Wielokryterialna optymalizacja dostaw w sieci logistycznej z uwzględnieniem aspektów logistyki zwrotnej

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wielokryterialna optymalizacja dostaw w sieci logistycznej z uwzględnieniem aspektów logistyki zwrotnej"

Transkrypt

1 KUBEK Danel 1 WIĘCEK Paweł 2 Welokryeralna opymalzaca dosaw w sec logsyczne z uwzględnenem aspeków logsyk zwrone WSTĘP Celem nneszego arykułu es zaproponowane welokryeralnego podeśca do problemu opymalzac dosaw w sec logsyczne z uwzględnenem aspeków logsyk zwrone. Podsawowym elemenem w pracy es próba rozszerzena podemowanego zagadnena o elemen negruący zarówno akywnośc logsyk ypu forward, ak reverse. Doychczas wele prac naukowych było pośwęconych problemayce opymalzac sec logsycznych, nemne ednak problem znegrowanych sec logsycznych ne zosał wysarczaąco docenony. W arykule wyeksponowano welokryeralny model decyzyny opsuący rozparywane zagadnene, kóre nasępne zweryfkowano w oparcu o przykład oblczenowy. 1. PLANOWANIE ZINTEGROWANYCH SIECI LOGISTYCZNYCH Tradycyna seć dosaw es zazwycza posrzegana, ako sysem logsyczny, kórego weśce sanową dosawy surowców lub półproduków nezbędnych w procese produkc, naomas wyśce procesy dysrybuc wyrobów goowych do odborców końcowych. Za podsawową deermnanę warunkuącą efekywność sec w sense ekonomcznym oraz akośc realzowanych usług uznae sę odpowedne podeśce do problemów decyzynych na kaŝdym pozome zarządzana: sraegcznym, akycznym operacynym. Według Z.J. Sehen kluczowym elemenem decyzynym, kóry w znaczący sposób wpływa na wydaność, odporność oraz łączny pozom koszów logsycznych w sec dosaw es e srukura [9]. Lev Kamnsky wskazuą, Ŝ sraegczny problem, proekowana sec oddzałue na efekywność pozosałych realzowanych w ne zadań [10]. Decydue ona o pewnych cechach charakerysycznych ak lokalzaca, welkość, lość, oraz yp magazynów, ermnal przeładunkowych, cenrów dysrybuc, d. Opsue równeŝ srukurę powązań relac zachodzących pomędzy ym elemenam (przepływ środków fnansowych, owarów, nformac). Tema opymalnego kszałowana srukury sec logsycznych celem mnmalzac koszów przepływu owarów był od dawna szeroko rozparywany w leraurze. W obecne syuac gwałownego rozwou ekonomcznego posępu echncznego rynek es znaczne bardze konkurencyny dynamczny nŝ doychczas, wymagaąc od przedsęborsw realzac usług na coraz wyŝszym pozome. Naslaący sę proces globalzac, masowa konsumpca oraz będące konsekwencą ego problemy środowskowe sprawaą, Ŝ problemy opymalzac sec dosaw wymagaą nowego sporzena [12]. ObcąŜena środowska w posac neraconalnego zuŝyca energ, ogranczonych zasobów nauralnych, wzmagaącego sę drogowego ruchu owarowego oraz rosnąca lczba odpadów skłonły władze welu kraów na śwece, a akŝe Wspólnoę Europeską do opracowana rozwązań prawnych, maących na celu wymuszene na frmach uczesnczących w łańcuchu dosaw sosowane rozwązań proekologcznych na róŝnych pozomach swoe dzałalnośc [3][6]. W zwązku z ym zwększa sę zaneresowane przedsęborsw losem swoch wyrobów po zakończenu okresu ch eksploaac. Poza obowązkem prawnym do powórnego wykorzysana zasobów w rosce o ochronę środowska, producenc coraz częśce dosrzegaą poencalne profy ekonomczne z odzysku ponownego wykorzysana maerałów. Take podeśce korzysne oddzałue mędzy nnym na obnŝene energochłonnośc produkc, zmneszene nakładów kapałowych na pozyskwane surowców perwonych p. [5]. Przykładowo kaŝda ona 1 Polechnka Krakowska, Wydzał InŜyner Lądowe, Insyu Zarządzana w Budowncwe Transporce, mal. dkubek@ pk.edu.pl 2 Polechnka Krakowska, Wydzał InŜyner Lądowe, Insyu Zarządzana w Budowncwe Transporce, mal. pwecek@pk.edu.pl 3471

2 zaoszczędzonego szkła pozwala oszczędzć 1,2 ony pasku, sody, wapena. KaŜda ona paperu z makulaury moŝe zaoszczędzć 26,5 yś. lrów wody, 1,5 yś. lrów ropy. Szacue sę, Ŝ roczna warość wyrzucanych na polske wysypska opakowań z worzyw szucznych, szkła ekury wynos około 500 mln złoych. W przypadku zuŝyego sprzęu elekrycznego elekroncznego snee obawa, Ŝ frmy będą ponosć wysoke kary fnansowe z yułu newywązana sę z obowązku recyklngu [4] Wspomnane przesłank sprawaą, Ŝ gospodarowane ego ypu maerałam coraz częśce znadue sę w ges logsyk. Ma o swoe odbce w rozwaące sę logsyce zwrone lub nacze w zw. logsyce rewersyne [13]. Według The European Workng Group on Reverse Logscs logsyka rewersyna es defnowana, ako proces planowana, realzowana, konrolowana przepływu wsecz srumen surowców, zapasów, opakowań, zuŝyych wyrobów końcowych od punku produkc, dysrybuc lub końcowego uŝykownka, do punku odzysku, recyklngu lub właścwe uylzac. NaleŜy nadmenć, Ŝ w kręgu e zaneresowań znaduą sę ylko e srumene maerałów lub produków, z kórych snee poencalna warość do odzyskana ponowna moŝlwość ch uŝyca w pewnym sopnu. Do e grupy moŝna zalczyć wszelkego ypu opakowana, produky uszkodzone, przeznaczone do naprawy, wycofane z uŝyku bądź zbędne zalegaące w magazynach w skuek sezonowośc lub zman preferenc nabywców, w szczególnośc neprzydany sprzę elekryczny elekronczny. W celu podnesena efekywnośc zberana ego ypu maerałów ch późneszego wykorzysana coraz częśce w leraurze proponowane es worzene znegrowanych sec logsycznych. W ramach akch sec, poprzez ścsłą kooperacę przedsęborsw logsycznych oraz wymanę nformac snee poencał do lepsze koordynac procesów ransporu, dosawy oraz odboru produków [11]. Tego ypu seć realzue w sobe dodakowo zadana logsyk rewersyne (dosawa produków goowych zbórka maerałów podlegaących zwroow przy uŝycu mnmalne lczby poazdów, wykorzysane przesrzen magazynowych oraz nfrasrukury w cenrach dysrybuc do sorowana oraz konsoldac srumena zwroów, skoordynowana organzaca ransporu do cenrów recyklngu, lokalzaca dodakowych punków zberana maerałów). Podeśce ake prowadz do uworzena sysemu zamknęego znanego w śwaowe leraurze pod poęcem ang. closed loop supply chan. Tworzene ndywdualnych nezaleŝnych sysemów logsyk rewersyne powodue zwększene koszów nfrasrukuralnych oraz nską efekywność zberana maerałów, ogranczaąc ym samym poencalne zysk ze zwróconych produków [14]. Dlaego coraz bardze zasadny sae sę rend ednoczesne opymalzac przepływów owarowych forward reverse w ramach edne spóne znegrowane sec o opymalne srukurze [1],[7],[8]. 2. PROPOZYCJA MODELU OPTYMALNEJ SIECI DOSTAW Z UWZGLĘDNIENIEM CZYNNIKA LOGISTYKI REWERSYJNEJ Wspomnane powyŝe przesłank śwadczą, Ŝ połączene zadań logsyk w radycynym uęcu rewersyne es podsawą nowoczesnych sysemów logsycznych. Tego ypu podeśce wydae sę być szczególne uzasadnone w obszarach slne zurbanzowanych, gdze dynamczne zmenaący sę popy na owary oraz wysok pozom załoczena mogą w znaczący sposób wpłynąć na wydaność procesu dosawy a akŝe zbórk surowców wórnych. Dlaego eŝ, bardzo waŝnym elemenem przy proekowanu znegrowanych sec logsycznych es uwzględnene welu czynnków (kryerów) maących wpływ na e późnesze funkconowane. Podemowany w arykule problem ma na celu skonfgurowane powązań pomędzy elemenam meske sec dysrybuc akm ak cenra dysrybuc owarów, punky zbórk maerałów zwracanych, srefy klenów w sposób, kóry mnmalzue łączne koszy ransporu produków z cenrów dysrybuc do klenów oraz owarów zebranych w punkach zbórk do cenrów dysrybuc, gdze mogą być realzowane wspomnane wcześne pewne zadana logsyk zwrone. Auorzy przyęl załoŝene, Ŝ ako srumeń zwroów będą rozwaŝane główne wszelkego ypu opakowana, sprzę elekronczny oraz eksyla. Srefa klenów rozumana es, ako zbór podmoów gospodarczych zlokalzowanych na pewnym obszarze. Dodakowym uwzględnonym kryeram są mnmalzaca czasu azdy pomędzy elemenam sec oraz maksymalzaca pozomu obsług klena. 3472

