DWUKIERUNKOWA HEURYSTYKA BALANSOWANIA LINII MONTAŻOWEJ

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "DWUKIERUNKOWA HEURYSTYKA BALANSOWANIA LINII MONTAŻOWEJ"

Transkrypt

1 DWUKIERUNKOWA HEURYSTYKA BALANSOWANIA LINII MONTAŻOWEJ Waldemar GRZECHCA Streszczene: Problem balansowana ln montażowej należy do problemów o złożonośc oblczenowej klasy NP trudne. Dlatego też od klkudzesęcu lat wykorzystuje sę w znalezenu rozwązana metody dokładne metody heurystyczne. Mmo, że te ostane dają jedyne rozwązane dopuszczalne, są one jedynym, które pozwalają na uzyskane jakegokolwek końcowego uszeregowana zadań na stacjach montażowych ln produkcyjnej. Znane z lteratury wskaźnk jakośc (efektywność ln, czas ln, współczynnk gładkośc) pozwalają na ocenę akceptację otrzymanego rozwązana. W artykule rozważono dwukerunkową heurystykę podając kolejne krok postępowana porównując rezultaty końcowe z wynkam uzyskwanym znanym do tej pory heurystykam. Słowa kluczowe: problem balansowana ln montażowej, metody heurystyczne, współczynnk jakośc. 1. Wprowadzene Problem BLM (balansowana ln montażowej) był powszechne studowany od czasu ponerskch prac Brytona w roku 1954 [1], Salvesona w roku 1955 [2] oraz Jacksona w roku 1956 [3]. Potwerdzono użyteczność welu podejść opracowanych do rozwązywana problemu BLM w nezlczonych gałęzach przemysłu montażowego, takch jak: przemysł samochodowy, wytwórstwo, RTV, AGD td. W tradycyjnym probleme BLM zbór operacj jest dany razem z czasam wykonywana oraz ogranczenam kolejnoścowym defnującym dozwolone uszeregowane operacj. Celem rozwązywana problemu BLM jest przydzelene zboru operacj do kolejnych stacj roboczych w tak sposób, aby zmnmalzować lość potrzebnych stacj oraz spełnć wymagana produkcyjne (np. pożądaną przepustowość ln). W cągu ostatnch dekad badacze opracowal wele metod do poszukwana rozwązana optymalnego, takch jak: model programowana całkowtolczbowego 0-1 [4], metoda podzału oszacowań oraz model programowana dynamcznego [5-9]. Jednakże wszystke podejśca poszukwana rozwązana optymalnego są oblczenowo neefektywne przy rozwązywanu problemów BLM z dużą lczbą operacj. Jest to spowodowane tym, że problemy BLM są problemam NP-trudnym. Stąd też ważne jest stworzene efektywnych podejść heurystycznych do poszukwana jak najlepszych przyblżonych rozwązań problemu BLM. Wśród wszystkch podejść heurystycznych operacje są przydzelane w kerunku od perwszej do ostatnej stacj (tj. jednokerunkowo). Jednak Scholl Voß [10] oraz Scholl Klen [11], zaproponowal dwukerunkowe podejśce, w którym operacje mogły być zarówno przydzelane od perwszej do ostatnej stacj jak od ostatnej do perwszej, czyl rozpoczynając od perwszej stacj ostatnej równocześne. W podejścu dwukerunkowym metoda podzału oszacowań była wykorzystywana do znajdywana rozwązań optymalnych. Jednakże z powodu zawłośc oblczenowej algorytmu podzału oszacowań w problemach z dużą 557

2 lczbą operacj jedyne rozwązana przyblżone były znajdywane. Późnej Kao Yeh [12], stworzyl nowe efektywne podejśce, w którym zastosowal szeroko znaną metodę śceżk krytycznej (CPM), do rozwązywana problemu przyporządkowana operacj dla problemu BLM. Wykazal on, że podejśce oparte na metodze śceżk krytycznej zabrało jedyne 0(mn 2 ) czasu oblczenowego, do uzyskana rozwązana problemu BLM. W heurystyce omawanej w nnejszym artykule, a zaproponowanej przez Kao Yeha w 2009 roku [13], połączone są dwa podejśca: dwukerunkowe zaproponowane przez Scholla Klena w 1997 roku [11], oraz podejśce oparte na metodze śceżk krytycznej zaproponowane przez Kao Yeha w 2006 roku [12]. Połączene to mało na celu stworzene efektywnej wydajnej heurystyk do rozwązywana problemu BLM. 2. Matematyczny ops problemu BLM Klasyczny problem balansowana ln montażowej sformułowano w następującej postac: Dany jest zbór operacj montażowych: x, S 1,2,..., n (1) gdze x jest - tą operacją, natomast n jest lczbą operacj. Ważne jest także, aby żadna operacja ne należała do dwóch różnych podzborów, gdyż ne można wykonywać tej samej operacj na dwóch stanowskach tzn.: S Sm, m (2) Operacje te mogą być wykonywane przez monterów lub roboty przemysłowe. Istotą tego problemu jest mnmalzacja lczby stanowsk na ln montażowej, przy czym zagwarantować należy także kompletność wykonywana montażu. Ponższa zależność ukazuje warunek kompletnośc montażu: m M Sm m1 S, m = 1,2,..,M (3) W tym celu wszystke operacje należy pogrupować w take M podzborów, aby tworzyły one stanowska pracy na ln montażowej. Problem BLM uwzględnać pownen ogranczena kolejnoścowe pozycyjne. Wszystke operacje na ln montażowej wykonywane są według kolejnośc opartej o macerz relacj kolejnośc wykonywana operacj : =[γ v,], v, = 1,2,...,n (4) gdze v, są elementam tej macerzy, które należą do zboru lczb bnarnych: 1 operacja xv jest bezposrednm poprzednkem operacj x v, (5) 0 w przecwnym przypadku 558

