ZASTOSOWANIE TEORII ZBIORÓW ROZMYTYCH W HARMONOGRAMOWANIU ROBÓT BUDOWLANYCH METODĄ ŁAŃCUCHA KRYTYCZNEGO
|
|
- Edyta Kosińska
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ZASTOSOWANIE TEORII ZBIORÓW ROZMYTYCH W HARMONOGRAMOWANIU ROBÓT BUDOWLANYCH METODĄ ŁAŃCUCHA KRYTYCZNEGO Janusz KULEJEWSKI, Nab IBADOV, Bogdan ZIELIŃSKI Wydzał Inżyner Lądowej, Poltechna Warszawsa, Al. Arm Ludowej 6, Warszawa Streszczene: W referace przedstawono nowe podejśce do problemu harmonogramowana robót budowlanych metodą łańcucha rytycznego. Nowoścą przedstawonego podejśca jest uwzględnene neprecyzyjne oreślonych parametrów rozładu prawdopodobeństwa czasów wyonana robót. W celu dentyfacj łańcucha rytycznego oraz wyznaczena buforów w harmonograme budowy, wyorzystano teorę zborów rozmytych oraz zmodyfowane zasady arytmety lczb rozmytych. Dla wyznaczena buforowanego harmonogramu nerozmytego, wyorzystano oncepcję -przerojów lczby rozmytej. Poprawność przyjętych założeń wyazano na podstawe wynów przeprowadzonych symulacj. Słowa luczowe: łańcuch rytyczny, buforowane harmonogramu, zbory rozmyte.. Wstęp Coraz częścej w zarządzanu projetam stosuje sę metodę łańcucha rytycznego, wprowadzoną przez Goldratta (997). Charaterystyczną cechą projetów budowlanych jest nepowtarzalność warunów realzacj robót. Dlatego, opne espertów o wpływe różnych czynnów na czas wyonana danej roboty mogą być zróżncowane. Wtedy, parametry rozładów prawdopodobeństwa czasu wyonana tej roboty ne zostają precyzyjne oreślone. Teora zborów rozmytych umożlwa wyorzystane neprecyzyjnych nformacj w procesach zarządzana projetam (Kuchta, 00). Celem artyułu jest przedstawene możlwośc wyorzystana teor zborów rozmytych w metodze łańcucha rytycznego.. Ustalene rozmytych parametrów rozładów prawdopodobeństwa czasów wyonana poszczególnych robót Załóżmy, że N espertów szacuje neznany czas wyonana pewnej roboty. Zgadzają sę, że czas jej wyonana jest zmenną losową o trójątnym rozładze prawdopodobeństwa z parametram a (czas optymstyczny), b (czas pesymstyczny) c (czas najbardzej prawdopodobny). Natomast, różną sę w ocenach wartośc lczbowych parametrów tego rozładu (rys. ). f(t) µ(t),0 a () a () a (N) c () c () c (N) b () b () b (N) t A C D B a a a 3 a 4 c c c c 3 4 d d d d 3 4 b b b b 3 4 t Rys.. Modelowane opn espertów transformacja ształtu opn Nech A oznacza zbór możlwych wartośc parametru a. Jeżel, w opn espertów, ażda z wartośc a (), a (),..., a (N) w jednaowym stopnu przynależy do zboru A, to neprecyzyjne oreśloną wartość parametru a modeluje lczba przedzałowa Ā = [a (), a (N) ]. Natomast, jeżel netóre z wartośc a (), a (),..., a (N) parametru a przynależą, w opn espertów, do zboru A w wyższym stopnu nż pozostałe, to neprecyzyjne Autor odpowedzalny za orespondencję. E-mal: j.ulejews@l.pw.edu.pl 33
2 Cvl and Envronmental Engneerng / Budownctwo Inżynera Środowsa (0) oreśloną wartość parametru a modeluje lczba rozmyta Ã. Załóżmy, że esperc ocenają, ż do zboru A w najwyższym stopnu przynależy wartość parametru a, wyznaczona jao: a śr = N N a n, () n= gdze: N jest lczbą espertów, a a n jest wartoścą oceny według n-tego esperta. W tam przypadu, neprecyzyjne oreśloną wartość parametru a modeluje trójątna lczba rozmyta à = (a, a, a 3 ), gdze a = a (), a = a śr, a 3 = a (N). Z ole, gdy esperc ocenają, ż wartośc parametru a z pewnego podprzedzału [a, a 3 ] [a (), a (N) ] przynależą do zboru A w stopnu wyższym, nż nne wartośc parametru a z przedzału [a (), a (N) ], to neprecyzyjne oreśloną wartość parametru a modeluje lczba rozmyta trapezowa à = (a, a, a 3, a 4 ) gdze a = a (), a 4 = a (N). W podobny sposób można modelować neprecyzyjne oreślone wartośc parametrów b oraz c. W referace, zajmujemy sę przypadem modelowana wartośc parametrów a, b c za pomocą lczb rozmytych A = T j opt, C = T j np, B = T j pes o trapezowych funcjach przynależnośc. Medany T j0, rozładów prawdopodobeństwa czasów wyonana poszczególnych robót wyznaczamy na podstawe opn espertów, modelowanych za pomocą funcj przynależnośc ja na rysunu. Korzystając z właścwośc rozładu trójątnego, można wyznaczyć lczby rzeczywste w uporządowanej czwórce tworzącej rozmytą medanę T j0, = D = ( d j,, d j,, d j,3, d j, 4) : ( b j, a j, )( c j, a j, ) a j, + ; b j, a j, =,...,4 c j, > d j, = () ( b j, a j, )( b j, c j, ) b j, ; b j, a j, =,...,4 c j, 3. Wyznaczene harmonogramu rozmytego dla pesymstycznych oszacowań czasów wyonana robót Prade (979) oraz Chanas Kamburows (98) wyazal możlwość wyznaczana