3 Jes on wyraŝony, ako maksymalny dopuszczalny promeń odległośc pomędzy punkem zbórk, a obsługwanym klenam. Jeśl akaś srefa klena z poza załoŝonego promena zosane przypsana do danego punku zbórk, o pozom obsług spada. Rysunek 1 w ogólny sposób lusrue ypy relac przepływów owarowych pomędzy elemenam sec. Przedsawony w dalsze częśc arykułu model decyzyny opsuący podemowane zagadnene sec dosaw uwzględna równeŝ e elasyczność. Srukura powązań mędzy elemenam moŝe ulegać zmane w zaleŝnośc od zmenaącego sę popyu na dosawy, podaŝy zwracanych arykułów oraz warunków ruchowych w meśce, według przyęego wcześne horyzonu czasowego. Take podeśce ma na celu zagwaranowane szybke reakc sysemu logsycznego na dynamczne zmany rynku oraz dzałane zewnęrznych czynnków losowych. Srumeń zwroów Rys. 1 Proponowana srukura powązań w ramach sec logsyczne 1.1. Maemayczne sformułowane problemu Przedsawony w arykule welokryeralny problem opymalzac sec dosaw zosał sformułowany w posac meszanego programowana całkowolczbowego: Zbory: : ndeks sref klenów vi : ndeks punków zbórk vj k: ndeks cenrów dysrybuc kvk : ndeks horyzonu czasu vt Paramery modelu: p podaŝ -e srefy klena w okrese czasu (owary zberane w ramach logsyk rewersyne) d zaporzebowane na dosawę owaru -e srefy klena w okrese czasu (owary rozwoŝone) O odległość mędzy -ą srefą klena a -ym punkem zbórk P odległość pomędzy -ym punkem zbórk a k-ym cenrum dysrybuc R k odległość pomędzy -ą srefą klena a k-ym cenrum dysrybuc Tx czas azdy pomędzy -ą srefą klena a -ym punkem zbórk Ty czas azdy pomędzy -ym punkem zbórk a k-ym cenrum dysrybuc 3473

4 Tz k czas azdy pomędzy -ą srefą klena a k-ym cenrum dysrybuc m lczba czynnych punków zbórk w okrese czasu l maksymalna dopuszczalna odległość pomędzy -ą srefą klena a -ym punkem zbórk 1, f O l e = 0, oherwse cap przepusowość -ego cenrum zbórk C ednoskowy kosz ono - klomera M duŝa lczba całkowa Zmenne decyzyne: X = wskazue przydzał -e srefy klena do -ego punku zbórk w okrese czasu Y = wskazue przydzał -ego punku zbórk do k-ego cenrum dysrybuc w okrese czasu Z = wskazue przydzał -e srefy klena do k-ego punku dysybuc w okrese czasu k W = wskazue czy punk zbórk owaru es zamknęy/ owary w okrese czasu { 0,1} { 0,1} { 0,1} { 0,1} R { 0} Q + wskazue welkość przepływu zwronego owarów pomędzy -ą srefą klena a -ym punkem zbórk Model problemu: mn f1 = Q + Y O P + Q ' + k k Z k R k d C X Tx + Y Ty + Z Tz k k mn f 2 = (2) k k e p X max f 3 = (3) p X 1, I (4) W X M W, J (5) Y = W, J (6) k W m, (7) X Q = p, I (8) cap W Q, J (9) Z = 1 I k (10) k Y 1 k K k (11) + { 0,1} Q R { 0}, I J k K X, Y, Z, W, V (12) k k (1) 3474

5 Funkca kryerum (1) mnmalzue całkowe koszy ransporu przepływu owarowego wewnąrz sec. ZałoŜono, Ŝe ednoskowy kosz es denyczny dla obu ypów owarów, ednak moŝlwe es ch zróŝncowane poprzez wprowadzene dodakowego koszu ednoskowego. Funkca (2) mnmalzue całkowy czas azdy pomędzy elemenam sec. Kryerum (3) reprezenue pozom saysfakc klenów z obsług es on maksymalzowany. Ogranczena (4) (5) zapewnaą, Ŝ kaŝda srefa klena moŝe być obsłuŝona wyłączne przez eden akywny w danym okrese punk zbórk. Ogranczene (6) gwaranue, Ŝe kaŝdy punk zbórk es obsługwany dokładne przez edno cenrum dysrybuc. Nerówność (7) defnue maksymalną lczbę m owarych punków zbórk w okrese czasu. MoŜlwa es syuaca, Ŝe rozwązane opymalne ne będze wymagało pracy wszyskch punków zbórk. Równane (8) zakłada, Ŝ lość owarów zebranych w punkach zbórk es równa łączne podaŝy sref klenów. Ogranczene (9) wskazue maksymalną przepusowość kaŝdego z punków zbórk. ZaleŜność (10) zapewna, Ŝe kaŝdy popy ze srony klenów es obsłuŝony dokładne edno cenrum dysrybucyne. Ogranczene (11) gwaranue, Ŝe kaŝde cenrum dysrybuc zosane uwzględnone w rozwązanu. MoŜna o ogranczene pomnąć, wedy model będze przedsawał syuacę, w kóre ne wszyske cenra dysrybuc muszą być wykorzysane. Osane ogranczene zapewna naurę zmennych. Zaprezenowany model zosał rozwązany meodą welokryeralnego programowana celowego z welokroną alernaywą (ang. Mul-choce Goal Programmng). Meoda a zosała przedsawona w [2] rozszerza ona klasyczne programowane celowe. Zaleą akego podeśca es uwzględnene faku, Ŝ cele wskazane przez decydena mogą ne zosać osągnęe dokładne, lecz z pewną dewacą. Jes o szczególne waŝne przy welokryeralne opymalzac, gdze orzymane warośc poszczególnych kryerów są kompromsem, ne zawsze pokrywaącym sę z oczekwanam decydena (celam). Problem sprowadza sę do mnmalzac odchyleń od wyznaczonego przez decydena celu dla kaŝdego z kryerów. Zaproponowana rozszerzona meoda programowana celowego dae dodakową zaleę - decyden moŝe określć dla kaŝdego kryerum klka celów (zw. asprac decydena), z kórych edno mus zosać osągnęe. Dla przykładu decyden moŝe swerdzć: "Warość funkc kryeralne pownna być ne mnesze nŝ 100, dobrze, eśl wynese 120, a nalepe, eśl będze równa 150". Tak przedsawonego problemu ne moŝna rozwązać przy pomocy klasycznego programowana celowego. Maemayczne sformułowane programowana celowego z welokroną alernaywą przedsawa sę nasępuąco (bardze szczegółowy ops zawary es w [2]): n mn w f ( X ) g 1 lub g2 lub... lub gm (13) = 1 X F,gdze F es zborem dopuszczlnym (14) Problem sprowadza sę do mnmalzac róŝncy pomędzy waroścą -e funkc kryeralne, a -ą aspracą -ego celu (13). RóŜnca a moŝe meć warość dodaną (nad wykonane) lub uemną (ne do wykonane) -ego kryerum. KaŜde kryerum ma przypsaną wagę w. Take sformułowane problemu pozwala na badane przesrzen dopuszczalne rozwązań dla zakresu, kóry es worzony przez pozomy asprac decydena, co w rzeczywsych problemach moŝe być odzwercedlone przez nepewność/nedokładność danych. Na przykład załoŝene, Ŝe dana funkca kryeralna pownna osągnąć pewną, dokładną warość (cel), es nerzeczywse, ponewaŝ warość a musałaby być wyznaczona przez dokładne dane, neobarczone Ŝadnym błędem, czy ne precyzą. Wskazane dwóch węce alernayw dla celu funkc kryeralne, worzy wspomnany zakres, dla kórego szukane es rozwązane. Take rozwązane cechue sę mneszym konserwayzmem Przykład oblczenowy Charakerysyka przedsawonego modelu opymalzac sec dosaw wraz z zaproponowaną welokryeralną meodą opymalzac, zosała przedsawona na podsawe przykładu. W przykładze przyęo nasępuące załoŝena: Lczba sref klenów wynos I = 18; Lczba punków zbórk wynos J = 3; Lczba cenrów dysrybuc wynos K = 2; 3475

