OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA DLA WYBORU DECYZJI W PROCESIE NEGOCJACJI

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA DLA WYBORU DECYZJI W PROCESIE NEGOCJACJI"

Transkrypt

1 ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 6 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 88 Nr kol. 948 Andrzej ŁODZIŃSKI Szkoła Główna Gospodarstwa Wejskego w Warszawe Wdzał Zastosowań Inforatk Mateatk andrzej_lodznsk@sggw.pl OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA DLA WYBORU DECYZJI W PROCESIE NEGOCJACJI Streszczene. W prac przedstawono etodę wspoagana wboru deczj w procese negocjacj. Proces negocjacj odeluje sę prz pooc optalzacj welokrteralnej. Metoda znajdowana rozwązana polega na nteraktwn prowadzenu procesu wboru kolejnch propozcj rozwązań. Stron przedstawają swoje propozcje dotczące przedotów negocjacj, które stanową paraetr zadana optalzacj welokrteralnej. Wbór kolejnch rozwązań dokonuje sę przez rozwązwane zadana optalzacj z paraetra, które określają aspracje każdej ze stron borącch udzał w negocjacjach, jak równeż przez ocenę otrzwanch rozwązań przez stron. Słowa kluczowe: proces negocjacj, optalzacja welokrteralna, deczja wrównująco efektwna, funkcja skalarzująca, etoda punktu odnesena, wspoagane wboru rozwązana MULTICRITERIA OPTIMIZATION FOR DECISION MAKING IN NEGOTIATION PROCESS Suar. The paper presents a ethod of supportng the decson akng n negotaton process. Ths process s odeled as a ultcrtera optzaton. It s an nteractve choose of subsequent proposals. Parts present ther propostons concernng the objects of negotaton that are paraeters of ultcrtera optzaton proble. Choosng subsequent solutons s ade b the soluton of optzaton proble wth paraeters, that deterne the aspraton of each part of negotaton, as well as b valuaton of the obtaned solutons. Kewords: negotaton process, ultcrtera optzaton, equtabl effcent decson, scalarzng functon, reference pont ethod, decson support akng

2 98 A. Łodzńsk. Wprowadzene W prac przedstawono etodę wboru deczj w procese negocjacj. Negocjacje to uzgadnane deczj w stuacj z odenn nteresa uczestnków. Negocjacje prowadz sę, ab doprowadzć do rezultatu korzstnejszego nż ten, któr ożna osągnąć bez negocjacj. Stron uczestnczące w negocjacjach ogą zskać dogadując sę ędz sobą, nż gdb dzałał oddzelne. Dobrze skonstruowana uowa jest lepsza dla stron nż brak uow w ogóle, a nektóre uow są korzstnejsze dla obu stron nż nne. W negocjacjach złożonch stron ne tlko dążą do zawarca porozuena, lecz szukają uow optalnej tzn. takej, która błab najlepsza dla obu stron. Negocjacje charakterzują sę brake jednoznacznej rozwązana: konecznoścą uwzględnana preferencj stron w jego określanu. Proces negocjacj dwustronnch ożna odelować prz pooc teor ger. Rozwązane jest wted rozwązane kooperatwne Nasha lub rozwązane Raff-Kala a-sorodnsk go [], [7], [8], [9]. W prac proces negocjacj dwustronnch odeluje sę w postac zadana optalzacj welokrteralnej. Metoda znajdowana rozwązana polega na nteraktwn prowadzenu procesu wboru kolejnch propozcj rozwązań.. Modelowane procesu negocjacj W procese negocjacj wstępuje wele różnch celów, które są realzowane za poocą tego saego zboru rozwązań dopuszczalnch. Proces negocjacj odeluje sę, wprowadzając zenną deczjną, która opsuje rozwązane oraz dwe funkcje ocen, które stanową krteru ocenające rozwązane, z punktu wdzena każdej ze stron. Każda propozcja w negocjacjach jest ocenana przez każdą ze stron prz pooc swojej funkcj ocen. Ocenają one stopeń realzacj każdego przedotu negocjacj przez każdą stronę. Wększa wartość funkcj oznacza wższą satsfakcje stron, węc każda funkcja jest aksalzowana. Podstawą ocen wboru rozwązana są dwe funkcje ocen krtera obu stron. Przjuje następujące oznaczena: strona strona stron w negocjacjach; n lczba przedotów do negocjacj; x X rozwązane deczja, którą ają uzgodnć stron, należąca do zboru deczj dopuszczalnch określa t przedot negocjacj; n X R, x x, x,..., xn) - każda współrzędna x,,..., n

3 Optalzacja welokrteralna dla wboru 99 f : X R funkcja ocen deczj x przez stronę ; f : X R funkcja ocen deczj x przez stronę. Proble wboru deczj a charakter welokrteraln. Deczja jest scharakterzowana przez złożoną funkcję ocen, której perwsza składowa jest funkcją ocen deczj przez stronę perwszą, a druga składowa jest funkcją ocen deczj przez stronę drugą. Każda ze stron chce aksalzować swoją funkcję ocen, ale us uwzględnć stnene drugej stron. Wboru rozwązana dokonuje sę prz pooc dwóch funkcj ocen. Proces negocjacj rozpatruje sę jako zadane optalzacj welokrteralnej o funkcj celu f f, f ) : gdze: x X wektor zennch deczjnch, ax{ f x), f x)) : x X } ) x f f, f ) funkcja wektorowa przekształcająca przestrzeń deczj X w przestrzeń ocen Y R, X zbór deczj dopuszczalnch. Zadane ) polega na znalezenu takej deczj dopuszczalnej xˆ X, dla której dwuwarow wektor ocen przjuje jak najlepsze wartośc. Zadane ) rozpatruje sę w przestrzen ocen, tzn. rozpatruje sę następujące zadane: gdze: x X wektor zennch deczjnch, ax{, ) : Y} ) x, ) wektorow wskaźnk jakośc, poszczególne współrzędne f x), f x)) reprezentują pojedncze, skalarne krtera, perwsza współrzędna stanow krteru ocen rozwązana przez stronę, druga współrzędna stanow krteru ocen rozwązana przez stronę, Y f, f ) ) zbór osągalnch wektorów ocen. X Zbór rezultatów osągalnch Y dan jest w postac nejawnej poprzez zbór deczj dopuszczalnch X odwzorowane odelu f f, f ). Ab wznaczć wartość potrzebna jest sulacja odelu f, f ) x X. Cele zadana ) jest pooc w wborze takej deczj, która jak najlepej uwzględna nteres obu stron [3], [4]. [5], [7], [].

4 A. Łodzńsk 3. Rozwązane wrównująco efektwne Rozwązane w procese negocjacj pownno spełnać pewne własnośc, które stron zaakceptują jako zasadne. Rozwązane pownno bć: rozwązane optaln w sense Pareto tzn. tak, że ne ożna polepszć rozwązana dla jednej stron bez pogarszana rozwązana dla drugej; rozwązane setrczn tzn., że ne pownno zależeć od sposobu ponuerowana stron, nkt ne jest ważnejsz, stron są traktowane w jednakow sposób w t sense, że rozwązane ne zależ od nazw stron lub nnch cznnków charakterzującch stron; rozwązane wrównując tzn. nejsze zróżncowane współrzędnch wektora ocen jest preferowane w stosunku do wektora ocen o takej saej sue współrzędnch, ale o wększ zróżncowanu współrzędnch; rozwązane pownno uwzględnać sł stron w negocjacjach. Deczja, która spełna perwsze trz warunk jest to deczja wrównująco setrczna. Jest to deczja efektwna deczja Pareto-optalna), która spełna dodatkowe warunk własność anonowośc aksjoat przesunęć wrównującch. Rezultat nezdonowane Pareto-optalne) są defnowane w następując sposób: Y ˆ ~ ={ˆ Y : ˆ + D) Y = ) } 3) W przestrzen deczj określa sę odpowedne deczje dopuszczalne. Deczję xˆ X nazwa sę deczją efektwną Pareto-optalną), jeśl odpowadając jej wektor ocen ˆ f xˆ) jest wektore nezdonowan. W problee welokrteraln ), któr służ do wboru deczj w procese negocjacj relacja preferencj pownna spełnać dodatkowe własnośc: własność anonowośc własność przesunęć wrównującch. Relację nazwa sę relacją anonową wted, gd dla każdego wektora ocen,,..., R dla dowolnej perutacj P zboru,..., } ) własność: P ) P) P ) { zachodz następująca,,..., ),,..., ) 4) Ne rozróżna sę wnków, które różną sę uporządkowane. Wektor ocen ające te sae współrzędne, ale w nnej kolejnośc są utożsaane. Relacja preferencj spełna aksjoat przesunęca wrównującego, jeżel spełnon jest następując warunek: dla wektora ocen,,..., ) R : e e dla 5) ' " ' " " '