najwcześnejszych termnów rozmytych rozpoczynana ẼS j zaończena ẼF j poszczególnych robót na podstawe ponższych zależnośc: ES j = max { ES T }, Prec{( j)} j j j = EF (3) = ES T, j,,..., J, (4) gdze Prec{(j)} jest zborem poprzednów czynnośc j w modelu secowym budowy. Rozmyty termn T zaończena realzacj budowy można ustalć jao (Lorterapong Moselh, 996): T = EF J. () Z ole, do wyznaczana rozmytych termnów najpóźnejszych można wyorzystać następujące zależnośc (np. Hape Słowńs, 996): ) dla wyznaczena termnu najpóźnejszego zaończena LF roboty : LF j = mn { LF ( T )} gdy Succ{( )}, j Succ{( )} j LF = T gdy Succ {( )} =, (7) gdze Succ{()} jest zborem następnów czynnośc w modelu secowym budowy; ) dla wyznaczena termnu najpóźnejszego rozpoczynana LS roboty : LS = LF ( T ). (8) Jedna, dla dwóch lczb rozmytych X = ( x, x, x3, x4) Y = ( y, y, y3, y4) ne zachodzą zależnośc, oczywste dla dwóch lczb rzeczywstych x y. Dlatego, jeżel operację odejmowana lczb rozmytych przeprowadza sę zgodne z zależnoścą podaną przez Dubosa Prade (978): ( X Y ) = ( x y, x y, x y, x y ), (9) (6) to lczba Z = X ( Y ) może zawerać sładn ujemne. Utrudna to analzę rozmytego modelu secowego budowy. W celu usunęca tej trudnośc, można wyorzystać modyfację odejmowana trapezowych lczb rozmytych, podaną przez Rama Rommelfangera (99). Zgodne z tą modyfacją, sładn uporządowanej czwór tworzącej lczbę Z = X ( Y ) wyznacza sę następująco: z = max{0,( x ( x 3 3 y )} max{0,(( x y ))} max{0,( y 4 x 4 )}, y ) (0) 33
3 Janusz KULEJEWSKI, Nab IBADOV, Bogdan ZIELIŃSKI z z z = mn{( x y),( x3 y3)} max{0,( y4 4 )}, () x = x3 y3 max{ 0,( y4 4 )}, () 3 x = max{ 0,( x4 4 )}. (3) 4 y Jeżel pesymstyczny czas wyonana roboty j jest wyrażony przez lczbę T j pes = ( b j,, b j,, b j,3, b j, 4 ), a najpóźnejszy termn zaończena roboty j jest wyrażony przez lczbę LF j pes = ( lf j,, lf j,, lf j,3, lf j, 4), to na podstawe wzorów (0) - (3) można wyznaczyć sładn uporządowanej czwór tworzącej lczbę LS j pes = LF j pes ( T j pes). Dzę temu, można opracować rozmyty harmonogram budowy dla najpóźnejszych termnów realzacj robót o czasach wyonana T j pes. 4. Identyfacja łańcucha rytycznego wyznaczene buforów W celu dentyfacj łańcucha rytycznego wyznaczena buforów, najperw ustalamy długość L ażdej śceż p w modelu secowym budowy. Do oblczeń przyjmujemy czasy wyonana T j pes poszczególnych robót. Wyorzystując metodę porównywana lczb rozmytych podaną przez Kuchtę (00), wyznaczamy stopeń możlwośc Π ( L Ln); n, że śceża p ne oaże t t sę rótsza od śceż p n. Nech L [ L, t = l l U ], t t L [ n L, n t n = l l U ] będą t-pozomam lczb L L n, t [0, ]. Wówczas: t t ( U n L Π L Ln ) = ε ε = sup{ t : l l, t [0, ]}. (4) Z ole, wyorzystując metodę podaną przez Changa (996), wyznaczamy stopeń możlwośc, że śceża p ne oaże sę rótsza od żadnej z pozostałych śceże w modelu secowym budowy: Π( L =, L, L,,..., n; n..., L ) = mn Π( L L ); P; n P; n, () gdze P jest zborem śceże w modelu secowym. Jao łańcuch rytyczny (CC), wyberamy śceżę p o masymalnej wartośc stopna możlwośc Π( L L, L,..., Ln); P ; n P; n. Jednocześne, dentyfujemy łańcuchy zaslające (FC). Następne, wyznaczamy rozmytą rezerwę wyonana ażdej roboty: R j czasu R j = T j pes T j0,. (6) Do operacj odejmowana lczb rozmytych, wyorzystujemy wzory (0)-(3). Należy zwrócć uwagę, że ze względu na sposób wyznaczena rozmytych parametrów trójątnego rozładu prawdopodobeństwa czasu wyonana roboty budowlanej, ażda rezerwa R j oazuje sę być sngletonem: R j = ( rj, rj, rj, rj ). Na tej podstawe, wyznaczamy: bufor projetu PB: r CC PB =, (7) gdze jest ndesem danej czynnośc w łańcuchu rytycznym, bufory zaslające FB n : FB n = r m, (8) m FC n gdze: n jest ndesem danego łańcucha zaslającego, a m jest ndesem olejnej czynnośc w tym łańcuchu.. Wyznaczene zbuforowanego harmonogramu nerozmytego W celu wyznaczena zbuforowanego harmonogramu nerozmytego, sporządzamy harmonogram rozmyty dla najpóźnejszych termnów realzacj czynnośc o czasach wyonana zreduowanych z T j pes do T j0,. Do uzysanego harmonogramu rozmytego, wprowadzamy bufory zaslające (FB). Następne, wyznaczamy termny rozpoczynana S j zaończena F j poszczególnych robót, wynające z reducj czasów wyonana czynnośc wprowadzena buforów zaslających. Zbuforowany harmonogram nerozmyty uzysujemy, doonując przeroju zbuforowanego harmonogramu rozmytego na oreślonym pozome pewnośc oszacowań czasów wyonana robót przyjmując oreśloną wartość wsaźna aceptacj ryzya β. Wartośc β są doberane subetywne przez planstę. Nech S j = [ sjl, sju ], F j = [ f jl, f ju] będą przerojam lczb S j F j, [0, ]. Wówczas, termny realzacj robót w zbuforowanym harmonograme nerozmytym ustalamy na podstawe zależnośc: s j = βs j L + ( β) s j U, (9) 333
