This new edition of Stochastic Linear Programming: Models, Theory and Computation has been brought completely up to date, either dealing with or at least referring to new material on models and methods, including DEA with stochastic outputs modeled via constraints on special risk functions (generalizing chance constraints, ICC's and CVaR constraints), material on Sharpe-ratio, and Asset Liability Management models involving CVaR in a multi-stage setup. To facilitate use as a text, exercises are included throughout the book, and web access is provided to a student version of the authors' SLP-IOR software. Additionally, the authors have updated the Guide to Available Software, and they have included newer algorithms and modeling systems for SLP. The book is thus suitable as a text for advanced courses in stochastic optimization, and as a reference to the field. From Reviews of the First Edition: "The book presents a comprehensive study of stochastic linear optimization problems and their applications. ... The presentation includes geometric interpretation, linear programming duality, and the simplex method in its primal and dual forms. ... The authors have made an effort to collect ... the most useful recent ideas and algorithms in this area. ... A guide to the existing software is included as well." (Darinka Dentcheva, Mathematical Reviews, Issue 2006 c) "This is a graduate text in optimisation whose main emphasis is in stochastic programming. The book is clearly written. ... This is a good book for providing mathematicians, economists and engineers with an almost complete start up information for working in the field. I heartily welcome its publication. ... It is evident that this book will constitute an obligatory reference source for the specialists of the field." (Carlos Narciso Bouza Herrera, Zentralblatt MATH, Vol. 1104 (6), 2007)

This new edition of Stochastic Linear Programming: Models, Theory and Computation has been brought completely up to date, either dealing with or at least referring to new material on models and methods, including DEA with stochastic outputs modeled via constraints on special risk functions (generalizing chance constraints, ICC's and CVaR constraints), material on Sharpe-ratio, and Asset Liability Management models involving CVaR in a multi-stage setup. To facilitate use as a text, exercises are included throughout the book, and web access is provided to a student version of the authors' SLP-IOR software. Additionally, the authors have updated the Guide to Available Software, and they have included newer algorithms and modeling systems for SLP. The book is thus suitable as a text for advanced courses in stochastic optimization, and as a reference to the field. From Reviews of the First Edition: "The book presents a comprehensive study of stochastic linear optimization problems and their applications. ... The presentation includes geometric interpretation, linear programming duality, and the simplex method in its primal and dual forms. ... The authors have made an effort to collect ... the most useful recent ideas and algorithms in this area. ... A guide to the existing software is included as well." (Darinka Dentcheva, Mathematical Reviews, Issue 2006 c) "This is a graduate text in optimisation whose main emphasis is in stochastic programming. The book is clearly written. ... This is a good book for providing mathematicians, economists and engineers with an almost complete start up information for working in the field. I heartily welcome its publication. ... It is evident that this book will constitute an obligatory reference source for the specialists of the field." (Carlos Narciso Bouza Herrera, Zentralblatt MATH, Vol. 1104 (6), 2007)

Optimization problems arising in practice usually contain several random parameters. Hence, in order to obtain optimal solutions being robust with respect to random parameter variations, the mostly available statistical information about the random parameters should be considered already at the planning phase. The original problem with random parameters must be replaced by an appropriate deterministic substitute problem, and efficient numerical solution or approximation techniques have to be developed for those problems. This proceedings volume contains a selection of papers on modelling techniques, approximation methods, numerical solution procedures for stochastic optimization problems and applications to the reliability-based optimization of concrete technical or economic systems.

In order to obtain more reliable optimal solutions of concrete technical/economic problems, e.g. optimal design problems, the often known stochastic variations of many technical/economic parameters have to be taken into account already in the planning phase. Hence, ordinary mathematical programs have to be replaced by appropriate stochastic programs. New theoretical insight into several branches of reliability-oriented optimization of stochastic systems, new computational approaches and technical/economic applications of stochastic programming methods can be found in this volume.