3 Ogranczene kolejnoścowe opsane jest w następujący sposób: v m 1 x S ] x S [. (6) v, v Ważną daną wejścową modelu balansowana ln montażowej, wynkającą z technolog montażu, są czasy wykonywana operacj. Każda operacja jest przez ne charakteryzowana, a podane są one za pomocą wektora: t, gdze t jest czasem wykonywana operacj x. Dany jest także cykl ln montażowej, który spełna warunek: oraz ogranczene czasowe m T 1,2,..., n (7) max t C t, (8) 1n 1 m M x Sm n 1 t C (9) W przypadkach tych można określć najkrótszy najdłuższy czas pomędzy rozpoczęcem pewnej operacj, a zakończenem nnej. Problem BLM w takm modelu polega na wyznaczenu stacj dla wykonywana danego podzboru operacj, tak aby optymalny balans ln montażowej spełnał kryterum mnmalzacj ne wykorzystanego czasu pracy: Q lub C m M m1 Q MC t mn, S m t S m m 1,2,...,M (10) mn, (11) gdze M - zbór stanowsk pracy, S m - podzbór operacj tworzących stanowska pracy [14]. 3. Mary jakośc otrzymywanych rozwązań Balansowane ln montażowej jest najlepsze, gdy dla każdej stacj roboczej suma czasów operacj elementarnych jest równa czasow cyklu. Nestety ne zawsze jest to możlwe. Stworzone zostały zatem mary, które pozwalają na porównywane metod używanych do rozwązywana tego typu zadań [15, 16]. Stosowane mary to: efektywność ln Lne Effcency (LE), współczynnk gładkośc Smoothness Index (SI), czas ln - Tme (T). Efektywność ln (LE) jest to stosunek całkowtego czasu cyklu mnożony przez numer stacj. Pokazuje procentowo wykorzystane ln. Można to wyrazć następującym wzorem: 559

4 M ST 1 LE 100% (12) C M gdze: M lczba stacj roboczych, C czas cyklu, ST czas wykorzystana stacj Współczynnk gładkośc (SI) jest to wskaźnk pokazujący względną gładkość danej zbalansowanej ln montażowej. Współczynnk gładkośc równy zero wskazuje na najlepej zbalansowaną lnę. Im wartość SI jest mnejsza tym bardzej lna jest zbalansowana. M SI ( ST ST (13) max ) gdze: ST max maksymalny czas stacj roboczej, ST czas stacj. Czas ln (T) jest współczynnkem zależnym od lośc stacj. Im ten czas będze mnejszy, tym lepsze zbalansowane ln. T ( M 1) C ST K (14) gdze: M lość stacj roboczych, C czas cyklu, ST K czas ostatnej stacj. Omawając przedstawone mary należy zwrócć uwagę na ogromną ch przydatność w ocene rozwązań dopuszczalnych dla problemu balansowana ln montażowej. Czas ln wprost nformuje nas o opuszczenu przez produkt fnalny ln fabrycznej. Oczywste jest, ż rozwązane o mnejszym czase ln jest rozwązanem lepszym. Dla potrzeb omawanego problemu utworzono wskaźnk gładkośc, który nformuje nas o stnenu czasu przestoju na ln. Wartość wększa od zera oznacza powstane takego czasu. Ze względu na uzależnene tego wskaźnka od czasów wykonana operacj możemy tym wskaźnkem porównywać rozwązana dotyczącego tego samego zadana dla różnych metod wartośc cyklu. Efektywność ln ma sens dla rozwązań o różnej lczbe stanowsk montażowych poneważ lcznk wzoru (12) dla rozważanego przykładu ma zawsze ta samą wartość. 4. Ops wykorzystywanych heurystyk metod 4.1 Heurystyka dwukerunkowa Omawana w pracy heurystyka łączy dwa podejśca, dwukerunkowe oraz metodę śceżk krytycznej (CPM). W omawanej heurystyce użyto następujących oznaczeń: C dany czas cyklu numer stacj forward j numer stacj backward S zbór operacj montażowych do przydzelena do stacj roboczych S a zbór operacj przydzelonych do stacj roboczych S u zbór operacj neprzydzelonych S cp zbór operacj należących do śceżk krytycznej zbór operacj nenależących do śceżk krytycznej T(FS ) sumaryczny czas operacj przydzelonych do -tej stacj forward T(BS j) sumaryczny czas operacj przydzelonych do j-tej stacj backward

5 W f czas bezczynnośc -tej stacj forward, W f = C T(FS ) W b czas bezczynnośc -tej stacj backward, Wb = C T(BS ) Przydzelane operacj do stacj roboczych w omawanej heurystyce można podzelć na dwa krok. W perwszym kroku tworzone są nowe stacje robocze. W podejścu dwukerunkowym, operacje mogą być przydzelone do stacj roboczych rozpoczynając zarówno od perwszej stacj jak od ostatnej. Stąd, za każdym razem, kedy operacje mają być przydzelone do stacj roboczych, tworzy sę dwe tymczasowe stacje jednocześne: jedną stację forward (FS) oraz jedną stację backward (BS). Neprzydzelone, spełnające odpowedne warunk operacje są przydzelane do stacj roboczych FS oraz BS równocześne. Przez spełnene odpowednch warunków rozume sę: dla stacj forward : wszystke operacje poprzedzające daną operację zostały przydzelone do stacj roboczych, przydzelene danej operacj do stacj ne powoduje przekroczena czasu cyklu, dla stacj backward : wszystke operacje następujące po danej operacj zostały przydzelone do stacj roboczych, przydzelene danej operacj do stacj ne powoduje przekroczena czasu cyklu. Identyczne w drugm kroku przydzela sę spełnające odpowedne warunk operacje do stacj roboczych. Najperw za pomocą metody śceżk krytycznej określa sę zbór operacj śceżk krytycznej S cp, które w proponowanej heurystyce mają wększy prorytet przy przydzelanu do stacj roboczych. W tym kroku określa sę równeż zbór operacj ne należących do śceżk krytycznej. Dla stacj roboczej FS najperw przydzela sę operacje z S cp ne posadające operacj poprzedzających, a operacje z przydzela sę tylko wtedy, jeżel przydzelene operacj z S cp narusza relację kolejnoścową. Podobne dla stacj BS najperw przydzela sę operacje z S cp ne posadające operacj następujących, a operacje z przydzela sę tylko wtedy, jeżel przydzelene operacj z S cp narusza relację kolejnoścową. W raze wystąpena konflktów, stosuje sę jakąkolwek sensowną regułę prorytetową (RPW, WET, Numeracja operacj). Przydzelane operacj do stacj roboczych kontynuuje sę tak długo, aż ne da sę przydzelć węcej operacj spełnających odpowedne warunk. Po przydzelenu operacj do tymczasowych stacj roboczych FS BS, wybera sę jedną z nch, by ją utrwalć. By zdecydować, którą utrwalć, oblcza sę: W f = C T(FS ) oraz Wb = C T(BS ), tj. czasy bezczynnośc odpowedno stacj forward backward. Czas bezczynnośc jest odchylenem czasu pracy stacj od czasu cyklu, stąd ntucyjne można powedzeć, że mnejsze odchylene wpływa na zmnejszene lczby potrzebnych stacj. Stąd, stacja robocza posadająca mnejszy czas bezczynnośc (stacja robocza z mn(w f,w b)) jest utrwalana wraz z przydzelonym do nej operacjam; operacje przydzelone do stacj posadającej wększy czas bezczynnośc są zwalnane jako neprzydzelone. Nowe stacje robocze tymczasowe są tworzone cała procedura jest powtarzana dla pozostałych neprzydzelonych operacj. Algorytm kończy sę, kedy wszystke operacje zostaną przydzelone do utrwalonych stacj roboczych. 4.2 Metoda śceżk krytycznej Rozważony zostane zbór śceżek pełnych, tj. prowadzących od wydarzena początkowego do wydarzena końcowego. Zbór ten jest nepusty skończony. W sec 561