4 Cvl and Envronmental Engneerng / Budownctwo Inżynera Środowsa (0) j = j L ( j U f βf + β) f. (0) 6. Przyład lczbowy Rozpatrujemy przyładowy model secowy budowy ja na rysunu. W tabel zestawono wyn modelowana opn espertów o parametrach trójątnego rozładu prawdopodobeństwa czasu wyonana ażdej roboty (rys. ). Na tej podstawe, można wyznaczyć najwcześnejsze najpóźnejsze termny realzacj czynnośc o czasach wyonana T j pes. Wyn zestawono w tabel Rys.. Przyładowy model secowy budowy Tab.. Rozmyte parametry trójątnego rozładu prawdopodobeństwa czasów wyonana robót w modelu secowym według rysunu ; dane w dnach roboczych A = T j opt C = T j np B = T j pes D = T j0, (, 4, 6, 8) (, 7, 9, ) (6, 8, 0, ) (4.4, 6.4, 8.4, 0.4) (4, 7, 8, ) (7, 0,, 4) (8,,, ) (6.4, 9.4, 0.4, 3.4) 3 (3, 4,, 6) (7, 8, 9, 0) (9, 0,, ) (6., 7., 8., 9.) 4 (6, 7, 8, 9) (8, 9, 0, ) (3, 4,, 6) (8.6, 9.6, 0.6,.6) (4,, 7, 8) (6, 7, 9, 0) (9, 0,, 3) (6., 7., 9., 0.) 6 (, 3, 4, ) (6, 7, 8, 9) (7, 8, 9, 0) (., 6., 7., 8.) 7 (, 3,, 6) (6, 7, 9, 0) (9, 0,, 3) (.7, 6.7, 8.7, 9.7) 8 (4,, 6, 7) (7, 8, 9, 0) (9, 0,, ) (6.7, 7.7, 8.7, 9.7) 9 (3, 4, 6, 7) (4,, 7, 8) (8, 9,, ) (4.6,.6, 7.6, 8.6) Tab.. Najwcześnejsze najpóźnejsze termny realzacj czynnośc w modelu secowym według rysunu dla pesymstycznych czasów wyonana robót ES j pes EF j pes LS j pes LF j pes (0, 0, 0, 0) (6, 8, 0, ) (0, 0, 0, 0) (6, 8, 0, ) (6, 8, 0, ) (4, 9,, 7) (6, 8, 0, ) (4, 9,, 7) 3 (4, 9,, 7) (3, 9, 33, 39) (4, 9,, 7) (3, 9, 33, 39) 4 (6, 8, 0, ) (9,,, 8) (9,, 30, 36) (3, 39, 4, ) (3, 9, 33, 39) (3, 39, 4, ) (3, 9, 33, 39) (3, 39, 4, ) 6 (3, 39, 4, ) (39, 47, 4, 6) (3, 39, 4, ) (39, 47, 4, 6) 7 (9,,, 8) (8, 3, 37, 4) (39, 47, 3, 6) (48, 7, 6, 74) 8 (39, 47, 4, 6) (48, 7, 6, 74) (39, 47, 4, 6) (48, 7, 6, 74) 9 (48, 7, 6, 74) (6, 66, 76, 86) (48, 7, 6, 74) (6, 66, 76, 86) 334
5 Janusz KULEJEWSKI, Nab IBADOV, Bogdan ZIELIŃSKI Dla czasów wyonana T j pes, wyznaczamy możlwe śceż rytyczne w modelu secowym budowy według rysunu : p = , L = (6, 66, 76, 86); p = , L = (43, 49, 6, 6); p 3 = , L 3 = (36, 4, 48, 3). Wyorzystując zależność (4), wyznaczamy stopeń możlwośc Π ( L Ln); =,,3; n =,,3; n, że śceża p ne oaże sę rótsza od śceż p n : Π( L L) =, Π( L L3) = ; Π( L L) = 0.37, Π( L L3) = ; Π( L 3 L) = 0, Π( L3 L) = 0,909. Na podstawe zależnośc (), wyznaczamy stopeń możlwośc, że śceża p ne oaże sę rótsza od żadnej z pozostałych śceże w modelu secowym budowy: Π( L L, L3) = mn(, ) = ; Π( L L, L3) = mn(0.37, ) = 0,37; Π( L 3 L, L) = mn(0, 0.909) = 0. Jao łańcuch rytyczny (CC) w modelu secowym budowy według rysunu, wyberamy śceżę p. Ustalamy równeż, że do perwszego łańcucha zaslającego (FC I ) należy czynność j = 4, a do drugego łańcucha zaslającego (FC II ) czynność j = 7. Dla ażdej czynnośc, wyznaczamy rezerwę czasu R j. Wyn zestawono w tabel 3. Na tej podstawe, wyznaczamy bufor projetu: PB = ( r + r + r3 + r + r6 + r8 + r9 ) = 6.3, oraz bufory zaslające: FB I = ( r4 ) = 4.4, FB II = ( r7 ) = 3,3. Następne, reduujemy czasy wyonana czynnośc wprowadzamy bufory zaslające. Wyn zestawono w tabel 4. Tab. 3. Rezerwy czynnośc w modelu secowym według rysunu T j pes T j0, R j = T j pes T j0, r j (6, 8, 0, ) (4.4, 6.4, 8.4, 0.4) (.6,.6,.6,.6),6 (8,,, ) (6.4, 9.4, 0.4, 3.4) (.6,.6,.6,.6),6 3 (9, 0,, ) (6., 7., 8., 9.) (.,.,.,.), 4 (3, 4,, 6) (8.6, 9.6, 0.6,.6) (4.4, 4.4, 4.4, 4.4) 4,4 (9, 0,, 3) (6., 7., 9., 0.) (.8,.8,.8,.8),8 6 (7, 8, 9, 0) (., 6., 7., 8.) (.8,.8,.8,.8),8 7 (9, 0,, 3) (.7, 6.7, 8.7, 9.7) (3.3, 3.3, 3.3, 3.3) 3,3 8 (9, 0,, ) (6.7, 7.7, 8.7, 9.7) (.3,.3,.3,.3),3 9 (8, 9,, ) (4.6,.6, 7.6, 8.6) (3.4, 3.4, 3.4, 3.4) 3,4 Tab. 4. Najpóźnejsze termny realzacj czynnośc w modelu secowym według rysunu po reducj czasów wyonana czynnośc po wprowadzenu buforów zaslających Po reducj czasów wyonana czynnośc Po wprowadzenu buforów zaslających LS j0, LF j0, LS j0, LF j0, (0, 0, 0, 0) (4.4, 6.4, 8.4, 0.4) (0, 0, 0, 0) (4.4, 6.4, 8.4, 0.4) (4.4, 6.4, ) (0.8,.8, 8.8, 3.8) (4.4, 6.4, ) 0.8,.8, 8.8, (0.8,.8, 8.8, 3.8) (7.3, 3.3, 7.3, 33.3) (0.8,.8, 8.8, 3.8) (7.3, 3.3, 7.3, 33.3) 4 (4.9, 0.9,.9, 3.9) (3., 30., 36., 43.) (0., 6.,., 7.) (9., 6., 3., 39.) (7.3, 3.3, 7.3, 33.3) (3., 30., 36., 43.) (7.3, 3.3, 7.3, 33.3) (3., 30., 36., 43.) 6 (3., 30., 36., 43.) (8.7, 36.7, 43.7,.7) (3., 30., 36., 43.) (8.7, 36.7, 43.7,.7) 7 (9.7, 37.7, 43.7,.7) (3.4, 44.4,.4, 6.4) (6.4, 34.4, 40.4, 48.4) (3., 4., 49., 8.) 8 (8.7, 36.7, 43.7,.7) (3.4, 44.4,.4, 6.4) (8.7, 36.7, 43.7,.7) (3.4, 44.4,.4, 6.4) 9 (3.4, 44.4,.4, 6.4) (40, 0, 60, 70) (3.4, 44.4,.4, 6.4) (40, 0, 60, 70) 33
