WYBRANE ASPEKTY HARMONOGRAMOWANIA PROCESU MAGAZYNOWEGO
|
|
- Patrycja Matuszewska
- 9 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 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 WYBRANE ASPEKTY HARMONOGRAMOWANIA PROCESU MAGAZYNOWEGO Sreszczene Refera ma na celu przedsawene wybranych zagadneń harmonogramowana procesu przepływu maerałów w obekach magazynowych. Zaprezenowane są podsawowe zasady konsruowana harmonogramów pracy urządzeń ludz w obekach magazynowych. W druge częśc referau przedsawono meodę programowana nelnowego opymalzac harmonogramu procesu przepływu maerałów ze względu na koszy realzac procesu dla wybranych założeń echnologcznych. Meoda zosała zobrazowana przykładem. Słowa kluczowe: harmonogram, harmonogramowane, proces magazynowy, modelowane. WPROWADZENIE Zgodne z defncą [7] harmonogramowane es przewdywanem usalanem posępu prac poprzez przydzelane środków pracy do zadań usalane momenów rozpoczęca wykonywana ych zadań. Składowym problemu harmonogramowana są: zadana do wykonana, poencalne ogranczena, środk pracy oraz funkca kryerum. Problem wnen zosać rozwązany ak, aby funkca kryerum osągała warość opymalną. Taka defnca sugerue możlwość zasosowana meod opymalzacynych przy wyznaczanu harmonogramów. Harmonogramowane es przydzelenem dla każdego z zadań pewne lczby odcnków czasowych oraz ednego lub węce ypów urządzena realzuącego. Harmonogram może zosać przedsawony w posac wykresu Gan a zorenowanego na urządzene lub na czynność (rys. ). [2][4] a) urządzene czynn. czynn. 2 czynność urządz. urządz. urządzene 2 czynn. 4 czynn. 3 czynn. 5 czynność 2 urządz. 3 urządz. 2 urządz. 3 czas Rys.. Przykład harmonogramu: a) zorenowanego na urządzene, zorenowanego na czynność. Źródło: opracowane własne. czas
2 6 Tomasz Ambrozak, Konrad Lewczuk Umescowene harmonogramowana w procedurze proekowana obeku magazynowego prezenue rysunek 2: Ieracyna pęla proekowa KSZTAŁTOWANIE WYMIAROWANIE (ze wzgl. na ) paramery OCENA dobór echnolog przesrzene przesrzene echnologa wydanośc organzaca koszy lczba urządzeń usalane kryerów mernk oblczane wskaźnków ZADANIE LOGISTYCZNE pracochłonność harmonogram Rys. 2. Procedura proekowa obeku magazynowego. Źródło: opracowane własne. Z proekowego punku wdzena ogranczena czasowe procesu magazynowego maą charaker perwony względem proekowanego sysemu, są ramam czasowym wynkaącym z zewnęrznego zadana logsycznego magazynu (np. lczba zman roboczych, sałe godzny dosaw odborów d.). Ukszałowany pod względem: ) echnologcznym, 2) przesrzennym proces magazynowy zosane 3) zorganzowany w czase za pomocą harmonogramu z uwzględnenem powyższych ogranczeń. Ukszałowany proces wymarue sę ze względu na wydaność (lczbę urządzeń) na podsawe harmonogramu a co za ym dze ze względu na nakłady koszy realzac. Jeżel zwymarowany proces ne spełna oczekwań, należy w pęl eracyne proekowana powracać do eapów ) lub 2) ponowne kszałować proces (rys. 2), [2],[3]. Lczba erac może zosać zredukowana przez zasosowane meody zaprezenowane w punkce 2. Harmonogramowane zadana mogą być rozparywane w dwóch aspekach, []:. Operaca (zadane) es czynnoścą o charakerze ednorazowym necyklcznym. Isone są momen rozpoczęca zakończena wykonywana e czynnośc. Wykonane czynnośc w całośc es warunkem rozpoczęca kolenego zadana (np. murowane ścan można rozpocząć dopero po wylanu fundamenów rys.3a). 2. Operaca (zadane) składa sę z czynnośc maących charaker powarzalny cyklczny, sona es lczba powórzeń czynnośc czas e rwana. Wykonywane kolenych operac w procese może rozpocząć sę po wykonanu określone lczby powórzeń czynnośc w operac poprzedzaące (np. opróżnane bufora może rozpocząć sę dopero po poawenu sę w nm określone lczby ednosek rys.3. a) Wykonane fundamenów Murowane ścan Napełnane bufora łp Transpor łp do srefy składowana 2 3 Wykonano prace geodezyne Fundameny wykonane Wymurowano ścany Podsawono naczepę z łp 2 W buforze poawła sę określona lczba łp 3 łp w srefe składowana Rys. 3. Odwzorowane procesu: a) poedyncze czynnośc, czynnośc welokrone. Źródło: opracowane własne.
