Wyznaczanie i harmonogramowanie tras pojazdów przy wykorzystaniu metody BBS
|
|
- Mieczysław Pawlik
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 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 opracował system montorowana pojazdów omunacj z erowcą T-Traco. Jest to nnowacyjne rozwązane umożlwające globalne montorowane dowolnych środów transportu, ładunów ontenerów oraz omunację z erowcam z całowtym pomnęcem wysoch opłat roamngowych przy użycu przenośnych termnal lub smartfonów erowców. Podstawą dzałana systemu jest autors system teleomunacyjny oraz własne arty SIM pozwalające na przesyłane danych oraz orzystane z połączeń wodących operatorów telefon omórowej na całym śwece. System umożlwa pełen trac&trace z możlwoścą ontrol w czase rzeczywstym temperatury wlgotnośc środów transportu ja ontenerów, a taże omunację z erowcam, śledzene statusów wraz z systemem alertów, archwzowane tras wraz ze wszystm zdarzenam. Możlwe jest montorowane podstawowych parametrów pojazdu (np. prędość, długośc tras) oraz doumentowane zdarzeń transportowych (zdjęce, nagrane vdeo). Pozycjonowana pojazdów na mape doonuje sę z częstotlwoścą co seund. T-Traco przeznaczony jest do wyorzystana przez globalnych operatorów logstycznych, małe średnce frmy transportowe oraz przedsęborstwa producyjne dystrybucyjne zanteresowane montorowanem środów transportu lub ładunów. Opsane rozwązane jest sprawnym narzędzem montorowana pojazdów omunacj z erowcam. Kolejnym roem w rozwoju aplacj jest uzupełnone jej o funcje automatycznego planowana przydzału zleceń do pojazdów funcje wyznaczana harmonogramowana tras pojazdów. Celem nnejszego opracowana jest przedstawene tego ostatnego zagadnena. 2. OPIS PROBLEMU Problemem do rozwązana jest optymalzacja tras przewozów ładunów przez pojazdy. Mnmalzowana jest łączny czas przewozów realzowanych przez wszyste pojazdy. Zamast łącznego czasu przewozu można mnmalzować sumę przejechanych lometrów czy oszt przewozu. Przewozy następują mędzy żądanym puntam załadunu a wyładunu, a pojazd po zrealzowanu ostatnego zaplanowanego przewozu oczeuje w ostatnm punce rozładunu (lub jego poblżu) na nformację dla erowcy o nowym zlecenu wyśwetloną na urządzenu moblnym. Informacja ta będze uzupełnona przez oordynatora dalszym wytycznym dotyczącym realzacj zlecena. Pojazdy mogą jednocześne przewozć ładun pochodzące z lu zleceń w ramach dopuszczalnej ładownośc pojazdu, a netóre zlecena mogą być realzowane na drodze ne bezpośrednej, tóra wyna z przyjętego ryterum optymalzacj. Warune ne przeroczena ładownośc pojazdów podczas procesu planowana przewozów badany jest ze względu na la parametrów. Może to być waga, objętość, lczba palet lczba ontenerów z uwzględnenem ch rodzajów. Dla procesów załadunu wyładunu podano w zlecenach ona czasowe dla ażdego puntu ładunowego, tóre pojazd mus spełnać. Równeż parametry fzyczne pojazdu ja waga rozmary muszą być zgodne z dopuszczalnym parametram dla danego puntu ładunowego. Dodatowo mogą zostać uwzględnone ogranczena wynające z norm czasu pracy erowców oraz z onfltów grup towarowych przewożonych towarów np. środów chemcznych żywnośc. 1 Andrzej.Wolfenburg@lm.poznan.pl Logstya 4/
2 Logstya - naua Przy realzacj opsanych funcj systemu należy uwzględnć, że planowane realzacj zleceń w centrum oordynacj odbywa sę w dwóch sesjach dzennych: porannej popołudnowej. W sesj porannej planuje sę realzację otrzymanych zleceń, dla tórych załadune ma nastąpć w danym dnu, natomast wyładune, ma nastąpć w żądanym czase. W sesj popołudnowej planowane są zlecena, tóre rozpoczną sę załadunem danego dna lub do godz. 12:00 dna następnego, a zaończą sę wyładunem w żądanym czase. W momence planowana uwzględnany jest oczewany czas położene pojazdu po ostatnm poprzedno zaplanowanym rozładunu oraz atualne położene pojazdu dla wylczena możlwego opóźnena realzacj zleceń Zlecena, przed przeazanem do realzacj przez pojazdy przewoźna, muszą uzysać aceptację ceny przewozu przez lenta. Cenę wyznacza oordynator, na podstawe osztów wylczonych przez system. Zlecena, tórych cena realzacj ne została zaaceptowana przez lenta są wyłączane są z procesu realzacj, a proces planowana dla pojazdów, tóre mały je realzować jest powtórzony. Zlecena zaaceptowane są przeazane do realzacj poprzez przesłane ch do erowców pojazdów przy wyorzystanu systemu T-Traco. 