Teoria i metody optymalizacji
|
|
- Piotr Witkowski
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 eoia dualności dla zadania pogamowania liniowego PL EORIA I MEODY OPYMALIZACJI Zadanie liniowego pogamowania całkowitoliczbowego PCL Wdział Elektoniki Kie. Automatka i Robotka Studia II t. NZ d inż. Ewa Szlachcic Kateda Automatki, Mechatoniki i Stemów Steowania Wdział Elektoniki Politechnika Wocławka ma c wiedzenie 7. : A b min v v b A v c v Jeśli wekto et ozwiązaniem dopuzczalnm dla zadania pmalnego i wekto v et ozwiązaniem dopuzczalnm dla zadania dualnego, to watość unkci celu w zadaniu dualnm nie może bć mnieza od watości unkci celu w zadaniu pmalnm. v b c eoia dualności dla zadania pogamowania liniowego cd. wiedzenie 6. v i v Dla pa ozwiązań optmalnch zadania pmalnego i dualnego pogamowania liniowego zachodzi waunek: wiedzenie 6. c b v Niech [, ] i [v,v ] będą odpowiednio ozwiązaniami dopuzczalnmi zadania PL pmalnego i dualnego, pz czm i v ą wektoami zmiennch dopełniaącch do potaci kanoniczne zadania w wektoach ozwiązań. Wted [, ] i [ v, v ] będą odpowiednio ozwiązaniami optmalnmi pa zadań PL pmalnego i dualnego, eśli zachodzi waunek komplementaności zmiennch: tzn. v v Pzkład I zadanie pmalne zadanie dualne min v v v v ma vv X v v 6v V : v X :, v v v,, 6 v v Potać wektoa ozwiązań: v v, v v, v, v v v,,, Pzkład II Stem cięcia dłużc min v.v.6v. v 7v v v v v v v, v, v,, v, v v ma X, 7. X :.6,. eoia dualności dla zadania PL cd. I. Rozwiązanie zadania dualnego metodą implek Zadanie dualne: ma X X :, 6 Zadanie pogamowania liniowego PL pz oganiczeniach: min c Rozwiązanie optmalne: a) Zadanie dualne b) Zadanie pmalne Watość optmalna unkci celu: 7 / -/ / -/6 / 7/ /6 / 7/ /6 / v v,,,,, v, v, v, v v / / / 9/ -/ / / / - / / -/ 9,,,, v,,,, A b dim =[n*], dim c=[n*] Maciez A odpowiada za wpółcznniki w m oganiczeniach dim A=[m n] Wekto wazów wolnch b odpowiada za pawą tonę oganiczeń dim b =[m*]
2 Potać kanoniczna II zadania PL Optmalne ozwiązanie II zadania PL metodą dualną implek min c, A b,, ma - c, - A I,, b, wiedzenie: Rozwiązanie bazowe dopuzczalne układu ównań A=b et ozwiązaniem optmalnm II zadania PL, eśli ą pełnione waunki: (i) Waunek dualne dopuzczalności: dla o R N (ii) Waunek dualne optmalności i dla i,..., m Algotm dualn implek Kok. (tat). Rozpocznam algotm od znalezienia piewze tablic dualnie dopuzczalne. Należ pawdzić dualną dopuzczalność ozwiązania: cz ak - idź do Koku, Nie koniec. Kok. (tet optmalności). Cz i dla każdego i,..., m? ak - to aktualne ozwiązanie et optmalne. Nie - idź do Koku. o dla R N Algotm dualn implek c.d. Kok. (wbó zmienne wpowadzane do baz). Wbiez ako zmienną wchodzącą do baz taką zmienną dla któe k k ma (, ). k Jeśli wiele zmiennch pełnia ten waunek, wbiez abitalnie edną z nich. Idź do Koku. Kok. (Wbó zmienne uuwane z baz). Wbiez ako zmienną uuwaną z baz taką zmienną B dla któe. pową egułą et wbó zmienne dla któe: Idż do Koku. min, i,..., m RN io B, i Kok. (eliminaca). Dokona dualną iteacę implekową metodą eliminaci Gau a popzez wpowadzenie Idź do Koku. k do baz oaz uunięcie B Pzkład II zadania pogamowania liniowego dualna metoda implek Pzkład II zadania pogamowania liniowego dualna metoda implek cd. min X 8 X : 6, tablica optmalna I tablica optmalna II tablica początkowa tablica pośednia tablica nie optmalna X X X ½ ½ X ½ -/ - -/ -/ X - -/ -/ -X -/ / / X / / -/ X / -/ / X -/ -/ -/ -X - X - X - X X - - X - tablica dualnie dopuzczalna tablica ezcze nie optmalna dla o R N dla i m i,..., Rozwiązanie optmalne I wiezchołek: Rozwiązanie optmalne II wiezchołek: [,,,, ] [,,,, ] [,,,, ] [,,,, ]
3 Pogamowanie liniowe całkowitoliczbowe PCL Metodologia podziału i ozacowań Banch and Bound echnique (B&B) Metodologia podziału i ozacowań B&B ma c, A b,, Z S { A b, i Z n }, Podtawą metodologii B&B et pzegląd dzewa ozwiązań. Wkoztue ię akt kończoności zbiou możliwch watości zmiennch całkowitoliczbowch w pzpadku oganiczonch zadań PCL. Etap metod: -podział -gałęzienie -obliczanie gónch i dolnch ozacowań unkci celu. Ołabienie, któe powadzi do zadania PL: { A b, } S Metodologia podziału i ozacowań B&B Metodologia podziału i ozacowań B&B Podział. Pzmim, że zadanie PL zotało ozwiązane dla wiezchołka v, pz czm () ma nie wztkie kładowe całkowitoliczbowe. Pzkładowo niech pewna zmienna [ ], Podział S, któ et pz tm ozbiciem zbiou, et natępuąc: * i S { S i { [ i i. ]}, S { i }}, Zadanie pogamowania liniowego et pożądanm ołabieniem zadania pogamowania liniowego całkowitoliczbowego, gdż dołączone oganiczenia daą góną i dolną ganicę dla pozczególnch zmiennch. Otzmane ołabione zadanie pogamowania liniowego pz założeniu oganiczoności zmiennch ozwiązue ię algotmem dwuazowm implek. Gdzie <a> et namniezą liczbą całkowitą więkzą lub ówną a, [a] zaś oznacza nawiękzą liczbę całkowitą mniezą lub ówną a. Pzkład zadania PCL Dzewo ozwiązań ma 7,, 8 Rozwiązanie PL Rozwiązanie PCL z z z 7 z 8 z 6 z