6 Lczba horyzonów czasowych przyęo T = 4. Lczba a moŝe reprezenować charakerysykę zmennośc ruchu na przesrzen ednego ygodna, np. zmany prędkośc na odcnkach sec. Perwszy okres moŝe reprezenować począek ygodna, drug środek, rzec konec, gdze średne prędkośc są namnesze, a czwary dzeń wolny od pracy np. soboę, gdze popy podaŝ mogą być namnesze, a prędkośc wększe nŝ w pozosałych dnach ygodna. KaŜde srefe przypsano losowo wybrany popy z zakresu [100,1000] kg oraz losowo wybraną podaŝ z zakresu [13,160] kg dla okresu = 2. Dla pozosałych okresów losowo wybrano warośc +/-50% na podsawe okresu = 2, zgodne z załoŝenam z poprzednego podpunku, np. w czwarym okrese popy es namneszy, Lokalzace wszyskch elemenów sysemu wybrano losowo dla współrzędnych geografcznych z zakresu: szerokość geografczna [ ] oraz długość geografczne [ ], Macerze odległośc pomędzy elemenam sysemu oblczono, ako odległośc Eukldesowe, Koszy O, P, R przyęo, ako średne czasy podróŝy, wyraŝonych godznach, pomędzy wszyskm elemenam sec. Do oblczena przyęo losowe prędkośc z zakresu [30,70] km/h; Przepusowośc wszyskch punków przyęo ak, aby kaŝdy z nch mógł w obsłuŝyć całą podaŝ sysemu, Promeń obsług przyęo, ako l = 10 km. Lokalzacę wszyskch elemenów sec przedsawa Rys. 2. Rys. 2 Lokalzace sref klenów (zelone punky), punków zbórk (nebeske róąy) oraz cenrów dysrybuc (czerwone kwadray) Dla ak sformułowanego problemu, auorzy wykonal symulacę, gdze, ako cele dla asprac 1 dla poszczególnych kryerów w programowanu celowym, przyęo warośc opymalzac zaprezenowanego problemu, dla poedynczych kryerów (Tabela 1). Tab. 1. Warośc celów oraz asprac dla kryerów problemu Kryerum I Kryerum II Kryerum III Aspraca ,63 25,42 1,00 Aspraca ,75 24,15 1,00 Warośc dla asprac 2 (oprócz kryerum III) przyęo, ako 95% asprac 1. Ma o na celu uzyskane lepszych warośc dla poszczególnych kryerów w analze welokryeralne, nŝ w przypadku problemu ednokryeralnego. Pozosawene warośc asprac 2 dla rzecego kryerum ma na celu zapewnene 100% saysfakc obsługwanych sref klenów. Isonym elemenem analzy welokryeralne programowana celowego es dobór wag do kryerów. W zwązku z ym, Ŝe dla kaŝdego rozwaŝanego sudum przypadku naleŝy ndywdualne dobrać odpowedne warośc ych paramerów, auorzy wykonal oblczena dla przesrzen 3476

7 moŝlwych ch warośc. W analze, zbór en, określono w zakrese od 5% do 100% z odsępem 5%, przy czym suma wszyskch 3 wag mus wynosć 100%. Wynk akego przeglądu przedsawa Rys. 3. W sume przegląd odnosł sę do 155 przypadków, kóre spełnaą powyŝsze kryera. Lna przerywana oznacza cel, ak pownno osągnąć kaŝde kryerum (dla asprac 1). Jak moŝna zauwaŝyć warość funkc dla I kryerum (mnmalzaca pracy przewozowe) malee, gdy warość kryerum II (mnmalzaca czasu) rośne. Jes o bardzo dobry przykład ukazuący komproms, ak rzeba poneść, eśl w probleme rozwaŝa sę węce nŝ edno kryerum - mnmalzaca ednego kryerum odbywa sę koszem wzrosu nnych kryerów (w przypadku mnmalzac). W nekórych przypadkach, dobór warośc wag kryerów powodował, Ŝe pozom obsług był mneszy, nŝ 1, co oznacza, Ŝe ne wszyske srefy klenów zosałyby obsłuŝone, przy załoŝenu maksymalnego promena, u 10 km. Rys. 3. Analza warośc kryerów w zaleŝnośc od wag w welokryeralnym programowan celowym W zwązku z ym, Ŝe pozom obsług pownen być na pozome 100%, auorzy bral pod uwagę ylko e przypadk gdze kryerum III było równe 1. Na czerwono zaznaczono opymalny przypadek warośc wag, ake naleŝałoby wząć pod uwagę (wg auorów). Warość a zosała wyznaczona, ako znormalzowana mnmalna warość odchylena od asprac 1 dla wszyskch kryerów. Warośc ych wag wynoszą odpowedno w 1 = 0.7, w 2 = 0.15 oraz w 3 = 0,15. Dla akch warośc wag problem opymalzac sec logsyczne przy uŝycu programowana celowego z alernaywnym celam zosał rozwązany przy pomocy oprogramowana ILOG CPLEX. Wynk opymalzac dla powyŝszych załoŝeń (waran opymalny) oraz dla dodakowych czerech waranów (w celach porównawczych) przedsawa Tabela 2. Tab. 2. Wynk opymalzac sec dosawa dla poszczególnych waranów Waran Opymalny Mnmalny przewóz Mnmalny czas Maksymalny pozom obsług Mnmalny przewóz oraz czas Wag 0,70 0,15 0, ,5 0,5 0 Kryerum I [ km] , , , , ,10 Kryerum II [godz.] 26,50 27,38 25,42 38,75 25,51 Kryerum III [-] 1,000 0,977 0,889 1,000 0,