6 Cvl and Envronmental Engneerng / Budownctwo Inżynera Środowsa (0) Zbuforowane harmonogramy nerozmyte budowy sporządzamy, przyjmując na przyład = 0,3 β = 0,7 lub = 0,7 β = 0,3. Termny realzacj robót, wyznaczone na podstawe zależnośc (9) (0), zestawono w tabel. Zaończene budowy, planowane z uwzględnenem buforu projetu PB, ustala sę następująco: dla = 0,3 β = 0,7: po = 6 dnach roboczych od dna rozpoczęca budowy, dla = 0,7 β = 0,3: po = 64 dnach roboczych od dna rozpoczęca budowy. Uzysane harmonogramy nerozmyte podano na rysunach 3 4. Poprawność przedstawonej metody sprawdzono symulacyjne, zgodne z ponższym schematem: ) Generujemy losowo: -przeroje lczb rozmytych, modelujących parametry trójątnych rozładów prawdo-podobeństwa czasów wyonana poszczególnych robót, wartość współczynna β, charateryzującego stosune plansty do ryzya. ) Wyznaczamy parametry trójątnego rozładu prawdopodobeństwa czasu wyonana ażdej roboty w danej symulacj: a j = β a j L + ( β ) a j U; b j = βb j L + ( β ) b j U; c j = βc j L + ( β ) c j U. () 3) Na podstawe wyznaczonych parametrów trójątnego rozładu prawdopodobeństwa, generujemy losowo czas wyonana ażdej roboty w danej symulacj. 4) Dla ażdej symulacj, wyznaczamy termny realzacj robót oraz termn zaończena budowy. Tab.. Termny realzacj robót w zbuforowanych harmonogramach nerozmytych = 0.3, β = 0. 7 = 0.7, β = 0. 3 s j f j s j f j PB 4 FB I 7 FB II Rys. 3. Zbuforowany harmonogram nerozmyty dla = 0,3 β = 0, PB 4 FB I 7 FB I Rys. 4. Zbuforowany harmonogram nerozmyty dla = 0,7 β = 0,3 336
7 Janusz KULEJEWSKI, Nab IBADOV, Bogdan ZIELIŃSKI Po przeprowadzenu założonej lczby symulacj, sprawdzamy suteczność ochrony planowanego termnu zaończena budowy w zbuforowanym harmonograme nerozmytym. Hstogramy dystrybuanty empryczne zmennej losowej czasu realzacj budowy, uzysane dla symulacj, przedstawono na rysunach 6. Suteczność ochrony planowanych termnów zaończena budowy w obu zbuforowanych harmonogramach nerozmytych wynos ooło 99,4%. a) b) Rys.. Wyn symulacj zbuforowanych harmonogramów nerozmytych, uzysanych dla = 0,3 β = 0,7: a) hstogram, b) dystrybuanta empryczna a) b) Rys. 6. Wyn symulacj zbuforowanych harmonogramów nerozmytych, uzysanych dla = 0,7 β = 0,3: a) hstogram, b) dystrybuanta empryczna 337
8 Cvl and Envronmental Engneerng / Budownctwo Inżynera Środowsa (0) Wnos Wyorzystane aparatu matematycznego teor zborów rozmytych, pozwala na uwzględnene różnorodnośc opn espertów o parametrach rozładu czasu wyonana danej roboty. Umożlwa równeż dentyfację łańcucha rytycznego oraz wyznaczene buforów. Wyn symulacj potwerdzają suteczność ochrony termnu zaończena realzacj budowy w harmonograme nerozmytym, uzysanym z uwzględnenem preferowanego pozomu pewnośc czasów wyonana robót pozomu ryzya. Tym samym, potwerdzają poprawność przyjętych założeń metodycznych. Kuchta D. ( 00). Męa matematya w zarządzanu. Zastosowane lczb przedzałowych rozmytych w rachunowośc zarządczej. Ofcyna Wydawncza Poltechn Wrocławsej,Wrocław. Lorterapong P., Moselh O. (996). Project networ analyss usng fuzzy sets theory. Journal of Constructon Engneerng and Management, Vol., No. 4, Prade H. (979). Usng fuzzy set theory n a schedulng problem: a case study. Fuzzy Sets and Systems, Vol., No., 3-6. Ram J., Rommelfanger H.(99). Nonnegatve extremal soluton of fuzzy equaton A X B and ts use n networ analyss. Foundatons of Computng and Decson Scences, Vol. 9, -37. Lteratura Chang D. Y. (996). Applcatons of the extend analyss metod on fuzzy AHP. European Journal of Operatonal Research, Vol. 9, No. 3, Chanas S., Kamburows J. (98). The use of fuzzy varables n PERT. Fuzzy Sets and Systems, Vol., No., -9. Dubos D., Prade H. (978). Operatons on fuzzy numbers. Internatonal Journal of Systems Scence, No. 9, Goldratt E. M. (997). Crtcal chan. The North Rver Press Publshng Corporaton, Great Barrngton. Hape M., Słowńs R.(996). Fuzzy prorty heurstcs for project schedulng. Fuzzy Sets and Systems, Vol. 83, No. 3, APPLICATION OF FUZZY SET THEORY TO SCHEDULE CONSTRUCTION WORKS BY THE CRITICAL CHAIN METHOD Abstract: The paper presents a new approach to the problem of schedulng of constructon project by the crtcal chan method. Novelty of the method s to nclude naccurate nformaton about the parameters of probablty dstrbutons of duratons of wors. In order to dentfy the crtcal chan and schedule buffers, fuzzy set theory and the modfed rules for the arthmetc of fuzzy numbers s used. To determne the non-fuzzy buffered schedule, the concept of -cuts of a fuzzy number s used. The correctness of the presented approach s demonstrated on the bass of the results of the smulaton. 338