Contents: Optimality and Duality. - Mathematical Programming - Algorithms: -Computational Geometry. - Discrete Optimization. - Linear programming and Complementarity. - Nonlinear Programming. - Optimal Control: - Control Problems. - Distributed Parameter Systems; Stochastic Programming; Applied Modelling and Optimization: Biological and Medical Systems. - Computer-aided Modelling and Design. -Ecology. - Economy and Energy. - Financial Services. - Production and Logistics. - Stochastic Modelling.

This vo1ume contains most of the papers (two of the~ as extended abstracts) presented at a meeting on stochastic programming, held at Oberwolfach, January 28 - February 3, 1979. A1though the number of participants had to be small for technical rea- sons, the area covered by the 1ectures during the meeting was rather broad. lt contains fundamental theoretical problems - e.g. continuity in parametric programming, optima1ity conditions and decision rules for stochastic programming problems and convexity statements also nee- ded for chance constrained problems - as well as very important prac- tical problems, as computational methods for various models and appli- cations to water storage problems, dynamic inventory control, asphalt mixing, portfolio selection, and so on. Without any doubt there are still many theoretical and computational problems of this field unso1ved, and some of them can be discovered in this volume. On the other hand, the papers presented here also show, that during the last two decades knowledge - theoretical and computa- tional - on stochastic programming, and practical experience with it, have been developped so far, that neglecting apriori the stochastic nature of parameters for almost every price - very often done in mo- delling a practical decision situation as deterministic optimization problem - can no longer be justified.

Anlasslich des 65. Geburtstages von Hans Paul Kunzi haben sich Weggefahrten, Mitarbeiter und Schuler aus den Jahren seines Wirkens als Hochschullehrer zusammengetan, um wenigstens punktuell aufzu zeigen, wie und wohin in den letzten zwei Jahrzehnten verschiedene theoretische und empirische Entwicklungen verlaufen sind, die der Jubilar zumindest in der Schweiz und zu einem guten Teil auch daruber hinaus mitaufgebaut und in den Anfangen beeinflusst hat. Zu diesem Vorhaben fanden die Herausgeber vielseitige Unterstutzung. Zunachst von den beteiligten Autoren, die mit spontanen Zusagen und in vorbildlicher Weise ihre Beitrage termingerecht fertiggestellt haben. Daruber hinaus hat ein groesserer Kreis von Persoenlichkeiten mit Rat und Tat die Entstehung der Schrift gefoerdert, wobei besonders auch auf ein grosses Entgegenkommen des Springer-Verlages zu verweisen ist. Allen moechten wir fur die Hilfe aufrichtig danken. Angesichts der Tatsache, dass Hans Paul Kunzi bereits vor fast zwei Jahrzehnten seine wissenschaftliche Laufbahn zugunsten einer anderen Verpflichtung aufgegeben hat, liegt die Frage nahe, warum wir -nach wie vor der akademischen Welt verbunden -heute noch von der Persoenlichkeit Kunzi beeindruckt sind. Dazu sei kurz auf sein damaliges Wirken als Professor an der Universitat Zurich und an der ETH Zurich zuruckgeblendet.

This proceedings volume contains 6 invited state of the art lectures and 50 contributed papers presented at OR 98 held at the Swiss Federal Institute of Technology (ETH) Zurich, 31 August - 3 September 1998. This 4-annual international conference was jointly organized by the Swiss, German and Austrian OR-societies and co-sponsored by SIGOPT. The conference had 450 particpants from 36 countries around the world. The proceedings of this conference are subdivided according to the eleven sections of the conference, namely - Continuous Mathematical Optimization (8 papers), - Discrete Mathematical Optimization (12 papers), - Stochastic Modelling, Optimization & Simulation (4 papers), - Econometrics & Statistics (3 papers), - Mathematical Economics, Game Theory & Decision Theory (3 papers), - Banking & Finance (2 papers), - Operations & Production Management (3 papers), - Energy & Ecology (1 paper), - Telecommunication (4 papers), - Logistics & Transportation (10 papers), - Fuzzy Systems & Neural Networks (3 papers), - GOR Diploma Prize (1 paper).