3 Wybrane aspeky harmonogramowana procesu magazynowego 7 Operace magazynowe wykazuą cechy druge grupy,. składaą sę z pewne lczby powórzeń edne, przeważne króke czynnośc. Z ego powodu możlwe es przesunęce akcenu z konecznośc przydzelana konkrenego egzemplarza urządzena do konkrene operac (poedyncze czynnośc) na przydzelane grupy urządzeń danego ypu do czynnośc welokrone. Podeśce ake pozwala na wykorzysane harmonogramu do wymarowana procesu ze względu na wydaność, [2]. Harmonogramowane operac w procese magazynowym służy określenu czasu, w kórym dane operace magazynowe mogą być wykonywane, czyl zw. czasu dysponowanego bruo z dla ych operac. Czas en pomneszony przez wskaźnk wykorzysana czasu pracy φ będze czasem dysponowanym neo, kóry posłuży do wyznaczena lczby urządzeń -ego ypu realzuących -ą operacę [3]: D U RU D D n = przy czym: R U = λ U U (), (2) z ϕ I D gdze: R U pracochłonność dobowa wynkaącą z wykorzysana urządz. -ego ypu [r.h]. D λ U dobowa lczba powórzeń -e operac, U czas wykonana ednego powórzena -e operac [mn]. Na podsawe zadana logsycznego, realzowanego w syseme, można wyznaczyć D dobową lczbę powórzeń -e operac λ U. Proces magazynowy można ocenać przy pomocy syneycznego parameru, zw. pracochłonnośc sprowadzone procesu, kóry pozwala na dodawane pracochłonnośc rzeczywsych czynnośc realzowanych przez urządzena różnych ypów. Pracochłonność sprowadzoną wyznacza sę przez wyważene pracochłonnośc rzeczywse koszem pracy urządzena. Taka welkość może być dodawana zapsana w posac wykresu ogólnego dla całego harmonogramu (rys. 6d). D D D k R U = RU (3) k I J gdze: R U dobowa pracochłonność sprowadzona procesu, [roboczo.h]. k kosz godzny pracy urządzena -ego ypu, [zł/h], k B kosz bazowy godzny pracy, sały dla wszyskch urządzeń w procese [zł/h]. Opymalzac procesu magazynowego można dokonywać poprzez wygładzane wykresu pracochłonnośc sprowadzone (zn. równomerne wykorzysane zansalowanych echnolog; mnmalzowane pola fgury wypełnone kolorem szarym rys. 6d, wzór (2)) oraz w drodze mnmalzowana warośc maksymalnych naężena pracochłonnośc sprowadzone (zn. ake zorganzowane procesu w czase, kóre wymaga zansalowana mnesze lczby urządzeń, bądź nsalowane urządzeń ańszych, wzór ()). Wyznaczena lczby urządzeń nezbędnych do realzac procesu dokonue sę równeż poprzez bezpośredne odczyane z harmonogramu maksymalne warośc pracochłonnośc h* h* h R R U = max R. godznowe procesu z harmonogramu (rys. 6c): n U = U, przy czym { U } B h T
4 8 Tomasz Ambrozak, Konrad Lewczuk 2. MODEL OPTYMALIZACYJNY HARMONOGRAMU PROCESU MAGAZYNOWEGO Dane weścowe Dysponuemy zborem I zadań (operac, czynnośc) I, I = {, 2,...,,...,I }, kóre maą zosać zorganzowane w czase. Każde zadane ma przypsany yp urządzena J ze zboru ypów urządzeń J = {, 2,...,,...,J }, kórym będze realzowany. W zwązku z powyższym I es zborem ypów zadań wykonywanych przez urządzene -ego ypu, przy czym I D I. Każde -e zadane ma znaną pracochłonność dobową RU wynkaącą z lczby powórzeń dane czynnośc oraz czasu wykonana ednego powórzena (2). Praca będze organzowana poprzez przydzelane do każde -e czynnośc pewne lczby odcnków czasowych T ze zboru odcnków czasu T = {, 2,...,,...,T }. Lczba elemenów zboru wynka z żądane