3. MODEL MATEMATYCZNY PROBLEMU Model matematyczny problemu zostane przedstawony zgodne ze wzorcem zawartym w [11]. Notacja: Stałe: n lczba zleceń P zbór puntów załadunowych P={1,3,, 2n-1} D zbór puntów rozładunowych D={2,4,, 2n} K zbór pojazdów q welość towaru ładowana na pojazd w punce ładunowym (wartość dodatna), bądź rozładowana e l d c j j w punce rozładunowym (wartość ujemna). najwcześnejszy moment rozpoczęca załadunu bądź rozładunu w punce najpóźnejszy moment rozpoczęca załadunu bądź rozładunu w punce czas trwana załadunu bądź rozładunu w punce oszt przejazdu pojazdu mędzy puntam, j t czas przejazdu pojazdu mędzy puntam, j C pojemność pojazdu Zmenne: x = 1, gdy pojazd przejeżdża łu (, oraz 0 w przecwnym przypadu, j Q ładune pojazdu, gdy opuszcza on punt l B moment rozpoczęca operacj załadunowych bądź rozładunowych przez pojazd w punce Graf opsujący struturę sec przewozów: G=(V, A) V zbór werzchołów: V = P D A = (, :, j V, j. A zbór łuów: { } Rozwązane problemu polega na wyznaczenu wartośc bnarnych zmennych wartość wsaźna jaośc, tórego mnmalna wartość oznaczona jest Qˆ. x, tóre mnmalzują j ˆQ m n c x = x j j K (, j ) A j (, A, K (1) Przy warunach: { 0,1} x (, A, K (2) j 2592 Logstya 4/2014
3 Logstya - naua Zmenna decyzyjna jest zmenną bnarną. K j:(, x j = 1 P D, K (3) Każdy punt załadunowy lub rozładunowy odwedzany jest przez pojazd doładne raz. x x = 0 j P D, K (4) j : (, :( j, ) Pojazd, tóry wjechał do puntu ładunowego, mus z nego wyjechać. j j j x = 1 B B + d + t (, A, K (5) Czas przyjazdu do następnego puntu jest co najmnej równy czasow przyjazdu do puntu poprzednego zwęszonym o czas załadunu w tym punce o czas przejazdu mędzy puntam. j j j j x = 1 Q = Q + q (, A, K (6) W punce j ładune pojazdu zdążającego z puntu zostaje zmenony o { 0, q } Q mn{ C, C + q } max V, K (7) Ładune pojazdu ngdy ne przeracza pojemnośc an ne jest mnejszy od zera. j j + 1, j: (, j:( + 1, Pojazd ne może znnąć mędzy olejnym param puntów trasy. q j. x x = 0 P, K (8) P, K (9) B B+ 1 W olejnych puntach załadunowych bądź wyładunowych moment wyładunu ne może być wcześnejszy nż moment załadunu. e B l V, K (10) Moment przyjazdu po puntu załadunowego bądź rozładunowego mus nastąpć w one czasowym. 4. SYSTEM PRZYDZIAŁU ZLECEŃ ORAZ WYZNACZANIA HARMONOGRAMOWANIA TRAS POJAZDÓW System przydzału zleceń oraz wyznaczana harmonogramowana tras pojazdów zrealzowano w postac modułu uzupełnającego system T-Traco. W założenu planuje on jednoczesną realzację do 300 zleceń przy lczbe pojazdów rzędu Zadane to należy do dużych w stosunu do opsanych w lteraturze. Przy tym rozmarze zadana ne należy oczewać, że uzysa sę rozwązana optymalne, lecz jedyne zblżone do optymalnych. Zadane to zrealzowano przy pomocy metody dwupozomowej. Na górnym pozome rozwązano zadane przydzału zleceń do pojazdów. Ops rozwązana tego zadana będze przedmotem odrębnej publacj. W nnejszej pracy ogranczymy sę do opsu zadana rozwązanego na dolnym pozome. Jest to zadane wyznaczana harmonogramowana tras dla poszczególnych pojazdów. Zadane to jest bardzo podobne do zadana omwojażera. Narzucono jedna szereg ogranczeń dotyczących olejnośc odwedzanych puntów ładunowych, oen czasowych, ładownośc pojazdów, ogranczonego czasu pracy erowców jednoczesnego przewozu ładunów różnych grup towarowych. Schemat rozwązana zadana metodą dwupozomową podano na rys. 1. Logstya 4/
4 Logstya - naua Rys. 1. Dwupozomowa metoda rozwązana zadana. Rozwązane zadana rozpoczyna sę od wstępnego przydzału zleceń z() do poszczególnych pojazdów na górnym pozome na podstawe polecena z systemu T-Traco otrzymanego poprzez bazę danych. Przydzał ten wraz z macerzą czasów przejazdu (lub/ odległośc) T() mędzy param puntów uzysaną z usług Google Maps Dstance Matrx przesyłany jest na dolny pozom. Na tym pozome doonuje sę wyznaczena olejnośc przejazdu pojazdu przez poszczególne punty załadunowe rozładunowe przynależne do zleceń z() przeazanych z górnego pozomu, wyznacza sę czasy B() przyjazdu pojazdu do poszczególnych puntów (czas załadunu lub rozładunu dla wylczena czasu odjazdu jest znany) oraz wylcza sę wartość wsaźna jaośc Q(). Wsaźn ten może stanowć łączny czas jazdy postojów przy realzacj zleceń danej trasy, sumę przejechanych lometrów, bądź wylczony oszt realzacj zleceń dla tej trasy. Parametry te przeazywane są na górny pozom. Na podstawe tych parametrów uzysanych dla wszystch pojazdów wylcza sę na górnym pozome przy pomocy procedur optymalzacyjnych nowe przydzały zleceń dla ażdego z pojazdów, tóre przeazuje sę na dolny pozom. Iteracje ończą sę na górnym pozome w przypadu spełnena ryterum uzysana rozwązana dla wszystch pojazdów. Rozwązane zadana górnego pozomu przeazuje sę do systemu T-Traco poprzez bazę danych. Zadane na dolnym pozome rozwązano przy pomocy opracowanej przez autora metody BBS (Branch and Bound Smulaton). 5. METODA BBS Metoda BBS (Branch and Bound Smulaton) została opracowana przez autora dla rozwązana zadana optymalnego erowana ruchem pocągów w obszarze sec olejowym [14] polegającego na mnmalzacj sumy ważonych opóźneń pocągów na ońcu przyjętego horyzontu czasowego. Powstała ona poprzez połączene symulacj dysretnej z metodą podzału ogranczeń. W symulacj dysretnej występuje jedna lsta zdarzeń, metodze BBS występuje wele lst zdarzeń, przy czym ażda z nch zawarta jest 2594 Logstya 4/2014