6 czynnośc każdej śceżce pełnej przyporządkowany jest jednoznaczne czas wykonana śceżk (suma czasów wszystkch operacj należących do tej śceżk). Ten umożlwa zdefnowane czasu realzacj projektu oraz śceżk krytycznej. Śceżka krytyczna jest śceżką pełną, dla której czas trwana jest najdłuższy. Możlwe najkrótszy termn realzacj przedsęwzęca określony jest przez czas śceżk krytycznej. Oznacza to, że ne można zrealzować przedsęwzęca, zanm ne wykona sę najdłuższego w sense czasu cągu następujących po sobe czynnośc. Tak węc czas wykonana wszystkch czynnośc należących do śceżk krytycznej określa możlwy najkrótszy termn zakończena przedsęwzęca [17] Procedura przejśca do przodu Procedura przejśca do przodu prowadz do określena najwcześnejszych chwl czasowych, w których można rozpocząć EST(Earlest Start Tme) zakończyć EFT (Earlest Fnsh Tme) realzację poszczególnych operacj. EST oznacza najwcześnejszy możlwy moment czasu, w którym operacja może nastąpć. Dla operacj rozpoczynających seć operacj przyjmujemy EST równe 0. Dla każdej kolejnej operacj najwcześnejszy termn rozpoczęca określa sę następująco: j EST max EST t I( j ) gdze :,j - kolejne operacje, I(j) zbór zdarzeń bezpośredno poprzedzających zdarzene. Aby wyznaczyć EST dla operacj j należy dla wszystkch bezpośrednch poprzednków operacj j - I(j) wyznaczyć sumy ch EST z ch czasem wykonana wybrać najwększą z tych sum. Najwcześnejszą chwlę zakończena operacj (EFT) oblcza sę jako sumę najwcześnejszego momentu rozpoczęca operacj (EST) oraz czasu realzacj tej operacj (t): Procedura cofana (15) EFT EST t (16) Procedura cofana prowadz do określena najpóźnejszych chwl czasowych, w których należy rozpocząć LST(Latest Start Tme) zakończyć LFT (Latest Fnsh Tme) realzację poszczególnych operacj. LFT oznacza najpóźnejszy możlwy moment czasu, w którym operacja może sę zakończyć. Dla operacj kończących seć czynnośc przyjmujemy LFT równe czasow trwana projektu, który wynos T jest równy najwększemu EFT wylczonemu w procedurze przejśca do przodu. Dla każdej poprzedzającej operacj najpóźnejszy termn zakończena określa sę następująco: LFT mn LFT t jj( ) gdze:,j kolejne operacje, J() zbór zdarzeń bezpośredno następujących po zdarzenu j. Czyl aby wyznaczyć EFT dla operacj należy dla wszystkch bezpośrednch następnków operacj - J() wyznaczyć różnce ch EFT z czasem ch wykonana wybrać najmnejszą z tych różnc. Najpóźnejsza chwla rozpoczęca operacj (LST) oblczana jest jako różnca j j (17) 562

7 najpóźnejszej chwl zakończena operacj (LFT) czasu realzacj tej operacj (t) Wyznaczene śceżk krytycznej LST LFT t (18) Rezerwa czasu jest maksymalnym możlwym opóźnenem operacj, które ne powoduje wydłużena czasu projektu. Rezerwę czasową operacj określa sę następująco: lub 563 t LST EST (19) t LFT EFT (20) Rezerwa czasowa dla każdej czynnośc jest różncą pomędzy najpóźnejszym dopuszczalnym a najwcześnejszym możlwym termnem jej wystąpena. Operacje z zerowym rezerwam czasowym należą do śceżek krytycznych sec jakekolwek opóźnene w ch pojawenu sę lub realzacj prowadz do opóźnena momentu zakończena całego projektu. Czynnośc należące do śceżek krytycznych nazywa sę krytycznym [18]. 4.3 Heurystyka jednokerunkowa Przydzelane operacj do stacj roboczych w heurystyce jednokerunkowej można opsać następująco: Tworzona jest nowa stacja robocza. Neprzydzelone, spełnające odpowedne warunk operacje są przydzelane do stacj roboczej. Przez spełnene odpowednch warunków rozume sę: wszystke operacje poprzedzające daną operację zostały przydzelone do stacj roboczych, przydzelene danej operacj do stacj ne powoduje przekroczena czasu cyklu. W raze wystąpena konflktów, stosuje sę regułę prorytetową (RPW, WET, Numeracja operacj). Przydzelane operacj do stacj roboczej kontynuuje sę tak długo, aż ne da sę przydzelć do nej węcej operacj spełnających odpowedne warunk. Jeżel stneją jeszcze jakeś neprzydzelone operacje następuje przejśce do początku algorytmu, jeżel takowych ne ma algorytm kończy oblczena [19]. W heurystyce wykorzystano znane z lteratury procedury kolejnoścowe [9]: WET (Workng Element Tme), RPW (Rankng Postonal Weght), Numeracja operacj. Musmy meć śwadomość ż to tylko wybrane reguły prorytetowe, w lteraturze można ch znaleźć znaczne węcej a ch wybór należy do przeprowadzających badana. 4.4 Algorytm poprawy uszeregowana Jeżel przy przydzelanu operacj do tymczasowej stacj roboczej (FS lub BS): sumaryczny czas operacj przydzelonych do stacj roboczej jest mnejszy od czasu cyklu,