dokładnośc harmonogramu. Przeważne odcnk czasowe odpowedne dla czynnośc magazynowych są ne krósze nż 3 mn, co przy 8-godznne zmane robocze dae 6 odcnków czasu. Założena budowy modelu opymalzacynego dana es pracochłonność dobowa realzac -ego zadana, usala sę długość czasu pracy l (czas, dla kórego wykonue sę harmonogram) określa na ego podsawe lczbę odcnków czasu, ypu rządzeń są na sałe przypsane do ypów zadań, dana es (opconalne) lczba urządzeń -ego ypu n U ako ogranczene, dane są koszy godzny pracy urządzena -ego ypu k, przydzelone do -ego zadana odcnk czasu sanową czas dysponowany d dla wykonywana ego zadana, czas wykonana ednego powórzena -ego zadana es znacząco mneszy od czasu dysponowanego dla ego zadana (ako pewne lczby powórzeń czynnośc) U << d. wszyske -e zadana muszą zosać wykonane w czase T. naężene pracochłonnośc na wykrese (rys.6) es równomerne wynka z (). Zmenne decyzyne Praca będze organzowana poprzez przydzelane do każdego -ego rodzau zadana odcnków czasowych T ze zboru odcnków czasu T = {, 2,...,,...,T }. Wszyske zadana muszą meć przypsany czas dysponowany w posac odpowedne lczby odcnków czasowych (umescowonych na os czasu zgodne z ogranczenam). x,, Wprowadźmy do rozważań zmenne decyzyne x bnarne o nerpreac:, eżel -e zadane ma być realzowane urządzenem -ego ypu w -ym odcnku czasu, =, w przecwnym wypadku., =. Zmenne decyzyne worzą macerz X [ x ] I J T Ogranczena nakładane na zmenne decyzyne. Nawcześneszy/napóźneszy momen rozpoczęca/zakończena wykonywana zadana. Usalany es poprzez defnowane zborów odcnków czasu T dozwolonych dla -ego ypu zadana (rys. 4):
5 Wybrane aspeky harmonogramowana procesu magazynowego 9 T * * * {,,,...,T }, T T, T T = I (4) 2. Wyłączene przedzałów czasu (np. ze względów echnologcznych). Dokonywane es poprzez wyzerowane odpowednch zmennych decyzynych (rys. 4):, x ** *** T : < < = I J (5) = T * ** x,5 = *** T T Rys. 4. Ogranczena ze względu na rozpęość czasu dysponowanego dla zadań. Źródło: opracowane własne. 3. Mnmalny czas dysponowany d zadana,. mnmalna lczba odcnków czasowych, kóre należy przydzelć do -ego ypu zadana ze względów echnologcznych: T, x d,, x T d I 4. Lczba urządzeń -ego ypu realzuących zadane -ego ypu [wynka z ()]: D, RU x a) max n [ ] U T,s l I x g ϕ T s T T l ϕ D, RU x,s g I x s T U n J (6) J (7) J (8) D gdze: R U pracochłonność dobowa wynkaąca z realzac -ego zadana przez urządzene -ego ypu [r.h], T lczność zboru odcnków czasowych; lczba -ych odcnków czasu, l długość zmany robocze [h], ϕ g współczynnk wykorzysana czasu pracy przez urządzene -ego ypu, n U lczba urządzeń -ego ypu. 5. Zarnsość harmonogramu. Przy względne duże lczbe odcnków czasowych, czasy dysponowane dla -ych zadań będą usalane w sposób eksremalzuący funkcę celu, ednak neefekywny ze względów echnologcznych (np. uruchamane ln produkcyne na mn). W ym celu wprowadzono ogranczene na mnmalną lczbę c odcnków czasowych, kóre muszą worzyć neprzerwany cąg dla -ego zadana (rys. 5): α mn ( α ) { T,c } + z mn{ T, c },s x z= mn s= + z,s x z= s= + + c = { T,c } + z mn{ T, c } + z,s,s x x z= s= z= s= + I I T : < T (9) T : < T ()