8 W celu porównana efeków uzyskanych przez zaproponowaną welokryeralną meodę abela powyŝe przedsawa warośc funkc kryeralnych dla waranów symulac: Waran opymalny - opymalzaca welokryeralna dla wag wybranych w wynku poprzedne analzy, Waran mnmalny przewóz - opymalzaca ednokryeralna, celem es mnmalzaca pracy przewozowe całe sec, Waran mnmalny czas - opymalzaca ednokryeralna, celem es mnmalzaca czasów przeazdów pomędzy elemenam całe sec, Waran maksymalny pozom obsług - opymalzaca ednokryeralna, celem es maksymalzaca pozomu obsług całe sec. Waran en ne berze pod uwagę nnych kryerów, węc rozwązane przedsawa perwsze dopuszczalne rozwązane znalezone przez program opymalzuący. Sąd ake wysoke warośc dla kryerów I oraz II. Waran mnmalny przewóz czas - opymalzaca b-kryeralna, kóre celam są mnmalzaca pracy przewozowe oraz mnmalzaca czasów przeazdów pomędzy elemenam całe sec. Waran en zosał wzęy pod uwagę, ponewaŝ właśne e dwa kryera są naczęśce wyberanym kryeram w problemayce przydzału. Dodakowo w Tab. 3. przedsawono spadk/wzrosy warośc poszczególnych funkc kryeralnych w sosunku do waranu opymalnego dla pozosałych waranów. Tab. 3. Spadek/wzros warośc funkc kryeralnych w sosunku do waranu opymalnego dla pozosałych waranów Mnmalny przewóz Mnmalny czas Maksymalny pozom obsług Mnmalny przewóz oraz czas Kryerum I -0,09% 3,54% 53,01% 1,46% Kryerum II 3,36% -4,05% 46,24% -3,71% Kryerum III -2,30% -11,08% 0,00% -1,60% Z powyŝszych abel moŝna zaobserwować eden główny wnosek - sosowane model ednokryeralnych, moŝe prowadzć do rozwązań, gdze pozom obsług klenów moŝe być mneszy nŝ 100%. Nawe przy sosowanu razem bardzo popularnych kryerów. mnmalzaca czasu oraz pracy przewozowe, moŝe generować en sam efek. W analzowanym przypadku moŝna równeŝ zauwaŝyć, Ŝe waranach gdze pozom obsług es mneszy nŝ 100%, praca przewozowa rośne. Jes o dość logczny wnosek, ponewaŝ brak ogranczena zwązanego z maksymalnym promenem obsług, spraw, Ŝe srefy klenów zosaną przypsane do dalszych punków zbórk, powoduąc wzros pracy przewozowe. Koleną zaleą proponowanego modelu es uwzględnene dynamzmu, ak moŝe wysąpć w popyce czy w koszach pomędzy elemenam sec. Dynamzm en wpływa na opymalne powązana w srukurze sec logsyczne moŝna go zaobserwować na Rys. 4. Przedsawa on rozwązane dla waranu opymalnego. Przerywana, kropkowana, czerwona lna określa przypsane sref klenów do cenrów dysrybuc, przerywana zelona lna ypu kreska - kropka przedsawa przypsane sref klenów do punków zbórk, a lna przerywana nebeska przedsawa przypsane punków zbórk do cenrów dysrybuc. W analzowanym probleme wysępuą rzy ypy powązań elemenów sec, w kórych zmana paramerów modelu dla kaŝdego horyzonu powodue róŝnce we wszyskch ych powązanach. Dla przykładu w okrese 1 oraz 3 opymalne rozwązane, wskazue, Ŝe eden z punków zbórk pownen być neczynny. 3478

9 Rys. 4 Połączena pomędzy elemenam analzowane sec dla czerech horyzonów czasowych. WNIOSKI Efeky przeprowadzonych badań symulac pokazuą, Ŝ srukura powązań pomędzy elemenam sec dosaw moŝe być elasyczna, co umoŝlwa szybke dopasowane do akualnych rendów na rynku oraz losowych czynnków zewnęrznych oddzałuących na seć. Zaproponowane w arykule podeśce pokazue podsawę negrac zadań w ramach logsyk ypu forward reverse celem zwększena wydanośc realzac posulowanych celów UE w zakrese bardze raconalnego zuŝyca zasobów oraz de zrównowaŝonego rozwou. Na podsawe przykładu oblczenowego moŝna swerdzć, Ŝ welokryeralne podeśce do rozwązana omawanego problemu es w pełn uzasadnone właścwe. W rzeczywsośc, bowem na podęą decyzę przez decydena ma wpływ szereg czynnków w róŝnym sopnu. Umeęne zweryfkowane kryerów, sopna ch realzac a akŝe meody rozwązywana moŝe w znaczący sposób przesądzć, o akośc osągnęego rezulau. Zasosowana do rozwązana przykładu rozszerzona welokryeralna meoda programowana celowego w dość reprezenaywny sposób odzwercedla rzeczywsość poprzez umoŝlwene decydenow doboru klku poŝądanych celów w zakrese danego kryerum. Idea znegrowanych sec dosaw w aspekce nowoczesnych sysemów logsycznych wymaga welokryeralnego podeśca do rozwązywana problemów decyzynych, celem osągana przez przedsęborswa welowymarowych korzyśc. Dlaego podemowana w pracy problemayka wymaga dalszego rozszerzena. Przyszłe badana będą mały na celu przeprowadzene sudum przypadków w oparcu o dane rzeczywse celem zweryfkowana modelu w warunkach sneących. Sreszczene Celem nneszego arykułu es propozyca welokryeralnego podeśca do opymalzac sec logsyczne z uwzględnenem aspeków logsyk zwrone. Podsawą omawane problemayk w pracy es próba dokonana negrac zadań logsyk ypu forward oraz logsyk zwrone. Problem opymalzac srukury sec logsyczne był podemowany neednokrone w leraurze, nemne ednak problemayka znegrowanych sec logsycznych ne es w dalszym cągu wysarczaąco docenona. Isneące mędzynarodowe regulace prawne w ramach ochrony środowska, coraz wększa śwadomość ekologczna społeczeńsw a akŝe wza moŝlwych korzyśc dla frm uczesnczących w sec dosaw sanową kluczowy elemen, kóry w nauralny sposób wymusza wzaemną negracę zadań radycyne logsyk oraz zwrone. 3479

10 W celu zapewnena wymaganego pozomu efekywnośc nezawodnośc sysemu, problem proekowana srukury sec logsyk ypu forward oraz reverse ne moŝe być rozparywany oddzelne. Sformułowany w arykule model decyzyny ma na celu mnmalzowane łącznych koszów ransporu wewnąrz sec, całkowego czasu azdy oraz maksymalzacę pozomu obsług klena. Model uwzględna równeŝ nepewność w sosunku do popyu oraz podaŝy owarów a akŝe zmenność warunków ruchu, według przyęego horyzonu czasowego. Rozparywany problem zosał zweryfkowany w oparcu o przykład oblczenowy. Przedsawony problem opymalzacyny zosał rozwązany z wykorzysanem rozszerzone meody programowana celowego. Mul crera opmzaon of supply n logsc nework, consderng aspecs of reverse logscs Absrac The purpose of hs arcle s o propose mul crera wde approach o opmzaon of supply n logscs nework, akng no accoun ssues of reverse logscs. The bass of he consdered n he work opc s exenson of ha problem respecng he need for he negraon of forward and reverse logscs acves. So far here were many researches addressng he problem of logscs nework desgn boh forward and reverse. However he ssue of negraed logscs neworks s sll underesmaed. Currenly he exsng nernaonal legal requremens, pressures for envronmen proecon and economc benefs for sakeholders are he key facors, whch naurally forcng he need of negraon of he forward and reverse logscs neworks. Furhermore he flows under reverse and forward logscs acves are nerrelaed. In order o provde requred level of performance and relably of he whole sysem, he desgn of forward and reverse neworks can be consdered separaely. Insead he esablshng of negraed flexble logscs neworks s hghly recommended. Formulaed n hs paper decson model akes no consderaon he obec of mnmzng he oal ransporaon cos, oal raveled me and maxmzng cusomer level of servce, respecng he uncerany of supply and demand for goods delvered and reurned a plannng me horzon. The ssue was examned by numercal llusrave example. To solve he problem a goal programmng mehod has been used. BIBLIOGRAFIA 1. Blunberg D., Inroducon o Managemen of Reverse Logscs and Closed Loop Supply Chan Processes, CRC Press Chang C.T., Mul-choce goal programmng, Omega, Vol. 35, Issue 4, Augus 2007, Pages , 3. European Envronmen Agency, Consumpon and he envronmen, Publcaons Offce of he European Unon, Copenhagen, hp:// [dosęp ] 5. Jurasz F., Gospodarka surowcam wórnym, PWN, Warszawa 1989, s Krzyzanowsk, Kuna-Dbber, Schneder, Healh Effecs of Transpor relaed Ar Polluon, WHO Regonal Offce for Europe, Denmark L S., Wang N., He Z., Che A., Ma Y., Desgn of a Mulobecve Reverse Logscs Nework Consderng he Cos and Servce Level, [n:] Mahemacal Problems n Engneerng, Vol Salema, M., Barbosa-Povoa, A., Novas, A.,. Smulaneous desgn and plannng of supply chans wh reverse flows: a generc modellng formulaon. European Journal of Operaonal Research 203, 2010, s Shen ZJ. Inegraed supply chan desgn models :a survey and fuure research drecons. Journal of Indusral and Managemen Opmzaon 2007;3 (1): Smch-Lev D., Kamnsky P., Managng he supply chan: he defnve gude for he busness professonal.boson:irwnmcgraw-hll; Sona R. Cardoso, Ana Paula F.D. Barbosa-Povoa, Susana Relvas, Desgn and plannng of supply chans wh negraon of reverse logscs acves under demand uncerany., European Journal of Operaonal Research 226, 2013, s Srvasava, S., Green supply-chan managemen: a sae-of-he-ar leraure revew. Inernaonal Journal of Managemen Revews 9 (1),