8 ne ma operacj, która mogłyby być przydzelona do stacj roboczej bez przekroczena czasu cyklu naruszena relacj kolejnoścowej, stneje operacja x ne naruszająca reguły relacj kolejnoścowej, lecz jej przydzelene do stacj roboczej spowodowałoby przekroczene czasu cyklu, wtedy aktywowany jest algorytm poprawy uszeregowana. Dzałane algorytmu: 1. =1; 2. Tymczasowo usuwa sę z tymczasowej stacj roboczej ostatno przydzelonych operacj. 3. Jeżel którakolwek z tymczasowo usunętych operacj jest poprzednkem operacj x, algorytm jest przerywany. 4. Jeżel dodane operacje x do stacj roboczej powoduje przekroczena czasu cyklu, =+1; powrót do punktu Jeżel dodane operacj do stacj roboczej ne powoduje przekroczena czasu cyklu poprzez podmanę ostatnch operacj na operację x, otrzymujemy lepsze wypełnene czasu stacj roboczej, to kończymy algorytm podmenając operacje. 5. Przykład numeryczny W celu zobrazowana dzałana omówonych heurystyk przeanalzowano przykład numeryczny o 21 zadanach, którego relacje kolejnoścowe przedstawa graf z Rys. 1. Czasy operacj podano obok węzłów grafów a groty strzałek wskazują na kerunek wykonywana operacj. Do uzyskana końcowego balansu założono 3 wartośc cyklu C: 35, 21 oraz 14 jednostek czasowych. W Tab. 1 oraz Tab. 2 podano wartośc współczynnków jakośc dla różnych wartośc cyklu różnych wykorzystanych heurystyk. Analzując wynk w tabel można zauważyć powtarzalność wynków dla tego samego cyklu dla różnych metod heurystycznych wykorzystywanych w badanach Rys. 1 Graf relacj kolejnoścowej dla przykładu numerycznego Na Rys. 2 3 przedstawono najlepsze rozwązana dla różnych heurystyk oraz cykl produkcyjnych. 564

9 Tab. 1. Mary jakoścowe balansu dla cyklu C: 35 oraz 21 CYKL = 35 CYKL = 21 Reguła Mary HD+ HD- HJ HD+ HD- HJ RPW M T SI , ,05 LE 100% 100% 75% 100% 100% 83,33% Numeracja operacj M T SI , ,93 LE 100% 100% 75% 100% 100% 83,33% WET M T SI 31,16 31,16 33,03 20,02 20,02 19,10 LE 75% 75% 75% 83,33% 83,33% 83,33% gdze: HD+ heurystyka dwukerunkowa z włączonym algorytmem poprawy, HD- heurystyka dwukerunkowa z wyłączonym algorytmem poprawy, HJ heurystyka jednokerunkowa. Tab. 2. Mary jakoścowe balansu dla cyklu C: 14 Reguła Mara HD+ HD- HJ RPW M T SI 11,70 10,44 3 LE 83,33% 83,33% 93,75% Numeracja operacj M T SI 3 11,79 10,05 LE 93,75% 83,33% 83,33% WET M T SI ,25 LE 93,75% 93,75% 83,33% gdze: HD+ heurystyka dwukerunkowa z włączonym algorytmem poprawy, HD- heurystyka dwukerunkowa z wyłączonym algorytmem poprawy, HJ heurystyka jednokerunkowa. 6. Podsumowane W artykule omówono problem heurystyk w zagadnenu balansowana ln montażowej. Szczególne zwrócono uwagę, że znane do tej pory podejśce heurystyk jednokerunkowej może być uzupełnone o dwukerunkowe algorytmy szeregowana zadań na stacjach roboczych ln produkcyjnej. Podejśce to jest powszechne w lnach typu U, kedy to za względu na uzyskwane balansu ln berzemy jednocześne pod uwagę zarówno zadana z początku grafu relacj kolejnoścowej jak z jego częśc końcowej. Przeprowadzone badana zgodne z oczekwanam dały rozwązana dopuszczalne ale równeż w nektórych przypadkach wręcz rozwązana optymalne. Mmo, że jest to zupełny przypadek, jak sę 565

10 Rys. 2 Balans ln dla cyklu C=14 oraz heurystyk jednokerunkowej Rys. 3 Balans ln dla cyklu C=21 oraz heurystyk dwukerunkowej z włączonym algorytmem poprawy regułą RPW okazuje możlwy do osągnęca. Badana są jedyne potwerdzenem, że heurystyk mogą dać różne rozwązana końcowe a mary jakośc pozwalają na oceny otrzymanych wynków. Stosowane różnych heurystyk potwerdza tezę, że z wększej lczby różnych wynków zawsze można wybrać to rozwązane, które pod względem wcześnej ustalonych kryterów (czas ln, brak długch przestojów, efektywnośc ln czy lczby stacj, zadanej welkośc produkcj) jest dla nas najlepsze. Prace zrealzowane przy wsparcu środków BK265/Rau1/2014. Lteratura 1. Bryton, B. Balancng of contnuous producton lne. M.S. Thess. NorthwesternUnversty, Evanston, IL,