6 Tomasz Ambrozak, Konrad Lewczuk gdze: c mn. długość poedynczego odcnka czasu (edynego, lub ednego z klku) wchodzącego w skład czasu dysponowanego -ego zadana [odcnków], α zmenna pomocncza (bnarna) odcnek czasu mus meć długość mnmalną c = 4 Α, α, = [ α ] I Α warunkuąca wykonane ogranczena w edne z dwóch posac: (9) lub (). Zmenna a ma nerpreacę:, eżel dla -e czynnośc, w odcnku czasu realzowane es ogr. (9), α =, eżel dla -e czynnośc, w odcnku czasu eżel realzowane es ogr. (). Rys. 5. Przykład rozłożena -ego zadana w czase a) bez zachowana ogranczeń (9), (), z zachowanem ogranczeń (9), (). Źródło: opracowane własne. Funkca celu Zadane opymalzacyne może zosać rozwązane względem dowolne funkc kryerum określaące akość rozwązana. Proponowane funkce są określone na: a) Mnmalne chwlowe pracochłonnośc sprowadzone procesu magazynowego. Pracochłonność rzeczywsa procesu po rozłożenu e w czase dysponowanym es wyważana za pomocą koszu godzny pracy urządzena. Take pracochłonnośc dla całego procesu można dodawać uzyskuąc wykres naężena pracochłonnośc procesu w poszczególnych chwlach. Mnmalzowane nawększe z chwlowych warośc pracochłonnośc sprowadzone oznacza ulepszane rozłożena zadań w czase. Maksymalnym wykorzysanu zansalowanego poencału echnologcznego. Lczba zansalowanych urządzeń (poencał echnologczny) wynka z okresowego szczyu naężena pracochłonnośc procesu. W pozosałych okresach część zansalowanego poencału pozosae newykorzysana (szare pole na rys. 6d). Mnmalzowane welkośc ego pola oznacza lepsze wykorzysane urządzeń unkane sra zwązanych z przesoam [4]. D, RU x T k a) F( X ) = max mn [ T ] () [ X ] I,s x l ϕg kb s T F( X ) a) D, D R U x k RU k = max mn [ T ] T [ X ] I I,s x kb kb s T gdze: k kosz godzny pracy urządzena -ego ypu [zł/h], k B kosz bazowy dla wylczana warośc pracochłonnośc sprowadzone, przy czym: k B = mn k [zł/h], { } [ J ] pozosałe symbole /w. -y odcnek przydzelony T -y odcnek neprzydzelony NIE (nepoprawne) TAK (poprawne) (2)
7 Wybrane aspeky harmonogramowana procesu magazynowego 3. PRZYKŁAD OBLICZENIOWY Rozważono prosy proces magazynowy składaący sę z rzech ypów zadań: = (rozładunek naczep wypełnane bufora weścowego, wykonywany przez wózk = ypu), =2 (odsawene maerałów do srefy składowana, wykonywane przez urządzene =2 ypu) oraz =3 (przewezene maerałów do srefy komsonowana, wykonywane równeż przez urządzene = ypu). Znana es pracochłonność dobowa każdego zadana R D =4 [r.h], R D 2=3 [r.h], R D 3=5 [r.h]. Przyęo, że mnmalna ednoska czasu na harmonograme wynos h (sąd T=8 dla edne zmany robocze). Kosz godzny pracy urządzeń usalono na: k = [zł/h], k 2 =5 [zł/h]. a), 3, 4 x =, x = D =, =, R = 4 [r.h] D2 =2, =2, R 2 = 3 [r.h] D =3, =, R 5 [r.h] 3 = c) 5 2,5 8 =, = =, = =2, =2 =3, = 6 R h = 4 / 4 [r.h] = 2 R h = 3 / 5 6 [r.h] 2 = R h = 5 / 6 = 2 5 [r.h] 3,,5 d) 9, max R max R R D h h2 =, 5 nu 2 = 6 nu = = 6 ( ) 4 ( 5 ) 45 ( ) 5 = 4 / = 2 R D 2 = 3 / = R D 3 = 5 / = [r.h] [r.h] [r.h],5,5 R h R h = 4 / 5 = 8[r.h] 2 = 45 / 5 = 9[r.h] 3, R h = 5 / 6 = 2 5 [r.h] Rys. 6. Przykład oblczenowy: a) harmonogram rozłożena zadań, 2 3 w czase, wykres pracochłonnośc rzeczywse realzac czynnośc, c) wykres pracochłonnośc rzeczywse realzac czynnośc ze względu na ypy urządzeń, d) wykres sumaryczny pracochłonnośc sprowadzone realzac procesu. Źródło: opracowane własne.