5 Optalzacja welokrteralna dla wboru Przesunęce wrównujące polegające na newelk pogorszenu lepszej współrzędnej wektora ocen jednoczesnej poprawe o tę saą welkość gorszej współrzędnej daje wektor ocen ścśle preferowan w stosunku do wjścowego wektora ocen. Jest to konstrukcja wrównwana wektor ocen o nejsz zróżncowanu współrzędnch jest preferowan w stosunku do wektora o takej saej sue współrzędnch, ale o wększ zróżncowanu współrzędnch. Wektor nezdonowan spełnając własność anonowośc aksjoat przesunęć wrównującch nazwa sę wektore wrównująco nezdonowan. Zbór wektorów wrównująco nezdonowanch oznacza sę Yˆ ow. W przestrzen deczj określa sę deczje wrównująco efektwną. Deczję xˆ X nazwa sę deczją wrównująco efektwną, jeśl odpowadając u wektor ocen ˆ f xˆ ) jest wektore wrównująco nezdonowan. Zbór deczj wrównująco efektwnch oznacza sę Xˆ w [6]. Relację wrównującej donacj ożna wrazć jako relację nerównośc dla skuulowanch uporządkowanch wektorów ocen. Relację tę ożna zapsać z użce przekształcena T : R R, któr kuuluje współrzędne uporządkowanego nealejąco wektora ocen. Przekształcene T : R R jest określone w następując sposób: T ) T ) dla,,..., 6) l gdze: T ) jest wektore z uporządkowan nealejąco współrzędn wektora, tzn. T ) T ), T ),..., T )), gdze T ) T ),..., T ) oraz stneje perutacja P zboru {,,..., } taka, że T ) P ) dla,,...,. Relacja wrównującej donacj w jest zwkłą donacją wektorową dla wektorów ocen o współrzędnch będącch skuulowan wartośca uporządkowanego wektora ocen [6]. Wektor ocen donuje wrównująco wektor jeśl spełnon jest warunek: w T ) T ) 7) Rozwązane probleu wboru deczj w procese negocjacj polega na wznaczenu deczj wrównująco efektwnej odpowadającej preferencjo stron. 4. Technka generacj deczj wrównująco efektwnch Dla wznaczena rozwązań wrównująco efektwnch zadana welokrteralnego ) rozwązuje sę szczególne zadane welokrteralne. Jest to zadane z wektorową funkcją skuulowanch uporządkowanch wektorów ocen, tzn. następujące zadane:

6 A. Łodzńsk gdze:,,..., ) wektor ocen, T ax{ T ), T ),..., T )) : Y} 8) x ) T ), T ),..., T )) skuulowan uporządkowan wektor ocen, Y zbór osągalnch wektorów ocen. Rozwązane efektwne zadana optalzacj welokrteralnej 8) jest wrównująco efektwn rozwązane zadana welokrteralnego ). Ab wznaczć rozwązane zadana welokrteralnego 6) rozwązuje sę skalarzację tego zadana z funkcją skalarzującą s : Y R : gdze:,,..., ) wektor ocen, ax{ s, ) : x X } 9),,..., ) paraetr sterujące dla poszczególnch ocen. x Jest to zadane optalzacj jednokrteralnej specjalne utworzonej funkcj skalarzującej dwóch zennch wektora ocen Y paraetru sterującego ow R o wartośc rzeczwstej, tzn. funkcj s : Y R. Paraetr,,..., ) jest w dspozcj decdenta, co uożlwa u przeglądane zboru rozwązań wrównująco efektwnch. Rozwązane optalne zadana 7) pownno bć rozwązane zadana welokrteralnego 6). Funkcja skalarzująca pownna spełnać pewne własnośc własność zupełnośc własność wstarczalnośc. Własność wstarczalnośc oznacza, że dla każdego paraetru sterującego rozwązane zadana skalarzacj jest rozwązane wrównująco efektwn, tzn. ˆ Yˆ ow. Własność zupełnośc oznacza, że za poocą odpowednch zan paraetru ożna osągnąć dowoln rezultat ˆ Yˆ. Taka funkcja w pełn charakterzuje rozwązana wrównująco efektwne. Każde aksu takej funkcj jest rozwązane wrównująco efektwn. Każde rozwązane wrównująco efektwne ożna osągnąć, przjując odpowedne wartośc paraetrów sterującch. Zupełną wstarczającą paraetrzację zboru rozwązań wrównująco efektwnch Yˆ w otrzuje, stosując etodę punktu odnesena do zadana 8). Metoda ta użwa jako paraetrów sterującch pozoów aspracj. Pozo aspracj są tak wartośca funkcj ocen, które satsfakcjonują decdenta. Funkcja skalarzującą w etodze punktu odnesena a następującą postać: s, ) n T ) T )) T ) T )) )

7 Optalzacja welokrteralna dla wboru 3 gdze:,,..., ) wektor ocen, T ) T ), T ),..., T )) skuulowan uporządkowan wektor ocen,,,..., ) wektor pozoów aspracj, T ) T ), T ),..., T )) skuulowan uporządkowan wektor pozoów aspracj, arbtralne ał, dodatn paraetr regularzacjn. Taka funkcja skalarzującą nazwa sę funkcją osągnęca. Maksalzacja takej funkcj ze względu x wznacza rozwązane wrównująco nezdonowane ŷ generującą je deczję wrównująco efektwną xˆ. Wznaczone deczja wrównująco efektwna xˆ zależ od wartośc pozoów aspracj [4], [5], [6]. 5. Metoda wspoagana wboru deczj Rozwązane zadana optalzacj welokrteralnego 8) jest cał zbór deczj wrównująco efektwnch. W celu rozstrzgnęca danego probleu należ wbrać jedno rozwązane, które będze ocenane przez obe stron. Ze względu na to, że rozwązane jest cał zbór rozwązań, stron dokonują wboru rozwązana prz pooc nteraktwnego ssteu koputerowego. Sste tak uożlwa sterowan przegląd zboru rozwązań. Każda ze stron w negocjacjach określa swoje propozcje rozwązań jako pozo aspracj. Są to wartośc ocen poszczególnch kwest negocjacjnch, które na t etape negocjacj każda ze stron chcałab osągnąć. Wartośc te są paraetra sterując funkcj skalarzującej. Na podstawe wartośc tch paraetrów sste przestawa różne rozwązana wrównująco efektwne do analz odpowadające beżąc wartoścą paraetrów sterującch. Dąż sę do znalezena rozwązana, które zblża sę tak blsko, jak to ożlwe do spełnena określonch wagań pozoów aspracj. Sposób wboru deczj jest przedstawon na rsunku. Model procesu negocjacjnego ax{ f x), f x) : x X )} ŷ ŷ Strona Strona Rs.. Metoda wboru deczj Fg.. The ethod of decson selecton Źródło: Własne.