11 13. Szołysek J., Logsyka zwrona, Insyu Logsyk Magazynowana, Poznań User, H., Easwaran, G., Akcal, E., Cenkaya, S.,. Benders decomposon wh alernave mulple cus for a mul-produc closed-loop supply chan nework desgn model. Naval Research Logscs 54, 2007, s

WYBRANE ASPEKTY HARMONOGRAMOWANIA PROCESU MAGAZYNOWEGO

WYBRANE ASPEKTY HARMONOGRAMOWANIA PROCESU MAGAZYNOWEGO PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 64 Transpor 28 Tomasz AMBROZIAK, Konrad LEWCZUK Wydzał Transporu Polechnk Warszawske Zakład Logsyk Sysemów Transporowych ul. Koszykowa 75, -662 Warszawa am@.pw.edu.pl;

Bardziej szczegółowo

PROBLEM ODWROTNY DLA RÓWNANIA PARABOLICZNEGO W PRZESTRZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAROWEJ THE INVERSE PARABOLIC PROBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE

PROBLEM ODWROTNY DLA RÓWNANIA PARABOLICZNEGO W PRZESTRZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAROWEJ THE INVERSE PARABOLIC PROBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE JAN KOOŃSKI POBLEM ODWOTNY DLA ÓWNANIA PAABOLICZNEGO W PZESTZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAOWEJ THE INVESE PAABOLIC POBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE S r e s z c z e n e A b s r a c W arykule skonsruowano

Bardziej szczegółowo

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ W WYBRANYM REGIONIE

MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ W WYBRANYM REGIONIE MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ W WYBRANYM REGIONIE Marcn Zawada Kaedra Ekonomer Saysyk, Wydzał Zarządzana, Polechnka Częsochowska, Częsochowa 1 WSTĘP Proces ransformacj

Bardziej szczegółowo

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ker. MTR Programowane w MATLABe Laboraorum Ćw. Zasosowane bbloecznych funkcj MATLABa do numerycznego rozwązywana równań różnczkowych. Wprowadzene Układy równań różnczkowych zwyczajnych perwszego rzędu

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA PROCESÓW LOGISTYCZNYCH W GOSPODARCE LEŚNEJ

OPTYMALIZACJA PROCESÓW LOGISTYCZNYCH W GOSPODARCE LEŚNEJ Anon KORCYL *, Kaml CZAJKA * OPTYMALIZACJA PROCESÓW LOGISTYCZNYCH W GOSPODARCE LEŚNEJ Sreszczene W arykule przedsawono model maemayczny problemu opymalzacj pozyskwana drewna oraz jego ransporu. Kryerum

Bardziej szczegółowo

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM).

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Zagadnene optymalzac zwane problemem plecakowym swą nazwę wzęło z analog do sytuac praktyczne podobne do problemu pakowana plecaka. Chodz o to, by zapakować maksymalne

Bardziej szczegółowo

13. DWA MODELE POTOKU RUCHU (TEORIOKOLEJKOWE)(wg Wocha,1998)

13. DWA MODELE POTOKU RUCHU (TEORIOKOLEJKOWE)(wg Wocha,1998) 3. Dwa modele pooku ruchu (eorokolejkowe) 3. DWA MODELE POTOKU RUCHU (TEORIOKOLEJKOWE)(wg Wocha,998) 3.. Model Hagha Isneje wele prac z la powojennych, w kórych wysępują próby modelowana kolejek ruchowych

Bardziej szczegółowo

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za

Bardziej szczegółowo

Podstawowe algorytmy indeksów giełdowych

Podstawowe algorytmy indeksów giełdowych Podsawowe algorymy ndeksów gełdowych Wersja 1.1 San na 25-11-13 Podsawowe algorymy ndeksów gełdowych Wersja 1.1 San na 2013-11-25 Sps reśc I. Algorymy oblczana warośc ndeksów gełdowych...3 1. Warość beżąca

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2 Sansław Cchock Naala Nehrebecka Wykład 2 1 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 4. Zmenne znegrowane 2 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 4. Zmenne znegrowane 3 Szereg

Bardziej szczegółowo

Modelowanie ekspertowych systemów logistycznych opartych na relacyjnych mapach kognitywnych

Modelowanie ekspertowych systemów logistycznych opartych na relacyjnych mapach kognitywnych JASTRIEBOW Aleksander 2 PIOTROWSKA Kaarzyna 3 Modelowane eksperowych sysemów logsycznych oparych na relacynych mapach kognywnych Eksperowy sysem logsyczny relacyna mapa kognywna welokrokowy algorym uczena

Bardziej szczegółowo

RYNEK AKCJI A KOSZTY WAHAŃ KONIUNKTURALNYCH W POLSCE

RYNEK AKCJI A KOSZTY WAHAŃ KONIUNKTURALNYCH W POLSCE Jan Acedańsk RYNEK AKCJI A KOSZTY WAHAŃ KONIUNKTURALNYCH W POLSCE Wprowadzene W pracy z 1987 r. R. Lucas zdefnował kosz wahań konunkuralnych ako procenowe zwększene konsumpc, kóre es koneczne, aby użyeczność

Bardziej szczegółowo

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za

Bardziej szczegółowo

Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r.

Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r. Mnster Edukacj arodowej Pan Katarzyna HALL Mnsterstwo Edukacj arodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 arszawa Dna 03 czerwca 2009 r. TEMAT: Propozycja zmany art. 30a ustawy Karta auczycela w forme lstu otwartego

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

Zadane 1: Wyznacz średne ruchome 3-okresowe z następujących danych obrazujących zużyce energ elektrycznej [kwh] w pewnym zakładze w mesącach styczeń - lpec 1998 r.: 400; 410; 430; 40; 400; 380; 370. Zadane

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie cen detalicznych żywności w Polsce

Prognozowanie cen detalicznych żywności w Polsce Prognozowane cen dealcznych żywnośc w Polsce Marusz Hamulczuk IERGŻ - PIB Kaarzyna Herel NBP Co dlaczego prognozujemy Krókookresowe prognozy cen dealcznych Ceny dealczne (ndywdualne produky, agregay) Isone

Bardziej szczegółowo

Harmonogram czyszczenia z osadów sieci wymienników ciepła w trakcie eksploatacji instalacji na przykładzie destylacji rurowo-wieżowej

Harmonogram czyszczenia z osadów sieci wymienników ciepła w trakcie eksploatacji instalacji na przykładzie destylacji rurowo-wieżowej Mariusz Markowski, Marian Trafczyński Poliechnika Warszawska Zakład Aparaury Przemysłowe ul. Jachowicza 2/4, 09-402 Płock Harmonogram czyszczenia z osadów sieci wymienników ciepła w rakcie eksploaaci insalaci

Bardziej szczegółowo

THE PROBLEMS OF PROCESS DISASSEMBLY IN ENVIRONMENTAL INFLUENCE THE MEANS TRANSPORTATION

THE PROBLEMS OF PROCESS DISASSEMBLY IN ENVIRONMENTAL INFLUENCE THE MEANS TRANSPORTATION LOGITRANS - VII KONFERENCJA NAUKOWO-TECHNICZNA LOGISTYKA, SYSTEMY TRANSPORTOWE, BEZPIECZEŃSTWO W TRANSPORCIE Norber CHAMIER-GLISZCZYŃSKI 1 demonaŝ, samochód wycofany z eksploaac PROBLEMATYKA PROCESU DEMONTAśU

Bardziej szczegółowo

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej. /22/24 Dwuosobowe gry o sume zero DO NAUCZENIA I ZAPAMIĘTANIA: Defnca zaps ger o sume zero, adaptaca ogólnych defnc. Punkt sodłowy Twerdzena o zwązkach punktu sodłowego z koncepcam rozwązań PRZYPOMNIENIE:

Bardziej szczegółowo

RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH

RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH Stansław KOWALIK e-mal: skowalk@wsb.edu.pl Wyższa Szkoła Bznesu Dąbrowa Górncza RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH Streszczene Praca dotyczy nekooperacynych sekwencynych ger dwuosobowych o sume