4 Pzkład II zadania PCL Podział zadania Z na Z i Z ma ,, Z Rozwiązać zadanie II z odzuceniem waunku na całkowitoliczbowości: Zadanie Z ma , [, ] [6.,.]. Zadanie Z ma 7 6 Zadanie Z ma , [, ] [6.87,] , [, ] [6, ] Pogamowanie liniowe całkowitoliczbowe metodologia odcięć Metoda odcięć ma c, S { A b, i Z}. Załóżm, że itnieą oaz takie, że: A b { A b, A b, } S oaz zadanie ołabione w tounku do zadania (): ma ma całkowitoliczbowe ozwiązanie optmalne opt. Wówcza opt et ozwiązaniem optmalnm zadania (). c, () ma c, () Q { A b, }. Załóżm, że mam epezentacę poblemu () w potaci R i, i,,..., m, B i i R Podtawowe odcięcie ([ h ] i [ hi ]) [ h] i [ hi] Odcięcia w metodzie om całkowitch R i ( i R a [ [ ] ( i i [ ]) i i ] i i i R i R i, i R [ ] i, i mui bć liczbą całkowitą: [ i. ]. ) ([ i ] et całkowite. R [ ] ), i Zadanie pogamowania liniowego PL dla zmiennch całkowitch ma X / / / / -/ / 9/ / -/ / - / -, -, X :, n Z 6 n Rozwiązanie zadania PL dla R z dodanm odcięciem dla zmienne Wbane odcięcie: Możliwe odcięcia:
5 Kolene iteace algotmu odcięć metoda dualną implek Heutczne eguł wbou wieza źódłowego ablica optmalna ale nie całkowitoliczbowa / / / / -/ / / / -/ Dodano nowe odcięcie / / / / -/ / / / -/ - - -/ -/ -/ Rozwiązanie dopuzczalne, optmalne i całkowitoliczbowe [,,,,,, ] [,,,,,,] 7 Należ zbudować odcięcie uuwaące nawiękz możliw obza nie zawieaąc punktów całkowitoliczbowch. Odcięcie tae ię głębze, eśli i a i Pożądane et ab i bło możliwie duże a i bło możliwie małe dla R Reguł wbou wieza w metodzie om całkowitch Badanie całkowitoliczbowości ozwiązania PCL ( I ) ( II ) ( III ) ma i i i R ma i i R i ma i k Dla okeślonego ik k R W obliczeniach komputeowch liczba zeczwita et taktowana ako liczba całkowita, eśli min {, } Nieozpoznanie całkowitoliczbowości może powodować: wkonanie niepotzebnch iteaci, dołączenie niepopawnch odcięć utatę ozwiązania optmalnego. I na odwót błędne twiedzenie całkowitoliczbowości może powodować niepopawne zakończenie obliczeń. Optmalne ozwiązanie zadania PCL Pzegląd algotmów metodologii odcięć Rozwiązanie dopuzczalne zadania PCL et ego ozwiązaniem optmalnm, gd ą pełnione tz waunki: (i) pmana dopuzczalność, (ii) całkowitoliczbowość, i całkowite, i,..., m; (iii) dualna dopuzczalność, i, i,..., m dla wztkich R ;. Metoda om całkowitch- nie pełnion waunek całkowitoliczbowości i dla i=,...,m. Całkowitoliczbow algotm dualn nie pełnion waunek pmalne dopuzczalności: i dla i,..., m. Całkowitoliczbow algotm pmaln nie pełnion waunek dualne dopuzczalności: dla R
6 Algotm odcięć dla zadania PCL Kok Znadź ozwiązanie pełniaące dwa pośód tzech wmienionch waunków. Idź do Koku. Kok - et na optmalność Jeśli tzeci waunek et pełnion Stop. W pzeciwnm wpadku idź do Koku. Kok - Odcinanie i eliminaca Doda odcięcie z odpowiednio dobaną watością h. Dokona eliminaci ab zachować dwa wbane waunki. Może zaitnieć konieczność wkonania więkze liczb koków eliminaci. Wóć do Koku. 6
ANALIZA WRAŻLIWOŚCI. Przedziały dopuszczalnych zmian zsdla wyrazów wolnych ograniczeń (RHS)
D. Mizczńka, M.Mizczńki KBO UŁ, Badania operacne (wkład _AW&ZS) [] ANALIZA WRAŻLIWOŚCI rzedział dopuzczalnch zmian zdla wrazów wolnch ograniczeń (RHS) rzedział dla wrazu wolnego w ograniczeniu mazn 45
Bardziej szczegółowoKURS GEOMETRIA ANALITYCZNA
KURS GEOMETRIA ANALITYCZNA Lekcja 2 Działania na wektoach w układzie współzędnych. ZADANIE DOMOWE www.etapez.pl Stona 1 Część 1: TEST Zaznacz popawną odpowiedź (tylko jedna jest pawdziwa). Pytanie 1 Któe
Bardziej szczegółowoMateriały pomocnicze dla studentów I roku do wykładu Wstęp do fizyki I Wykład 1
Mateiał pomocnicze dla studentów I oku do wkładu Wstęp do fizki I Wkład 1 I. Skala i Wekto. Skala: Jest to wielkość, któą można jednoznacznie okeślić za pomocą liczb i jednostek; a więc mająca jednie watość,
Bardziej szczegółowoMECHANIKA OGÓLNA (II)
MECHNIK GÓLN (II) Semest: II (Mechanika I), III (Mechanika II), ok akademicki 2017/2018 Liczba godzin: sem. II*) - wykład 30 godz., ćwiczenia 30 godz. sem. III*) - wykład 30 godz., ćwiczenia 30 godz. (dla
Bardziej szczegółowoMetody optymalizacji. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie
Metody optymalizacji d inż. Paweł Zalewski kademia Moska w Szczecinie Optymalizacja - definicje: Zadaniem optymalizacji jest wyznaczenie spośód dopuszczalnych ozwiązań danego polemu ozwiązania najlepszego
Bardziej szczegółowoKinematyka odwrotna:
Kinematka owotna: ozwiązanie zaania kinematki owotnej owaza ię o wznazenia maiez zekztałenia H otai H E Wznazenie tej maiez olega na znalezieni jenego bąź wztkih ozwiązań ównania: T T n n q... q gzie q...
Bardziej szczegółowoSK-7 Wprowadzenie do metody wektorów przestrzennych SK-8 Wektorowy model silnika indukcyjnego, klatkowego
Ćwiczenia: SK-7 Wpowadzenie do metody wektoów pzetzennych SK-8 Wektoowy model ilnika indukcyjnego, klatkowego Wpowadzenie teoetyczne Wekto pzetzenny definicja i poawowe zależności. Dowolne wielkości kalane,
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 11 OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA
WYKŁAD OPTYMALIZACJA WIELOKYTEIALNA Wstęp. W wielu pzypadkach pzy pojektowaniu konstukcji technicznych dla okeślenia ich jakości jest niezędne wpowadzenie więcej niż jednego kyteium oceny. F ) { ( ), (
Bardziej szczegółowoAnaliza działania rozszerzonego obserwatora prędkości w szerokim zakresie zmian prędkości maszyny indukcyjnej
Zbigniew RZEMIŃSI Daniel WACHOWIA Politechnika Gdańka Wdział Elektotechniki i Automatki ateda Automatki Napędu Elektcznego Analiza działania ozzezonego obewatoa pędkości w zeokim zakeie zmian pędkości
Bardziej szczegółowoDobór zmiennych objaśniających do liniowego modelu ekonometrycznego
Dobó zmiennych objaśniających do liniowego modelu ekonometycznego Wstępnym zadaniem pzy budowie modelu ekonometycznego jest okeślenie zmiennych objaśniających. Kyteium wybou powinna być meytoyczna znajomość
Bardziej szczegółowoKINEMATYKA. Kinematyka jest częścią mechaniki opisującą ruch obiektów bez wchodzenia w
KINEMATYKA Kinematka jet częścią mechaniki opiującą uch iektów bez wchodzenia w pzczn wtępowania uchu Ruch jet względn i zawze jet opiwan w okeślonm układzie wpółzędnch nazwanm układem odnieienia Układ
Bardziej szczegółowoĄ ź ń Ś Ź ń Ę Ś ź Ę ń ć ć ż ż ż ż ć ń Ę Ż ń ż ć ć Ł Ż Ż ćń Ą ć ć Ą Ż Ź Ą ż Ż ż Ą Ą Ę ń ć ć ń ń Ę ń ź ń Ż ż ć ń Ż ż ć Ż ń ż Ą ć ć Ą Ż Ą Ż Ł ź Ą ń Ź ń Ę ż Ń Ę Ń ż ć ż Ń ń ń Ę Ę ż Ź Ż ć Ą Ż ń ń Ż ć ż Ż ń
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik
Programowanie liniowe całkowitoliczbowe Tadeusz Trzaskalik .. Wprowadzenie Słowa kluczowe Rozwiązanie całkowitoliczbowe Założenie podzielności Warunki całkowitoliczbowości Czyste zadanie programowania
Bardziej szczegółowoń ż ń ń ź ć ż ń ż ń ć ć ń ć ń ć ć Ź ń ć Ź ć ń ń ć ż ń ż ćź Ę ż ń ń ć ć ć ż ż ń ń Ę ć ć ń ż Ś Ś Ó Ź ń Ó ź Ś Ź Ę ż ń ż ź Ś ż ż ń ć ń ż ż ń Ż Ń Ź ż ż ć ć ż ć ń ż ż ń ń ń ć ń ż ć ź ć ń Ś Ę Ę ż Ę ń Ź ń Ó ż
Bardziej szczegółowoZastosowanie algorytmu Euklidesa
Zatoowanie algoytmu Euklidea Pzelewanie wody Dyonujez dwoma czeakami o ojemnościach 4 i 6 litów, utym ojemnikiem o nieoganiczonej objętości i nieoganiczoną ilością wody Podaj oób naełnienia ojemnika 14
Bardziej szczegółowoKRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Próbna Matura z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony
KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Póbna Matua z OPERONEM Matematyka Poziom ozszezony Listopad 0 W ni niej szym sche ma cie oce nia nia za dań otwa tych są pe zen to wa ne pzy kła do we po paw ne od po wie
Bardziej szczegółowoZastosowanie teorii pierścieni w praktyce
Upozczenie wyażeń 2x+(y x) = x+y Spotkania z Matematyka Zatoowanie teoii pieścieni w paktyce Alekande Deniiuk denijuk@matman.uwm.edu.pl Uniweytet Wamińko-Mazuki w Olztynie Wydział Matematyki i Infomatyki
Bardziej szczegółowoRuch dwu i trójwymiarowy
Wkład z fizki. Piot Posmkiewicz 1 W Y K Ł A D Ruch dwu i tójwmiaow 3-1 Wekto pzemieszczenia. JeŜeli uch odbwa się w dwu lub tzech wmiaach, to pzemieszczenie ma okeśloną zaówno watość, jak i kieunek w pzestzeni.
Bardziej szczegółowoGraf skierowany. Graf zależności dla struktur drzewiastych rozgrywających parametrycznie
Gaf skieowany Gaf skieowany definiuje się jako upoządkowaną paę zbioów. Piewszy z nich zawiea wiezchołki gafu, a dugi składa się z kawędzi gafu, czyli upoządkowanych pa wiezchołków. Ruch po gafie możliwy
Bardziej szczegółowoBlok 2: Zależność funkcyjna wielkości fizycznych
Blok : Zależność funkcjna wielkości fizcznch I. Odcztwanie informacji z wkreu co tak naprawdę na nim ię znajduje. Chcąc odcztać informacje z wkreu funkcji, muim dokładnie wiedzieć, jaka wielkość fizczna
Bardziej szczegółowoPRĘDKOŚCI KOSMICZNE OPRACOWANIE
PRĘDKOŚCI KOSMICZNE OPRACOWANIE I, II, III pędkość komiczna www.iwiedza.net Obecnie, żyjąc w XXI wieku, wydaje ię nomalne, że człowiek potafi polecieć w komo, opuścić Ziemię oaz wylądować na Kiężycu. Poza
Bardziej szczegółowoSterowanie prędkością silnika krokowego z zastosowaniem mikrokontrolera ATmega8
mg inż. ŁUKASZ BĄCZEK d hab. inż. ZYGFRYD GŁOWACZ pof. ndzw. w AGH Akademia Góniczo-Hutnicza Wydział Elektotechniki, Automatyki, Infomatyki i Elektoniki Kateda Mazyn Elektycznych Steowanie pędkością ilnika
Bardziej szczegółowoMECHANIKA BUDOWLI 12
Olga Koacz, Kzysztof Kawczyk, Ada Łodygowski, Michał Płotkowiak, Agnieszka Świtek, Kzysztof Tye Konsultace naukowe: of. d hab. JERZY RAKOWSKI Poznań /3 MECHANIKA BUDOWLI. DRGANIA WYMUSZONE, NIETŁUMIONE
Bardziej szczegółowoGEOMETRIA PŁASZCZYZNY
GEOMETRIA PŁASZCZYZNY. Oblicz pole tapezu ównoamiennego, któego podstawy mają długość cm i 0 cm, a pzekątne są do siebie postopadłe.. Dany jest kwadat ABCD. Punkty E i F są śodkami boków BC i CD. Wiedząc,
Bardziej szczegółowoII.6. Wahadło proste.
II.6. Wahadło poste. Pzez wahadło poste ozumiemy uch oscylacyjny punktu mateialnego o masie m po dolnym łuku okęgu o pomieniu, w stałym polu gawitacyjnym g = constant. Fig. II.6.1. ozkład wektoa g pzyśpieszenia
Bardziej szczegółowoKRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Próbna Matura z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony
KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Póbna Matua z OPERONEM Matematyka Poziom ozszezony Listopad W niniejszym schemacie oceniania zadań otwatych są pezentowane pzykładowe popawne odpowiedzi. W tego typu ch należy
Bardziej szczegółowo25. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE PIERWSZEGO RZĘDU. y +y tgx=sinx
5. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE PIERWSZEGO RZĘDU 5.1. Pojęcia wstępne. Klasfikacja równań i rozwiązań Rozróżniam dwa zasadnicze tp równań różniczkowch: równania różniczkowe zwczajne i równania różniczkowe cząstkowe.
Bardziej szczegółowo= ± Ne N - liczba całkowita.