5 Logstya - naua w werzchołu grafu metody Branch & Bound. Każda z lst zdarzeń stanow warant rozwązana częścowego. Na lśce zdarzeń danego warantu znajdują sę pocąg uporządowane według ne malejących wartośc czasów zajśca ch najwcześnejszych zdarzeń. Ta ja w metodze B&B rozwja sę drzewo, aż do uzysana rozwązana optymalnego. Kryterum wyboru werzchoła (warantu) do dalszego rozwoju jest najmnejsza wartość dolnego ogranczena wsaźna jaośc (DOWJ) mu przyporządowanemu. Wybrany werzchołe staje sę rodzcem tylu werzchołów, le jest dopuszczalnych sterowań dla pocągu z początu lsty danego warantu. Rozwązane optymalne uzysuje sę w sytuacj gdy czas realzowanego zdarzena dla pewnego pocągu rozpatrywanego warantu przeroczył czas horyzontu planowana, a wartość DOWJ dla tego warantu jest ne węsza nż DOWS dla ażdego z pozostałych warantów [14]. Metodę BBS wyorzystano taże do optymalnego harmonogramowana prac na maszynach [15]. Zadane wyznaczena harmonogramowana tras pojazdów jest podobne do zadana optymalnego erowana ruchem pocągów, tórego rozwązane opsano powyżej. Tam warantem częścowym tóremu przyporządowano wylczone DOWS była lsta zdarzeń pocągów, tutaj dla wybranego pojazdu warantem częścowym z przyporządowaną wartoścą DOWS jest lsta dotychczas wyznaczonych puntów ładunowych danej trasy. Punty te są uporządowane na lśce zgodne z olejnoścą ch odwedzena przez pojazd. Jedna ze względu na możlwość uproszczena realzacj algorytmu zamast lsty wyorzystuje sę tablcę. W obu zadanach do dalszego rozwoju wybera sę warant o najnższej wartośc DOWS. W zadanu z pocągam dla wybranego warantu generuje sę tyle nowych warantów le jest możlwych sterowań dla pocągu z perwszej pozycj lsty zdarzeń danego warantu. W zadanu z pojazdam generuje sę tyle nowych warantów le jest dopuszczalnych następnych puntów ładunowych od ostatno wyznaczonego puntu dla trasy częścowej opsanej przez wybrany warant. Zdane z pocągam ończy sę wyznaczenem rozwązana optymalnego, gdy czas zdarzena dla pewnego pocągu z wybranego warantu przeroczy czas założonego horyzontu, a DOWJ dla wybranego warantu jest ne węsze nż DOWJ dla ażdego z dotychczas wygenerowanych warantów. Zadane z pojazdam ończy sę wyznaczenem rozwązana optymalnego, gdy rozpatrywany punt ładunowy z wybranego warantu jest ostatnm puntem danej trasy, a DOWJ dla wybranego warantu jest ne węsze nż DOWJ dla ażdego z dotychczas wygenerowanych warantów. Algorytmy wyznaczena rozwązań optymalnych dla obu zadań są bardzo podobne. Na rys. 2 przedstawono wyres obrazujący proces uzyswana rozwązana podczas procesu generowana warantów. Na os odcętych przedstawono lczbę puntów ładunowych wchodzących dotychczas w sład trasy dla wygenerowanego warantu częścowego, natomast na os rzędnych znajduje sę wartość DOWS dla tego warantu. Lna łamana poazuje olejność generowana warantów. Rys. 2. Wyres obrazujący proces uzysana rozwązana. Proces generowana warantów rozpoczyna sę w dolnym rogu wyresu od wygenerowana warantu początowego, a ończy sę w prawym górnym rogu wyresu wygenerowanem warantu optymalnego zawerającego ostatn, dzesąty punt ładunowy trasy. Lna wyresu załamuje sę jedyne dla całowtych Logstya 4/
6 Logstya - naua wartośc lczby puntów ładunowych, a wartość DOWJ w marę generowana nowych warantów ngdy ne maleje. Rośne maleje lczba puntów ładunowych wchodzących w sład tras dla olejnych warantów częścowych. Jest to cecha metody BBS. Dla znalezena rozwązana optymalnego wygenerowano w podanym przyładze zaledwe 12,346 warantów wobec 907,800 możlwych. Rozwązane optymalne zawera wszyste punty ładunowe trasy, w tym przypadu dzesęć dla pęcu zleceń. 