Bardziej szczegółowo

Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 8. CAŁKI NIEOZNACZONE. ( x) 2 cos2x

Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 8. CAŁKI NIEOZNACZONE. ( x) 2 cos2x Wykład z Podsaw maemayk dla sudenów Inżyner Środowska Wykład 8. CŁKI NIEOZNCZONE Defnca (funkca perwona) Nech F es funkcą perwoną funkc f na przedzale I, eżel F '( ) f ( ) dla każdego I. Udowodnć, że funkce

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

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2 Sansław Cchock Naala Nehrebecka Wykład 2 1 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 2 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 3 Szereg czasowy jes pojedynczą realzacją pewnego

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Maemayka ubezpeczeń mająkowych 7.05.00 r. Zadane. Pewne ryzyko generuje jedną szkodę z prawdopodobeńswem q, zaś zero szkód z prawdopodobeńswem ( q). Ubezpeczycel pokrywa nadwyżkę szkody ponad udzał własny

Bardziej szczegółowo

Styczniki i przekaźniki Styczniki pomocnicze

Styczniki i przekaźniki Styczniki pomocnicze Sycznk przekaźnk Sycznk pomocncze Sycznk pomocncze o realzacj zadań serowana regulacj welokrone sosowane są sycznk pomocncze. Sosuje sę je w dużej lczbe do pośrednego serowana slnków, zaworów, sprzęgeł

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH

ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH Grzegorz PRZEKOTA ZESZYTY NAUKOWE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH Zarys treśc: W pracy podjęto problem dentyfkacj cykl gełdowych.

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

Krzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej

Krzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej Krzysztof Borowsk Zastosowane metody wdeł cenowych w analze technczne Wprowadzene Metoda wdeł cenowych została perwszy raz ogłoszona przez Alana Andrewsa 1 w roku 1960. Trzy lne wchodzące w skład metody

Bardziej szczegółowo

n liczba zmiennych decyzyjnych c współczynniki funkcji celu a współczynniki przy zmienych decyzyjnych w warunkach

n liczba zmiennych decyzyjnych c współczynniki funkcji celu a współczynniki przy zmienych decyzyjnych w warunkach Problem decyzyny cel różne sposoby dzałana (decyze) warunk ogranczaące (determnuą zbór decyz dopuszczalnych) kryterum wyboru: umożlwa porównane efektywnośc różnych decyz dopuszczalnych z punktu wdzena

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

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych dr nż Andrze Chylńsk Katedra Bankowośc Fnansów Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawe Zarządzane ryzykem w rzedsęborstwe ego wływ na analzę ołacalnośc rzedsęwzęć nwestycynych w w w e - f n a n s e c o m

Bardziej szczegółowo

Systemy nawigacji satelitarnej. Przemysław Bartczak

Systemy nawigacji satelitarnej. Przemysław Bartczak Sysemy nawgacj saelarnej Przemysław Barczak Częsolwość nośna Wszyske saely GPS emują neprzerwane sygnały na dwóch częsolwoścach nośnych L1 L2 z pograncza mkrofalowych fal L S, kóre z punku wdzena nazemnego

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa

Bardziej szczegółowo

Regulamin. udzielania pomocy materialnej o charakterze socjalnym dla uczniów zamieszkaùych na terenie Gminy Wolbórz

Regulamin. udzielania pomocy materialnej o charakterze socjalnym dla uczniów zamieszkaùych na terenie Gminy Wolbórz Zaù¹cznk Nr 1 uchwaùy Nr XXVIII/167/2005 Rady Gmny Wolbórz z dna 30 marca 2005 r. Regulamn udzelana pomocy maeralnej o charakerze socjalnym dla ucznów zameszkaùych na erene Gmny Wolbórz I. Sposób usalana

Bardziej szczegółowo

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju

Bardziej szczegółowo

1. Komfort cieplny pomieszczeń

1. Komfort cieplny pomieszczeń 1. Komfort ceplny pomeszczeń Przy określanu warunków panuących w pomeszczenu używa sę zwykle dwóch poęć: mkroklmat komfort ceplny. Przez poęce mkroklmatu wnętrz rozume sę zespół wszystkch parametrów fzycznych

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE KOSZTAMI UTRZYMANIA GOTÓWKI W ODDZIAŁACH BANKU KOMERCYJNEGO

ZARZĄDZANIE KOSZTAMI UTRZYMANIA GOTÓWKI W ODDZIAŁACH BANKU KOMERCYJNEGO ZARZĄDZANIE KOSZTAMI UTRZYMANIA GOTÓWKI W ODDZIAŁACH BANKU KOMERCYJNEGO Sreszczenie Michał Barnicki Poliechnika Śląska, Wydział Oranizacji i Zarządzania Monika Odlanicka-Poczobu Poliechnika Śląska, Wydział

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH

PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Barbara Baóg Iwona Foryś PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH Wsęp Koszy dosarczenia wody

Bardziej szczegółowo

Jerzy Czesław Ossowski Katedra Ekonomii i Zarzdzania Przedsibiorstwem Wydział Zarzdzania i Ekonomii Politechnika Gdaska

Jerzy Czesław Ossowski Katedra Ekonomii i Zarzdzania Przedsibiorstwem Wydział Zarzdzania i Ekonomii Politechnika Gdaska Jerzy Czesław Ossowsk Kaedra Ekonom Zarzdzana Przedsborswem Wydzał Zarzdzana Ekonom Polechnka Gdaska IX Ogólnoposke Semnarum Naukowe n. Dynamczne modele ekonomeryczne, Kaedra Ekonomer Saysyk, Unwersye

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

Analiza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem

Analiza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem WARSZTATY 2003 z cyklu Zagrożena naturalne w górnctwe Mat. Symp. str. 461 466 Elżbeta PILECKA, Małgorzata SZCZEPAŃSKA Instytut Gospodark Surowcam Mneralnym Energą PAN, Kraków Analza ryzyka jako nstrument

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

Piotr Fiszeder Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Juliusz Preś Politechnika Szczecińska

Piotr Fiszeder Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Juliusz Preś Politechnika Szczecińska DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolske Semnarum Naukowe, 4 6 wrześna 2007 w Torunu Kaedra Ekonomer Saysyk, Unwersye Mkołaa Kopernka w Torunu Por Fszeder Unwersye Mkołaa Kopernka w Torunu Julusz

Bardziej szczegółowo

Sortowanie szybkie Quick Sort

Sortowanie szybkie Quick Sort Sortowane szybke Quck Sort Algorytm sortowana szybkego opera sę na strateg "dzel zwycęża" (ang. dvde and conquer), którą możemy krótko scharakteryzować w trzech punktach: 1. DZIEL - problem główny zostae

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRIA. metody analizy i wykorzystania danych ekonomicznych

EKONOMETRIA. metody analizy i wykorzystania danych ekonomicznych UIWERSYE EKOOMICZY w Krakowe EKOOMERIA EKOOMERIA meod analz wkorzsana danch ekonomcznch (handous zapsk wkładowc dla sudenów) Kraków Anon Gorl Anna Walkosz Unwerse Ekonomczn w Krakowe emaka. Wprowadzene..