POL LKTRYCZN W PRÓŻNI Ładunek - elementany Nieodłączna własność niektóych cząstek elementanych, [n. elektonu (-e), otonu (+e)], zejawiająca się w oddziaływaniu elektomagnetycznym tych cząstek. e =,6-9
Bardziej szczegółowoRozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE 2.2 Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie
Bardziej szczegółowo= oraz = ; Przykładowe zadania EGZAMINACYJNE z przedmiotu PODSTAWY AUTOMATYKI. Transmitancja operatorowa
Przkładowe zadania EGZAMINACYJNE z przedmiotu PODSTAWY AUTOMATYKI Tranmitancja operatorowa. Dla przedtawionego układu a) Podać równanie różniczkujące opiujące układ Y ( b) Wznacz tranmitancję operatorową
Bardziej szczegółowoProgramowanie nieliniowe optymalizacja funkcji wielu zmiennych
Ekonomia matematczna II Ekonomia matematczna II Prowadząc ćwiczenia Programowanie nieliniowe optmalizacja unkcji wielu zmiennch Modele programowania liniowego często okazują się niewstarczające w modelowaniu
Bardziej szczegółowoModelowanie przepływu cieczy przez ośrodki porowate Wykład III
Modelowanie pzepływu cieczy pzez ośodki poowate Wykład III 6 Ogólne zasady ozwiązywania ównań hydodynamicznego modelu pzepływu. Metody ozwiązania ównania Laplace a. Wpowadzenie wielkości potencjału pędkości
Bardziej szczegółowoĆWICZENIE 5. Badanie przekaźnikowych układów sterowania
ĆWICZENIE 5 Badanie zekaźnikowych układów steowania 5. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest badanie zekaźnikowych układów steowania obiektem całkującoinecyjnym. Ćwiczenie dotyczy zekaźników dwu- i tójołożeniowych
Bardziej szczegółowoMETODA SYMPLEKS. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski
METODA SYMPLEKS Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WSTĘP Algorytm Sympleks najpotężniejsza metoda rozwiązywania programów liniowych Metoda generuje ciąg dopuszczalnych rozwiązań x k w taki sposób,
Bardziej szczegółowoDobór zmiennych do modelu ekonometrycznego
Dobó zmiennych do modelu ekonometycznego Metody dobou zmiennych do modelu ekonometycznego opate na teście F Model zedukowany ya 0 +a x+a x+.+a x Model pełny ya 0 +a x+a x+.+a x +a + x + + +a k x k Częściowy
Bardziej szczegółowo23. CAŁKA POWIERZCHNIOWA NIEZORIENTOWANA
. CAŁKA POWIERZCHNIOWA NIEZORIENTOWANA Płat powiechniow o ównaniach paametcnch: ( ) ( ) ( ) () gdie oba jet obaem eglanm nawam płatem gładkim (płatem eglanm) gd w każdm pnkcie tego płata itnieje płacna
Bardziej szczegółowoELEMENTY MECHANIKI ANALITYCZNEJ
ELEMENTY MECHANIKI ANALITYCZNEJ Roatuem układ o welu tonach wobod, n. układ łożon unktów matealnch. Na układ mogą bć nałożone wę. P unkt matealn o mae m Układ wobodn kładaąc ę unktów matealnch Wółędne
Bardziej szczegółowoModel klasyczny gospodarki otwartej
Model klasyczny gospodaki otwatej Do tej poy ozpatywaliśmy model sztucznie zakładający, iż gospodaka danego kaju jest gospodaką zamkniętą. A zatem bak było międzynaodowych pzepływów dób i kapitału. Jeżeli
Bardziej szczegółowoTesty statystyczne teoria
Tety tatytyczne teoria przygotowanie: dr A Goroncy, dr J Karłowka-Pik Niech X,, X n będzie próbą loową protą z rozkładu P θ, θ Θ oraz niech α (0, ) będzie poziomem itotności (najczęściej 0,, 0,05, czy
Bardziej szczegółowoINSTYTUT ENERGOELEKTRYKI POLITECHNIKI WROCŁAWSKIEJ Raport serii SPRAWOZDANIA Nr LABORATORIUM TEORII STEROWANIA INSTRUKCJA LABORATORYJNA
Na prawach ręopi do żyt łżbowego INSYU ENERGOELEKRYKI POLIECHNIKI WROCŁAWSKIEJ Raport erii SPRAWOZDANIA Nr LABORAORIUM EORII SEROWANIA INSRUKCJA LABORAORYJNA ĆWICZENIE Nr 4 Minimalnoczaowe terowanie optymalne
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI
Miejsce na naklejkę z kodem (Wpisuje zdający przed rozpoczęciem pracy) KOD ZDAJĄCEGO MMA-R2G1P-021 EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM ROZSZERZONY Czas pracy 10 minut ARKUSZ II MAJ ROK 200 Instrukcja
Bardziej szczegółowo{ 1, 2,, n } Ponadto wówczas mówimy, że formuła: oraz równoważna jej formuła:
RCHUNEK ZDŃ 6 Do ozstzygania, któe fomuły achunku zdań są tautologiami, czyli pawami logiki, stosować możemy tzy odzaje metod: 1) metodę matycową (zeo-jedynkową), 2) metodę założeniową, 3) metodę aksjomatyczną.
Bardziej szczegółowo1 Macierze i wyznaczniki
1 Macierze i wyznaczniki 11 Definicje, twierdzenia, wzory 1 Macierzą rzeczywistą (zespoloną) wymiaru m n, gdzie m N oraz n N, nazywamy prostokątną tablicę złożoną z mn liczb rzeczywistych (zespolonych)
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe
Badania operacyjne Problem Model matematyczny Metoda rozwiązania Znaleźć optymalny program produkcji. Zmaksymalizować 1 +3 2 2 3 (1) Przy ograniczeniach 3 1 2 +2 3 7 (2) 2 1 +4 2 12 (3) 4 1 +3 2 +8 3 10
Bardziej szczegółowoRACHUNEK ZDAŃ - ZADANIA. Zadanie 1. Wyznacz wartość logiczną formuły A dla podanych wartościowań zmiennych zdaniowych występujących w tej formule q q
RCHUNEK ZDŃ - ZDNI RCHUNEK ZDŃ, SEMNTYK Zadanie 1. Wyznacz watość logiczną fomuły dla odanych watościowań zmiennych zdaniowych wytęujących w tej fomule 1., 0, 1 2., 1, 0, 1, 0 3. Zadanie 2 Wyznacz tablicę
Bardziej szczegółowoMetoda simpleks. Gliwice
Sprowadzenie modelu do postaci bazowej Sprowadzenie modelu do postaci bazowej Przykład 4 Model matematyczny z Przykładu 1 sprowadzić do postaci bazowej. FC: ( ) Z x, x = 6x + 5x MAX 1 2 1 2 O: WB: 1 2
Bardziej szczegółowoUniwersytet Warszawski Teoria gier dr Olga Kiuila LEKCJA 2
LEKCJA 2 Pzykład: Dylemat Cykoa (albo Poke Dogowy) Dwie osoby wsiadają w samochody, ozpędzają się i z dużą pędkością jadą na siebie - ten kto piewszy zahamuje lub zjedzie z tasy jest "cykoem" i pzegywa.