8 2 Tomasz Ambrozak, Konrad Lewczuk Nałożono nasępuące ogranczena (zgodne z numeracą z rozdzału 2): Ogranczene nr : oznaczono na rys.6a kolorem szarym dla każdego zadana. Ogranczene nr 2: (ne obowązue). Ogranczene nr 3: mnmalny czas dysponowany: d 5, d 2 5, d 3 3. Ogranczene nr 4: dana es lczba urządzeń n U = 2 ; n 2 U =. Ogranczene nr 5: mnmalny cągły odcnek czasu c = 2 dla wszyskch zadań. Zadane zosało zamplemenowane w środowsku programu LINGO 9.. Na podsawe danych przykładowych wyznaczono cąg zmennych reprezenuących przydzał odcnków czasu dla każdego zadana (rys. 6a) przy warośc funkc kryerum F ( X ) = 9, 5 [r.h]. 3. PODSUMOWANIE Zaprezenowany model opymalzacyny es próbą odwzorowana procesu magazynowego od srony organzacyne. Wspomaga on analzę procesów sneących (kedy znane są ogranczena zwązane z lczbą urządzeń d.) oraz proponowane zman w procese (poprzez zmanę danych wyścowych ogranczeń) oraz proekowane nowych rozwązań. Formalny zaps modelu maemaycznego umożlwa zasosowane podanego algorymu ako składowe narzędz nformaycznych wspomagaących proekowane obeków magazynowych. LITERATURA [] Ambrozak T.: Meody narzędza harmonogramowana w ransporce, Bbloeka Problemów eksploaac. Wydawncwo Insyuu Technolog Eksploaac PIB, Warszawa 27. [2] Fałkowsk J.: Transpor wewnęrzny w sysemach logsycznych, Wybrane zagadnena. OWPW, Warszawa 23. [3] Fałkowsk J.: Technologa magazynowana. Wybrane zagadnena, OWPW, Warszawa 995r. [4] Fałkowsk J., Czynnk koszów w wymarowanu procesów przepływu ładunków w sysemach logsycznych, maerały konferencyne XI Konferenc Logsyk Sosowane "Toal Logsc Managemen", Zakopane 27. [5] Bruckner P.: Schedulng Algorhms, (5-e wyd.), Sprnger-Verlag Berln Hedelberg, 27r. [6] Błażewcz J., Ecker K., Pesch E., Schmd G., Węglarz J.: Handbook on Schedulng, From Theory o Applcaons, Sprnger-Verlag Berln Hedelberg, 27r. [7] T knd V., J.-C. Bllau.: Mulcrera Schedulng, Theory, Models and Algorhms, (2-ge wyd.), Sprnger-Verlag Berln Hedelberg, 26r. SOME ASPECTS OF SCHEDULING WAREHOUSE OPERATIONAL PROCESS Absrac The paper presens seleced problems of schedulng nernal maeral flow n warehouse obecs. The basc rules of consrucng schedules for equpmen usage and people engagemen are presened. The second par of paper provdes a non-lnear programmng mehod of opmzng schedule of nernal maeral flow accordng o generaed coss n reference o model consrans and echnologcal assumpons. The mehod was suppored by a numercal example. Key words: schedule, schedulng, warehouse process, modelng Recenzenc: Maranna Jacyna, Janusz Fałkowsk
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
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
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
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
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
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
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
METODY KOMPUTEROWE 10
MEODY KOMPUEROWE RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSKOWE Poechnka Poznańska Mchał Płokowak Adam Łodgowsk Mchał PŁOKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Konsace nakowe dr nż. Wod Kąko Poznań 00/00 MEODY KOMPUEROWE 0 RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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:
Podstawy teorii falek (Wavelets)
Podstawy teor falek (Wavelets) Ψ(). Transformaca Haara (97).. Przykład pewne metody zapsu obrazu Transformaca Haara Przykład zapsu obrazu -D Podstawy matematyczne transformac Algorytmy rozkładana funkc
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
III. Przetwornice napięcia stałego
III. Przewornce napęca sałego III.1. Wsęp Przewornce: dosarczane pożądanej warośc napęca sałego koszem energ ze źródła napęca G. Możlwość zmnejszana, zwększana, odwracana polaryzacj lb kszałowane pożądanego
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
ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO
Artur Zaborsk Unwersytet Ekonomczny we Wrocławu ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Wprowadzene Od ukazana
Dr inż. Robert Smusz Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Katedra Termodynamiki
Dr nż. Robert Smusz Poltechnka Rzeszowska m. I. Łukasewcza Wydzał Budowy Maszyn Lotnctwa Katedra Termodynamk Projekt jest współfnansowany w ramach programu polskej pomocy zagrancznej Mnsterstwa Spraw Zagrancznych
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
ORGANIZACJA PROCESU MAGAZYNOWEGO A EFEKTYWNOŚĆ WYKORZYSTANIA ZASOBÓW PRACY
Logstyka nauka Konrad LEWCZUK Poltechnka Warszawska, Wydzał Transportu 00-662 Warszawa, ul. Koszykowa 75, kle@t.pw.edu.pl ORGANZACJA PROCESU MAGAZYNOWEGO A EFEKTYWNOŚĆ WYKORZYSTANA ZASOBÓW PRACY Streszczene:
ANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE
ANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE Wocech BOŻEJKO Zdzsław HEJDUCKI Marusz UCHROŃSKI Meczysław WODECKI Streszczene: W pracy przedstawono metodę wykorzystana harmonogramów powykonawczych
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,
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
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
Dobór procesora sygnałowego w konstrukcji regulatora optymalnego
Pomary Automatyka Robotyka 10/2008 Dobór procesora sygnałowego w konstrukc regulatora optymalnego Marusz Pauluk Potr Bana Darusz Marchewka Mace Rosół W pracy przedstawono przegląd dostępnych obecne procesorów
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
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
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
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,
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
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
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
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)
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
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
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
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
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
FINANSOWE SZEREGI CZASOWE WYKŁAD 3
FINANSOWE SZEREGI CZASOWE WYKŁAD 3 dr Tomasz Wójowcz Wydzał Zarządzana AGH 3800 3300 800 300 800 300 800 0 0 30 40 50 60 70 Kraków 0 Tomasz Wójowcz, WZ AGH Kraków przypomnene MA(q): gdze ε są d(0,σ ).
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.
NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII. Wprowadzenie. Tadeusz Kwilosz
NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII Tadeusz Kwlosz Instytut Nafty Gazu, Oddzał Krosno Zastosowane metody statystycznej do oszacowana zapasu strategcznego PMG, z uwzględnenem nepewnośc wyznaczena parametrów
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
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
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
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
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
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
Programowanie genetyczne w zastosowaniu do harmonogramowania procesu magazynowego
Konrad Lewczuk 1 Wydzał Transportu Poltechnk Warszawskej Programowane genetyczne w zastosowanu do harmonogramowana procesu magazynowego 1. WPROWADZENIE Procesy magazynowe są stotną częścą procesów logstycznych
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
WSPOMAGANE KOMPUTEROWO POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI CHWILOWEJ SYGNAŁÓW IMPULSOWYCH
Metrologa Wspomagana Komputerowo - Zegrze, 9-22 05.997 WSPOMAGANE KOMPUTEROWO POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI CHWILOWEJ SYGNAŁÓW IMPULSOWYCH dr nż. Jan Ryszard Jask, dr nż. Elgusz Pawłowsk POLITECHNIKA lubelska
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
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
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
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,
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
1. SPRAWDZENIE WYSTEPOWANIA RYZYKA KONDENSACJI POWIERZCHNIOWEJ ORAZ KONDENSACJI MIĘDZYWARSTWOWEJ W ŚCIANIE ZEWNĘTRZNEJ
Ćwczene nr 1 cz.3 Dyfuzja pary wodnej zachodz w kerunku od środowska o wyższej temperaturze do środowska chłodnejszego. Para wodna dyfundująca przez przegrody budowlane w okrese zmowym napotyka na coraz
Równania różniczkowe. Lista nr 2. Literatura: N.M. Matwiejew, Metody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych.
Równania różniczkowe. Lisa nr 2. Lieraura: N.M. Mawiejew, Meody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych. W. Krysicki, L. Włodarski, Analiza Maemayczna w Zadaniach, część II 1. Znaleźć ogólną posać
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
WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
Wnioskowanie saysyczne w ekonomerycznej analizie procesu produkcyjnego / WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W EKONOMETRYCZNEJ ANAIZIE PROCESU PRODUKCYJNEGO Maeriał pomocniczy: proszę przejrzeć srony www.cyf-kr.edu.pl/~eomazur/zadl4.hml
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
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
2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego. = f(x, t) dla x R, t > 0, (2.1)
Wykład 2 Sruna nieograniczona 2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego Równanie gań sruny jednowymiarowej zapisać można w posaci 1 2 u c 2 2 u = f(x, ) dla x R, >, (2.1) 2 x2 gdzie u(x, ) oznacza
ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH
ANALIZA SZEREGÓW CZASWYCH Szereg czasow zbór warośc baanej cech lub warośc baanego zjawska zaobserwowanch w różnch momenach czasu uporząkowan chronologczne. Skłank szeregu czasowego:. enencja rozwojowa
Regulamin promocji fiber xmas 2015
fber xmas 2015 strona 1/5 Regulamn promocj fber xmas 2015 1. Organzatorem promocj fber xmas 2015, zwanej dalej promocją, jest JPK Jarosław Paweł Krzymn, zwany dalej JPK. 2. Promocja trwa od 01 grudna 2015
cz.2 dr inż. Zbigniew Szklarski
Wykład 1: Prąd sały cz. dr nż. Zbgnew Szklarsk szkla@agh.edu.pl hp://layer.uc.agh.edu.pl/z.szklarsk/ Pasma energeyczne pasma energeyczne - 198 Felx Bloch zblżane sę aomów do sebe powoduje rozszczepene
Ekonometryczne modele nieliniowe
Ekonomeryczne modele nelnowe Wykład 5 Progowe modele regrej Leraura Hanen B. E. 997 Inference n TAR Model, Sude n Nonlnear Dynamc and Economerc,. Tek na rone nerneowej wykładu Dodakowa leraura Hanen B.
Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 29 września 2014 r.
Komsa Egzamnacyna dla Aktuaruszy LXVIII Egzamn dla Aktuaruszy z 29 wrześna 14 r. Część I Matematyka fnansowa WERSJA TESTU A Imę nazwsko osoby egzamnowane:... Czas egzamnu: 0 mnut 1 1. W chwl T 0 frma ABC
Ekonometria egzamin 01/02/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.
mę, nazwsko, nr ndeksu: Ekonometra egzamn 1//19 1. Egzamn trwa 9 mnut.. Rozwązywane zadań należy rozpocząć po ogłoszenu początku egzamnu a skończyć wraz z ogłoszenem końca egzamnu. Złamane tej zasady skutkuje
0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4
Zad. 1. Dana jest unkcja prawdopodobeństwa zmennej losowej X -5-1 3 8 p 1 1 c 1 Wyznaczyć: a. stałą c b. wykres unkcj prawdopodobeństwa jej hstogram c. dystrybuantę jej wykres d. prawdopodobeństwa: P (
liniowym w przeciwnym przypadku mówimy o programowaniu nieliniowym.