8 4 A. Łodzńsk Wbór deczj ne jest pojedncz akte optalzacj, ale dnaczn procese poszukwana rozwązań, w trakce którego stron uczą sę ogą zenać swoje preferencje. Porównując otrzane wnk ocen ŷ ŷ ze swo punkte aspracj każda ze stron otrzuje nforacje o t, co jest, a co ne jest osągalne jak daleko propozcje stron są od ożlwego rozwązana ŷ ŷ. Pozwala to strono na odpowedną odfkacje swoch propozcj podane swoch nowch punktów aspracj. Te pozo aspracj są określane adaptacjne w procese uczena sę. Proces ten kończ sę, gd stron znajdą taką deczję, która pozwala na osągnęce rezultatów spełnającch ch aspracje lub w pewn sense najblższch do tch aspracj. 6. Przkład negocjacj dwustronnch Dla lustracj etod wboru deczj w procese negocjacj dwustronnch pokazan jest przkład [3]. Proble negocjacj jest następując: strona strona stron w negocjacjach; n lość przedotów do negocjacj; x x, x) X rozwązane deczja, którą ają uzgodnć stron, należąca do zboru deczj dopuszczalnch X R, x deczja dotcząca perwszego przedotu negocjacj, x - deczja dotcząca drugego przedotu negocjacj; X { x, x) R : x 5, x 8, x x 4, x, x } zbór deczj dopuszczalnch; f : X R f x) x f : X R f x) x 5 x funkcja ocen deczj x przez stronę ; funkcja ocen deczj x przez stronę ; s s, s) 8, ) punkt status quo. Proces negocjacj odeluje sę jako zadane optalzacj welokrteralnej o funkcj celu f f, f ) : gdze: x X wektor zennch deczjnch; ax{ f x), f x)) : x X } ) x f f, f ) funkcja wektorowa przekształcająca przestrzeń deczj X w przestrzeń ocen Y R ; X zbór deczj dopuszczalnch.

9 Optalzacja welokrteralna dla wboru 5 Do wznaczana deczj wrównująco efektwnch zadana welokrteralnego ) rozwązuje sę zadane welokrteralne z wektorową funkcją skuulowanch uporządkowanch wektorów ocen prz pooc etod punktu odnesena. Jako perwsz krok analz welokrteralnej stosuje sę jednokrteralną optalzację względe funkcj ocen każdej ze stron oddzelne. W wnku powstaje tzw. acerz realzacj celów zawerająca wartośc krterów każdej ze stron, otrzanch podczas rozwązwana dwóch probleów jednokrteralnch. Macerz ta pozwala na oszacowane zakresu zan poszczególnch funkcj ocen na zborze dopuszczaln oraz dostarczene pewnch nforacj na teat konflktowośc funkcj ocen. Macerz realzacj celów generuje wektor utop reprezentując najlepsze wartośc każdego krteru rozpatrwanego osobno. Tabela Macerz realzacj celów z wektore utop Optalzowane Rozwązana krteru ŷ ŷ Funkcja ocen stron f Funkcja ocen stron f Wektor utop 4 46 Źródło: Oblczena własne. Analzując tabelę, wdać, że wartośc funkcj ocen zenają sę znaczne w zależnośc od wbranego krteru optalzacj. Maksalzacja funkcj ocen stron pozostaje w konflkce z aksalzacją funkcj ocen stron. Z tabel wdać przewagę negocjacjną stron. Stron sterują wbore rozwązana, podając swoje propozcje rozwązana w postac punktów aspracj, ), stanowącch pożądane wartośc swoch funkcj ocen, a sste wznacza rozwązana ˆ ˆ, ˆ ) odpowadające aktualn wartośco paraetrów do analz przez obe stron. Dla każdej propozcj rozwązana dla każdej stron oblczan jest koszt sprawedlwośc ang. prce of farness) []. Jest to loraz różnc poędz wartoścą aksalną zadana optalzacj funkcj ocen każdej stron wartośc funkcj ocen z zadana optalzacj welokrteralnej w stosunku do wartośc rozwązana aksalnego. Koszt sprawedlwośc a następującą postać: gdze: ax ˆ POF ),, ) ax ax rozwązane optalne w sense aksalzacj funkcj ocen stron,,

10 6 A. Łodzńsk ˆ,, wartość funkcj ocen stron z rozwązana zadana optalzacj welokrteralnego. Przebeg analz welokrteralnej przedstawa tabela. Interaktwna analza poszukwana rozwązana Tabela Iteracja Strona Strona POF POF. Punkt aspracj 4 46,69 Rozwązane ŷ 4 4. Punkt aspracj 3 4,7,6 Rozwązane ŷ Punkt aspracj 4,4,5 Rozwązane ŷ 6 4. Punkt aspracj 3,8,34 Rozwązane ŷ 3 5. Punkt aspracj 95 3,3,3 Rozwązane ŷ Punkt aspracj 96 3,3,3 Rozwązane ŷ 96 3,6 Źródło: Oblczena własne. Na początku analz stron określają swoje preferencje jako punkt aspracj równ wektorow utop. Otrzane rozwązane wraźne preferuje stronę jest ne do przjęca dla stron. Ab poprawć rozwązane obe stron w następnej teracj znejszają swoje wagana. Następuje pogorszene rozwązana dla stron poprawa dla stron. Rozwązane w dalsz cągu jest ne do przjęca dla stron, ne osąga jej punktu status quo. W kolejnej teracj stron chcą w dalsz cągu poprawć rozwązane dla stron obe znejszają swoje wagana. Otrzane rozwązane przekracza punkt status quo stron. Stron chcą w dalsz cągu poprawć rozwązane dla stron : obe znejszają swoje wagana. Następuje pogorszene rozwązana dla stron polepszene rozwązana dla stron. Stron chcą w dalsz cągu chce poprawć rozwązane dla stron : obe w dalsz cągu znejszają swoje aspracje. Nastąpło pogorszene rozwązana dla stron poprawa rozwązana dla stron. W kolejnej teracj strona chce teraz polepszć swoje rozwązane tlko ona zwększa swoje wagana. Nastąpła poprawa dla stron pogorszene dla stron. Dla teracj 5, 6 odpowedne deczje są następujące x ˆ5 9,5 4,5) ; x ˆ 6 9,6 4,4). Koszt sprawedlwośc w ostatnej teracj jest tak sa dla obu stron. Ostateczn wbór specfcznego rozwązana zależ od preferencj stron. Przedstawon przkład pokazuje, że etoda pozwala strono poznać ożlwośc deczjne w trakce analz nteraktwnej prowadzć poszukwana rozwązana satsfakcjonującego dla obu stron.