Bardziej szczegółowoBinarne Diagramy Decyzyjne
Sawne tablice logiczne Plan Binane diagamy decyzyjne Oganiczanie i kwantyfikacja Logika obliczeniowa Instytut Infomatyki Plan Sawne tablice logiczne Binane diagamy decyzyjne Plan wykładu 1 2 3 4 Plan wykładu
Bardziej szczegółowoW. Guzicki Zadanie 30 z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1
W. uzicki Zadanie 0 z Informatora Maturalnego poziom rozszerzon Zadanie 0. an jest sześcian (zobacz rsunek), którego krawędź ma długość 5. unkt i dzielą krawędzie i w stosunku :, to znacz, że 0. łaszczzna
Bardziej szczegółowoWykład 4 Testy zgodności. dystrybuanta rozkładu populacji dystrybuanty rozkładów dwóch populacji rodzaj rozkładu wartości parametrów.
Wkład Test zgodności. Test zgodności służą do werikacji hipotez mówiącch, że a dstrbuanta rozkładu populacji ma określoną z gór postać unkcjną b dstrbuant rozkładów dwóch populacji nie różnią się w sposób
Bardziej szczegółowo) a j x j b; x j binarne (j N) całkowitoliczbowe; przyjmujemy (bez straty ogólności): c j > 0, 0 <a j b (j N), P n
PDczęść4 8. Zagadnienia załadunku 8.1 Klasyczne zagadnienia załadunku (ozn. N = {1, 2,..., n} Binarny problem ( (Z v(z =max c j x j : a j x j b; x j binarne (j N zakładamy, że wszystkie dane sa całkowitoliczbowe;
Bardziej szczegółowoWstęp do filogenetyki molekularnej. Krzysztof Turowski
Wstęp do filogenetyki molekulanej Kzysztof Tuowski Co to jest filogeneza? Filogeneza (z g. filos gatunek, ód i genesis pochodzenie) to doga ozwoju odowego, pochodzenie i zmiany ewolucyjne gupy oganizmów,
Bardziej szczegółowoREZONATORY DIELEKTRYCZNE
REZONATORY DIELEKTRYCZNE Rezonato dielektyczny twozy małostatny, niemetalizowany dielektyk o dużej pzenikalności elektycznej ( > 0) i dobej stabilności tempeatuowej, zwykle w kształcie cylindycznych dysków
Bardziej szczegółowoPolitechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania
Politechnika Gdańska Wydział Elektotechniki i utomatyki Kateda Inżynieii Systemów Steowania KOMPUTEROWE SYSTEMY STEROWNI (sem. 6) Steowanie otymalizacyjne. Mateiały omocnicze Temin T8 Oacowanie: Tomasz
Bardziej szczegółowo00507 Praca i energia D
00507 Paca i enegia D Dane oobowe właściciela akuza 00507 Paca i enegia D Paca i moc mechaniczna. Enegia mechaniczna i jej kładniki. Zaada zachowania enegii mechanicznej. Zdezenia dokonale pęŝyte. ktualizacja
Bardziej szczegółowoEkstrema funkcji dwóch zmiennych
Wkład z matematki inżnierskiej Ekstrema funkcji dwóch zmiennch JJ, IMiF UTP 18 JJ (JJ, IMiF UTP) EKSTREMA 18 1 / 47 Ekstrema lokalne DEFINICJA. Załóżm, że funkcja f (, ) jest określona w pewnm otoczeniu
Bardziej szczegółowoRodzajowy rachunek kosztów Wycena zuŝycia materiałów
Rodzajowy achunek kosztów (wycena zuŝycia mateiałów) Wycena zuŝycia mateiałów ZuŜycie mateiałów moŝe być miezone, wyceniane, dokumentowane i ewidencjonowane w óŝny sposób. Stosowane metody wywieają jednak
Bardziej szczegółowoSterowanie nieholonomicznym manipulatorem z zastosowaniem funkcji transwersalnych
Steowanie nieholonomicznym manipulatoem z zastosowaniem funkcji tanswesalnych Batłomiej Kysiak Paweł Szulczyński Kzysztof Kozłowski Steszczenie Paca pezentuje zastosowanie funkcji tanswesalnych w pawie
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE pytania kontrolne
DUALNOŚĆ 1. Podać twierdzenie o dualności 2. Jaka jest zależność pomiędzy funkcjami celu w zadaniu pierwotnym i dualnym? 3. Prawe strony ograniczeń zadania pierwotnego, w zadaniu dualnym są 4. Współczynniki
Bardziej szczegółowoKURS FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH
KURS FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH Lekcja 1 Pochodne cząstkowe ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (tlko jedna jest prawdziwa). Ptanie 1 Funkcja dwóch zmiennch a)
Bardziej szczegółowoFunkcje wielu zmiennych
Funkcje wielu zmiennch Wkres i warstwice funkcji wielu zmiennch. Przeglad powierzchni stopnia drugiego. Granice i ciagłość funkcji wielu zmiennch. Małgorzata Wrwas Katedra Matematki Wdział Informatki Politechnika
Bardziej szczegółowoAutomatyka. Treść wykładów: Układ kombinacyjny AND. Układ sekwencyjny synchroniczny. Układ sekwencyjny asynchroniczny. Układ sekwencyjny synchroniczny
Treść wkładów: Automatka dr inż. Szmon Surma szmon.surma@polsl.pl zawt.polsl.pl pok. 202, tel. +48 32 603 4136 1. Podstaw automatki 2. Układ kombinacjne, 3. Układ sekwencjne snchronicze, 4. Układ sekwencjne
Bardziej szczegółowoWykład 1. Elementy rachunku prawdopodobieństwa. Przestrzeń probabilistyczna.
