Glossar: Sprungleiste, Abkürzungen ausschreiben, CLAUDE.md-Regel
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erfasst (VaR, CVaR, KKT, NLP, MILP, EVPI, LP, QP, ...).
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<li>★★★ <strong>Wolsey, L. A. (2020):</strong> <em>Integer Programming</em> (2. Aufl.). Wiley, Hoboken. DOI: 10.1002/9781119606475 [Ganzzahlige Optimierung] <em><a href="anhang-glossar.md#gloss:branch-and-bound" class="glossar-link">Branch-and-Bound</a>, <a href="anhang-glossar.md#gloss:branch-and-cut" class="glossar-link">Branch-and-Cut</a>, Polyedertheorie, Formulierungsstärke. Die Begründung dafür, warum ein kleines <span class="math inline">M</span> besser ist als ein großes.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Conforti, M., Cornuéjols, G. & Zambelli, G. (2014):</strong> <em>Integer Programming.</em> Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-319-11008-0 [Ganzzahlige Optimierung] <em>Modernere Darstellung als Wolsey, mit ausführlicher Behandlung von Schnittebenen und totaler Unimodularität.</em></li>
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<li>★★ <strong>Klotz, E. & Newman, A. M. (2013):</strong> <em>Practical guidelines for solving difficult mixed integer linear programs.</em> In: <em>Surveys in Operations Research and Management Science</em> 18(1–2), S. 18–32. DOI: 10.1016/j.sorms.2012.12.001 [Ganzzahlige Optimierung] <em>Was zu tun ist, wenn ein Modell nicht fertig rechnet — Skalierung, Formulierung, Symmetrie. Die Literaturgrundlage von <a href="anhang-fehlerdiagnose.html#anhang-fehlerdiagnose">Anhang C</a>.</em></li>
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<li>★★ <strong>Achterberg, T. (2009):</strong> <em><a href="anhang-glossar.md#gloss:scip" class="glossar-link">SCIP</a>: solving constraint integer programs.</em> In: <em>Mathematical Programming Computation</em> 1(1), S. 1–41. DOI: 10.1007/s12532-008-0001-1 [<a href="anhang-glossar.md#gloss:solver" class="glossar-link">Solver</a>: SCIP] <em>Beschreibt die Verbindung von <a href="anhang-glossar.md#gloss:gemischt-ganzzahlige-optimierung-milp" class="glossar-link">MILP</a> und Constraint Programming in einem Solver.</em></li>
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<li>★★ <strong>Achterberg, T. (2009):</strong> <em><a href="anhang-glossar.md#gloss:scip" class="glossar-link">SCIP</a>: solving constraint integer programs.</em> In: <em>Mathematical Programming Computation</em> 1(1), S. 1–41. DOI: 10.1007/s12532-008-0001-1 [<a href="anhang-glossar.md#gloss:solver" class="glossar-link">Solver</a>: SCIP] <em>Beschreibt die Verbindung von <a href="anhang-glossar.md#gloss:gemischt-ganzzahlige-optimierung-milp" class="glossar-link">MILP (Gemischt-ganzzahlige Optimierung)</a> und Constraint Programming in einem Solver.</em></li>
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<h2 id="moderne-solver-implementierung-vergleich-und-benchmarks">Moderne Solver: Implementierung, Vergleich und Benchmarks</h2>
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<p><em>Zu <a href="oekosystem.html#kap-oekosystem">Kapitel 3</a> und <a href="anhang-spickzettel.html#anhang-spickzettel">Anhang D</a>. Neuer Abschnitt: Das Buch vergleicht durchgehend Solver, die Literatur dazu stand bisher verstreut.</em></p>
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<li>★★★ <strong>Huangfu, Q. & Hall, J. A. J. (2018):</strong> <em>Parallelizing the dual revised simplex method.</em> In: <em>Mathematical Programming Computation</em> 10(1), S. 119–142. DOI: 10.1007/s12532-017-0130-5 [Solver: <a href="anhang-glossar.md#gloss:highs" class="glossar-link">HiGHS</a>] <em>Die vom HiGHS-Projekt selbst benannte Zitierquelle. HiGHS ist das Backend von <code>scipy.optimize.linprog</code> und CVXPY. <a href="https://highs.dev">highs.dev</a></em></li>
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<li>★★★ <strong>Gleixner, A., Hendel, G., Gamrath, G. et al. (2021):</strong> <em>MIPLIB 2017: data-driven compilation of the 6th mixed-integer programming library.</em> In: <em>Mathematical Programming Computation</em> 13(3), S. 443–490. DOI: 10.1007/s12532-020-00194-3 [Benchmarks] <em>Die Testmenge, auf der praktisch jeder Solververgleich beruht: 1065 Instanzen, davon 240 als Benchmark-Teilmenge. Frei zugänglich; Daten unter <a href="https://miplib.zib.de">miplib.zib.de</a>.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Mittelmann, H. D.:</strong> <em>Benchmarks for Optimization Software.</em> Arizona State University. <a href="https://plato.asu.edu/bench.html">plato.asu.edu/bench.html</a> [Benchmarks] <em>Die laufend aktualisierte Referenzmessung für <a href="anhang-glossar.md#gloss:lineare-programmierung-lp" class="glossar-link">LP</a>-, MILP- und <a href="anhang-glossar.md#gloss:quadratische-programmierung-qp" class="glossar-link">QP</a>-Solver. <strong>Wichtige Einschränkung:</strong> Seit 2024 sind die kommerziellen Solver auf eigenen Wunsch nicht mehr enthalten; ein direkter Vergleich <a href="anhang-glossar.md#gloss:gurobi" class="glossar-link">Gurobi</a> gegen HiGHS ist dort nicht mehr möglich.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Mittelmann, H. D.:</strong> <em>Benchmarks for Optimization Software.</em> Arizona State University. <a href="https://plato.asu.edu/bench.html">plato.asu.edu/bench.html</a> [Benchmarks] <em>Die laufend aktualisierte Referenzmessung für <a href="anhang-glossar.md#gloss:lineare-programmierung-lp" class="glossar-link">LP (Lineare Programmierung)</a>-, MILP- und <a href="anhang-glossar.md#gloss:quadratische-programmierung-qp" class="glossar-link">QP (Quadratische Programmierung)</a>-Solver. <strong>Wichtige Einschränkung:</strong> Seit 2024 sind die kommerziellen Solver auf eigenen Wunsch nicht mehr enthalten; ein direkter Vergleich <a href="anhang-glossar.md#gloss:gurobi" class="glossar-link">Gurobi</a> gegen HiGHS ist dort nicht mehr möglich.</em></li>
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<li>★★ <strong>Bolusani, S., Besançon, M., Bestuzheva, K. et al. (2024):</strong> <em>The SCIP Optimization Suite 9.0.</em> Technischer Bericht, Zuse-Institut Berlin. arXiv:2402.17702 [Solver: SCIP] <em>Beschreibt Aufbau und Komponenten der Suite. Die Reihe wird fortgeschrieben — die jeweils aktuelle Fassung steht unter <a href="https://www.scipopt.org">scipopt.org</a>; beim Zitieren die tatsächlich benutzte Version angeben.</em></li>
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<li>★★ <strong>Perron, L. & Furnon, V.:</strong> <em><a href="anhang-glossar.md#gloss:or-tools" class="glossar-link">OR-Tools</a>.</em> Google. <a href="https://developers.google.com/optimization">developers.google.com/optimization</a> · Quellcode: <a href="https://github.com/google/or-tools">github.com/google/or-tools</a> [Solver: OR-Tools] <em>Die Sammlung, aus der das Buch <a href="anhang-glossar.md#gloss:cp-sat" class="glossar-link">CP-SAT</a> und die <a href="anhang-glossar.md#gloss:routing-bibliothek" class="glossar-link">Routing-Bibliothek</a> benutzt.</em></li>
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<p><em>Zu <a href="cpsat.html#kap-cpsat">Kapitel 7</a>.</em></p>
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<li>★★★ <strong>Rossi, F., van Beek, P. & Walsh, T. (Hrsg., 2006):</strong> <em>Handbook of Constraint Programming.</em> Foundations of Artificial Intelligence, Bd. 2. Elsevier, Amsterdam. [Constraint Programming] <em>Nach wie vor das Referenzwerk zu Propagation, globalen Constraints und Suchstrategien.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Perron, L. & Furnon, V.:</strong> <em>OR-Tools <a href="anhang-glossar.md#gloss:constraint-programming-cp" class="glossar-link">CP</a>-<a href="anhang-glossar.md#gloss:sat-boolean-satisfiability" class="glossar-link">SAT</a> Solver Documentation.</em> Google. <a href="https://developers.google.com/optimization/cp">developers.google.com/optimization/cp</a> [Solver: CP-SAT] <em>Die einzige vollständige Beschreibung des im Buch benutzten Solvers. Der Abschnitt zu <code>AddNoOverlap</code> und <code>AddCumulative</code> deckt sich mit <a href="cpsat.html#kap-cpsat">Kapitel 7</a>.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Perron, L. & Furnon, V.:</strong> <em>OR-Tools <a href="anhang-glossar.md#gloss:constraint-programming-cp" class="glossar-link">CP (Constraint Programming)</a>-<a href="anhang-glossar.md#gloss:sat-boolean-satisfiability" class="glossar-link">SAT (Boolean Satisfiability)</a> Solver Documentation.</em> Google. <a href="https://developers.google.com/optimization/cp">developers.google.com/optimization/cp</a> [Solver: CP-SAT] <em>Die einzige vollständige Beschreibung des im Buch benutzten Solvers. Der Abschnitt zu <code>AddNoOverlap</code> und <code>AddCumulative</code> deckt sich mit <a href="cpsat.html#kap-cpsat">Kapitel 7</a>.</em></li>
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<li>★★ <strong>Laborie, P., Rogerie, J., Shaw, P. & Vilím, P. (2018):</strong> <em>IBM ILOG CP Optimizer for scheduling.</em> In: <em>Constraints</em> 23(2), S. 210–250. DOI: 10.1007/s10601-018-9281-x [<a href="anhang-glossar.md#gloss:scheduling" class="glossar-link">Scheduling</a>] <em>Intervallvariablen und Ressourcenprofile aus Sicht des konkurrierenden Solvers — lehrreich für das Verständnis der Modellierungsprimitive.</em></li>
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<li>★★ <strong>Biere, A., Heule, M., van Maaren, H. & Walsh, T. (Hrsg., 2021):</strong> <em>Handbook of Satisfiability</em> (2. Aufl.). Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Bd. 336. IOS Press, Amsterdam. DOI: 10.3233/FAIA336 [SAT] <em>Die Grundlage dessen, was CP-SAT unter der Haube tut: Conflict-Driven Clause Learning, Klausellernen, Neustarts.</em></li>
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<p><em>Zu <a href="graphen.html#kap-graphen">Kapitel 8</a>. Neuer Abschnitt.</em></p>
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<li>★★★ <strong>Ahuja, R. K., Magnanti, T. L. & Orlin, J. B. (1993):</strong> <em>Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications.</em> Prentice Hall, Englewood Cliffs. [Netzwerkflüsse] <em>Das Standardwerk zu Min-Cost-Flow, Matching und totaler Unimodularität — der Grund, warum diese Modelle schon als LP ganzzahlig lösen.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Toth, P. & Vigo, D. (Hrsg., 2014):</strong> <em>Vehicle Routing: Problems, Methods, and Applications</em> (2. Aufl.). SIAM, Philadelphia. DOI: 10.1137/1.9781611973594 [<a href="anhang-glossar.md#gloss:vehicle-routing-problem-vrp" class="glossar-link">VRP</a>] <em>Das Referenzwerk zur Tourenplanung, einschließlich Kapazitäten, Zeitfenstern und <a href="anhang-glossar.md#gloss:subtour" class="glossar-link">Subtour</a>-Eliminierung.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Toth, P. & Vigo, D. (Hrsg., 2014):</strong> <em>Vehicle Routing: Problems, Methods, and Applications</em> (2. Aufl.). SIAM, Philadelphia. DOI: 10.1137/1.9781611973594 [<a href="anhang-glossar.md#gloss:vehicle-routing-problem-vrp" class="glossar-link">VRP (Vehicle Routing Problem)</a>] <em>Das Referenzwerk zur Tourenplanung, einschließlich Kapazitäten, Zeitfenstern und <a href="anhang-glossar.md#gloss:subtour" class="glossar-link">Subtour</a>-Eliminierung.</em></li>
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<li>★★ <strong>Vidal, T., Laporte, G. & Matl, P. (2020):</strong> <em>A concise guide to existing and emerging vehicle routing problem variants.</em> In: <em>European Journal of Operational Research</em> 286(2), S. 401–416. DOI: 10.1016/j.ejor.2019.10.010 [VRP] <em>Übersicht über die Variantenvielfalt — hilfreich, um die eigene Aufgabe einzuordnen, bevor man modelliert. Frei zugänglich als arXiv:1906.06750.</em></li>
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<li>★ <strong>Kuhn, H. W. (1955):</strong> <em>The Hungarian method for the assignment problem.</em> In: <em>Naval Research Logistics Quarterly</em> 2(1–2), S. 83–97. DOI: 10.1002/nav.3800020109 [<a href="anhang-glossar.md#gloss:zuordnungsproblem" class="glossar-link">Zuordnungsproblem</a>] <em>Das Originalverfahren hinter <code>scipy.optimize.linear_sum_assignment</code>.</em></li>
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</ul>
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<h2 id="metaheuristiken">Metaheuristiken</h2>
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<p><em>Zu <a href="metaheuristiken.html#kap-metaheuristiken">Kapitel 9</a>. Neuer Abschnitt.</em></p>
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<li>★★★ <strong>Gendreau, M. & Potvin, J.-Y. (Hrsg., 2019):</strong> <em>Handbook of Metaheuristics</em> (3. Aufl.). Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-319-91086-4 <a href="#metaheuristiken">Metaheuristiken</a> <em>Sammelband zu <a href="anhang-glossar.md#gloss:tabu-suche" class="glossar-link">Tabu-Suche</a>, <a href="anhang-glossar.md#gloss:simulated-annealing" class="glossar-link">Simulated Annealing</a>, <a href="anhang-glossar.md#gloss:large-neighborhood-search-lns" class="glossar-link">LNS</a>, genetischen Verfahren — jeweils von den Urhebern geschrieben.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Gendreau, M. & Potvin, J.-Y. (Hrsg., 2019):</strong> <em>Handbook of Metaheuristics</em> (3. Aufl.). Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-319-91086-4 <a href="#metaheuristiken">Metaheuristiken</a> <em>Sammelband zu <a href="anhang-glossar.md#gloss:tabu-suche" class="glossar-link">Tabu-Suche</a>, <a href="anhang-glossar.md#gloss:simulated-annealing" class="glossar-link">Simulated Annealing</a>, <a href="anhang-glossar.md#gloss:large-neighborhood-search-lns" class="glossar-link">LNS (Large Neighborhood Search)</a>, genetischen Verfahren — jeweils von den Urhebern geschrieben.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Pisinger, D. & Ropke, S. (2010):</strong> <em>Large Neighborhood Search.</em> In: Gendreau, M. & Potvin, J.-Y. (Hrsg.): <em>Handbook of Metaheuristics</em>, S. 399–419. Springer. DOI: 10.1007/978-1-4419-1665-5_13 <a href="#metaheuristiken">Metaheuristiken</a> <em>Die Darstellung des Verfahrens, das im Buch die exakte Suche auf Teilproblemen mit heuristischem Zerstören verbindet.</em></li>
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<li>★★ <strong>Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D. & Vecchi, M. P. (1983):</strong> <em>Optimization by Simulated Annealing.</em> In: <em>Science</em> 220(4598), S. 671–680. DOI: 10.1126/science.220.4598.671 <a href="#metaheuristiken">Metaheuristiken</a> <em>Die Originalarbeit; die Abkühlungsanalogie stammt von hier.</em></li>
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<li>★★ <strong>Sörensen, K. (2015):</strong> <em>Metaheuristics — the metaphor exposed.</em> In: <em>International Transactions in Operational Research</em> 22(1), S. 3–18. DOI: 10.1111/itor.12001 <a href="#metaheuristiken">Metaheuristiken</a> <em>Kritik an der Flut naturanaloger „neuer” Verfahren. Vor der Auswahl einer <a href="anhang-glossar.md#gloss:metaheuristik" class="glossar-link">Metaheuristik</a> zu lesen — sie erspart viel Zeit.</em></li>
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<h2 id="konvexe-und-nichtlineare-optimierung">Konvexe und nichtlineare Optimierung</h2>
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<p><em>Zu <a href="qp-nlp.html#kap-qp-nlp">Kapitel 11</a>.</em></p>
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<li>★★★ <strong>Boyd, S. & Vandenberghe, L. (2004):</strong> <em>Convex Optimization.</em> Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511804441 [Konvexe Optimierung] <em>Referenzwerk für konvexe Mengen, <a href="anhang-glossar.md#gloss:karush-kuhn-tucker-bedingungen-kkt" class="glossar-link">KKT</a>-Bedingungen, QP und SDP; die theoretische Basis von CVXPY. Frei verfügbar unter <a href="https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/">stanford.edu/~boyd/cvxbook</a>.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Boyd, S. & Vandenberghe, L. (2004):</strong> <em>Convex Optimization.</em> Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511804441 [Konvexe Optimierung] <em>Referenzwerk für konvexe Mengen, <a href="anhang-glossar.md#gloss:karush-kuhn-tucker-bedingungen-kkt" class="glossar-link">KKT (Karush-Kuhn-Tucker-Bedingungen)</a>-Bedingungen, QP und SDP; die theoretische Basis von CVXPY. Frei verfügbar unter <a href="https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/">stanford.edu/~boyd/cvxbook</a>.</em></li>
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<li>★★ <strong>Kraft, D. (1988):</strong> <em>A Software Package for Sequential Quadratic Programming.</em> DFVLR-FB 88-28, Deutsche Forschungs- und Versuchsanstalt für Luft- und Raumfahrt, Köln. [Nichtlineare Optimierung] <em>Die Originalarbeit zu <a href="anhang-glossar.md#gloss:slsqp" class="glossar-link">SLSQP</a> — dem Verfahren hinter <code>scipy.optimize.minimize</code>.</em></li>
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<li>★★ <strong>Lobo, M. S., Vandenberghe, L., Boyd, S. & Lebret, H. (1998):</strong> <em>Applications of second-order cone programming.</em> In: <em>Linear Algebra and its Applications</em> 284(1–3), S. 193–228. DOI: 10.1016/S0024-3795(98)10032-0 [<a href="anhang-glossar.md#gloss:konische-optimierung" class="glossar-link">Konische Optimierung</a>] <em>Warum sich Risikoschranken und Normbedingungen als SOCP schreiben lassen — die Grundlage der Chance-Constraints-Formulierung in <a href="unsicherheit.html#kap-unsicherheit">Kapitel 12</a>.</em></li>
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<h2 id="optimierung-unter-unsicherheit-stochastisch-robust-chance-constraints">Optimierung unter Unsicherheit: stochastisch, robust, Chance Constraints</h2>
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<p><em>Zu <a href="unsicherheit.html#kap-unsicherheit">Kapitel 12</a> und <a href="supplychain.html#kap-supplychain">Kapitel 17</a>. Aus dem früheren Block „Konvexe, nichtlineare und robuste Optimierung” herausgelöst und erweitert.</em></p>
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<li>★★★ <strong>Birge, J. R. & Louveaux, F. (2011):</strong> <em>Introduction to Stochastic Programming</em> (2. Aufl.). Springer, New York. DOI: 10.1007/978-1-4614-0237-4 [Stochastische Optimierung] <em>Das Standardwerk zur zweistufigen Optimierung, Szenariobäumen und dem Wert perfekter Information (<a href="anhang-glossar.md#gloss:evpi-expected-value-of-perfect-information" class="glossar-link">EVPI</a>).</em></li>
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<li>★★★ <strong>Birge, J. R. & Louveaux, F. (2011):</strong> <em>Introduction to Stochastic Programming</em> (2. Aufl.). Springer, New York. DOI: 10.1007/978-1-4614-0237-4 [Stochastische Optimierung] <em>Das Standardwerk zur zweistufigen Optimierung, Szenariobäumen und dem Wert perfekter Information (<a href="anhang-glossar.md#gloss:evpi-expected-value-of-perfect-information" class="glossar-link">EVPI (Expected Value of Perfect Information)</a>).</em></li>
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<li>★★★ <strong>Ben-Tal, A., El Ghaoui, L. & Nemirovski, A. (2009):</strong> <em>Robust Optimization.</em> Princeton University Press. DOI: 10.1515/9781400831050 [<a href="anhang-glossar.md#gloss:robuste-optimierung" class="glossar-link">Robuste Optimierung</a>] <em>Die geschlossene Darstellung der robusten Gegenstücke und ihrer konischen Umformung.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Bertsimas, D. & Sim, M. (2004):</strong> <em>The Price of Robustness.</em> In: <em>Operations Research</em> 52(1), S. 35–53. DOI: 10.1287/opre.1030.0065 [Robuste Optimierung] <em>Quelle des Budgeted-Uncertainty-Ansatzes: Der <a href="anhang-glossar.md#gloss:parameter" class="glossar-link">Parameter</a> <span class="math inline">\Gamma</span> regelt stufenlos, wie vorsichtig die Lösung wird.</em></li>
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<li>★★ <strong>Nemirovski, A. & Shapiro, A. (2007):</strong> <em>Convex Approximations of Chance Constrained Programs.</em> In: <em>SIAM Journal on Optimization</em> 17(4), S. 969–996. DOI: 10.1137/050622328 [Chance Constraints] <em>Zeigt, wann sich eine Wahrscheinlichkeitsbedingung konvex annähern lässt — und wann nicht.</em></li>
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<p><em>Zu <a href="finanzdaten.html#kap-finanzdaten">Kapitel 18</a>, <a href="markowitz.html#kap-markowitz">Kapitel 19</a>, <a href="cvar.html#kap-cvar">Kapitel 20</a> und <a href="handelsmaschine.html#kap-handelsmaschine">Kapitel 21</a>.</em></p>
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<li>★★★ <strong>Markowitz, H. (1952):</strong> <em>Portfolio Selection.</em> In: <em>The Journal of Finance</em> 7(1), S. 77–91. DOI: 10.2307/2975974 [Portfoliotheorie] <em>Die Arbeit, die das Zusammenspiel von Rendite und Kovarianz zum Optimierungsproblem gemacht hat.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Rockafellar, R. T. & Uryasev, S. (2000):</strong> <em>Optimization of Conditional Value-at-Risk.</em> In: <em>Journal of Risk</em> 2(3), S. 21–41. DOI: 10.21314/JOR.2000.038 [Risikomaße] <em>Der Satz, der die <a href="anhang-glossar.md#gloss:conditional-value-at-risk-cvar" class="glossar-link">CVaR</a>-Minimierung in ein lineares Programm überführt.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Rockafellar, R. T. & Uryasev, S. (2000):</strong> <em>Optimization of Conditional Value-at-Risk.</em> In: <em>Journal of Risk</em> 2(3), S. 21–41. DOI: 10.21314/JOR.2000.038 [Risikomaße] <em>Der Satz, der die <a href="anhang-glossar.md#gloss:conditional-value-at-risk-cvar" class="glossar-link">CVaR (Conditional Value at Risk)</a>-Minimierung in ein lineares Programm überführt.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Ledoit, O. & Wolf, M. (2004):</strong> <em>A well-conditioned estimator for large-dimensional covariance matrices.</em> In: <em>Journal of Multivariate Analysis</em> 88(2), S. 365–411. DOI: 10.1016/S0047-259X(03)00096-4 [Kovarianzschätzung] <em>Quelle des von <code>scikit-learn</code> verwendeten Shrinkage-Ziels (skalierte Einheitsmatrix).</em></li>