11 Optalzacja welokrteralna dla wboru 7 7. Zakończene W prac przedstawono sposób odelowana procesu negocjacj dwustronnch w postac zadana optalzacj welokrteralnej, które jest wkorzstwane do wspoagana wboru deczj. Model procesu negocjacj w postac zadana optalzacj welokrteralnej pozwala na konstruowane warantów deczjnch śledzene ch konsekwencj. Tak sposób postępowana ne wznacza gotowego rozwązana, lecz wspoaga ucz stron o dan problee negocjacjn. Końcowa deczja a bć podjęta przez stron borące udzał w negocjacjach. Bblografa. Bertsas D., Faras V.F., Trchaks N.: The prce of farness, Operatons Research, Vol. 59, no.,. Luce D.R., Raffa H.: Gr deczje, PWN, Warszawa Lewandowsk A. Werzbck A., eds.: Aspraton Based Decson Support Sstes, Lecture Notes n Econocs and Matheatcal Sstes, Vol. 33, Sprnger-Verlag, Berln-Hedelberg, Łodzńsk A.: Sste wspoagana decdenta w podejowanu deczj zadawalającch, Zagadnena technczno-ekonoczne, Uczelnane Wdawnctwo Naukowo-Ddaktczne AGH, Kraków 7 5. Łodzńsk A.: Interaktwna sposób analz podejowana deczj welokrteralnch, Zeszt Naukowe Poltechnk Warszawskej, 8 6. Ogrczak W.: Multcrtera Optzaton and Decsons under Rsk, Control and Cbernetcs, Vol. 3, nr. 4, 7. Raffa H.: The art. and scence of negotatons, Harvard Unverst Press, Cabrdge Mass, Roszkowska E.: Wbrane odele negocjacj, Wdawnctwa UwB, Bałstok 9. Straffn Ph.D.: Teora ger, Wdawnctwo Naukowe Scolar, Warszawa 4. Trzaskalk T., red.): Welokrteralne wspoagane deczj. Metod zastosowana. PWE, Warszawa 4.. Wachowcz T.: E-negocjacje. Modelowane, analza wspoagane, Wdawnctwo Akade Ekonocznej. Karola Adaeckego w Katowcach, Katowce, 6. Werzbck A.: Negotaton and edaton n confcts. Plural ratonalt and nteractve decson processes. Lecture Notes n Econocs and atheatcal Sstes, Sprnger Verlag, Woźnak A.: Metod optalzacj, dostęp 5 II 6 r.)

12 8 A. Łodzńsk Abstract The paper presents a ethod of supportng the decson akng n negotaton process. Ths process s odeled as a ultcrtera optzaton. It s an nteractve choose of subsequent proposals. The partes subt ther proposals for the subjects of negotatons; these proposals are paraeters of the ult-crtera optzaton task; ths wa the task s solved. Then, the partes evaluate the soluton: the accept t or reject t. In the second case, the partes shall subt new proposals the new values of paraeters and the proble s solved agan for these new paraeters. The process of selecton of soluton s not a one-te process, but an teratve process of learnng b partes about the negotated proble.

SYSTEM WSPOMAGANIA DECYZJI W WARUNKACH RYZYKA PRZY UŻYCIU OPTYMALIZACJI WIELOKRYTERIALNEJ

SYSTEM WSPOMAGANIA DECYZJI W WARUNKACH RYZYKA PRZY UŻYCIU OPTYMALIZACJI WIELOKRYTERIALNEJ ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 208 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 8 SYSTEM WSPOMAGANIA DECYZJI W WARUNKACH RYZYKA PRZY UŻYCIU OPTYMALIZACJI WIELOKRYTERIALNEJ Andrzej ŁODZIŃSKI Szkoła Główna

Bardziej szczegółowo

1. REFERENCE POINT METHOD APPLIED TO FIND SYMMETRICLY EFFECTIVE DECISIONS IN MULTICRITERIA MODELLING OF TWO-SIDE NEGOTIATIONS PROCESS

1. REFERENCE POINT METHOD APPLIED TO FIND SYMMETRICLY EFFECTIVE DECISIONS IN MULTICRITERIA MODELLING OF TWO-SIDE NEGOTIATIONS PROCESS Studa Materały Informatyk Stosowanej, Tom 5, Nr 3, 3 str. 9-8 ZASTOSOWANIE METODY PUNKTU ODNIESIENIA DO ZNAJDOWANIA DECYZJI SYMETRYCZNIE EFEKTYCHNYCH W MODELOWANIU WIELOKRYTERIALNYM PROCESU NEGOCJACJI

Bardziej szczegółowo

METODA WSPOMAGANIA PODEJMOWANIA DECYZJI GRUPOWEJ OPARTA NA OPTYMALIZACJI WIELOKRYTERIALNEJ

METODA WSPOMAGANIA PODEJMOWANIA DECYZJI GRUPOWEJ OPARTA NA OPTYMALIZACJI WIELOKRYTERIALNEJ ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 4 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 68 Nr ol. 95 Andrzej ŁODZIŃSKI Szoła Główna Gospodarstwa Wejsego Wdzał Zastosowań Informat Matemat METODA WSPOMAGANIA PODEJMOWANIA

Bardziej szczegółowo

KOMPUTEROWY SYSTEM WYBORU DECYZJI WIELOKRYTERIALNEJ

KOMPUTEROWY SYSTEM WYBORU DECYZJI WIELOKRYTERIALNEJ KOMPUTEROWY SYSTEM WYBORU DECYZJI WIELOKRYTERIALNEJ Andrzej Łodziński Katedra Ekonoetrii i Inforatyki SGGW Warszawa Streszczenie: W pracy przedstawiono koputerowy syste wyboru decyzji wielokryterialnej.

Bardziej szczegółowo

Problem nośności granicznej płyt żelbetowych w ujęciu aktualnych przepisów normowych. Prof. dr hab. inż. Piotr Konderla, Politechnika Wrocławska

Problem nośności granicznej płyt żelbetowych w ujęciu aktualnych przepisów normowych. Prof. dr hab. inż. Piotr Konderla, Politechnika Wrocławska Proble nośnośc grancznej płt żelbetowch w ujęcu aktualnch przepsów norowch Prof. dr hab. nż. Potr Konderla Poltechnka Wrocławska 1. Wprowadzene Przedote analz jest płta żelbetowa zbrojona ortogonalne paraetrzowana

Bardziej szczegółowo

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów. Opracowane: Dorota Mszczyńska METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównane obektów przy ocene welokryteralnej. Rankng obektów. Porównane wybranych obektów (warantów decyzyjnych) ze względu na różne cechy (krytera)

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,

Bardziej szczegółowo

Zad 2 Dynamika zatrudnienia mierzona indeksami łańcuchowymi w ostatnich pięciu latach kształtowały się następująco: Lata Indeksy ( w %)

Zad 2 Dynamika zatrudnienia mierzona indeksami łańcuchowymi w ostatnich pięciu latach kształtowały się następująco: Lata Indeksy ( w %) Analza dnamk Zad. 1 Indeks lczb studującch studentów w województwe śląskm w kolejnch pęcu latach przedstawał sę następująco: Lata 1 2 3 4 5 Indeks jednopodstawowe z roku t = 1 100,0 115,7 161,4 250,8 195,9

Bardziej szczegółowo

2012-10-11. Definicje ogólne

2012-10-11. Definicje ogólne 0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj

Bardziej szczegółowo

max Wydział Elektroniki studia I st. Elektronika III r. EZI Technika optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic

max Wydział Elektroniki studia I st. Elektronika III r. EZI Technika optymalizacji Dr inż. Ewa Szlachcic Zadane rograowana lnowego PL dla ogranczeń neszoścowch rz ogranczenach: a f c A b d =n, d c=n, d A =[ n], d b =, Postać anonczna zadana PL a c X : A b, Postać anonczna acerzowa zadana PL a Lczba zennch

Bardziej szczegółowo

ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI

ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI (Wpsue zdaąc przed rozpoczęcem prac) KOD ZDAJĄCEGO ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI CZĘŚĆ II (dla pozomu rozszerzonego) GRUDZIEŃ ROK 004 Czas prac 50 mnut Instrukca dla zdaącego. Proszę sprawdzć, cz zestaw zadań

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp

Bardziej szczegółowo

PODSTAWOWE POJĘCIA OPTYMALIZACJI [M. Ostwald: Podstawy optymalizacji konstrukcji, Wyd. Politechniki Poznańskiej, 2005]