Podstawowe pojęcia. Wykład Elementy achunku pawdopodobieństwa. Pzestzeń pobabilistyczna. Doświadczenie losowe-doświadczenie (zjawisko, któego wyniku nie możemy pzewidzieć. Pojęcie piewotne achunku pawdopodobieństwa
Bardziej szczegółowoTOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu
TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu Wykład dla studentów II roku studiów II stopnia na kierunku Zarządzanie Semestr zimowy 2009/2010 Wykładowca: prof. dr hab. inż. Michał Inkielman Wykład 2 Optymalizacja
Bardziej szczegółowoPrzestrzenie liniowe w zadaniach
Przestrzenie linioe zadaniach Zadanie 1. Cz ektor [3, 4, 4 jest kombinacja linioa ektoró [1, 1, 1, [1, 0, 1, [1, 3, 5 przestrzeni R 3? Roziazanie. Szukam x,, z R takich, że [3, 4, 4 x [1, 1, 1 + [1, 0,
Bardziej szczegółowoPODSTAWY AUTOMATYKI 4. Schematy blokowe
Politechnika Warzawka Inttt Atomatki i Robotki Prof. dr hab. inż. Jan Maciej Kościeln PODSTAWY AUTOMATYKI. Schemat blokowe Schemat blokow Schemat blokowe trktralne: przedtawiają wzajemne powiązania pomiędz
Bardziej szczegółowoPróba określenia miary jakości informacji na gruncie teorii grafów dla potrzeb dydaktyki
Póba okeślenia miay jakości infomacji na guncie teoii gafów dla potzeb dydaktyki Zbigniew Osiak E-mail: zbigniew.osiak@gmail.com http://ocid.og/0000-0002-5007-306x http://via.og/autho/zbigniew_osiak Steszczenie
Bardziej szczegółowoL(x, 0, y, 0) = x 2 + y 2 (3)
0. Małe dgania Kótka notatka o małych dganiach wyjasniające możliwe niejasności. 0. Poszukiwanie punktów ównowagi Punkty ównowagi wyznaczone są waunkami x i = 0, ẋi = 0 ( Pochodna ta jest ówna pochodnej
Bardziej szczegółowoSiła. Zasady dynamiki
Siła. Zasady dynaiki Siła jest wielkością wektoową. Posiada okeśloną watość, kieunek i zwot. Jednostką siły jest niuton (N). 1N=1 k s 2 Pzedstawienie aficzne A Siła pzyłożona jest do ciała w punkcie A,
Bardziej szczegółowoWykład: praca siły, pojęcie energii potencjalnej. Zasada zachowania energii.
Wykład: paca siły, pojęcie enegii potencjalnej. Zasada zachowania enegii. Uwaga: Obazki w tym steszczeniu znajdują się stonie www: http://www.whfeeman.com/tiple/content /instucto/inde.htm Pytanie: Co to
Bardziej szczegółowo12. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH. z = x + y jest R 2, natomiast jej
1. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH 1.1. FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH Funkcją dwóch zmiennch określoną w zbiorze D R nazwam przporządkowanie każdej parze liczb () D dokładnie jednej liczb rzeczwistej z. Piszem prz tm
Bardziej szczegółowoTERMODYNAMIKA PROCESOWA. Wykład V
ERMODYNAMIKA PROCESOWA Wykład V Równania stanu substancji czystych Równanie stanu gazu doskonałego eoia stanów odpowiadających sobie Równania wiialne Pof. Antoni Kozioł, Wydział Chemiczny Politechniki
Bardziej szczegółowo(4) W zbiorze R R definiujemy działania i wzorami. (a, b) (c, d) =(a + c, b + d),
Zestaw zadań 2: Ciało liczb zespolonych Układy równań liniowych () Ile działań można określić na zbiorze n-elementowym? Ile z nich to działania przemienne? (2) Zbadaj własności działania różnicy symetrycznej
Bardziej szczegółowo14. Grupy, pierścienie i ciała.
4. Grup, pierścienie i ciała. Definicja : Zbiór A nazwam grupą jeśli jest wposaŝon w działanie wewnętrzne łączne, jeśli to działanie posiada element neutraln i kaŝd element zbioru A posiada element odwrotn.
Bardziej szczegółowoAlgorytm simplex i dualność
Algorytm simplex i dualność Łukasz Kowalik Instytut Informatyki, Uniwersytet Warszawski April 15, 2016 Łukasz Kowalik (UW) LP April 15, 2016 1 / 35 Przypomnienie 1 Wierzchołkiem wielościanu P nazywamy
Bardziej szczegółowoLIST EMISYJNY nr 3 /2014 Ministra Finansów
LIST EMISYJNY n /0 Minista Finansów z dnia stycznia 0. w spawie emisji kótkookesowych oszczędnościowych obligacji skabowych o opocentowaniu stałym ofeowanych w sieci spzedaży detalicznej Na podstawie at.
Bardziej szczegółowoetody programowania całkowitoliczboweg
etody programowania całkowitoliczboweg Wyróżnia się trzy podejścia do rozwiazywania zagadnień programowania całkowitoliczbowego metody przegladu pośredniego (niebezpośredniego), m.in. metody podziału i
Bardziej szczegółowoDualność w programowaniu liniowym
2016-06-12 1 Dualność w programowaniu liniowym Badania operacyjne Wykład 2 2016-06-12 2 Plan wykładu Przykład zadania dualnego Sformułowanie zagadnienia dualnego Symetryczne zagadnienie dualne Niesymetryczne
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE ANALITYKA GOSPODARCZA
BADANIA OPERACYJNE ANALITYKA GOSPODARCZA Egzamin pisemny 8.4.7 piątek, salae-6, godz. 8:-9:3 OBECNOŚĆ OBOWIĄZKOWA!!! Układ egzaminu. TEST z teorii: minut (test wielostronnego wyboru; próg 75%). ZADANIA:
Bardziej szczegółowoZadania otwarte. 2. Matematyka. Poziom rozszerzony Próbna Matura z OPERONEM i Gazetą Wyborczą n n. 2n n. lim 10.
KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Póbna Matua z OPERONEM Matematyka Poziom ozszezony Listoad 05 Zadania zamknięte Za każdą oawną odowiedź zdający otzymuje unkt. Nume Poawna odowiedź Wskazówki do ozwiązania.
Bardziej szczegółowoĄ ń Ś ź ń ć ż Ę Ń Ą ć ń ń ż ń ź ź ź Ż ń ź ń Ą ń ż Ł ż Ę Ż ć ż ń Ę ć ż ż ń Ę ż ń ń Ą ż ń Ąć Ę ń Ę Ł Ą Ż ż Ę Ę ń Ż ż Ż Ę Ę Ę Ę Ę ć ż ż ż ć ćń ż ź Ę ń ż ć Ę ż ż Ę ź Ę ń ż Ę Ę ń Ę Ę ń ć Ż ć ż Ą Ę Ę ź ń ż ń
Bardziej szczegółowoŃ ź Ń ź Ń ź Ń ź ź Ń Ń Ń Ń ź Ą ź Ń ź Ó Ą ć Ń ć Ń ć ć ć ć ć ź ź ć Ń Ń ć ć Ę Ą ź Ę Ń ć ź Ń ź Ł Ń ć Ń Ą ć Ń ć ć ź Ń ćń Ś ź ź ź ć Ń ź ź Ń Ń Ę Ń ź Ń ź Ń Ą ć ź ć ć Ę ć ź ć Ą ć ź ć Ń ć ć ź ć Ń Ń Ń Ę ć Ą Ą ź Ń
Bardziej szczegółowoOpis ćwiczeń na laboratorium obiektów ruchomych
Gdańsk 3.0.007 Opis ćwiczeń na laboatoium obiektów uchomych Implementacja algoytmu steowania obotem w śodowisku symulacyjnym gy obotów w piłkę nożną stwozonym w Katedze Systemów Automatyki Politechniki
Bardziej szczegółowoROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH
Transport, studia I stopnia Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Postać ogólna równania nieliniowego Często występującym, ważnym problemem obliczeniowym
Bardziej szczegółowoRozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE 1.2 Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 1.1 Wykorzystując
Bardziej szczegółowo1 Przekształcenie Laplace a
Przekztałcenie Laplace a. Definicja i podtawowe właności przekztałcenia Laplace a Definicja Niech dana będzie funkcja f określona na przedziale [,. Przekztałcenie (tranformatę Laplace a funkcji f definiujemy
Bardziej szczegółowoStabilność liniowych układów dyskretnych
Akademia Morka w Gdyni atedra Automatyki Okrętowej Teoria terowania Miroław Tomera. WPROWADZENIE Definicja tabilności BIBO (Boundary Input Boundary Output) i tabilność zerowo-wejściowa może zotać łatwo
Bardziej szczegółowoRuch jednostajny po okręgu
Ruch jednostajny po okęgu W uchu jednostajnym po okęgu pędkość punktu mateialnego jest stała co do watości ale zmienia się jej kieunek. Kieunek pędkości jest zawsze styczny do okęgu będącego toem. Watość
Bardziej szczegółowo11. DYNAMIKA RUCHU DRGAJĄCEGO
11. DYNAMIKA RUCHU DRGAJĄCEGO Ruchem dgającym nazywamy uch, któy powtaza się peiodycznie w takcie jego twania w czasie i zachodzi wokół położenia ównowagi. Zespół obiektów fizycznych zapewniający wytwozenie
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE Tomasz Łukaszewski
BADANIA OPERACYJNE Tomasz Łukaszewski 3.03.06 Tomasz Łukaszewski - Badania Operacjne Spis Treści WSTĘP 3 PROGRAMOWANIE LINIOWE 7. WPROWADZENIE 7.. INTERPRETACJA GEOMETRYCZNA ZADANIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe
Równania różniczkowe I rzędu Andrzej Musielak Równania różniczkowe Równania różniczkowe I rzędu Równanie różniczkowe pierwszego rzędu to równanie w którm pojawia się zmienna x, funkcja tej zmiennej oraz
Bardziej szczegółowoKonstrukcja biortogonalnych baz dyskryminacyjnych dla problemu klasyfikacji sygnałów. Wit Jakuczun
Konstrukcja biortogonalnych baz dyskryminacyjnych dla problemu klasyfikacji sygnałów Politechnika Warszawska Strona 1 Podstawowe definicje Politechnika Warszawska Strona 2 Podstawowe definicje Zbiór treningowy
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI
PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI ODPOWIEDZI DO ARKUSZA ROZSZERZONEGO Zadanie ( pkt) A Zadanie ( pkt) C Zadanie ( pkt) A, bo sinα + cosα sinα + cosα cos sinα sin cosα + π π + π sin α π A więc musi
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik
Programowanie liniowe Tadeusz Trzaskalik .. Wprowadzenie Słowa kluczowe Model matematyczny Cel, środki, ograniczenia Funkcja celu funkcja kryterium Zmienne decyzyjne Model optymalizacyjny Układ warunków
Bardziej szczegółowo1. Który z warunków nie jest właściwy dla powyższego zadania programowania liniowego? 2. Na podstawie poniższej tablicy można odczytać, że
Stwierdzeń będzie. Przy każdym będzie należało ocenić, czy jest to stwierdzenie prawdziwe, czy fałszywe i zaznaczyć x w tabelce odpowiednio przy prawdzie, jeśli jest ono prawdziwe lub przy fałszu, jeśli
Bardziej szczegółowo