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

Analiza rynku projekt

Analiza rynku projekt Analiza rynku projek A. Układ projeku 1. Srona yułowa Tema Auor 2. Spis reści 3. Treść projeku 1 B. Treść projeku 1. Wsęp Po co? Na co? Dlaczego? Dlaczego robię badania? Jakimi meodami? Dla Kogo o jes

Bardziej szczegółowo

ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI

ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/3, 202, sr. 253 26 ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO DO ROZWIĄZANIA ZBILANSOWANEGO ZAGADNIENIA TRANSPORTOWEGO

ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO DO ROZWIĄZANIA ZBILANSOWANEGO ZAGADNIENIA TRANSPORTOWEGO Studa Materały. Mscellanea Oeconomcae Rok 6, Nr 2/22 Wydzał Zarządzana Admnstrac Unwersytetu Jana Kochanowskego w Kelcach Z a r z ą d z a n e f n a n s e Rafał Prońko ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU

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

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA. Ops teoretyczny do ćwczena zameszczony jest na strone www.wtc.wat.edu.pl w dzale DYDAKTYKA FIZYKA ĆWICZENIA LABORATORYJNE.. Ops układu pomarowego

Bardziej szczegółowo

Model IS-LM-BP. Model IS-LM-BP jest wersją modelu ISLM w gospodarce otwartej. Pokazuje on zatem jak

Model IS-LM-BP. Model IS-LM-BP jest wersją modelu ISLM w gospodarce otwartej. Pokazuje on zatem jak Ćwczena z Makroekonom II Model IS-LM- Model IS-LM- jest wersją modelu ISLM w gospodarce otwartej. Pokazuje on zatem jak gospodarka taka zachowuje sę w krótkm okrese, w efekce dzałań podejmowanych w ramach

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki Poliechnika Gdańska Wydział Elekroechniki i Auomayki Kaedra Inżynierii Sysemów Serowania Podsawy Auomayki Repeyorium z Podsaw auomayki Zadania do ćwiczeń ermin T15 Opracowanie: Kazimierz Duzinkiewicz,

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE METODY KLASYFIKACJI. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE METODY KLASYFIKACJI. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska. SYSEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE MEODY KLASYFIKACJI Częstochowa 4 Dr hab. nż. Grzegorz Dude Wydzał Eletryczny Poltechna Częstochowsa FUNKCJE FISHEROWSKA DYSKRYMINACYJNE DYSKRYMINACJA I MASZYNA LINIOWA

Bardziej szczegółowo

Inne kanały transmisji

Inne kanały transmisji Wykład 4 Inne kanały ransmsj Plan wykładu. Ceny akywów 3. Ceny akywów Wzros sopy procenowej powoduje spadek cen domów akcj. gdze C warość kuponu, F warość nomnalna gdze dywdenda, g empo wzrosu dywdendy

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

DYNAMIKA KONSTRUKCJI

DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 1 10. 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10.1. Wprowadzenie Ogólne równanie dynamiki zapisujemy w posaci: M d C d Kd =P (10.1) Zapis powyższy oznacza, że równanie musi być spełnione w każdej

Bardziej szczegółowo

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ], STATECZNOŚĆ SKARP W przypadku obektu wykonanego z gruntów nespostych zaprojektowane bezpecznego nachylena skarp sprowadza sę do przekształcena wzoru na współczynnk statecznośc do postac: tgφ tgα = n gdze:

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

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4. Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można

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

POMIAR PARAMETRÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH METODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁU

POMIAR PARAMETRÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH METODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁU Pomiar paramerów sygnałów napięciowych. POMIAR PARAMERÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH MEODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZEWARZANIA SYGNAŁU Cel ćwiczenia Poznanie warunków prawidłowego wyznaczania elemenarnych paramerów

Bardziej szczegółowo

7. Wykład VII: Warunki Kuhna-Tuckera

7. Wykład VII: Warunki Kuhna-Tuckera Wocech Grega, Metody Optymalzac 7 Wykład VII: Warunk Kuhna-Tuckera 7 Warunk koneczne stnena ekstremum Rozważane est zadane z ogranczenam nerównoścowym w postac: mn F( x ) x X X o F( x ), o { R x : h n

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Sieci rekurencyjne

Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Sieci rekurencyjne Wprowadzene do Sec Neuronowych Sec rekurencyjne M. Czoków, J. Persa 2010-12-07 1 Powtórzene Konstrukcja autoasocjatora Hopfelda 1.1 Konstrukcja Danych jest m obrazów wzorcowych ξ 1..ξ m, gdze każdy pojedynczy

Bardziej szczegółowo

Kombinowanie prognoz. - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz. - podstawowe metody kombinowania prognoz

Kombinowanie prognoz. - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz. - podstawowe metody kombinowania prognoz Noaki do wykładu 005 Kombinowanie prognoz - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz - podsawowe meody kombinowania prognoz - przykłady kombinowania prognoz gospodarki polskiej - zalecenia

Bardziej szczegółowo

Substytucja między kredytem kupieckim i bankowym w polskich przedsiębiorstwach wyniki empiryczne na podstawie danych panelowych

Substytucja między kredytem kupieckim i bankowym w polskich przedsiębiorstwach wyniki empiryczne na podstawie danych panelowych Bank Kredy 43 6, 01, 9 56 www.bankkredy.nbp.pl www.bankandcred.nbp.pl Subsyucja mędzy kredyem kupeckm bankowym w polskch przedsęborswach wynk empryczne na podsawe danych panelowych Jerzy Marzec*, Małgorzaa

Bardziej szczegółowo

MPEC wydaje warunki techniczne KONIEC

MPEC wydaje warunki techniczne KONIEC 1 2 3 1 2 2 1 3 MPEC wydaje warunk technczne 4 5 6 10 9 8 7 11 12 13 14 15 KONIEC 17 16 4 5 Chcesz wedzeć, czy masz możlwość przyłączena budynku Możlwośc dofnansowana wymany peców węglowych do sec mejskej?

Bardziej szczegółowo

XXXV Konferencja Statystyka Matematyczna

XXXV Konferencja Statystyka Matematyczna XXXV Konferencja Saysyka Maeayczna MODEL OTOWOŚCI SYSTEMU TECHNICZNEO Karol J. ANDRZEJCZAK karol.andrzejczak@pu.poznan.pl Polechnka Poznańska hp://www.pu.poznan.pl/ PRORAM REERATU 1. WPROWADZENIE 2. ORMALIZACJA

Bardziej szczegółowo

dr inż. MARCIN MAŁACHOWSKI Instytut Technik Innowacyjnych EMAG

dr inż. MARCIN MAŁACHOWSKI Instytut Technik Innowacyjnych EMAG dr inż. MARCIN MAŁACHOWSKI Insyu Technik Innowacyjnych EMAG Wykorzysanie opycznej meody pomiaru sężenia pyłu do wspomagania oceny paramerów wpływających na możliwość zaisnienia wybuchu osiadłego pyłu węglowego

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

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

Plan wykładu. Sztuczne sieci neuronowe. Neuronu dyskretny. Neuron dyskretny (perceptron prosty)

Plan wykładu. Sztuczne sieci neuronowe. Neuronu dyskretny. Neuron dyskretny (perceptron prosty) Plan wykładu Dzałane neuronu dyskretnego warstwy neuronów dyskretnych Wykład : Reguły uczena sec neuronowych. Sec neuronowe ednokerunkowe. Reguła perceptronowa Reguła Wdrowa-Hoffa Reguła delta ałgorzata

Bardziej szczegółowo

Monika Kośko Wyższa Szkoła Informatyki i Ekonomii TWP w Olsztynie Michał Pietrzak Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Monika Kośko Wyższa Szkoła Informatyki i Ekonomii TWP w Olsztynie Michał Pietrzak Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolske Semnarum Naukowe, 4 6 wrześna 007 w Torunu Kaedra Ekonomer Saysyk, Unwersye Mkołaja Kopernka w Torunu Monka Kośko Wyższa Szkoła Informayk Ekonom TWP w Olszyne

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

Bardziej szczegółowo

ZESTAW VI. ε, są składnikami losowymi. Oba modele są nieliniowe. Model (1) Y X Y = = Y X NIELINIOWE MODELE EKONOMETRYCZNE, FUNKCJA PRODUKCJI

ZESTAW VI. ε, są składnikami losowymi. Oba modele są nieliniowe. Model (1) Y X Y = = Y X NIELINIOWE MODELE EKONOMETRYCZNE, FUNKCJA PRODUKCJI NIELINIOWE MODELE EKONOMETRYCZNE, FUNKCJA PRODUKCJI ZESTAW VI Przykład: Weźmy pod uwagę dwa modele ednorównaniowe: () Y = a+ b + c, () Y = + g + g Z + ξ, Gdzie,Y,Z oznaczaą zmienne, a,b,c,,g paramery srukuralne

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE DYNAMICZNE MODEE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Joanna Małgorzaa andmesser Szkoła Główna

Bardziej szczegółowo

Ocena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1

Ocena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1 Bogdan Ludwiczak Wprowadzenie Ocena płynności wybranymi meodami szacowania osadu W ubiegłym roku zaszły znaczące zmiany doyczące pomiaru i zarządzania ryzykiem bankowym. Są one konsekwencją nowowprowadzonych

Bardziej szczegółowo

MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Prokop jproko@sgh.waw.pl

MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Prokop jproko@sgh.waw.pl MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Proko roko@sgh.waw.l Statyka dynamka olgoolstyczne struktury rynku. Modele krótkookresowe konkurenc cenowe w olgoolu.. Model ogranczonych mocy rodukcynych ako wyaśnene

Bardziej szczegółowo

Katarzyna Osiecka Politechnika Warszawska Józef Stawicki Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Katarzyna Osiecka Politechnika Warszawska Józef Stawicki Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Oólnopolske Semnarum Naukowe, 4 6 wrześna 27 w Torunu Kaedra Ekonomer Saysyk, Unwersye Mkołaja Kopernka w Torunu Kaarzyna Osecka Polechnka Warszawska Józef Sawck Unwersye

Bardziej szczegółowo

Podstawowe charakterystyki niezawodności. sem. 8. Niezawodność elementów i systemów, Komputerowe systemy pomiarowe 1

Podstawowe charakterystyki niezawodności. sem. 8. Niezawodność elementów i systemów, Komputerowe systemy pomiarowe 1 Podsawowe charakerysyki niezawodności sem. 8. Niezawodność elemenów i sysemów, Kompuerowe sysemy pomiarowe 1 Wsęp Niezawodność o prawdopodobieńswo pewnych zdarzeń Inensywność uszkodzeń λ wyraŝa prawdopodobieńswo

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE RACHUNKU WARIACYJNEGO DO ANALIZY WAHAŃ PRODUKCJI W PRZEDSIĘBIORSTWACH

WYKORZYSTANIE RACHUNKU WARIACYJNEGO DO ANALIZY WAHAŃ PRODUKCJI W PRZEDSIĘBIORSTWACH STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36, T. 1 Sefan Grzesiak * WYKORZYSTANIE RACHUNKU WARIACYJNEGO DO ANALIZY WAHAŃ PRODUKCJI W PRZEDSIĘBIORSTWACH STRESZCZENIE W arykule podjęo problem

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup Jednoczynnkowa Analza Waranc (ANOVA) Wykład 11 Przypomnene: wykłady zadana kursu były zaczerpnęte z podręcznków: Statystyka dla studentów kerunków techncznych przyrodnczych, J. Koronack, J. Melnczuk, WNT

Bardziej szczegółowo

Struktura sektorowa finansowania wydatków na B+R w krajach strefy euro

Struktura sektorowa finansowania wydatków na B+R w krajach strefy euro Rozdział i. Srukura sekorowa finansowania wydaków na B+R w krajach srefy euro Rober W. Włodarczyk 1 Sreszczenie W arykule podjęo próbę oceny srukury sekorowej (sekor przedsiębiorsw, sekor rządowy, sekor

Bardziej szczegółowo

Sławomir JUŚCIŃSKI Małgorzata SZCZEPANIK. 1. Introduction. 1. Wprowadzenie

Sławomir JUŚCIŃSKI Małgorzata SZCZEPANIK. 1. Introduction. 1. Wprowadzenie Sławomr JUŚCIŃSKI Małgorzaa SZCZEPANIK PRZEGLĄDY GWARANCYJNE CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH JAKO ELEMENT LOGISTYKI DYSTRYBUCJI GUARANTEE SERVICE OF AGRICULTURAL TRACTORS AS AN ELEMENT OF DISTRIBUTION LOGISTICS W

Bardziej szczegółowo

Założenia metodyczne optymalizacji ekonomicznego wieku rębności drzewostanów Prof. dr hab. Stanisław Zając Dr inż. Emilia Wysocka-Fijorek

Założenia metodyczne optymalizacji ekonomicznego wieku rębności drzewostanów Prof. dr hab. Stanisław Zając Dr inż. Emilia Wysocka-Fijorek Założenia meodyczne opymalizacji ekonomicznego wieku rębności drzewosanów Prof. dr hab. Sanisław Zając Dr inż. Emilia Wysocka-Fijorek Plan 1. Wsęp 2. Podsawy eoreyczne opymalizacji ekonomicznego wieku

Bardziej szczegółowo

-ignorowanie zmiennej wartości pieniądza w czasie, -niemoŝność porównywania projektów o róŝnych klasach ryzyka.

-ignorowanie zmiennej wartości pieniądza w czasie, -niemoŝność porównywania projektów o róŝnych klasach ryzyka. Podstawy oceny ekonomcznej przedsęwzęć termo-modernzacyjnych modernzacyjnych -Proste (statyczne)-spb (prosty czas zwrotu nakładów nwestycyjnych) -ZłoŜone (dynamczne)-dpb, NPV, IRR,PI Cechy metod statycznych:

Bardziej szczegółowo

Modelowanie równowagi cenowej na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie w okresach przed i po wejściu Polski do Unii Europejskiej

Modelowanie równowagi cenowej na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie w okresach przed i po wejściu Polski do Unii Europejskiej Sansław Urbańsk * Modelowane równowag cenowej na Gełdze Paperów Waroścowych w Warszawe w okresach przed po wejścu Polsk do Un Europejskej Wsęp Praca nnejsza sanow konynuację badań doyczących wyceny akcj

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE DYNAICZNE ODELE EKONOETRYCZNE X Ogólnopolske Semnarum Naukowe, 4 6 wrześna 7 w Torunu Kaedra Ekonomer Saysyk, Unwersye kołaja Kopernka w Torunu Jacek Kwakowsk Unwersye kołaja Kopernka w Torunu odele RCA

Bardziej szczegółowo

Określenie podstawowych parametrów energetycznych układu napędowego z silnikiem indukcyjnym pracującym w stanach ekstremalnych przeciążeń dynamicznych

Określenie podstawowych parametrów energetycznych układu napędowego z silnikiem indukcyjnym pracującym w stanach ekstremalnych przeciążeń dynamicznych r nż. LEZEK AWLACZYK olechnka Wrocławska Insyu aszyn, Napęów omarów Elekrycznych Określene posawowych paramerów energeycznych ukłau napęowego z slnkem nukcyjnym pracującym w sanach eksremalnych przecążeń

Bardziej szczegółowo

Egzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010

Egzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010 Egzamn ze statystyk/ Studa Lcencjacke Stacjonarne/ Termn /czerwec 2010 Uwaga: Przy rozwązywanu zadań, jeśl to koneczne, naleŝy przyjąć pozom stotnośc 0,01 współczynnk ufnośc 0,99 Zadane 1 PonŜsze zestawene

Bardziej szczegółowo

Modele ekonometryczne w Gretlu

Modele ekonometryczne w Gretlu Modele ekonomeryczne w Grelu Grel jes aplkacją przede wszyskm do zasosowań ekonomerycznych (oraz do analzy szeregów czasowych nekórzy wolą rozgranczać ekonomerę analzę szeregów czasowych, przy czym a osana

Bardziej szczegółowo

MIĘDZYNARODOWE UNORMOWANIA WYRAśANIA ANIA NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

MIĘDZYNARODOWE UNORMOWANIA WYRAśANIA ANIA NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH MIĘDZYNARODOWE UNORMOWANIA WYRAśANIA ANIA NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH Adam Mchczyńsk W roku 995 grupa nstytucj mędzynarodowych: ISO Internatonal Organzaton for Standardzaton (Mędzynarodowa Organzacja Normalzacyjna),

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

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) i E E E i r r = = = = = θ θ ρ ν φ ε ρ α * 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE METODY OBLICZEŃ UPROSZCZONYCH DO WYZNACZANIA CZASU JAZDY POCIĄGU NA SZLAKU

ZASTOSOWANIE METODY OBLICZEŃ UPROSZCZONYCH DO WYZNACZANIA CZASU JAZDY POCIĄGU NA SZLAKU PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 87 Transpor 01 Jarosław Poznański Danua Żebrak Poliechnika Warszawska, Wydział Transporu ZASTOSOWANIE METODY OBLICZEŃ UPROSZCZONYCH DO WYZNACZANIA CZASU JAZDY

Bardziej szczegółowo

PODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK

PODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK PODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK Założena Nech oznacza ozom (warość) badanego zjawska (zmennej) w kolejnch momenach czasu T0, gdze T 0 0,1,..., n 1 oznacza worz szereg czasow. zbór numerów czasu. Cąg

Bardziej szczegółowo