11 2. Salveson, M. E. The assembly lne balancng problem. The Journal of Industral Engneerng, 6, 1955, Jackson, J. R. A computng procedure for a lne balancng problem. Management Scence, 2, 1956, Graves, S. C., Lamar, B. W. An nteger programmng procedure for assembly system desgn problems. Operatons Research, 41, 1983, Carraway, R. L. A dynamc programmng approach to stochastc assembly lne balancng. Management Scence, 35, 1989, Becker, C., & Scholl, A. A survey on problems and methods n generalzed assembly lne balancng. European Journal of Operatonal Research, 168, 2006, Boysen, N., Fledner, M., & Scholl, A. A classfcaton of assembly lne balancng problems. European Journal of Operatonal Research, 183(2), 2007, Ghosh, S., Gagnon, R. J. A comprehensve lterature revew and analyss of the desgn, balancng and schedulng of assembly systems. Internatonal Journal of Producton Research, 27, 1989, Scholl, A. Balancng and sequencng of assembly lnes. Physca- Verlag Hedelberg, Scholl, A., Voß, S. Smple assembly lne balancng heurstc approaches. Journal of Heurstcs, 2, 1996, Scholl, A., Klen, R. SALOME: A bdrectonal branch and bound procedure for assembly lne balancng. INFORMS Journal on Computng, 9, 1997, Kao, H. H., Yeh, D. H. A new approach for assembly lne balancng problems. The 36th nternatonal conference on computers and ndustral engneerng, Tape, Tawan 2006, Kao H. H. Yeh D. H. A new bdrectonal heurstc for the assembly lne balancng problem., Computers & Industral Engneerng 57, 2009, Grzechca W. Analza teorogrowego algorytmu balansowana ln montażowej. Instytut Automatyk Poltechnk Śląskej, Glwce (praca doktorska nepublkowana). 15. Mareck F. Modele matematyczne algorytmy alokacj operacj zasobów na ln montażowej. ZN. Pol. Śl. Sera Automatyka 82, Glwce Erel E., Sarn S. A. Survey of the Assembly Lne Balancng Procedures. Producton Plannng and Control Vol.9 No.5, 1998, Praca zborowa pod redakcją E. Ignasaka, Badana operacyjne. Polske Wydawnctwo Ekonomczne, Warszawa Sysło M. M., Deo N., Kowalk J.S. Algorytmy optymalzacj dyskretnej. Wydawnctwo Naukowe PWN, Warszawa Ponnambalam S. G., Aravndan P., Mogleeswar G., Nadu A Comparatve Evaluaton of Assembly Lne Balancng Heurstcs.. The Internatonal Journal of Advanced Manufacturng Technology, 1999, Dr nż. Waldemar GRZECHCA Zakład Inżyner Systemów Instytut Automatyk Poltechnka Śląska Glwce, ul Akademcka 16 tel emal: waldemar.grzechca@polsl.pl 567

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

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

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

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

RÓWNOLEGŁY ALGORYTM POPULACYJNY DLA PROBLEMU GNIAZDOWEGO Z RÓWNOLEGŁYMI MASZYNAMI

RÓWNOLEGŁY ALGORYTM POPULACYJNY DLA PROBLEMU GNIAZDOWEGO Z RÓWNOLEGŁYMI MASZYNAMI RÓWNOLEGŁY ALGORYTM POPULACYJNY DLA PROBLEMU GNIAZDOWEGO Z RÓWNOLEGŁYMI MASZYNAMI Wojcech BOŻEJKO, Marusz UCHROŃSKI, Meczysław WODECKI Streszczene: W pracy rozpatrywany jest ogólny problem kolejnoścowy

Bardziej szczegółowo

Rebalans linii montażowej

Rebalans linii montażowej BIULETYN WAT VOL. LVI, NUMER SPECJALNY, 2007 Rebalans linii montażowej WALDEMAR GRZECHCA Politechnika Śląska, Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki, 44-100 Gliwice, ul. Akademicka 2 Streszczenie.

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

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

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

LINIA MONTAŻOWA Z WIELOMA OPERATORAMI NA POJEDYNCZEJ STACJI ROBOCZEJ

LINIA MONTAŻOWA Z WIELOMA OPERATORAMI NA POJEDYNCZEJ STACJI ROBOCZEJ LINIA MONTAŻOWA Z WIELOMA OPERATORAMI NA POJEDYNCZEJ STACJI ROBOCZEJ Waldemar GRZECHCA Streszczenie: Obecnie najczęściej spotykanymi procesami produkcyjnymi są procesy montażowe mające na celu złożenie

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy

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

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

HEURYSTYKA Z REGUŁAMI PRIORYTETOWYMI DLA PROBLEMU HARMONOGRAMOWANIA PROJEKTU Z OGRANICZONYMI ZASOBAMI

HEURYSTYKA Z REGUŁAMI PRIORYTETOWYMI DLA PROBLEMU HARMONOGRAMOWANIA PROJEKTU Z OGRANICZONYMI ZASOBAMI HEURYSTYKA Z REGUŁAMI PRIORYTETOWYMI DLA PROBLEMU HARMONOGRAMOWANIA PROJEKTU Z OGRANICZONYMI ZASOBAMI Marcn KLIMEK, Potr ŁEBKOWSKI Streszczene: W artykule analzowane jest zagadnene harmonogramowana projektu

Bardziej szczegółowo

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja) Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz

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

Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego

Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego Zmodyfkowana technka programowana dynamcznego Lech Madeysk 1, Zygmunt Mazur 2 Poltechnka Wrocławska, Wydzał Informatyk Zarządzana, Wydzałowy Zakład Informatyk Wybrzeże Wyspańskego 27, 50-370 Wrocław Streszczene.

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

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych dr nż. Zbgnew Tarapata: Optymalzacja decyzj nwestycyjnych, cz.ii 8. Optymalzacja decyzj nwestycyjnych W rozdzale 8, część I przedstawono elementarne nformacje dotyczące metod oceny decyzj nwestycyjnych.