In der Regel enthalten wirtschaftswissenschaftliche Studiengange gegenwartig im Grundstudium, also in den ersten drei oder vier Semestern, eine Einfiihrung in die Mathematik, die zumindest Teile der reellen Analysis und der linearen Algebra urnfasst. Genauso wie meine in dieser Reihe erschienene, Analysis fur OEkonomen", nachfolgend mit [1] zitiert, beruht auch dieser Band auf einer langjahrigen Erfahrung im Unterricht und gibt im wesentlichen - mit Ausnahme von Kapitel 4 - den Stoff wieder, der je- weils in vierstundigen Vorlesungen im Sommersemester behandelt wurde. Auf die uber die sog . . . Mathematik fiir OEkonomen" nach wie vor bestehenden Auffas- sungsunterschiede bezuglich Stoff auswahl und vor allem Darstellungsweise habe ich in [1] bereits hingewiesen und meine Ansicht daruber deutlich gemacht, so dass ich mich hier nicht wiederholen muss. Vielmehr liegt mir daran klarzustellen, dass die mathema- tische Grundausstattung, die sich der Leser mit dem Studium dieser beiden Bande er- werben kann, nicht sicherstellt, dass er sich mit j e dem Teilbereich der Wirtschafts- wissenschaften - sei es nur rezeptiv oder gar aktiv - ohne weiteres zu befassen in der Lage ist. Teile der theoretischen Volkswirtschaftslehre ebenso wie neuere Entwicklun- gen der OEkonometrie und des Operations Research (Management Science, Decision Science) sind ohne weitergehende mathematische Kenntnisse, z. B. uber Differential- gleichungen, Funktionanalysis, Masstheorie u. a., nicht mehr zu verstehen. Damit stellt sich die schwierige Aufgabe, Studiengange so flexibel zu gestalten, dass der Zugang zu solchen Forschungsbereichen wahrend des Studiums nicht grundsatzlich per Reglement verunmoeglicht wird.

In den letzten zwei Jahrzehnten sind Einflihrungen in die Mathematik zum selbstver- stiindlichen Bestandteil der wirtschaftswissenschaftlichen Propadeutik geworden. Der Grund hierfiir liegt nicht in erster Linie in einer naturgegebenen Uebe der Okonomie- studenten zur Mathematik, sondem in der Entwicklung der Denk-und Arbeitsweise in weiten Teilen der Wirtschaftswissenschaften wahrend der letzten drei bis vier Jahr- zehnte. Da es oft unmogllch erscheint, rea1e wirtschaftliche Situationen und Vorgiinge in ihrer ganzen Komplexitat und mit all ihren Interdependenzen zu erfasssen und zu beurteilen, bildet man sie in - notwendigerweise idealisierte - mathematische Modelle ab, analysiert diese mit mathematischen Methoden und gewinnt aus der Interpretation der mathematischen Ergebnisse Antworten auf die interessierenden wirtschaftlichen Fragen. Ohne die spezifischen Probleme der Modellierung hier zu erortem, diirfte eines klar sein: Wennjemand so arbeiten oder so entstandene Ergebnisse wissenschaft- lich vertretbar beurteilen will, dann m er nicht nur liber das unabdingbare fach- speziflsche - hier also das entsprechende wirtschaftswissenschaftliche - Wissen ver- rugen, sondem auch mit den als Hilfsmittel benotigten mathematischen Methoden und Denkweisen hinreichend vertraut sein. Wahrend also weitgehend Einigkeit darUber besteht, die wirtschaftswissenscha- liche Propadeutik auch Teile der Mathematik umfaSt, gehen die Auffassungen liber Urnfang, Stoffauswahl und Art der Darstellung teilweise erheblich auseinander, wie man ohne weiteres bei der Lektiire der zahlreichen diesbezUgllchen LehrbUcher und in Diskussionen mit Dozenten feststellt.