6. OPIS ALGORYTMU Algorytm wyboru olejnośc harmonogramowana puntów trasy dla pojazdu realzowany jest poprzez wywołane procedury KOLEJOŚĆ, tórej uproszczony schemat bloowy przedstawony jest na rys. 3. Procedura ta wywoływana jest z parametrem z(1:n), będącym tablcą jednowymarową o długośc n równej lczbe zleceń dla danej trasy, tórej elementam są numery zleceń wyznaczone przez algorytm przydzału zleceń oraz z parametrem będącym tablcą t o rozmarze (1:2n,1:2n), w tórej podane są czasy jazdy mędzy param puntów ładunowych dla zleceń z tablcy z(). Czasy te oblczone są na podstawe odległośc z mapy przy uwzględnenu ogranczeń drogowych. Zadanem procedury jest wyznane olejnośc odwedzana przez pojazd puntów załadunowych rozładunowych tej trasy wylczene czasów przybyca odjazdu pojazdu z tych puntów. Wyznaczene optymalnej olejnośc doonywane jest przy wyorzystanu metody BBS. Metoda wyorzystuje sterowane generowane warantów, aż do uzysana warantu optymalnego lub stwerdzena jego brau. Zaps warantów odbywa sę w tablcy trójwymarowej np. A(0:200000, 0:20, 0:8), tórej perwszy wymar oreśla masymalną możlwa lczbę wygenerowanych warantów, drug jest równy lczbe puntów ładunowych trasy, a jego beżąca wartość podaje olejny numer puntu na trase w rozpatrywanym warance, natomast trzec jest równy lczbe przechowywanych parametrów: (DOWS, dentyfator puntu ładunowego, odległość, czas, oszt, czas pracy erowcy tp.). Po wywołanu procedury tworzony jest warant zerowy, jao podstawa do dalszego rozwoju warantów. Następne borąc olejne punty załadunowe rozładunowe z tablcy z() staramy sę wygenerować nowy warant rozszerzają stary warant (na początu zerowy) o ten punt. Netóre punty ładunowe z tablcy z() są nedopuszczalne gdyż występują już w tworzonym warance, albo dla puntów rozładunowych punty załadunowe ne wystąpły na poprzednch pozycjach warantu. Ponadto pojazd mógł przybyć do puntu po czase jego zamnęcu lub dla puntu załadunowego jego dopuszczalna pojemność ładunowa po załadowanu towaru zostałaby przeroczona. Tae punty pomjamy ne tworzymy dla nch nowych warantów. Gdy dopuszczalny czas jazdy erowcy został przeroczony, erowca ma przerwę w jeźdze przez czas wymagany przepsam. Gdy pojazd przybędze przed otwarcem puntu ładunowego ma czeać na jego otwarce (można uwzględnć równeż, że jeśl czas oczewana byłby zbyt dług, wtedy ta warant ne zostane utworzony). Nowy warant generujemy w ten sposób, że zajmujemy nowe elementy tablcy A, zwęszając perwszy wsaźn o jeden, a do elementów o tym wsaźnu opujemy zawartość elementów, tóre tworzyły stary warant. Następne uzupełnamy zapsane wartośc dla nowego warantu o nowe, dotyczące wprowadzonego puntu ładunowego wylczając równeż nową wartość DOWJ dla tego warantu. Wartość tą wylczamy na podstawe oszacowana mnmalnego czasu przejazdu (bądź jej mnmalnej długośc czy osztu w zależnośc od przyjętego ryterum optymalzac pozostałej częśc trasy utworzonej przez punty ładunowe newłączone dotychczas do wygenerowanego warantu. Czynnośc te powtarzamy, aż do wyczerpana wszystch puntów ładunowych danej trasy (ne wszyste będą dopuszczalne, te odrzucamy). Następne ze wszystch dotychczas wygenerowanych warantów wyberamy warant o najmnejszej wartośc dolnego ogranczena wsaźna jaośc (DOWJ). Jeżel planowana trasa zawera węcej nż 10 puntów ładunowych (wartość wyznaczona pratyczne), to czas wyznaczena rozwązana optymalnego zadana oazuje sę zbyt dług. Wówczas osztem zrezygnowana z rozwązana optymalnego możemy przyśpeszyć oblczena ogranczając przegląd zboru przeglądanych warantów do jego podzboru [16]. Istneje wówczas nebezpeczeństwo, że możemy pomnąć warant prowadzący do rozwązana optymalnego. Istneje jedna oszacowane [16] masymalnej odległośc uzysanego rozwązana od rozwązana optymalnego Logstya 4/2014
7 Logstya - naua Rys. 3. Uproszczony schemat bloowy procedury. Logstya 4/
8 Logstya - naua Wyberany warant może jedna ne stneć, gdy dotychczas ne wygenerowalśmy an jednego warantu dopuszczalnego. Wtedy ończymy procedurę, powadamając program wyższego pozomu o brau rozwązana dla podanego zestawu zleceń. Gdy stneje warant o najmnejszej wartośc DOWJ, wówczas sprawdzamy czy zawera on wszyste punty załadunowe rozładunowe trasy (wtedy wartość drugego wsaźna tablcy A dla rozważanego warantu jest równa 2n). Gdy warune ten jest spełnony wyznaczylśmy rozwązane optymalne ończymy procedurę. Wówczas trasę optymalną dla danego pojazdu można wyśwetlć na erane montora za pomocą usług Google Maps Drectons. Gdy warune ne jest spełnony, musmy uzupełnć rozwązane częścowe o następne punty ładunowe trasy. 