PODSTAWOWE POJĘCIA OPTYMALIZACJI [M. Ostwald: Podstawy optymalizacji konstrukcji, Wyd. Politechniki Poznańskiej, 2005] PODSTAWOWE POJĘCIA OPTYMALIZACJI [M. Ostwald: Podstaw optmalizacji konstrukcji, Wd. Politechniki Poznańskiej, 2005] POW Problem optmalnego wboru PWOW Problem wielokrterialnego wboru OW Optmalizacja wielokrterialna

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5 MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Krytera ocenana odpowedz Arkusz A II Strona 1 z 5 Odpowedz Pytane 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Odpowedź D C C A B 153 135 232 333 Zad. 10. (0-3) Dana jest funkcja postac. Korzystając

Bardziej szczegółowo

Współczynnik korelacji liniowej oraz funkcja regresji liniowej dwóch zmiennych

Współczynnik korelacji liniowej oraz funkcja regresji liniowej dwóch zmiennych Współcznnk korelacj lnowej oraz funkcja regresj lnowej dwóch zmennch S S r, cov współcznnk determnacj R r Współcznnk ndetermnacj ϕ r Zarówno współcznnk determnacj jak ndetermnacj po przemnożenu przez 00

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe

Bardziej szczegółowo

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe

Bardziej szczegółowo

aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II

aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) GRY KONFLIKTOWE GRY -OSOBOWE O SUMIE WYPŁT ZERO I. DEFINICJE TWIERDZENI Konflktowe gr dwuosobowe opsuje macerz wpłat ( a ) [ ] mxn j,b j gdze: aj

Bardziej szczegółowo

WikiWS For Business Sharks

WikiWS For Business Sharks WkWS For Busness Sharks Ops zadana konkursowego Zadane Opracowane algorytmu automatyczne przetwarzającego zdjęce odręczne narysowanego dagramu na tablcy lub kartce do postac wektorowej zapsanej w formace

Bardziej szczegółowo

Diagonalizacja macierzy kwadratowej

Diagonalizacja macierzy kwadratowej Dagonalzacja macerzy kwadratowej Dana jest macerz A nân. Jej wartośc własne wektory własne spełnają równane Ax x dla,..., n Każde z równań własnych osobno można zapsać w postac: a a an x x a a an x x an

Bardziej szczegółowo

3. Dynamika ruchu postępowego

3. Dynamika ruchu postępowego . Dnaka ruchu postępowego Zasad dnak Newtona Zasad dnak Newtona opsują zagadnena echank klascznej. Zasad te pozwalają w szczególnośc znaleźć wszstke paraetr opsujące ruch cała, take jak położene, prędkość

Bardziej szczegółowo

Laboratorium ochrony danych

Laboratorium ochrony danych Laboratorum ochrony danych Ćwczene nr Temat ćwczena: Cała skończone rozszerzone Cel dydaktyczny: Opanowane programowej metody konstruowana cał skończonych rozszerzonych GF(pm), poznane ch własnośc oraz

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 15. ALGORYTMY GENETYCZNE Częstochowa 014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TERMINOLOGIA allele wartośc, waranty genów, chromosom - (naczej

Bardziej szczegółowo

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :

Bardziej szczegółowo

INTERAKTYWNE WSPOMAGANIE WYBORU DECYZJI W WARUNKACH RYZYKA

INTERAKTYWNE WSPOMAGANIE WYBORU DECYZJI W WARUNKACH RYZYKA Scientific Bulletin of Chełm Section of Mathematics and Computer Science No. 1/2009 INTERAKTYWNE WSPOMAGANIE WYBORU DECYZJI W WARUNKACH RYZYKA ANDRZEJ ŁODZIŃSKI Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego Streszczenie.

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE PREFERENCJI UŻYTKOWNIKA W SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI

MODELOWANIE PREFERENCJI UŻYTKOWNIKA W SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI Scientific Bulletin of Che lm Section of Mathematics and Computer Science No. 1/2008 MODELOWANIE PREFERENCJI UŻYTKOWNIKA W SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI ANDRZEJ ŁODZIŃSKI Wydział Zastosowań Informatyki

Bardziej szczegółowo

formularzy opisowych, ankiet lub innych dokumentów stanowi nieuporządkowany statystyczny, stanowi on podstawę dalszych

formularzy opisowych, ankiet lub innych dokumentów stanowi nieuporządkowany statystyczny, stanowi on podstawę dalszych Zebran materał statstczn w forme sprawozdań, formularz opsowch, anket lub nnch dokumentów stanow neuporządkowan surow materał statstczn, neprzdatn jeszcze do bezpośrednej analz, porównań wnosków. Materał

Bardziej szczegółowo

Wybrane aspekty optymalnego sterowania portfelem inwestycyjnym akcji na rynku kapitałowym

Wybrane aspekty optymalnego sterowania portfelem inwestycyjnym akcji na rynku kapitałowym Jerz Tiński Wdział Zarządzania Wższa Szkoła Gospodarki Krajowej w Kutnie Wbrane aspekt optalnego sterowania portfele inwestcjn akcji na rnku kapitałow Wstęp Rnek kapitałow zskuje na znaczeniu w iarę rozwoju

Bardziej szczegółowo

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar : C C C, (z, v) z v := z v jest przestrzeną lnową nad całem lczb zespolonych

Bardziej szczegółowo

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego Portel nwestycyjny ćwczena Na podst. Wtold Jurek: Konstrukcja analza rozdzał 5 dr chał Konopczyńsk Portele zawerające walor pozbawony ryzyka. lementy teor rynku kaptałowego 1. Pożyczane penędzy amy dwa

Bardziej szczegółowo

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 5. SZTUCZNE SIECI NEURONOWE REGRESJA Częstochowa 4 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wdzał Elektrczn Poltechnka Częstochowska PROBLEM APROKSYMACJI FUNKCJI Aproksmaca funkc przblżane

Bardziej szczegółowo

Wielokryterialny Trójwymiarowy Problem Pakowania

Wielokryterialny Trójwymiarowy Problem Pakowania Łukasz Kacprzak, Jarosław Rudy, Domnk Żelazny Instytut Informatyk, Automatyk Robotyk, Poltechnka Wrocławska Welokryteralny Trójwymarowy Problem Pakowana 1. Wstęp Problemy pakowana należą do klasy NP-trudnych

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Udowodnij, że CAUS PRAM. Załóżmy przetwarzanie przyczynowo spójne. Dla każdego obrazu historii hv i zachodzi zatem:

Zadanie 1. Udowodnij, że CAUS PRAM. Załóżmy przetwarzanie przyczynowo spójne. Dla każdego obrazu historii hv i zachodzi zatem: Zadane 1 Udowodnj, że CAUS PRAM Załóżmy przetwarzane przyczynowo spójne. Dla każdego obrazu hstor hv zachodz zatem: O OW O OW x X p j o O o1 o2 o1 o2 o1 j o2 ( o1 = w( x) v o2 = r( x) v) o1 o2 ( o1 o o2)

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej Rachunek prawdopodobeństwa statstka W 11: Analz zależnoścpomędz zmennm losowm Model regresj welokrotnej Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Model regresj lnowej Model regresj lnowej prostej

Bardziej szczegółowo

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:

Bardziej szczegółowo

EFEKTYWNA STOPA PROCENTOWA O RÓWNOWAŻNA STPOPA PROCENTOWA

EFEKTYWNA STOPA PROCENTOWA O RÓWNOWAŻNA STPOPA PROCENTOWA EFEKTYWNA STOPA PROCENTOWA O RÓWNOWAŻNA STPOPA PROCENTOWA Nekedy zachodz koneczność zany okesu kapt. z ównoczesny zachowane efektów opocentowane. Dzeje sę tak w nektóych zagadnenach ateatyk fnansowej np.

