Neben den Problemen der linearen Optimierung hat wohl die diskrete
Optimierung unter den mathematischen Optimierungsmethoden die groBte
praktische Aufmerk- samkeit gefunden. Das ist sicher nicht zuletzt in
der Tat- sache begriindet, daB viele Modelle der linearen Optimie- rung
automatisch zu Aufgaben der diskreten Optimierung fUhren, wenn die
Ganzzahligkeit fUr gewisse Modellvaria- bIen gefordert wird. Eine
derartige Ganzzahligkeitsforde- rung ergibt sich aber haufig aus der
okonomischen Pro- blemsituation. So lassen sich z. B. bei der Losung
eines Transportproblems nur ganze Anzahlen von Gtiterwagen einsetzen;
die Planung eines Investitionsprojektes laBt nur den Einsatz ganzer
Zahlen von Maschinen oder den Bau ganzer Zahlen von Fabrikanlagen
6konomisch rele- vant erscheinen; die Planung des Bedarfs von Arbeits-
kraften kann mit der Ganzzahligkeitsforderung verbunden sein. Daher ist
es keineswegs vielfach die Frage, ob die Ganzzahligkeit gewisser
Modellvariablen okonomisch als gegeben angesehen werden kann.
VielIllJilhr werfen die sich beim LosungsprozeB ergebenden
Komplikationen das Problem auf, ob der Verzicht auf diese
Ganzzahligkeits- forderung okonomisch moglich erscheint. Weiterhin hat
eine Reihe von diskreten Optimierungsmodellen kombi- natorischen
Charakters das Interesse der Anwender an derartigen Optimierungsmethoden
gefordert, da sie ein- fache und praktisch wichtige Problemsituationen
be- schreiben. Methoden der diskreten Optimierung sind heute bereits
Gegenstand einer Ftille von Publikationen. Es gibt Mono- graphien und
umfassende Darstellungen selbst zu Teil- Vorwort 4 problemen der
diskreten Optimierung und ihrer Anwen- dung. Daher bin ich wohl dem
Leser die Antwort auf die Frage schuldig, von welcher Zielstellung ich
im folgenden ausgehen mochte.