7. ZAKOŃCZENIE Obecne trwają prace nad ntegracją modułu realzującego zadana przydzału zleceń do pojazdów oraz zadana wyznaczana harmonogramowana tras z aplacją T-Traco. Jednocześne testowane ulepszane są algorytmy procedury realzujące wymenone zadana. W szczególnośc testowane są różne algorytmy wylczające DOWS dla zadana wyznaczena tras optymalnych, gdyż one mają decydujące znaczene dla czasu wyonana programu realzującego te zadane. Po ońcowym zntegrowanu modułu z aplacją T- Traco zostaną przeprowadzone badana mające za zadane wyznaczene doładnośc efetywnośc zaprojetowanej aplacj w stosunu do podobnych już dzałających. Streszczene W pracy przedstawono sposób wyznaczana harmonogramowana tras pojazdów przy wyorzystanu metody BBS (Branch and Bound Smulaton) dla pojazdów przewożących jednocześne ładun pochodzące z welu zleceń. Uwzględnono ogranczena dotyczące ładownośc pojazdów oen czasowych w puntach załadunu rozładunu. Opracowany algorytm wyznacza najrótsze, najszybsze najtańsze trasy z pewną znaną doładnoścą. Słowa luczowe: wyznaczane harmonogramowane tras pojazdów, BBS Vehcle routng and schedulng usng Branch and Bound Smulaton method Abstract The wor presents a method of the vehcle routng and schedulng usng the Branch and Bound Smulaton method for vehcles smultaneously carryng loads from multple orders. Lmtatons concernng vehcle loads and tme wndows n ponts of loadng and unloadng are taen nto consderaton. The developed algorthm apponts the shortest, the fastest and the cheapest routes wth a certan nown accuracy. Key words: vehcle routng and schedulng, Branch and Bound Smulaton, BBS LITERATURA [1] Cordeau J. F., A branch-and-cut algorthm for the dal-a-rde problem, Oper Res 54, str , Informs, 2006 [2] Cudzło M., Zarządzane zlecenam dostaw w rozproszonej struturze magazynowej, Gospodara Materałowa Logstya, 2011 nr 2, s , [3] Fabr A., Recht P., On dynamc pcup and delvery vehcle routng wth several tme wndows and watng tmes. Transport Res B-Meth 40, str , [4] Fagerholt K., Chrstansen M, A travellng salesman problem wth allocaton, tme wndow and precedence constrants an applcaton to shp schedulng. Int Trans Oper Res 7, str , 2006 [5] Ghan G., Guerrero F., Laporte G., Musmanno R., Real-tme vehcle routng: Soluton concepts, algorthms and parallel computng strateges. Eur J Oper Res 151, str. 1 11, 2003 [6] Hajdul M., Komodalność, czyl efetywna organzacja procesów transportowych, Logstya, 2009 nr 2, s , [7] Hajdul M., Cudzło M., Metody narzędza wsperające weloobszarową ntegrację procesów logstycznych z wyorzystanem nowoczesnych technolog, Nowoczesne rozwązana technologczne w logstyce, pod red.: Golńsa P., Stajna M., Wydawnctwo Poltechn Poznańsej, str , Logstya 4/2014
9 Logstya - naua [8] Hernandez-Perez H., Salazar-Gonzalez J. J., A branch-and cut algorthm for the travelng salesman problem wth pcup and delvery. Dscrete Appl Math 145, str , [9] Lau H. C., Lang Z., Pcup and delvery wth tme wndows: Algorthms and test case generaton. Int J Artf Intell Tools 11, str , [10] Lu Q., Dessouy M. M., An exact algorthm for the multple vehcle pcup and delvery problem. Transport Sc 38, str , [11] Parragh, S. N., Doermer, K. F., Hartl, R. F., A survey on pcup and delvery problems. Part II: Transportaton between pcup and delvery locatons. Journal fuer Betebswrtchaft 58, str , 2008, Wen [12] Rope S., Cordeau J. F., Laporte G., Models and branch-and-cut algorthms for pcup and delvery problems wth tme wndows. Networs 49, str , [13] Szysza G., Innowacyjna logstya, Faty Magazyn Gospodarczy, 2(68), str , 2014 [14] Wolfenburg A., Zastosowane Symulacj Dysretnej do Rozwązana Zadań Optymalzacyjnych, Prace Nauowe Instytutu Organzacj Zarządzana Poltechn Wrocławsej, Nr 83, Sera Studa Materały 25, str , 2007, Wrocław. [15] Wolfenburg A., Metoda BBS jej wyorzystane do optymalnego harmonogramowana prac na maszynach, monografa: Modele symulacyjne gry menedżerse we wspomaganu decyzj w dydatyce, Ofcyna Wydawncza Poltechn Wrocławsej, str , 2010, Wrocław. [16] Wolfenburg A., Optymalne erowane ruchem pocągów w obszarze sec olejowej, Wydawnctwa PWSZ w Gorzowe Wlp., 2011, Gorzów Wlp. [17] Xu H., Chen Z. L., Rajagopal S., Arunapuram S., Solvng a practcal pcup and delvery problem. Transport Scence 37, str , Logstya 4/
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
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
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
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
D Archiwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla studentów
Kraków 01.10.2015 D Archwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla studentów Procedura Archwzacj Prac Dyplomowych jest realzowana zgodne z zarządzenem nr 71/2015 Rektora Unwersytetu Rolnczego m. H. Kołłątaja
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
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
