatendelC%