Application of the ellipsoid method in an interactive procedure for multicriteria linear programming

The research reported in this paper is concerned with an application of the ellipsoid algorithm in the interactive multicriteria linear programming step method (STEM) byBenayoun et al. [1971]. Due to this application we eliminate some drawbacks of the original version of STEM and, moreover, we avoid extra computations connected with sensitivity analysis in every iteration. Specifically, we use the ellipsoid algorithm to minimize the Euclidean norm in the criterion space instead of the Chebyshev norm, which ensures that every solution submitted to the decision maker is efficient. As follows from a computational experiment, in comparison with the application of the simplex method, the proposed modification of STEM shows a smaller increase of the computational effort when the number of criteria increases. However, the absolute computation time becomes worse for problems of larger size.

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Zusammenfassung In dieser Arbeit wird über eine Anwendungsmöglichkeit der Khachiyan-Shor-Algorithmus (Ellipsoid-Algorithmus) im Rahmen des STEM-Verfahrens zur interaktiven Lösung linearer Vektoroptimierungsmodelle berichtet. Auf diese Weise können einige spezifische Nachteile des STEM-Verfahrens in seiner Originalversion vermieden werden. Durch die Verwendung der Euklidischen Norm anstelle der beim STEM-Verfahren üblichen Tschebyscheff-Norm wird garantiert, daß dem Entscheidungsträger nur effiziente Lösungen vorgeschlagen werden. Die numerischen Erfahrungen zeigen, daß der Lösungsaufwand der hier vorgeschlagenen Modifikation des STEM-Verfahrens mit steigender Anzahl von Zielfunktionen weniger stark zunimmt als bei der üblichen Version. Dies gilt jedoch nicht hinsichtlich der allgemeinen Problemgröße.

     

Die Ungleichungen von Vietoris

The inequalities $$P_{k,l} = \frac{1}{{B(l + 1,k)}}\int\limits_0^{l/(k + l)} {x^l (1 - x)^{k - 1} dx = I_{l/(k + l)} (l + 1,k)< \frac{1}{2}}$$ and $$\Phi _{k,l,\mu } = \frac{1}{{B(k,k\mu + 1)}}\int\limits_0^1 {x^{k - 1} (1 - x)^{k\mu } I_x (l + 1,l\mu )dx< \frac{1}{2}}$$ are shown to be valid for any positive real numbersk, l, μ.     

Registrierende Messung des mechanischen Verlustes von Kunststoffproben

Zusammenfassung Ein neues Verfahren, das eine unmittelbare und kontinuierliche Registrierung des mechanischen Verlustwinkels über einen weiten Temperaturbereich erm?glicht, wird beschrieben. Die Probe wird einer periodischen Biegung (f=2,5 Hz) unterworfen; die Zeit des Kraftnulldurchgangs relativ zur Bewegung ist dem Verlustwinkel proportional und wird elektronisch ermittelt. Das Me\ergebnis ist weitgehend von der Probenform und deren ?nderung w?hrend der Messung (Krümmung der Probe, thermische Ausdehnung usw). unabh?ngig. Der Deutschen Forschungsgemeinschaft sei für die Unterstützung dieser Arbeit verbindlichst gedankt.     

Begleitfiguren und Invariantensystem minimaler Differentiationsordnung von Kurven im reellenn-dimensionalen affinen Raum

For such curves we know a moving frame and a complete system of invariants (affine curvatures) with respect to the group of volume-conserving transformations (unimodular group) of the order 2n?1 respectively 2n (see [1], p. 171). In this paper we study for a curvec a moving frame and a system of invariants of the minimal ordern+1, respectivelyn+2, by means of a curve with vanishing affine curvatures that has contact of maximal order withc. Forn=3 this is a result ofA. Winternitz ([1], p. 171 or [3], p. 86).     

Homogeneous algebraic varieties defined by Jordan pairs

Every Jordan pair defines an algebraic varietyX containing as a dense open subset.X is projective (affine) if and only if is separable (radical). The Picard group ofX is generated by the irreducible factors of the generic norm of . If is separable then the automorphism group ofX is the projective group of .     

Heuristische Verfahren zur Tourenplanung bei der Hausmüllentsorgung in ländlichen Regionen

Zusammenfassung Tourenprobleme bei der Hausmüllsammlung lassen sich in die Reihe der Lieferplanprobleme einordnen. Zur Lösung praktischer Größenordnungen werden hier einfache heuristische Verfahren (Prioritätsregeln) vorgestellt, weniger um der Vielzahl heuristischer Verfahren weitere hinzuzufügen als vielmehr dem Praktiker einen vielversprechenden Weg beim Lösen seiner Probleme aufzuzeigen.