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
RÓWNOLEGŁY ALGORYTM POPULACYJNY DLA PROBLEMU GNIAZDOWEGO Z RÓWNOLEGŁYMI MASZYNAMI
RÓWNOLEGŁY ALGORYTM POPULACYJNY DLA PROBLEMU GNIAZDOWEGO Z RÓWNOLEGŁYMI MASZYNAMI Wojcech BOŻEJKO, Marusz UCHROŃSKI, Meczysław WODECKI Streszczene: W pracy rozpatrywany jest ogólny problem kolejnoścowy
Odczyt kodów felg samochodowych w procesie produkcyjnym
Odczyt odów felg samochodowych w procese producyjnym Jace Dunaj Przemysłowy Instytut Automaty Pomarów PIAP Streszczene: W artyule przedstawono sposób realzacj odczytu odów felg samochodowych. Opracowane
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
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,
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.
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
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
WYZNACZANIE OPTYMALIZOWANYCH PROCEDUR DIAGNOSTYCZNO-OBSŁUGOWYCH
ZAKŁA KSPLOATACJI SYSTMÓW LKTRONICZNYCH INSTYTUT SYSTMÓW LKTRONICZNYCH WYZIAŁ LKTRONIKI WOJSKOWA AKAMIA TCHNICZNA ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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
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:
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 =
W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.
Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas
Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań
Mieczysław OŁOŃSI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowisa, Szoła Główna Gospodarstwa Wiejsiego, Warszawa, ul. Nowoursynowsa 159 e-mail: mieczyslaw_polonsi@sggw.pl Założenia Optymalizacja harmonogramów
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
OPTYMALIZACJA KOSZTÓW PRZEBUDOWY PORTFELA JAKO ZADANIE TRANSPORTOWE. 1. Problem badawczy
B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y Z J E Nr 2 2004 Krzysztof PIASECKI* OPTYALIZACJA KOSZTÓW PRZEBUDOWY PORTFELA JAKO ZADANIE TRANSPORTOWE Wszyste oszty generowane przez prowze malerse są włączone
dr inż. ADAM HEYDUK dr inż. JAROSŁAW JOOSTBERENS Politechnika Śląska, Gliwice
dr nż. ADA HEYDUK dr nż. JAOSŁAW JOOSBEENS Poltechna Śląsa, Glwce etody oblczana prądów zwarcowych masymalnych nezbędnych do doboru aparatury łączenowej w oddzałowych secach opalnanych według norm europejsej
Programowanie Równoległe i Rozproszone
Programowane Równoległe Rozproszone Wykład Programowane Równoległe Rozproszone Lucjan Stapp Wydzał Matematyk Nauk Informacyjnych Poltechnka Warszawska (l.stapp@mn.pw.edu.pl) /38 PRR Wykład Chcemy rozwązać
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE METODY KLASYFIKACJI. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.
SYSEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE MEODY KLASYFIKACJI Częstochowa 4 Dr hab. nż. Grzegorz Dude Wydzał Eletryczny Poltechna Częstochowsa FUNKCJE FISHEROWSKA DYSKRYMINACYJNE DYSKRYMINACJA I MASZYNA LINIOWA
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
Wielokryterialny Trójwymiarowy Problem Pakowania
Łukasz Kacprzak, Jarosław Rudy, Domnk Żelazny Instytut Informatyk, Automatyk Robotyk, Poltechnka Wrocławska Welokryteralny Trójwymarowy Problem Pakowana 1. Wstęp Problemy pakowana należą do klasy NP-trudnych
6. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO
Różnce mędzy obserwacjam statystycznym ruchu kolejowego a samochodowego 7. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO.. Obserwacje odstępów mędzy kolejnym wjazdam na stację
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)
A. ROZLICZENIE KOSZTÓW CENTRALNEGO OGRZEWANIA CHARAKTERYSTYKA KOSZTÓW DOSTAWY CIEPŁA
REGULAMIN ndywdualnego rozlczena osztów energ ceplnej dostarczonej na potrzeby centralnego ogrzewana cepłej wody meszań w zasobach Spółdzeln Meszanowej Lębora. POSTANOIENIA OGÓLNE Regulamn oreśla zasady:
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
D Archiwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla opiekunów/promotorów/recenzentów
D Archwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla opekunów/promotorów/recenzentów Kraków 13.01.2016 r. Procedura Archwzacj Prac Dyplomowych jest realzowana zgodne z zarządzenem nr 71/2015 Rektora Unwersytetu
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
Zaawansowane metody numeryczne
Wykład 9. jej modyfkacje. Oznaczena Będzemy rozpatrywać zagadnene rozwązana następującego układu n równań lnowych z n newadomym x 1... x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x
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.