Bardziej szczegółowo

I. Elementy analizy matematycznej

I. Elementy analizy matematycznej WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem

Bardziej szczegółowo

Pomiar bezpośredni przyrządem wskazówkowym elektromechanicznym

Pomiar bezpośredni przyrządem wskazówkowym elektromechanicznym . Rodzaj poiaru.. Poiar bezpośredni (prost) W przpadku poiaru pojednczej wielkości przrząde wskalowan w jej jednostkach wartość niedokładności ± określa graniczn błąd przrządu analogowego lub cfrowego

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA . OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,

Bardziej szczegółowo

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4 Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =

Bardziej szczegółowo

ZAJĘCIA 3. Pozycyjne miary dyspersji, miary asymetrii, spłaszczenia i koncentracji

ZAJĘCIA 3. Pozycyjne miary dyspersji, miary asymetrii, spłaszczenia i koncentracji ZAJĘCIA Pozycyjne ary dyspersj, ary asyetr, spłaszczena koncentracj MIARY DYSPERSJI: POZYCYJNE, BEZWZGLĘDNE Rozstęp dwartkowy (ędzykwartylowy) Rozstęp dwartkowy określa rozpętośd tej częśc obszaru zennośc

Bardziej szczegółowo

WYZNACZENIE ODKSZTAŁCEŃ, PRZEMIESZCZEŃ I NAPRĘŻEŃ W ŁAWACH FUNDAMENTOWYCH NA PODŁOŻU GRUNTOWYM O KSZTAŁCIE WYPUKŁYM

WYZNACZENIE ODKSZTAŁCEŃ, PRZEMIESZCZEŃ I NAPRĘŻEŃ W ŁAWACH FUNDAMENTOWYCH NA PODŁOŻU GRUNTOWYM O KSZTAŁCIE WYPUKŁYM Budownctwo 7 Mkhal Hrtsuk, Rszard Hulbo WYZNACZNI ODKSZTAŁCŃ, PRZMISZCZŃ I NAPRĘŻŃ W ŁAWACH FNDAMNTOWYCH NA PODŁOŻ GRNTOWYM O KSZTAŁCI WYPKŁYM Wprowadzene Prz rozwązanu zagadnena przmuem, że brła fundamentowa

Bardziej szczegółowo

Fizyka 1- Mechanika. Wykład 7 16.XI Zygmunt Szefliński Środowiskowe Laboratorium Ciężkich Jonów

Fizyka 1- Mechanika. Wykład 7 16.XI Zygmunt Szefliński Środowiskowe Laboratorium Ciężkich Jonów zyka - Mechanka Wykład 7 6.XI.07 Zygunt Szeflńsk Środowskowe Laboratoru Cężkch Jonów szef@fuw.edu.pl http://www.fuw.edu.pl/~szef/ Zasada zachowana pędu Układ zolowany Każde cało oże w dowolny sposób oddzaływać

Bardziej szczegółowo

Proste modele ze złożonym zachowaniem czyli o chaosie

Proste modele ze złożonym zachowaniem czyli o chaosie Proste modele ze złożonym zachowanem czyl o chaose 29 kwetna 2014 Komputer jest narzędzem coraz częścej stosowanym przez naukowców do ukazywana skrzętne ukrywanych przez naturę tajemnc. Symulacja, obok

Bardziej szczegółowo

Metody gradientowe poszukiwania ekstremum. , U Ŝądana wartość napięcia,

Metody gradientowe poszukiwania ekstremum. , U Ŝądana wartość napięcia, Metody gradentowe... Metody gradentowe poszukwana ekstremum Korzystają z nformacj o wartośc funkcj oraz jej gradentu. Wykazując ch zbeŝność zakłada sę, Ŝe funkcja celu jest ogranczona od dołu funkcją wypukłą

Bardziej szczegółowo

Podstawy opisu dynamiki punktu materialnego

Podstawy opisu dynamiki punktu materialnego Podstaw opisu dnaiki punktu aterialnego Ruch ałego obiektu, któr oże przbliżać koncepcjnie jako punkt obdarzon asą (tzw. punkt aterialn) będzie opiswać podając wektor położenia tego punktu jako funkcję

Bardziej szczegółowo

Procedura normalizacji

Procedura normalizacji Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny

Bardziej szczegółowo

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją Olgopol dynamczny Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencj loścowej jako gra jednokrotna z pełną doskonalej nformacją (1934) Dwa okresy: t=0, 1 tzn. frma 2 podejmując decyzję zna decyzję frmy 1 Q=q 1 +q

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie symulatora ChemCad do modelowania złożonych układów reakcyjnych procesów petrochemicznych

Zastosowanie symulatora ChemCad do modelowania złożonych układów reakcyjnych procesów petrochemicznych NAFTA-GAZ styczeń 2011 ROK LXVII Anna Rembesa-Śmszek Instytut Nafty Gazu, Kraków Andrzej Wyczesany Poltechnka Krakowska, Kraków Zastosowane symulatora ChemCad do modelowana złożonych układów reakcyjnych

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 9. jej modyfkacje. Oznaczena Będzemy rozpatrywać zagadnene rozwązana następującego układu n równań lnowych z n newadomym x 1... x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x

Bardziej szczegółowo

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np. Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane

Bardziej szczegółowo

Monitorowanie i Diagnostyka w Systemach Sterowania

Monitorowanie i Diagnostyka w Systemach Sterowania Montoroane Dagnostka Sstemach Steroana Katedra Inżner Sstemó Steroana Dr nż. Mchał Grochosk Montoroane Dagnostka Sstemach Steroana na studach II stopna specjalnośc: Sstem Steroana Podejmoana Deczj Maszn

Bardziej szczegółowo

termodynamika fenomenologiczna p, VT V, teoria kinetyczno-molekularna <v 2 > termodynamika statystyczna n(v) to jest długi czas, zachodzi

termodynamika fenomenologiczna p, VT V, teoria kinetyczno-molekularna <v 2 > termodynamika statystyczna n(v) to jest długi czas, zachodzi fzka statstczna stan makroskopow układ - skończon obszar przestrzenn (w szczególnośc zolowan) termodnamka fenomenologczna p, VT V, teora knetczno-molekularna termodnamka statstczna n(v) stan makroskopow

Bardziej szczegółowo

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadane dośwadczalne ZADANIE D Nazwa zadana: Maszyna analogowa. Dane są:. doda półprzewodnkowa (krzemowa) 2. opornk dekadowy (- 5 Ω ), 3. woltomerz cyfrowy, 4. źródło napęca

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012 ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW (88)/01 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANIE ASOWEGO OENTU BEZWŁADNOŚCI WZGLĘDE OSI PIONOWEJ DLA SAOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWIE WZORU EPIRYCZNEGO 1. Wstęp asowy moment

Bardziej szczegółowo

Regulamin promocji 14 wiosna

Regulamin promocji 14 wiosna promocja_14_wosna strona 1/5 Regulamn promocj 14 wosna 1. Organzatorem promocj 14 wosna, zwanej dalej promocją, jest JPK Jarosław Paweł Krzymn, zwany dalej JPK. 2. Promocja trwa od 01 lutego 2014 do 30

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją

Badania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nowym Sączu Badana operacyne w logstyce zarządzanu produkcą cz. I Andrze Woźnak Nowy Sącz Komtet Redakcyny doc. dr Zdzsława Zacłona przewodncząca, prof. dr hab. nż. Jarosław

Bardziej szczegółowo

Klasyfkator lnowy Wstęp Klasyfkator lnowy jest najprostszym możlwym klasyfkatorem. Zakłada on lnową separację lnowy podzał dwóch klas mędzy sobą. Przedstawa to ponższy rysunek: 5 4 3 1 0-1 - -3-4 -5-5

Bardziej szczegółowo

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy rozkroju materiałowego, zagadnienia dualne