HARMONOGRAMOWANIE BUDOWY Z UWZGLĘDNIENIEM ROZMYTYCH CZASÓW WYKONANIA ROBÓT SCHEDULING OF CONSTRUCTION PROJECT WITH FUZZY PROCESSING TIMES
JANUSZ KULEJEWSKI, NABI IBADOV HARMONOGRAMOWANIE BUDOWY Z UWZGLĘDNIENIEM ROZMYTYCH CZASÓW WYKONANIA ROBÓT SCHEDULING OF CONSTRUCTION PROJECT WITH FUZZY PROCESSING TIMES Streszczene Abstract W artyule przedstawono
Prawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystya.05.00 r. Zadane Zmenna losowa X ma rozład wyładnczy o wartośc oczewanej, a zmenna losowa Y rozład wyładnczy o wartośc oczewanej. Obe zmenne są nezależne. Oblcz E( Y X + Y =
Parametry zmiennej losowej
Eonometra Ćwczena Powtórzene wadomośc ze statysty SS EK Defncja Zmenną losową X nazywamy funcję odwzorowującą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbór lczb rzeczywstych, taą że przecwobraz dowolnego zboru
STATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład
STATYSTYKA Wnosowane statystyczne to proces myślowy polegający na formułowanu sądów o całośc przy dysponowanu o nej ogranczoną lczbą nformacj Zmenna losowa soowa jej rozład Zmenną losową jest welość, tóra
Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12
Ker. MTR Programowane w MATLABe Laboratorum Ćw. Analza statystyczna grafczna danych pomarowych. Wprowadzene MATLAB dysponuje weloma funcjam umożlwającym przeprowadzene analzy statystycznej pomarów, czy
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
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.
ROZMYTE LICZBY PRZEDZIAŁOWE W HARMONOGRAMOWANIU PRZEDSIĘWZIĘĆ METODĄ ŁAŃCUCHA KRYTYCZNEGO
Barbara Gładysz Politechnika Wrocławska ROZMYTE LICZBY PRZEDZIAŁOWE W HARMONOGRAMOWANIU PRZEDSIĘWZIĘĆ METODĄ ŁAŃCUCHA KRYTYCZNEGO Wstęp Pierwszą przedstawioną w literaturze techniką planowania przedsięwzięć
FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2010, Oeconomica 280 (59), 13 20
FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Fola Pomer. Unv. Technol. Stetn. 2010, Oeconomca 280 (59), 13 20 Iwona Bą, Agnesza Sompolsa-Rzechuła LOGITOWA ANALIZA OSÓB UZALEŻNIONYCH OD ŚRODKÓW
WPŁYW ZMIAN SZTYWNOŚCI I ODKSZTAŁCALNOŚCI WĘZŁÓW NA REDYSTRYBUCJĘ SIŁ WEWNĘTRZNYCH W WIELOKONDYGNACYJNEJ KONSTRUKCJI RAMOWEJ
WPŁYW ZMIAN SZYWNOŚCI I ODKSZAŁCALNOŚCI WĘZŁÓW NA REDYSRYBUCJĘ SIŁ WEWNĘRZNYCH W WIELOKONDYGNACYJNEJ KONSRUKCJI RAMOWEJ Jarosław MALESZA Wydzał Budownctwa Inżyner Środowsa, Poltechna Bałostoca, ul. Wejsa
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
METODA USTALANIA WSPÓŁCZYNNIKA DYNAMICZNEGO WYKORZYSTANIA ŁADOWNOŚCI POJAZDU
Stansław Bogdanowcz Poltechna Warszawsa Wydzał Transportu Załad Logsty Systemów Transportowych METODA USTALANIA WSPÓŁCZYNNIKA DYNAMICZNEGO WYKORZYSTANIA ŁADOWNOŚCI POJAZDU Streszczene: Ogólna podstawa
MODEL ROZMYTY WYBORU SAMOCHODU W NAJWYŻSZYM STOPNIU SPEŁNIAJĄCEGO PREFERENCJE KLIENTA
ZESZYTY NAUKWE PLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2013 Sera: RGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 64 Nr ol. 1894 Dorota GAWRŃSKA Poltechna Śląsa Wydzał rganzacj Zarządzana Instytut Eono Inforaty MDEL RZMYTY WYBRU SAMCHDU W NAJWYŻSZYM
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.
SYSTEM NEURONOWO-ROZMYTY W ZASTOSOWANIU DO BADAŃ DEFORMACJI KONSTRUKCJI APPLICATION OF NEURAL-FUZZY SYSTEM IN STRUCTURE DEFORMATION ANALYSIS
MRI MRÓWCZYŃSK, JÓZEF GIL SYSTEM EUROOWO-ROZMYTY W ZSTOSOWIU DO DŃ DEFORMCJI KOSTRUKCJI PPLICTIO OF EURL-FUZZY SYSTEM I STRUCTURE DEFORMTIO LYSIS Streszczene Dynamczny rozwój dzedzny przetwarzana nformacj
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
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
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
RÓWNOLEGŁY ALGORYTM NEURO-TABU DLA PROBLEMU GNIAZDOWEGO SZEREGOWANIA ZADAŃ
ÓWNOLEGŁY ALGOYTM NEUO-TABU DLA POBLEMU GNIAZDOWEGO SZEEGOWANIA ZADAŃ Wojcech BOŻEJKO, Marusz UCHOŃSKI, Meczysław WODECKI Streszczene: W pracy proponujemy zastosowane dwóch równoległych algorytmów bazujących
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
Matematyka finansowa r.