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.
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)
1. Zmienne i dane wejściowe Algorytmu Rozdziału Obciążeń
ZAŁĄCZNIK nr Zasada dzałana Algorytmu Rozdzału Obcążeń. Zmenne dane wejścowe Algorytmu Rozdzału Obcążeń.. Zmennym podlegającym optymalzacj w procese rozdzału obcążeń są welośc energ delarowane przez Jednost
Nieliniowe zadanie optymalizacji bez ograniczeń numeryczne metody iteracyjne optymalizacji
Nelnowe zadane optymalzacj bez ogranczeń numeryczne metody teracyjne optymalzacj mn R n f ( ) = f Algorytmy poszuwana mnmum loalnego zadana programowana nelnowego: Bez ogranczeń Z ogranczenam Algorytmy
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 18. ALGORYTMY EWOLUCYJNE - ZASTOSOWANIA Częstochowa 2014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska ZADANIE ZAŁADUNKU Zadane załadunku plecakowe
Algorytm mrówkowy w optymalizacji dyskretnych problemów nieliniowych
KRENICH Stansław 1 mrówowy w optymalzacj dysretnych problemów nelnowych WSTĘP Proces optymalzacj dysretnych nelnowych problemów jedno ja weloryteralnych jest w dalszym cągu jednym z trudnejszych zagadneń
Systemy Just-in-time. Sterowanie produkcją
Systemy Just-n-tme Sterowane proukcją MRP MRP II Just n tme OPT 1 Sterowane proukcją MRP MRP II Just n tme OPT Koszty opóźneń Kary umowne Utrata zamówena Utrata klenta Utrata t reputacj 2 Problemy z zapasam
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
Wyznaczanie lokalizacji obiektu logistycznego z zastosowaniem metody wyważonego środka ciężkości studium przypadku
B u l e t y n WAT Vo l. LXI, Nr 3, 2012 Wyznaczane lokalzacj obektu logstycznego z zastosowanem metody wyważonego środka cężkośc studum przypadku Emla Kuczyńska, Jarosław Zółkowsk Wojskowa Akadema Technczna,
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,
Komórkowy model sterowania ruchem pojazdów w sieci ulic.
Komórkowy model sterowana ruchem pojazdów w sec ulc. Autor: Macej Krysztofak Promotor: dr n ż. Marusz Kaczmarek 1 Plan prezentacj: 1. Wprowadzene 2. Cel pracy 3. Podsumowane 2 Wprowadzene Sygnalzacja śwetlna
Metody Numeryczne 2017/2018
Metody Numeryczne 7/8 Inormatya Stosowana II ro Inżynera Oblczenowa II ro Wyład 7 Równana nelnowe Problemy z analtycznym rozwązanem równań typu: cos ln 3 lub uładów równań ja na przyład: y yz. 3z y y.
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
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
Treść zadań 1 8 odnosi się do poniższego diagramu przestrzenno-czasowego.
Treść zadań 8 odnos sę do ponższego dagramu przestrzenno-czasowego. P e e e e e e P e P P e e e e. Jaka będze wartość zmennej clock (zegara skalarnego) po zajścu zdarzena e w procese P zakładając że wartość
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
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
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
ZASTOSOWANIE TEORII ZBIORÓW ROZMYTYCH W HARMONOGRAMOWANIU ROBÓT BUDOWLANYCH METODĄ ŁAŃCUCHA KRYTYCZNEGO
ZASTOSOWANIE TEORII ZBIORÓW ROZMYTYCH W HARMONOGRAMOWANIU ROBÓT BUDOWLANYCH METODĄ ŁAŃCUCHA KRYTYCZNEGO Janusz KULEJEWSKI, Nab IBADOV, Bogdan ZIELIŃSKI Wydzał Inżyner Lądowej, Poltechna Warszawsa, Al.
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
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.
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja
WYDAJNOŚĆ MECHANIZMÓW MODUŁU PARALLEL COMPUTING TOOLBOX SYSTEMU MATLAB W ZRÓWNOLEGLONEJ REALIZACJI SYMULACJI RUCHU UKŁADÓW CIAŁ W POLU GRAWITACYJNYM
STUDIA INFORMATICA 00 Volume 3 Number 4A (9) Darusz R. AUGUSTYN Poltechna Śląsa Instytut Informaty WYDAJNOŚĆ MECHANIZMÓW MODUŁU PARALLEL COMPUTING TOOLBOX SYSTEMU MATLAB W ZRÓWNOLEGLONEJ REALIZACJI SYMULACJI
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
wtedy i tylko wtedy, gdy rozwiązanie i jest nie gorsze od j względem k-tego kryterium. 2) Macierz części wspólnej Utwórz macierz
Temat: Programowanie wieloryterialne. Ujęcie dysretne.. Problem programowania wieloryterialnego. Z programowaniem wieloryterialnym mamy do czynienia, gdy w problemie decyzyjnym występuje więcej niż jedno
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 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
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
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
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 :
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
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.