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Summary The discussed solid waste collection problem shows the properties of the so called truck dispatching problem. To solve problems for typical problem structure heuristic rules are pointed out in order to show the planner an efficient way of problem solving.

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Zusammenfassung dreier Vorträge im 4. planungstechnischen Seminar Tourenplanung bei der Abfallbeseitigung am Institut für Siedlungswasserwirtschaft der Universität Karlsruhe am 1.10.1976.     

Kriterien in der Theorie der Gleichverteilung

It is the aim of this paper to introduce two new notions of discrepancy. They are defined by the formulas $$\begin{gathered} \Delta _N^r \left( {\omega ;f} \right) = \mathop {\sup }\limits_{\left| z \right| = r} \left| {\left( {{1 \mathord{\left/ {\vphantom {1 N}} \right. \kern-\nulldelimiterspace} N}} \right)\sum\limits_{n = 1}^N {f\left( {z e^2 \pi i\omega \left( n \right)} \right)} - f\left( 0 \right)} \right|, and \hfill \\ \delta _N^r \left( {\omega ;f} \right) = \mathop {\sup }\limits_{\left| z \right| = r} \left| {\left( {{1 \mathord{\left/ {\vphantom {1 N}} \right. \kern-\nulldelimiterspace} N}} \right)\sum\limits_{n = 1}^N {f\left( {z \omega \left( n \right)} \right)} \cdot z - \int\limits_0^z {f\left( \zeta \right)d\zeta } } \right|, \hfill \\ \end{gathered} $$ wheref is a holomorphic function defined in the unit disc withf ^(k) (0)≠0 for allk∈?,r<1 is a positive number, and ω is a sequence in [0, 1]. The first of these discrepancies can be generalized for multidimensional sequences. ω is uniform distributed if and only if lim _N→∞ Δ _N ^r (ω;f)=0 resp. lim _N→∞δ _N ^r (ω;f)=0. These results are proved in a quantitative way by estimating the classical discrepancyD _N (ω) by means ofΔ _N ^r (ω;f) and δ _N ^r (ω;f): $$\begin{gathered} \Delta _N^r \left( {\omega ;f} \right) \ll D_N \left( \omega \right) \ll \Phi \left( {\Delta _N^r \left( {\omega ;f} \right)} \right), \hfill \\ \delta _N^r \left( {\omega ;f} \right) \ll D_N \left( \omega \right) \ll \Psi \left( {\delta _N^r \left( {\omega ;f} \right)} \right). \hfill \\ \end{gathered} $$ The functions Φ and Ψ only depend onf andr. These estimations are based on the inequalities ofKoksma-Hlawka andErdös-Turán.     

The relation between the molecular weight and intrinsic viscosity of polymethyl acrylate

Summary A series of unfractionated and fractionated samples of polymethyl acrylate of different low molecular weights have been prepared by homogeneous solution. polymerization in dimethyl formamide in presence of , '-azo-(-cyano-n-valeric acid) as initiator under a variety of conditions. The number-average molecular weights have been determined by end-group titrations and vapour pressure osmometry. The following []-M relationships for polymethyl acrylate have been obtained.[] = 33.5 x 10^–5M^0.63 for unfractionated samples in benzene at 25 °C. [] = 3.89 x 10^–5M^0.843 for fractionated samples in benzene at 35 °C.With 2 tables     

Strukturviskosität von verdünnten Lösungen von Biopolymeren

The importance of the rheological behaviour of solutions of macromolecules is briefly evaluated. The viscosity of the solutions depends on concentration, shear rate and time of shear, this relation being determined by the structure of the dissolved molecules. In dilute solutions shear dependence of viscosity is very frequently caused by the preferential orientation of anisotropic molecules. In such a case the particle dimensions can be calculated from the true limiting viscosity number, an anisotropy factor, the rotational diffusion constant and the effective particle density. These numbers can be derived from the flow curve, which has been extrapolated to zero concentration. It is necessary to measure the flow curve at shear gradients, which are sufficiently low to allow for an extrapolation to vanishing shear rate. By comparing the experimental flow curve with a choice of theoretical ones, the rotational diffusion constant and the anisotropy factor (axial ratio) can be found. From the limiting viscosity number and the axial ratio, the particle density can be calculated.