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<li>★★★ <strong>Cornuéjols, G., Peña, J. & Tütüncü, R. (2018):</strong> <em>Optimization Methods in Finance</em> (2. Aufl.). Cambridge University Press. DOI: 10.1017/9781107297340 [Finanzoptimierung] <em>Die Brücke zwischen Optimierungstheorie und Finanzanwendung; deckt QP, SOCP und robuste Portfolios ab.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Almgren, R. & Chriss, N. (2001):</strong> <em>Optimal Execution of Portfolio Transactions.</em> In: <em>Journal of Risk</em> 3(2), S. 5–39. DOI: 10.21314/jor.2001.041 [Orderausführung] <em>Das Modell hinter dem Beispiel zur optimalen Orderausführung in <a href="dynamische-programmierung.html#kap-dynamische-programmierung">Kapitel 13</a>.</em></li>
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<h2 id="praxis-betrieb-test-und-auslieferung-von-optimierungsmodellen">Praxis: Betrieb, Test und Auslieferung von Optimierungsmodellen</h2>
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<p><em>Zu <a href="praxisfallen.html#kap-praxisfallen">Kapitel 22</a> und <a href="testing.html#kap-testing">Kapitel 23</a>. Neuer Abschnitt.</em></p>
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<li>★★★ <strong>Chinneck, J. W. (2008):</strong> <em>Feasibility and <a href="anhang-glossar.md#gloss:infeasibility" class="glossar-link">Infeasibility</a> in Optimization: Algorithms and Computational Methods.</em> Springer, New York. DOI: 10.1007/978-0-387-74932-7 [Fehlerdiagnose] <em>Das Standardwerk zur Unlösbarkeitsdiagnose, einschließlich des Deletion Filters und der irreduziblen unlösbaren Teilmengen (<a href="anhang-glossar.md#gloss:iis-irreducible-infeasible-subset" class="glossar-link">IIS</a>). Direkte Grundlage von <a href="anhang-fehlerdiagnose.html#anhang-fehlerdiagnose">Anhang C</a>.</em></li>
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<li>★★★ <strong>Chinneck, J. W. (2008):</strong> <em>Feasibility and <a href="anhang-glossar.md#gloss:infeasibility" class="glossar-link">Infeasibility</a> in Optimization: Algorithms and Computational Methods.</em> Springer, New York. DOI: 10.1007/978-0-387-74932-7 [Fehlerdiagnose] <em>Das Standardwerk zur Unlösbarkeitsdiagnose, einschließlich des Deletion Filters und der irreduziblen unlösbaren Teilmengen (<a href="anhang-glossar.md#gloss:iis-irreducible-infeasible-subset" class="glossar-link">IIS (Irreducible Infeasible Subset)</a>). Direkte Grundlage von <a href="anhang-fehlerdiagnose.html#anhang-fehlerdiagnose">Anhang C</a>.</em></li>
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<li>★★ <strong>Sculley, D., Holt, G., Golovin, D. et al. (2015):</strong> <em>Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems.</em> In: <em>Advances in Neural Information Processing Systems</em> 28, S. 2503–2511. [Betrieb] <em>Über Systeme, deren Modell nur ein kleiner Teil ist — überträgt sich unmittelbar auf den Betrieb von Optimierungsdiensten. Frei zugänglich.</em></li>
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<li>★★ <strong>Kleppmann, M. (2017):</strong> <em>Designing Data-Intensive Applications.</em> O’Reilly, Sebastopol. [Betrieb] <em><a href="anhang-glossar.md#gloss:snapshot-prinzip" class="glossar-link">Snapshot-Prinzip</a>, <a href="anhang-glossar.md#gloss:zustandslosigkeit" class="glossar-link">Zustandslosigkeit</a>, Versionierung und Reproduzierbarkeit — die Architekturfragen hinter der OR-Plattform in <a href="praxisfallen.html#kap-praxisfallen">Kapitel 22</a>.</em></li>
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<li>★★ <strong>Ramírez, S.:</strong> <em>FastAPI Documentation.</em> <a href="https://fastapi.tiangolo.com">fastapi.tiangolo.com</a> [Betrieb] <em>Die Grundlage des Optimierungsdienstes in <a href="testing.html#kap-testing">Kapitel 23</a>, einschließlich der Eingabevalidierung über <code>pydantic</code>.</em></li>
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