Bardziej szczegółowo

Programowanie Równoległe i Rozproszone

Programowanie Równoległe i Rozproszone Programowane Równoległe Rozproszone Wykład Programowane Równoległe Rozproszone Lucjan Stapp Wydzał Matematyk Nauk Informacyjnych Poltechnka Warszawska (l.stapp@mn.pw.edu.pl) /38 PRR Wykład Chcemy rozwązać

Bardziej szczegółowo

Rozdział 6 Programowanie sieciowe

Rozdział 6 Programowanie sieciowe Rozdzał 6 Programowane secowe Metody programowana secowego są to technk planowana złożonych przedsęwzęć organzacyjnych stosowane w celu zapewnena sprawnego przebegu ch realzacj. Metody wykorzystujące sec

Bardziej szczegółowo

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie. Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane

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

Harmonogramowanie produkcji

Harmonogramowanie produkcji Harmonogramowanie produkcji Harmonogramowanie produkcji jest ściśle związane z planowaniem produkcji. Polega na: rozłożeniu w czasie przydziału zasobów do zleceń produkcyjnych, podziale zleceń na partie

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

PROCEDURY ODPORNEJ ALOKACJI ZASOBÓW DLA PROBLEMU HARMONOGRAMOWANIA PROJEKTU Z WAŻONYMI KOSZTAMI NIESTABILNOŚCI 1

PROCEDURY ODPORNEJ ALOKACJI ZASOBÓW DLA PROBLEMU HARMONOGRAMOWANIA PROJEKTU Z WAŻONYMI KOSZTAMI NIESTABILNOŚCI 1 PROCEDURY ODPORNEJ ALOKACJI ZASOBÓW DLA PROBLEMU HARMONOGRAMOWANIA PROJEKTU Z WAŻONYMI KOSZTAMI NIESTABILNOŚCI 1 Marcn KLIMEK, Potr ŁEBKOWSKI Streszczene: Odporne harmonogramowane projektu jest ważnym

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

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne

Bardziej szczegółowo

4. OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA

4. OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA Wybrane zagadnena badań operacyjnych dr nż. Zbgnew Tarapata Wykład nr 4: Optymalzacja welokryteralna 4. OPTYMLIZCJ WIELORYTERIL Decyzje nwestycyjne mają często charakter złożony. Zdarza sę, że przy wyborze

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

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

HARMO OGRAMOWA IE PROJEKTU ZE ZDEFI IOWA YMI KAMIE IAMI MILOWYMI

HARMO OGRAMOWA IE PROJEKTU ZE ZDEFI IOWA YMI KAMIE IAMI MILOWYMI Marcn Klmek HARMO OGRAMOWA IE PROJEKTU ZE ZDEFI IOWA YMI KAMIE IAMI MILOWYMI Słowa kluczowe: harmonogramowane projektu, kamene mlowe, ter-mny zakończena. Wstęp W ostatnch latach powstaje wele prac z harmonogramowana

Bardziej szczegółowo

METODA DOBORU I OCENY STRUKTURY LINII MONTAŻOWEJ

METODA DOBORU I OCENY STRUKTURY LINII MONTAŻOWEJ Dr inż. Waldemar GRZECHCA Instytut Automatyki Politechniki Śląskiej METODA DOBORU I OCENY STRUKTURY LINII MONTAŻOWEJ Streszczenie: Prezentowany artykuł skupia się na zagadnieniu doboru i oceny struktury

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

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

5. Maszyna Turinga. q 1 Q. Konfiguracja: (q,α β) q stan αβ niepusta część taśmy wskazanie położenia głowicy

5. Maszyna Turinga. q 1 Q. Konfiguracja: (q,α β) q stan αβ niepusta część taśmy wskazanie położenia głowicy 5. Maszyna Turnga = T Q skończony zór stanów q 0 stan początkowy F zór stanów końcowych Γ skończony zór symol taśmy T Γ alfaet wejścowy T Γ symol pusty (lank) δ: Q Γ! 2 Q Γ {L,R} funkcja

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

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

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

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

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

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że Twerdzene Bezouta lczby zespolone Javer de Lucas Ćwczene 1 Ustal dla których a, b R można podzelć f 1 X) = X 4 3X 2 + ax b przez f 2 X) = X 2 3X+2 Oblcz a b Z 5 jeżel zak ladamy, że f 1 f 2 s a welomanam

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

D Archiwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla studentów

D Archiwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla studentów Kraków 01.10.2015 D Archwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla studentów Procedura Archwzacj Prac Dyplomowych jest realzowana zgodne z zarządzenem nr 71/2015 Rektora Unwersytetu Rolnczego m. H. Kołłątaja

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w

Bardziej szczegółowo

PROJEKTOWANIE REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ BUDOWLANYCH ZE ZMIENNĄ W CZASIE INTENSYWNOŚCIĄ WYKONANIA PROCESÓW NIEKRYTYCZNYCH

PROJEKTOWANIE REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ BUDOWLANYCH ZE ZMIENNĄ W CZASIE INTENSYWNOŚCIĄ WYKONANIA PROCESÓW NIEKRYTYCZNYCH ZESZYTY NAUKOWE WSOWL Nr 1 (167) 2013 PROJEKTOWANIE REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ BUDOWLANYCH ZE ZMIENNĄ W CZASIE INTENSYWNOŚCIĄ WYKONANIA PROCESÓW NIEKRYTYCZNYCH Potr JAŚKOWSKI Wydzał Budownctwa Archtektury,

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

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

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

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

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody iteracyjne. P. F. Góra

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody iteracyjne. P. F. Góra Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody teracyjne P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2013 Sngular Value Decomposton Twerdzene 1. Dla każdej macerzy A R M N, M N, stneje rozkład

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 10. Metody eksploracji danych

Ćwiczenie 10. Metody eksploracji danych Ćwczene 10. Metody eksploracj danych Grupowane (Clusterng) 1. Zadane grupowana Grupowane (ang. clusterng) oznacza grupowane rekordów, obserwacj lub przypadków w klasy podobnych obektów. Grupa (ang. cluster)