=DGDQLHSROHJDMFHQDSRV]XNLZDQLXPDNV\PDOQHMOXEPLQLPDOQHMZDUWRFLIXQNFMLZLHOX ]PLHQQ\FKSU]\MHGQRF]HVQ\PVSHáQLHQLXSHZQHMLORFLQDáR*RQ\FKZDUXQNyZ UyZQDOXE QLHUyZQRFLQRVLQD]Z]DGDQLDRSW\PDOL]DF\MQHJROXE]DGDQLDSURJUDPRZDQLD
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
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
Poszukiwanie optymalnego wyrównania harmonogramu zatrudnienia metodą analityczną
Mieczysław POŁOŃSKI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska, Szkoła Główna Gospodarstwa Wieskiego, Warszawa, ul. Nowoursynowska 159 e-mail: mieczyslaw_polonski@sggw.pl Poszukiwanie optymalnego wyrównania
) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4
Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =
XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadanie teoretyczne
XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadane teoretyczne Rozwąż dowolne rzez sebe wybrane dwa sośród odanych nże zadań: ZADANIE T Nazwa zadana: Protony antyrotony A. Cząstk o mase równe mase rotonu, ale
OCENA OBCIĄŻENIA PRACĄ URZĄDZEŃ W ASPEKCIE HARMONOGRAMOWANIA PROCESU TRANSPORTU WEWNĘTRZNEGO
Tomasz AMBROZIAK *, Konrad EWCZUK * OCENA OBCIĄŻENIA PRACĄ URZĄZEŃ W ASPEKCIE HARMONOGRAMOWANIA PROCESU TRANSPORTU WEWNĘTRZNEGO Streszczenie Proces transportu wewnętrznego (PTW) realizowany jest w obiektach
gdzie E jest energią całkowitą cząstki. Postać równania Schrödingera dla stanu stacjonarnego Wprowadźmy do lewej i prawej strony równania Schrödingera
San sacjonarny cząsk San sacjonarny - San, w kórym ( r, ) ( r ), gęsość prawdopodobńswa znalzna cząsk cząsk w danym obszarz przsrzn n zalży od czasu. San sacjonarny js charakrysyczny dla sacjonarngo pola
ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI
(Wpsue zdaąc przed rozpoczęcem prac) KOD ZDAJĄCEGO ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI CZĘŚĆ II (dla pozomu rozszerzonego) GRUDZIEŃ ROK 004 Czas prac 50 mnut Instrukca dla zdaącego. Proszę sprawdzć, cz zestaw zadań
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
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
MIKROPROCESOROWY MODEL OBIEKTU TERMICZNEGO DO TESTÓW REGULATORÓW TEMPERATURY
Danel KUCHARSKI Marcn WESOŁOWSKI MIKROPROCESOROWY MODEL OBIEKTU TERMICZNEGO DO TESTÓW REGULATORÓW TEMPERATURY STRESZCZENIE Aryuł przedsawa moŝlwość dagnosy uładów regulaorów emperaury z wyorzysanem modelowana
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.
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
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
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
TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET
POLTECHNKA RZEZOWKA Kaedra Podsaw Elekroiki srukcja Nr5 F 00/003 sem. lei TRANZYTORY POLOWE JFET MOFET Cel ćwiczeia: Pomiar podsawowych charakerysyk i wyzaczeie paramerów określających właściwości razysora
Dotyczy: opinii PKPP lewiatan do projektow dwoch rozporzqdzen z 27 marca 2012 (pismo P-PAA/137/622/2012)
30/04! 2012 PON 13: 30! t FAX 22 55 99 910 PKPP Lewatan _..~._. _., _. _ :. _._..... _.. ~._..:.l._.... _. '. _-'-'-'"." -.-.---.. ----.---.-.~.....----------.. LEWATAN Pol~ka KonfederacJa Pracodawcow
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
ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1
ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1 mgr inż. Żanea Pruska Maeriał opracowany na podsawie lieraury przedmiou. Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X,