. Sprawdź, tóre z ponższych zależnośc są prawdzwe: () = n n a s v d v d d v v d () n n m ) ( n m ) ( v a d s ) m ( = + & & () + = = + = )! ( ) ( δ Odpowedź: A. tylo () B. tylo () C. tylo () oraz () D.
Określanie zapasu wody pod stępką w porcie Ystad na podstawie badań symulacyjnych
Scentfc Journals Martme Unversty of Szczecn Zeszyty Naukowe Akadema Morska w Szczecne 2008, 13(85) pp. 22 28 2008, 13(85) s. 22 28 Określane zapasu wody pod stępką w porce Ystad na podstawe badań symulacyjnych
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
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
KWANTYFIKACJA I ALOKACJA CZYNNIKÓW RYZYKA W SIECIOWYCH HARMONOGRAMACH BUDOWLANYCH
ZEZYTY NAUKOWE WOWL Nr (47) 2008 IN 73-857 Darusz KORUPKA KWANTYFIKACJA I ALOKACJA CZYNNIKÓW RYZYKA W IECIOWYCH HARMONOGRAMACH BUDOWLANYCH Wprowadzene Plany rzeczowo-fnansowe stanową jeden z podstawowych
LABORATORIUM TECHNIKI CIEPLNEJ INSTYTUTU TECHNIKI CIEPLNEJ WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA I ENERGETYKI POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ
INSTYTUTU TECHNIKI CIEPLNEJ WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA I ENERGETYKI POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ INSTRUKCJA LABORATORYJNA Temat ćwczena: BADANIE POPRAWNOŚCI OPISU STANU TERMICZNEGO POWIETRZA PRZEZ RÓWNANIE
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
Wykorzystanie logiki rozmytej w badaniach petrofizycznych
NAFTA-GAZ, ROK LXXII, Nr / DOI: 1.1/NG...1 Barbara Darła, Małgorzata Kowalsa-Włodarczy Instytut Nafty i Gazu Państwowy Instytut Badawczy Wyorzystanie logii rozmytej w badaniach petrofizycznych Praca ta
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,
ZASTOSOWANIE METODY TOPSIS W UJĘCIU ROZMYTYM DO SELEKCJI WALORÓW GIEŁDOWYCH
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2016 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 96 Nr ol. 1963 Ewa POŚPIECH, Adranna MASTALERZ-KODZIS Unwersytet Eonomczny w Katowcach Wydzał Zarządzana ewa.pospech@ue.atowce.pl,
ROZMYTE MODELOWANIE WE WSPOMAGANIU DECYZJI INWESTYCYJNYCH
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2017 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 113 Nr ol. 1992 Ewa POŚPIECH Unwersytet Eonomczny w Katowcach Wydzał Zarządzana ewa.pospech@ue.atowce.pl ROZMYTE MODELOWANIE
Analiza ryzyka kosztowego robót remontowo-budowlanych w warunkach niepełnej informacji
Analza ryzyka kosztowego robót remontowo-budowlanych w warunkach nepełne nformac Mgr nż. Mchał Bętkowsk, dr nż. Andrze Pownuk Wydzał Budownctwa Poltechnka Śląska w Glwcach Mchal.Betkowsk@polsl.pl, Andrze.Pownuk@polsl.pl
MODYFIKACJA KOSZTOWA ALGORYTMU JOHNSONA DO SZEREGOWANIA ZADAŃ BUDOWLANYCH
MODYFICJ OSZTOW LGORYTMU JOHNSON DO SZEREGOWNI ZDŃ UDOWLNYCH Michał RZEMIŃSI, Paweł NOW a a Wydział Inżynierii Lądowej, Załad Inżynierii Producji i Zarządzania w udownictwie, ul. rmii Ludowej 6, -67 Warszawa
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
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
) 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 =
KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 1 Statystyka opsowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 W statystyce opsowej mamy pełne nformacje
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:
ANALIZA ZUŻYCIA ENERGII PALIW W GOSPODARSTWACH DOMOWYCH DLA POTRZEB MODELOWANIA LOKALNEGO SYSTEMU ENERGETYCZNEGO
ANALIZA ZUŻYCIA ENERGII PALIW W GOSPODARSTWACH DOMOWYCH DLA POTRZEB MODELOWANIA LOKALNEGO SYSTEMU ENERGETYCZNEGO Autor: Helena Rusak ("Rynek Energ" - luty 2014) Słowa kluczowe: : analza statystyczna, zużyce
JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA
JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E bedze zborem zdarzen elementarnych danego doswadczena. Funcje X(e) przyporzadowujaca azdemu zdarzenu elementarnemu e E jedna tylo jedna lczbe X(e)x nazywamy ZMIENNA
Rozmyta efektywność portfela
Krzysztof PIASECKI Akadema Ekonomczna w Poznanu Problem badawczy Rozmyta ektywność portfela Buckley [] Calz [] zaproponowal reprezentowane wartośc przyszłych nwestycj fnansowych przy pomocy lczb rozmytych.
ZASADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERSKIE
Zasady wyznazana depozytów zabezpezaąyh po wprowadzenu do obrotu op w rela lent-buro malerse ZAADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERKIE
ANALIZA CZASOWO-KOSZTOWA PLANOWANEGO PRZEDSIĘWZIĘCIA BUDOWLANEGO PRZY ZASTOSOWANIU ZBIORÓW ROZMYTYCH
ANALIZA CZASOWO-OSZTOWA PLANOWANEGO PRZEDSIĘWZIĘCIA BUDOWLANEGO PRZY ZASTOSOWANIU ZBIORÓW ROZMYTYCH Andrzej MINASOWICZ, Bartosz OSTRZEWA Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnia Warszawsa, l. Armii Ldowej
( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X
Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są
2. STOPIEŃ KINEMATYCZNEJ NIEWYZNACZALNOŚCI
Część. STOPIEŃ KINEMATYCZNEJ NIEWYZNACZALNOŚCI.. STOPIEŃ KINEMATYCZNEJ NIEWYZNACZALNOŚCI W metodze sł w celu przyjęca układu podstawowego należało odrzucć węzy nadlczbowe. O lczbe odrzuconych węzów decydował
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,
WYKORZYSTANIE DOMINACJI ZE WZGLĘDU NA RYZYKO DO PORZĄDKOWANIA WARIANTÓW W ZAGADNIENIACH DWUKRYTERIALNYCH PRZY NIEPORÓWNYWALNOŚCI KRYTERIÓW
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 04 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z 68 Nr ol 905 Macej WOLNY Poltechna Śląsa Wydzał Organzacj Zarządzana WYKORZYSTANIE DOMINACJI ZE WZGLĘDU NA RYZYKO DO PORZĄDKOWANIA
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,
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10
Stanisław Cichoci Natalia Nehrebeca Wyład 10 1 1. Testowanie hipotez prostych Rozład estymatora b Testowanie hipotez prostych przy użyciu statystyi t Przedziały ufności Badamy czy hipotezy teoretyczne
N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.