Bardziej szczegółowo

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim 5. Pocodna funkcj Defncja 5.1 Nec f: (a, b) R nec c (a, b). Jeśl stneje granca lm x c x c to nazywamy ją pocodną funkcj f w punkce c oznaczamy symbolem f (c) Twerdzene 5.1 Jeśl funkcja f: (a, b) R ma pocodną

Bardziej szczegółowo

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA Krzysztof Serżęga Wyższa Szkoła Informatyk Zarządzana w Rzeszowe Streszczene Artykuł porusza temat zwązany

Bardziej szczegółowo

WIELOKRYTERIALNE WSPOMAGANIE DECYZJI W HARMONOGRAMOWANIU PROJEKTÓW 1

WIELOKRYTERIALNE WSPOMAGANIE DECYZJI W HARMONOGRAMOWANIU PROJEKTÓW 1 DECYZJE nr 13 czerwec 2010 WIELOKRYTERIALNE WSPOMAGANIE DECYZJI W HARMONOGRAMOWANIU PROJEKTÓW 1 Tomasz Błaszczyk* Akadema Ekonomczna w Katowcach Macej Nowak** Akadema Ekonomczna w Katowcach Streszczene:

Bardziej szczegółowo

O PEWNYM MODELU POZWALAJĄCYM IDENTYFIKOWAĆ K NAJBARDZIEJ PODEJRZANYCH REKORDÓW W ZBIORZE DANYCH KSIĘGOWYCH W PROCESIE WYKRYWANIA OSZUSTW FINANSOWYCH

O PEWNYM MODELU POZWALAJĄCYM IDENTYFIKOWAĆ K NAJBARDZIEJ PODEJRZANYCH REKORDÓW W ZBIORZE DANYCH KSIĘGOWYCH W PROCESIE WYKRYWANIA OSZUSTW FINANSOWYCH Mateusz Baryła Unwersytet Ekonomczny w Krakowe O PEWNYM MODELU POZWALAJĄCYM IDENTYFIKOWAĆ K NAJBARDZIEJ PODEJRZANYCH REKORDÓW W ZBIORZE DANYCH KSIĘGOWYCH W PROCESIE WYKRYWANIA OSZUSTW FINANSOWYCH Wprowadzene

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

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

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA Problemy jednoczesnego testowana welu hpotez statystycznych ch zastosowana w analze mkromacerzy DNA Konrad Furmańczyk Katedra Zastosowań Matematyk SGGW Plan referatu Testowane w analze mkromacerzy DNA

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

System Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik

System Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ   Autor: Joanna Wójcik Opracowane w ramach projektu System Przecwdzałana Powstawanu Bezroboca na Terenach Słabo Zurbanzowanych ze środków Europejskego Funduszu Społecznego w ramach Incjatywy Wspólnotowej EQUAL PARTNERSTWO NA

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

Statystyka. Zmienne losowe

Statystyka. Zmienne losowe Statystyka Zmenne losowe Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu

Bardziej szczegółowo

Urządzenia wejścia-wyjścia

Urządzenia wejścia-wyjścia Urządzena wejśca-wyjśca Klasyfkacja urządzeń wejśca-wyjśca. Struktura mechanzmu wejśca-wyjśca (sprzętu oprogramowana). Interakcja jednostk centralnej z urządzenam wejśca-wyjśca: odpytywane, sterowane przerwanam,

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

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

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

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego.

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego. RUCH OBROTOWY Można opsać ruch obrotowy ze stałym przyspeszenem ε poprzez analogę do ruchu postępowego jednostajne zmennego. Ruch postępowy a const. v v at s s v t at Ruch obrotowy const. t t t Dla ruchu

Bardziej szczegółowo

Statyczna alokacja kanałów (FCA)

Statyczna alokacja kanałów (FCA) Przydzał kanałów 1 Zarys wykładu Wprowadzene Alokacja statyczna a alokacja dynamczna Statyczne metody alokacj kanałów Dynamczne metody alokacj kanałów Inne metody alokacj kanałów Alokacja w strukturach

Bardziej szczegółowo

Wykład IX Optymalizacja i minimalizacja funkcji

Wykład IX Optymalizacja i minimalizacja funkcji Wykład IX Optymalzacja mnmalzacja funkcj Postawene zadana podstawowe dee jego rozwązana Proste metody mnmalzacj Metody teracj z wykorzystanem perwszej pochodnej Metody teracj z wykorzystanem drugej pochodnej

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3 St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 3 1. Dobroć dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R Dk Dekompozycja warancj zmennej zależnej ż Współczynnk determnacj R. Zmenne cągłe a

Bardziej szczegółowo

p Z(G). (G : Z({x i })),

p Z(G). (G : Z({x i })), 3. Wykład 3: p-grupy twerdzena Sylowa. Defncja 3.1. Nech (G, ) będze grupą. Grupę G nazywamy p-grupą, jeżel G = dla pewnej lczby perwszej p oraz k N. Twerdzene 3.1. Nech (G, ) będze p-grupą. Wówczas W

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

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XVI/3, 2015, str. 248 257 ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ Sławomr

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

System M/M/1/L. λ = H 0 µ 1 λ 0 H 1 µ 2 λ 1 H 2 µ 3 λ 2 µ L+1 λ L H L+1. Jeli załoymy, e λ. i dla i = 1, 2,, L+1 oraz

System M/M/1/L. λ = H 0 µ 1 λ 0 H 1 µ 2 λ 1 H 2 µ 3 λ 2 µ L+1 λ L H L+1. Jeli załoymy, e λ. i dla i = 1, 2,, L+1 oraz System M/M// System ten w odrónenu do wczenej omawanych systemów osada kolejk. Jednak jest ona ogranczona, jej maksymalna ojemno jest wartoc skoczon

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

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009 Mara Konopka Katedra Ekonomk Organzacj Przedsęborstw Szkoła Główna Gospodarstwa Wejskego w Warszawe Analza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009 Wstęp Polska prywatyzacja

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

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja

Bardziej szczegółowo

Praca podkładu kolejowego jako konstrukcji o zmiennym przekroju poprzecznym zagadnienie ekwiwalentnego przekroju