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.
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
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
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
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
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
Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Sieci rekurencyjne
Wprowadzene do Sec Neuronowych Sec rekurencyjne M. Czoków, J. Persa 2010-12-07 1 Powtórzene Konstrukcja autoasocjatora Hopfelda 1.1 Konstrukcja Danych jest m obrazów wzorcowych ξ 1..ξ m, gdze każdy pojedynczy
PROCEDURY ODPORNEJ ALOKACJI ZASOBÓW DLA PROBLEMU HARMONOGRAMOWANIA PROJEKTU Z WAŻONYMI KOSZTAMI NIESTABILNOŚCI 1
PROCEDURY ODPORNEJ ALOKACJI ZASOBÓW DLA PROBLEMU HARMONOGRAMOWANIA PROJEKTU Z WAŻONYMI KOSZTAMI NIESTABILNOŚCI 1 Marcn KLIMEK, Potr ŁEBKOWSKI Streszczene: Odporne harmonogramowane projektu jest ważnym
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
EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010
EKONOMETRIA I Spotkane, dn. 5..2 Dr Katarzyna Beń Program ramowy: http://www.sgh.waw.pl/nstytuty/e/oferta_dydaktyczna/ekonometra_stacjonarne_nest acjonarne/ Zadana, dane do zadań, ważne nformacje: http://www.e-sgh.pl/ben/ekonometra
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
SŁAWOMIR WIAK (redakcja)
SŁAWOMIR WIAK (redacja Aademca Ofcyna Wydawncza EXIT Recenzenc: Prof. Janusz Turows Potechna Łódza Prof. Ewa Naperasa Juszcza Unversty Le Nord de France, LSEE, UA, Francja Autorzy rozdzałów: Prof. Potr
Sterowanie Ciągłe. Używając Simulink a w pakiecie MATLAB, zasymulować układ z rysunku 7.1. Rys.7.1. Schemat blokowy układu regulacji.
emat ćwiczenia nr 7: Synteza parametryczna uładów regulacji. Sterowanie Ciągłe Celem ćwiczenia jest orecja zadanego uładu regulacji wyorzystując następujące metody: ryterium amplitudy rezonansowej i metodę
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
Zastosowanie systemu wspomagania projektowania algorytmów regulacji do testowania regulatorów nieliniowych1
Mgr nż. Potr Marusa Instytut Automaty Informaty Stosowanej Poltechn Warszawsej Zastosowane systemu wspomagana projetowana algorytmów regulacj do testowana regulatorów nelnowych W referace omówono przyład
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
BADANIE WYBRANYCH PROCEDUR I STRATEGII EKSPLOATACYJNYCH
AKŁAD KSPLOATACJI SYSTMÓW LKTONICNYCH INSTYTUT SYSTMÓW LKTONICNYCH WYDIAŁ LKTONIKI WOJSKOWA AKADMIA TCHNICNA ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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
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,
Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA
Problemy jednoczesnego testowana welu hpotez statystycznych ch zastosowana w analze mkromacerzy DNA Konrad Furmańczyk Katedra Zastosowań Matematyk SGGW Plan referatu Testowane w analze mkromacerzy DNA
Dr Krzysztof Piontek. Metody taksonomiczne Klasyfikacja i porządkowanie
Lteratura przegląd etod Studu podyploowe Analty Fnansowy Metody tasonoczne Klasyfaca porządowane Dzechcarz J. (pod red.), Eonoetra: etody, przyłady, zadana, Wydawnctwo Aade Eonoczne we Wrocławu, Wrocław,
Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej
Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.
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
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
Referat E: ZABEZPIECZENIA OD SKUTKÓW ZWARĆ WIELKOPRĄDOWYCH W POLACH ROZDZIELNI SN
str.e-1 Referat E: ZABEZPECZENA OD SKUTKÓW ZWARĆ WELKOPRĄDOWYCH W POLACH ROZDZELN SN 1. Wstęp Dobór aw jest cągle bardzo ważnym elementem prawdłowośc dzałana eletroenergetycznej automaty zabezpeczenowej
KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA
KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA Krzysztof Serżęga Wyższa Szkoła Informatyk Zarządzana w Rzeszowe Streszczene Artykuł porusza temat zwązany
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
KONCEPCJA ZASTOSOWANIA ALGORYTMU FAKTORYZACJI DO OCENY NIEZAWODNOŚCI CIĄGÓW KOMUNIKACYJNYCH
2-2007 POBLEMY ESPLOATACJI 29 obert PILCH, Jan SZYBA Akadema Górnczo-Hutncza, raków ONCEPCJA ZASTOSOWANIA ALGOYTMU FATOYZACJI DO OCENY NIEZAWODNOŚCI CIĄGÓW OMUNIACYJNYCH Słowa kluczowe Nezawodność układów
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
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
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.
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