3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy
e mail: i metodami analitycznymi.
Budownctwo Archtektura () (04) 4-5 w Eurokodu przy kon owych e mal: w.baran@po.opole.pl Streszczene: W pracy opsano rodzaje analz oblczenowych przy projektowanu ch dla dowolneo sposobu znych na metodam
Udoskonalona metoda obliczania mocy traconej w tranzystorach wzmacniacza klasy AB
Julusz MDZELEWSK Wydzał Eletron Techn nformacyjnych, nstytut Radoeletron, oltechna Warszawsa do:0.599/48.05.09.36 dosonalona metoda oblczana mocy traconej w tranzystorach wzmacnacza lasy AB Streszczene.
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 :
JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA
JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E będze zborem zdarzeń elemetarych daego dośwadczea. Fucję X(e) przyporządowującą ażdemu zdarzeu elemetaremu e E jedą tylo jedą lczbę X(e)=x azywamy ZMIENNĄ LOSOWĄ. Przyład:
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
Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych
Funkcje charakterystyk zmennych losowych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Funkcje zmennych losowych
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)
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
Zarządzanie projektami
Zarządzanie projektami Dorota Kuchta www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/kuchta/dydaktyka.htm Projekt Ma jasny cel Unikatowy zdefiniowany koniec Angażuje zasoby ludzkie Procesy zarządzani projektem Zarządzanie
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Seria: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 68 Nr kol. 1905
ZESZYTY NAUKWE PLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Sera: RGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 68 Nr kol. 1905 Dorota GAWRŃSKA Poltechnka Śląska Wydzał rganzacj Zarządzana WIELKRYTERIALNA ANALIZA PRÓWNAWCZA PJAZDU Z SILNIKIEM
ĆWICZENIE 1 BADANIE WYBRANYCH PROCEDUR I STRATEGII EKSPLOATACYJNYCH
ĆWICNI BADANI WYBANYCH POCDU I STATGII KSPLOATACYJNYCH Cel ćwczena: - lustracja zagadneń zwązanych z zarządzanem esploatacją; - lustracja zależnośc mędzy dagnostyą nezawodnoścą a efetem procesu esploatacj.
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
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
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 (
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
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
ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWEJ RBF W REGULATORZE KURSU STATKU
Mirosław Tomera Aademia Morsa w Gdyni Wydział Eletryczny Katedra Automatyi Orętowej ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWEJ RBF W REGULATORZE KURSU STATKU W pracy przedstawiona została implementacja sieci neuronowej
ANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI PRACY
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36, T. 1 Barbara Batóg *, Jacek Batóg ** Unwersytet Szczecńsk ANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI
Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań
Mieczysław POŁOŃSKI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowisa, Szoła Główna Gospodarstwa Wiejsiego, Warszawa, ul. Nowoursynowsa 159 e-mail: mieczyslaw_polonsi@sggw.pl Założenia Optymalizacja harmonogramów
Komputerowe generatory liczb losowych
. Perwszy generator Komputerowe generatory lczb losowych 2. Przykłady zastosowań 3. Jak generuje sę lczby losowe przy pomocy komputera. Perwszy generator lczb losowych L. H. C. Tppet - 927 Ksąż ążka -
Ćw. 5. Wyznaczanie współczynnika sprężystości przy pomocy wahadła sprężynowego
5 KATEDRA FIZYKI STOSOWANEJ PRACOWNIA FIZYKI Ćw. 5. Wyznaczane współczynna sprężystośc przy pomocy wahadła sprężynowego Wprowadzene Ruch drgający należy do najbardzej rozpowszechnonych ruchów w przyrodze.
Pomiary napięć przemiennych
LABORAORIUM Z MEROLOGII Ćwiczenie 7 Pomiary napięć przemiennych . Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest poznanie sposobów pomiarów wielości charaterystycznych i współczynniów, stosowanych do opisu oresowych
WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO
Walenty OWIECZKO WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI A IEPEWOŚĆ WYIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO STRESZCZEIE W artykule przedstaono ynk analzy nepenośc pomaru ybranych cech obektu obrazu cyfroego. Wyznaczono
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
OPTYMALIZACJA WARTOŚCI POLA MAGNETYCZNEGO W POBLIŻU LINII NAPOWIETRZNEJ Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMU GENETYCZNEGO
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 81 Electrcal Engneerng 015 Mkołaj KSIĄŻKIEWICZ* OPTYMALIZACJA WARTOŚCI POLA MAGNETYCZNEGO W POLIŻU LINII NAPOWIETRZNEJ Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMU
ZARYS METODY OPISU KSZTAŁTOWANIA SKUTECZNOŚCI W SYSTEMIE EKSPLOATACJI WOJSKOWYCH STATKÓW POWIETRZNYCH
Henry TOMASZEK Ryszard KALETA Mariusz ZIEJA Instytut Techniczny Wojs Lotniczych PRACE AUKOWE ITWL Zeszyt 33, s. 33 43, 2013 r. DOI 10.2478/afit-2013-0003 ZARYS METODY OPISU KSZTAŁTOWAIA SKUTECZOŚCI W SYSTEMIE
BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM SRM
Zeszyty Problemowe Maszyny Elektryczne Nr 88/2010 13 Potr Bogusz Marusz Korkosz Jan Prokop POLITECHNIKA RZESZOWSKA Wydzał Elektrotechnk Informatyk BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM
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
Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie)
. Zdarzenia odstawy rachunu prawdopodobieństwa (przypomnienie). rawdopodobieństwo 3. Zmienne losowe 4. rzyład rozładu zmiennej losowej. Zdarzenia (events( events) Zdarzenia elementarne Ω - zbiór zdarzeń
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
MODELOWANIE LICZBY SZKÓD W UBEZPIECZENIACH KOMUNIKACYJNYCH W PRZYPADKU WYSTĘPOWANIA DUŻEJ LICZBY ZER, Z WYKORZYSTANIEM PROCEDURY KROSWALIDACJI
Alcja Wolny-Domnak Unwersytet Ekonomczny w Katowcach MODELOWANIE LICZBY SZKÓD W UBEZPIECZENIACH KOMUNIKACYJNYCH W PRZYPADKU WYSTĘPOWANIA DUŻEJ LICZBY ZER, Z WYKORZYSTANIEM PROCEDURY KROSWALIDACJI Wprowadzene
WERYFIKACJA EKONOMETRYCZNA MODELU CAPM II RODZAJU DLA RÓŻNYCH HORYZONTÓW STÓP ZWROTU I PORTFELI RYNKOWYCH
SCRIPTA COMENIANA LESNENSIA PWSZ m. J. A. Komeńskego w Leszne R o k 0 0 8, n r 6 TOMASZ ŚWIST* WERYFIKACJA EKONOMETRYCZNA MODELU CAPM II RODZAJU DLA RÓŻNYCH HORYZONTÓW STÓP ZWROTU I PORTFELI RYNKOWYCH
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
IN YNIERIA BEZPIECZE STWA LABORATORIUM NR 6
IN YNIERIA BEZPIECZE STWA LABORATORIUM NR 6 WYBRANE ZAGADNIENIA Z TEORII LICZB 1. Wybrane zagadnena z teor lczb Do onstruowana systemów ryptografcznych u Ŝ ywa sę czę sto wyrafnowanego aparatu matematycznego,
Zastosowanie procedur modelowania ekonometrycznego w procesach programowania i oceny efektywności inwestycji w elektroenergetyce
Waldemar KAMRAT Poltechna Gdańsa Katedra Eletroenergety Zastosowane procedur modelowana eonometrycznego w procesach programowana oceny efetywnośc nwestyc w eletroenergetyce Streszczene. W pracy przedstawono
Rozkłady statystyczne w fizyce jądrowej
UNIWERSYTET SZCZECIŃSKI INSTYTUT FIZYKI ZAKŁAD FIZYKI CIAŁA STAŁEGO Ćwczene laboratoryjne Rozłady statystyczne w fzyce jądrowej SZCZECIN 005 WSTĘP Różne neontrolowane zaburzena zewnętrzne (wahana temperatury,
RANKING ROZWIĄZAŃ SPRAWNYCH DLA PROBLEMU DOBORU LICZEBNOŚCI TABORU W PRZEDSIĘBIORSTWIE TRANSPORTOWYM
Poloptymalzacja Komputerowe Wspomagane Projetowana MIELNO 99 Zeszyty Nauowe Wydzału Mechancznego Poltechn Koszalńsej Jace ŻAK * Potr SAWICKI * Poloptymalzacja CAD 99 RANKING ROZWIĄZAŃ SPRAWNYCH DLA PROBLEMU
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
WYKORZYSTANIE Z-LICZB WE WSPOMAGANIU PODEJMOWANIA DECYZJI
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 017 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 11 Nr kol. 199 Joanna KRAKOWCZYK COIG S.A. Katowce joanna.krakowczyk@cog.pl Marcn LAWNIK Poltechnka Śląska Glwce Wydzał Matematyk
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
Reakcja systemu elektroenergetycznego na deficyt mocy czynnej problematyka węzła bilansującego
Mare WANCERZ, Potr MILLER Poltechna Lubelsa, Katedra Sec Eletrycznych Zabezpeczeń do:10.15199/48.015.03.30 Reacja systemu eletroenergetycznego na defcyt mocy czynnej problematya węzła blansującego Streszczene.
Natalia Nehrebecka. Wykład 2
Natala Nehrebecka Wykład . Model lnowy Postad modelu lnowego Zaps macerzowy modelu lnowego. Estymacja modelu Wartośd teoretyczna (dopasowana) Reszty 3. MNK przypadek jednej zmennej . Model lnowy Postad
WYZNACZENIE ROZKŁADU TEMPERATUR STANU USTALONEGO W MODELU 2D PRZY UŻYCIU PROGRMU EXCEL
Zeszyty robemowe Maszyny Eetryczne Nr /203 (98) 233 Andrze ałas BOBRME KOMEL, Katowce WYZNACZENIE ROZKŁADU TEMERATUR STANU USTALONEGO W MODELU 2D RZY UŻYCIU ROGRMU EXCEL SOLVING STEADY STATE TEMERATURE
MARTA GAWRON * METODY SYMULACJI STATYCZNEJ SIECI GAZOWEJ
UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI ZESZYTY NAUKOWE NR 144 Nr 4 INŻYNIERIA ŚRODOWISKA 011 MARTA GAWRON * METODY SYMULACJI STATYCZNEJ SIECI GAZOWEJ S t r e s z c z e n e W artyule przedstawono metody symulacj statycznej
BADANIE WYBRANYCH PROCEDUR I STRATEGII EKSPLOATACYJNYCH
AKŁAD KSPLOATACJI SYSTMÓW LKTONICNYCH INSTYTUT SYSTMÓW LKTONICNYCH WYDIAŁ LKTONIKI WOJSKOWA AKADMIA TCHNICNA ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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
Wyznaczanie i harmonogramowanie tras pojazdów przy wykorzystaniu metody BBS
Logstya - naua Andrzej Wolfenburg 1 Instytut Logsty Magazynowana, Poznań Wyznaczane harmonogramowane tras pojazdów przy wyorzystanu metody BBS 1. WSTĘP Instytut Logsty Magazynowana wraz z frmą CallFreedom
PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA WAHANIA SEZONOWE
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36 Krzysztof Dmytrów * Marusz Doszyń ** Unwersytet Szczecńsk PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA
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
MODELOWANIE UKŁADÓW MECHANICZNYCH Z NIEPEWNYMI PARAMETRAMI
Smlaca Andrze POWNUK Katedra Mecan Teoretczne Wdzał Bdownctwa Poltecna Śląsa w Glwcac MODELOWANIE UKŁADÓW MECHANICZNYCH Z NIEPEWNYMI PARAMETRAMI Streszczene. Wszste parametr ładów mecancznc są znane z