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy rozkroju materiałowego, zagadnienia dualne Instrukca do ćwczeń laboratorynych z przedmotu: Badana operacyne Temat ćwczena: Problemy rozkrou materałowego, zagadnena dualne Zachodnopomorsk Unwersytet Technologczny Wydzał Inżyner Mechanczne Mechatronk

Bardziej szczegółowo

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch Za: Stansław Latoś, Nwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwczena z geodezj II [red.] J. eluch 6.1. Ogólne zasady nwelacj trygonometrycznej. Wprowadzene Nwelacja trygonometryczna, zwana równeż trygonometrycznym

Bardziej szczegółowo

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Wprowadzene Nnejsza ulotka adresowana jest zarówno do osób dopero ubegających

Bardziej szczegółowo

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH Krs na Stdach Doktoranckch Poltechnk Wrocławskej wersja: lty 007 34 V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH. Zbór np. lczb rzeczywstych a, b elementy zbor A a A b A, podzbór B zbor A : B A, sma zborów

Bardziej szczegółowo

ASPEKT SYTUACJI STATUS QUO WE WSPOMAGANIU WIELOKRYTERIALNEGO WYBORU BAZUJĄCEGO NA TEORII GIER

ASPEKT SYTUACJI STATUS QUO WE WSPOMAGANIU WIELOKRYTERIALNEGO WYBORU BAZUJĄCEGO NA TEORII GIER Macej Wolny ASPEKT SYTUACJI STATUS QUO WE WSPOMAGANIU WIELOKRYTERIALNEGO WYBORU BAZUJĄCEGO NA TEORII GIER Wprowadzene Zagadnena welokryteralne dotyczą sytuacj, w których rozpatruje sę elementy zboru dopuszczalnych

Bardziej szczegółowo

Rekonstrukcja zderzenia dwóch samochodów osobowych podstawowe zasady i praktyka ich stosowania

Rekonstrukcja zderzenia dwóch samochodów osobowych podstawowe zasady i praktyka ich stosowania Mrosław Gdlews esze Jeoł Reonstrucja zderzena dwóch saochodów osobowch podstawowe zasad prata ch stosowana treszczene RóŜnorodność złoŝoność wpadów drogowch polegającch na zderzenu dwóch saochodów sprawają,

Bardziej szczegółowo

Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311

Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311 Sztuczne sec neuronowe Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyk, p. 311 Wykład 6 PLAN: - Repetto (brevs) - Sec neuronowe z radalnym funkcjam bazowym Repetto W aspekce archtektury: zajmowalśmy

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 ZESZYTY NAUKOWE NSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANE MASOWEGO MOMENTU BEZWŁADNOŚC WZGLĘDEM OS PODŁUŻNEJ DLA SAMOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWE WZORÓW DOŚWADCZALNYCH 1. Wstęp

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Natalia Nehrebecka. Wykład 2 Natala Nehrebecka Wykład . Model lnowy Postad modelu lnowego Zaps macerzowy modelu lnowego. Estymacja modelu Wartośd teoretyczna (dopasowana) Reszty 3. MNK przypadek jednej zmennej . Model lnowy Postad

Bardziej szczegółowo

ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ)

ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ) Załącznk nr 1C do Umowy nr.. z dna.2014 r. ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymane Systemu Kop Zapasowych (USKZ) 1 INFORMACJE DOTYCZĄCE USŁUGI 1.1 CEL USŁUGI: W ramach Usług Usługodawca zobowązany jest

Bardziej szczegółowo

Wykład 1 Zagadnienie brzegowe liniowej teorii sprężystości. Metody rozwiązywania, metody wytrzymałości materiałów. Zestawienie wzorów i określeń.

Wykład 1 Zagadnienie brzegowe liniowej teorii sprężystości. Metody rozwiązywania, metody wytrzymałości materiałów. Zestawienie wzorów i określeń. Wykład Zagadnene brzegowe lnowe teor sprężystośc. Metody rozwązywana, metody wytrzymałośc materałów. Zestawene wzorów określeń. Układ współrzędnych Kartezańsk, prostokątny. Ose x y z oznaczono odpowedno

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK CAŁKOWY FUNKCJI DWÓCH ZMIENNYCH

RACHUNEK CAŁKOWY FUNKCJI DWÓCH ZMIENNYCH RACHUNEK CAŁKOWY FUNKCJI WÓCH ZMIENNYCH einicja całki podwójnej po prostokącie einicja Podziałem prostokąta R ={ : a b c d} inaczej: R = [a b] [c d] nazwam zbiór Pn złożon z prostokątów R R... Rn które

Bardziej szczegółowo

t t t t T 2 Interpretacja: Przeciętna wartość zmiennej objaśnianej różni się od wartości teoretycznej średnio o

t t t t T 2 Interpretacja: Przeciętna wartość zmiennej objaśnianej różni się od wartości teoretycznej średnio o Cele werfacj odelu Werfacja sasczna odelu polega na oblczenu szeregu ernów jaośc odelu oraz werfacj pewnch hpoez sascznch w celu sprawdzena cz na podsawe ego odelu ożna wcągać wnos doczące badanego zjawsa

Bardziej szczegółowo

Odtworzenie wywodu metodą wstępującą (bottom up)

Odtworzenie wywodu metodą wstępującą (bottom up) Przeglądane wejśca od lewej strony do prawej L (k) Odtwarzane wywodu prawostronnego Wystarcza znajomosc "k" następnych symbol łańcucha wejścowego hstor dotychczasowych redukcj, aby wyznaczyc jednoznaczne

Bardziej szczegółowo

MODEL ROZMYTY WYBORU SAMOCHODU W NAJWYŻSZYM STOPNIU SPEŁNIAJĄCEGO PREFERENCJE KLIENTA

MODEL ROZMYTY WYBORU SAMOCHODU W NAJWYŻSZYM STOPNIU SPEŁNIAJĄCEGO PREFERENCJE KLIENTA ZESZYTY NAUKWE PLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2013 Sera: RGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 64 Nr ol. 1894 Dorota GAWRŃSKA Poltechna Śląsa Wydzał rganzacj Zarządzana Instytut Eono Inforaty MDEL RZMYTY WYBRU SAMCHDU W NAJWYŻSZYM

Bardziej szczegółowo

Wielokategorialne systemy uczące się i ich zastosowanie w bioinformatyce. Rafał Grodzicki

Wielokategorialne systemy uczące się i ich zastosowanie w bioinformatyce. Rafał Grodzicki Welokategoralne systemy uząe sę h zastosowane w bonformatye Rafał Grodzk Welokategoralny system uząy sę (multlabel learnng system) Zbór danyh weśowyh: d X = R Zbór klas (kategor): { 2 } =...Q Zbór uząy:

Bardziej szczegółowo

POSTNEGOCJACYJNA OPTYMALIZACJA KOMPROMISU NEGOCJACYJNEGO 1

POSTNEGOCJACYJNA OPTYMALIZACJA KOMPROMISU NEGOCJACYJNEGO 1 Donata Kopańska-Bródka Tomasz Wachowcz Unwersytet Ekonomczny w Katowcach POSTNEGOCJACYJNA OPTYMALIZACJA KOMPROMISU NEGOCJACYJNEGO 1 Wprowadzene Począwszy od lat 80. ubegłego stuleca, kedy to narodzła sę

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja belki wspornikowej

Optymalizacja belki wspornikowej Leszek MIKULSKI Katedra Podstaw Mechank Ośrodków Cągłych, Instytut Mechank Budowl, Poltechnka Krakowska e mal: ps@pk.edu.pl Optymalzacja belk wspornkowej 1. Wprowadzene RozwaŜamy zadane optymalnego kształtowana

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Planowanie eksperymentu pomiarowego I POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak

Bardziej szczegółowo

Konspekt projektu. Problem komiwojażera w aspekcie sieci neuronowych

Konspekt projektu. Problem komiwojażera w aspekcie sieci neuronowych Konspekt projektu Cele projektu jest przedstawene dzałana dynacznej sec neuronowej na przykładze probleu kowojażera, przy poocy prograu napsanego Jave. Eksperyent a na celu zweryfkowane wynków otrzyanych

Bardziej szczegółowo

Diagnostyka układów kombinacyjnych

Diagnostyka układów kombinacyjnych Dagnostyka układów kombnacyjnych 1. Wprowadzene Dagnostyka obejmuje: stwerdzene stanu układu, systemu lub ogólne sec logcznej. Jest to tzw. kontrola stanu wykrywająca czy dzałane sec ne jest zakłócane

Bardziej szczegółowo

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli) Model odstawowe założena modelu: ceny płace mogą ulegać zmanom (w odróżnenu od poprzedno omawanych model) punktem odnesena analzy jest obserwacja pozomu produkcj cen (a ne stopy procentowej jak w modelu

Bardziej szczegółowo

3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STAŁEGO I PRZEMIENNEGO

3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STAŁEGO I PRZEMIENNEGO 3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STŁEGO I PRZEMIENNEGO 3.1. Cel zakres ćwczena Celem ćwczena jest zapoznane sę z podstawowym właścwoścam łuku elektrycznego palącego sę swobodne, w powetrzu o cśnentmosferycznym.

Bardziej szczegółowo

ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO

ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO NA PODSTAWIE REFERATU JUSTYNY KOSAKOWSKIEJ. Moduły prnjektywne posety skończonego typu prnjektywnego Nech I będze skończonym posetem. Przez max

Bardziej szczegółowo

METODY KOMPUTEROWE 10

METODY KOMPUTEROWE 10 MEODY KOMPUEROWE RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSKOWE Poechnka Poznańska Mchał Płokowak Adam Łodgowsk Mchał PŁOKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Konsace nakowe dr nż. Wod Kąko Poznań 00/00 MEODY KOMPUEROWE 0 RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE

Bardziej szczegółowo

= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału

= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału 5 CML Catal Market Lne, ynkowa Lna Katału Zbór ortolo o nalny odchylenu standardowy zbór eektywny ozważy ortolo złożone ze wszystkch aktywów stnejących na rynku Załóży, że jest ch N A * P H P Q P 3 * B

Bardziej szczegółowo

Regulamin promocji upalne lato 2014 2.0

Regulamin promocji upalne lato 2014 2.0 upalne lato 2014 2.0 strona 1/5 Regulamn promocj upalne lato 2014 2.0 1. Organzatorem promocj upalne lato 2014 2.0, zwanej dalej promocją, jest JPK Jarosław Paweł Krzymn, zwany dalej JPK. 2. Promocja trwa

Bardziej szczegółowo

WPŁYW AKCESJI POLSKI DO UNII EUROPEJSKIEJ NA ROZWÓJ ROLNICTWA EKOLOGICZNEGO. Lidia Luty

WPŁYW AKCESJI POLSKI DO UNII EUROPEJSKIEJ NA ROZWÓJ ROLNICTWA EKOLOGICZNEGO. Lidia Luty 74 LIDIA LUTY ROCZNIKI NAUKOWE EKONOMII ROLNICTWA I ROZWOJU OBSZARÓW WIEJSKICH, T. 11, z. 1, 214 WPŁYW AKCESJI POLSKI DO UNII EUROPEJSKIEJ NA ROZWÓJ ROLNICTWA EKOLOGICZNEGO Lda Lut Katedra Statstk Matematcznej

Bardziej szczegółowo

SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ

SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ AMI, zma 010/011 mgr Krzysztof Rykaczewsk System zalczeń Wydzał Matematyk Informatyk UMK SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ z Analzy Matematycznej I, 010/011 (na podst. L.G., K.L., J.M., K.R.) Nnejszy dokument dotyczy

Bardziej szczegółowo

Egzamin poprawkowy z Analizy II 11 września 2013

Egzamin poprawkowy z Analizy II 11 września 2013 Egzamn poprawkowy z nalzy II 11 wrześna 13 Uwag organzacyjne: każde zadane rozwązujemy na osobnej kartce Każde zadane należy podpsać menem nazwskem własnym oraz prowadzącego ćwczena Na wszelk wypadek prosmy

Bardziej szczegółowo

Treść zadań 1 8 odnosi się do poniższego diagramu przestrzenno-czasowego.

Treść zadań 1 8 odnosi się do poniższego diagramu przestrzenno-czasowego. Treść zadań 8 odnos sę do ponższego dagramu przestrzenno-czasowego. P e e e e e e P e P P e e e e. Jaka będze wartość zmennej clock (zegara skalarnego) po zajścu zdarzena e w procese P zakładając że wartość

Bardziej szczegółowo

Drgania układu o wielu stopniu swobody

Drgania układu o wielu stopniu swobody Drgana układu welu stpnu swbd Drgana własne Zasada d laberta Zasada d leberta: w dnesenu d knstrukcj, znajdującej sę pd wpłwe sł zennch w czase, żna stswać zasad statk pd warunke, że uwzględn sę sł bezwładnśc.

Bardziej szczegółowo

Metoda projektowania struktury systemu wykonawczego przedsięwzięcia budowlanego z zastosowaniem algorytmu ewolucyjnego

Metoda projektowania struktury systemu wykonawczego przedsięwzięcia budowlanego z zastosowaniem algorytmu ewolucyjnego Budownctwo Archtektura 2 (2008) 19-36 Metoda projektowana struktury systeu wykonawczego przedsęwzęca budowlanego z zastosowane algorytu ewolucyjnego Potr Jaśkowsk Poltechnka Lubelska, Wydzał Inżyner Budowlanej

Bardziej szczegółowo

PROBLEMATYKA DOBORU MIARY ODLEGŁOŚCI W KLASYFIKACJI SPEKTRALNEJ DANYCH SYMBOLICZNYCH

PROBLEMATYKA DOBORU MIARY ODLEGŁOŚCI W KLASYFIKACJI SPEKTRALNEJ DANYCH SYMBOLICZNYCH Marcn Peła Unwersytet Eonoczny we Wrocławu PROBLEMATYKA DOBORU MIARY ODLEGŁOŚCI W KLASYFIKACJI SPEKTRALNEJ DANYCH SYMBOLICZNYCH Wprowadzene Zagadnene doboru odpowednej ary odległośc stanow, obo probleaty

Bardziej szczegółowo

Programowanie wielokryterialne

Programowanie wielokryterialne Prgramwane welkryteralne. Pdstawwe defncje znaczena. Matematyczny mdel sytuacj decyzyjnej Załóżmy, że decydent dknując wybru decyzj dpuszczalnej x = [ x,..., xn ] D keruje sę szeregem kryterów f,..., f.

Bardziej szczegółowo

Proces narodzin i śmierci

Proces narodzin i śmierci Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do

Bardziej szczegółowo

Modelowanie i obliczenia techniczne. Metody numeryczne w modelowaniu: Optymalizacja

Modelowanie i obliczenia techniczne. Metody numeryczne w modelowaniu: Optymalizacja Modelowane oblczena technczne Metody numeryczne w modelowanu: Optymalzacja Zadane optymalzacj Optymalzacja to ulepszane lub poprawa jakośc danego rozwązana, projektu, opracowana. Celem optymalzacj jest

Bardziej szczegółowo

Regulamin promocji zimowa piętnastka

Regulamin promocji zimowa piętnastka zmowa pętnastka strona 1/5 Regulamn promocj zmowa pętnastka 1. Organzatorem promocj zmowa pętnastka, zwanej dalej promocją, jest JPK Jarosław Paweł Krzymn, zwany dalej JPK. 2. Promocja trwa od 01 grudna

Bardziej szczegółowo