Praca podkładu kolejowego jako konstrukcji o zmiennym przekroju poprzecznym zagadnienie ekwiwalentnego przekroju Praca podkładu kolejowego jako konstrukcj o zmennym przekroju poprzecznym zagadnene ekwwalentnego przekroju Work of a ralway sleeper as a structure wth varable cross-secton - the ssue of an equvalent cross-secton

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia do omówienia

Zagadnienia do omówienia Zarządzane produkcją dr nż. Marek Dudek Ul. Gramatyka 0, tel. 6798 http://www.produkcja.zarz.agh.edu.pl Zagadnena do omówena Zasady projektowana systemów produkcyjnych część (organzacja procesów w przestrzen)

Bardziej szczegółowo

Pattern Classification

Pattern Classification attern Classfcaton All materals n these sldes were taken from attern Classfcaton nd ed by R. O. Duda,. E. Hart and D. G. Stork, John Wley & Sons, 000 wth the permsson of the authors and the publsher Chapter

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

ZASTOSOWANIE MODELU MOTAD DO TWORZENIA PORTFELA AKCJI KLASYFIKACJA WARUNKÓW PODEJMOWANIA DECYZJI

ZASTOSOWANIE MODELU MOTAD DO TWORZENIA PORTFELA AKCJI KLASYFIKACJA WARUNKÓW PODEJMOWANIA DECYZJI Krzysztof Wsńsk Katedra Statystyk Matematycznej, AR w Szczecne e-mal: kwsnsk@e-ar.pl ZASTOSOWANIE MODELU MOTAD DO TWORZENIA PORTFELA AKCJI Streszczene: W artykule omówono metodologę modelu MOTAD pod kątem

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

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Ewa Szymank Katedra Teor Ekonom Akadema Ekonomczna w Krakowe ul. Rakowcka 27, 31-510 Kraków STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Abstrakt Artykuł przedstawa wynk badań konkurencyjnośc

Bardziej szczegółowo

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo geometryczne

Prawdopodobieństwo geometryczne Prawdopodobeństwo geometryczne Przykład: Przestrzeń zdarzeń elementarnych określona jest przez zestaw punktów (x, y) na płaszczyźne wypełna wnętrze kwadratu [0 x ; 0 y ]. Znajdź p-stwo, że dowolny punkt

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

SZEREGOWANIE ZADAŃ CYKLICZNYCH Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMÓW PRIORYTETOWYCH ON SCHEDULING OF CYCLIC TASKS USING PRIORITY ALGORITHMS

SZEREGOWANIE ZADAŃ CYKLICZNYCH Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMÓW PRIORYTETOWYCH ON SCHEDULING OF CYCLIC TASKS USING PRIORITY ALGORITHMS LECH JAMROŻ, JERZY RASZKA SZEREGOWANIE ZADAŃ CYKLICZNYCH Z WYKORZYSANIEM ALGORYMÓW PRIORYEOWYCH ON SCHEDULING OF CYCLIC ASKS USING PRIORIY ALGORIHMS S t r e s z c z e n e A b s t r a c t W artykule przedstawone

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

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4 St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0 1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających

Bardziej szczegółowo

STRATEGIA JUST IN TIME W PROBLEMIE BALANSOWANIA LINII MONTAŻOWEJ

STRATEGIA JUST IN TIME W PROBLEMIE BALANSOWANIA LINII MONTAŻOWEJ Logistyka - nauka Waldemar GRZECHCA * STRATEGIA JUST IN TIME W PROBLEMIE BALANSOWANIA LINII MONTAŻOWEJ Streszczenie W artykule zaprezentowano wyniki badań dotyczące wykorzystania strategii Just in Time

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

OPTYMALIZACJA PROCESU PRZESIEWANIA W PRZESIEWACZACH WIELOPOKŁADOWYCH

OPTYMALIZACJA PROCESU PRZESIEWANIA W PRZESIEWACZACH WIELOPOKŁADOWYCH Prace Naukowe Instytutu Górnctwa Nr 136 Poltechnk Wrocławskej Nr 136 Studa Materały Nr 43 2013 Jerzy MALEWSKI* Marta BASZCZYŃSKA** przesewane, jakość produktów, optymalzacja OPTYMALIZACJA PROCESU PRZESIEWANIA

Bardziej szczegółowo

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W PILE INSTYTUT POLITECHNICZNY. Zakład Budowy i Eksploatacji Maszyn PRACOWNIA TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ INSTRUKCJA

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W PILE INSTYTUT POLITECHNICZNY. Zakład Budowy i Eksploatacji Maszyn PRACOWNIA TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ INSTRUKCJA PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W PILE INSTYTUT POLITECHNICZNY Zakład Budowy Eksploatacj Maszyn PRACOWNIA TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ INSTRUKCJA Temat ćwczena: PRAKTYCZNA REALIZACJA PRZEMIANY ADIABATYCZNEJ.

Bardziej szczegółowo

WSKAŹNIK OCENY HIC SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO

WSKAŹNIK OCENY HIC SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO WSKAŹNIK OCENY SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO Dagmara KARBOWNICZEK 1, Kazmerz LEJDA, Ruch cała człoweka w samochodze podczas wypadku drogowego zależy od sztywnośc nadwoza

Bardziej szczegółowo

Arytmetyka finansowa Wykład z dnia 30.04.2013

Arytmetyka finansowa Wykład z dnia 30.04.2013 Arytmetyka fnansowa Wykła z na 30042013 Wesław Krakowak W tym rozzale bęzemy baać wartość aktualną rent pewnych, W szczególnośc, wartość obecną renty, a równeż wartość końcową Do wartośc końcowej renty

Bardziej szczegółowo

TRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE

TRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE POLITHNIKA RZSZOWSKA Katedra Podstaw lektronk Instrkcja Nr4 F 00/003 sem. letn TRANZYSTOR IPOLARNY HARAKTRYSTYKI STATYZN elem ćwczena jest pomar charakterystyk statycznych tranzystora bpolarnego npn lb

Bardziej szczegółowo