I. Lineare Optimierung.- § 1. Einführung.- § 2. Lineare Optimierung und Polyeder.- § 3. Eckenaustausch und Simplexmethode.- § 4. Algorithmische Durchführung des Simplexverfahrens.- § 5. Duale lineare Optimierungsaufgaben.- II. Konvexe Optimierung.- § 6. Einführung.- § 7. Charakterisierung einer Minimallösung bei konvexer Optimierung (Satz von Kuhn und Tucker).- § 8. Konvexe Optimierung mit differenzierbaren Funktionen.- § 9. Konvexe Optimierung mit affin-linearen Restriktionsfunktionen.- § 10. Numerische Behandlung von konvexen Optimierungsaufgaben.- III. Quadratische Optimierung.- § 11. Einführung.- § 12. Kuhn-Tucker-Satz und Anwendungen.- § 13. Dualität bei quadratischer Optimierung.- §14. Numerische Behandlung von quadratischen Optimierungsaufgaben.- IV. Tschebyscheff-Approximation und Optimierung.- § 15. Einführung.- § 16. Diskrete lineare Tschebyscheff-Approximation.- § 17. Weitere Typen von Approximationsaufgaben.- V. Elemente der Spieltheorie.- § 18. Matrix-Spiele (Zweipersonen-Nullsummenspiele).- § 19. n-Personen-Spiele.- 1. Der Trennungssatz.- 2. Ein Existenzsatz für quadratische Optimierungsaufgaben.- Aufgaben.- Literatur.- Namen- und Sachverzeichnis.
