Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania"

Transkrypt

1 Przedmiot: Nr ćwiczenia: 3 Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Temat: Programowanie dynamiczne Cel ćwiczenia: Formułowanie i rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych z własnością Markowa metoda programowania dynamicznego. Zadania szczegółowe: 1. Sformułować problem jako problem programowania matematycznego (zmienne decyzyjne, funkcja celu, ograniczenia). 2. Sformułować problem jako problem programowania dynamicznego (etapy, stany, decyzje, funkcja rekurencyjna). 3. Narysować graf stanów i decyzji. 4. Uzasadnić, że problem posiada własność Markowa. 5. Rozwiązać problem metodą programowania dynamicznego. 6. Zaznaczyć rozwiązanie (rozwiązania) optymalne na grafie z punktu Podać interpretację rozwiązania. ZADANIE 1/PDYN Właściciel trzech sklepów spożywczych zakupił pięć skrzyń świeżych truskawek. Szacunkowe prawdopodobieństwo sprzedania truskawek przed utratą przydatności do spożycia jest różne dla poszczególnych sklepów. Dlatego właściciel chciałby wiedzieć, jak najlepiej rozdzielić towar między poszczególne sklepy, aby zmaksymalizować przewidywany zysk. Ze względów administracyjnych właściciel nie chce dzielić skrzyń między sklepy, ale zgodzi się na pominięcie jakiegoś sklepu w dostawie. Poniższa tabela przedstawia szacowany zysk, jeżeli odpowiednia liczba skrzyń truskawek zostanie przydzielona do poszczególnych sklepów. Tabela 1. Szacowany zysk w poszczególnych sklepach w zależności od liczby dostarczonych skrzyń truskawek. Sklep Sklep 1 Sklep 2 Sklep 3 Sklep 4 Sklep 5 Liczba skrzyń Określić jaką liczbę skrzyń należy przydzielić do każdego ze sklepów, aby zmaksymalizować całkowity przewidywany zysk. ZADANIE 2/PDYN Dany jest fundusz wynoszący 80 mln zł, który należy podzielić między pięć projektów. Przewidywane wartości zysku z realizacji tych projektów przedstawiono w tablicy. Tabela 1. Szacowane wartości zysku z projektów zależnie od poziomu finansowania. Fundusz Należy rozdzielić fundusz między projekty w taki sposób, aby zmaksymalizować łączną wartość zysku. 1/7

2 ZADANIE 3/PDYN Cena pewnego surowca wykorzystywanego do produkcji podlega wahaniom sezonowym. Zapotrzebowanie na surowiec również podlega takim zmianom. Surowiec można zakupić tylko w ilości niezbędnej do bieżącej produkcji albo przechować w magazynie i wykorzystać w późniejszych okresach. Magazynowanie 1 tony surowca kosztuje 2000 zł na miesiąc. Każdy zakup wymaga poniesienia dodatkowych kosztów transportu, które nie zależą od ilości kupowanego surowca i wynoszą 3000 zł za cały transport. Obecnie magazyn jest pusty, a maksymalnie może pomieścić 8 t surowca. Planuje się, że po upływie 5 miesięcy surowiec nie będzie więcej wykorzystywany, a zatem stan magazynu na koniec piątego miesiąca powinien wynosić zero. Tabela 1. Zapotrzebowanie i cena surowca w kolejnych miesiącach. Zapotrzebowanie [t] Cena zakupu [zł/t] Znaleźć optymalną politykę zakupów surowca na najbliższe 5 miesięcy. ZADANIE 4/PDYN Pewne urządzenie elektroniczne składa się z pięciu elementów połączonych szeregowo. Zatem każdy element musi być sprawny, aby urządzenie działało poprawnie, ale każdy element podlega losowo uszkodzeniom. Można podnieść niezawodność urządzenia przez zduplikowanie elementów i zapewnienie automatycznego przełączenia w przypadku awarii na element zapasowy. Poziom niezawodności i koszty duplikacji podano w tablicy. Niezawodność określono jako prawdopodobieństwo rocznej niezawodnej pracy urządzenia. Załóżmy, że na poprawę niezawodności możemy wydać kwotę 6000 zł. Tabela 1. Przewidywana niezawodność elementów. Element Liczba elementów 0 0,7 0,9 0,8 0,6 0,8 1 0,85 0,96 0,9 0,8 0,92 2 0,97 0,99 0,98 0,95 0,98 Cena elementu [zł/szt.] Jak optymalnie wydać pieniądze na poprawę niezawodności urządzenia? ZADANIE 5/PDYN Firma malarska musi zaplanować zatrudnienie na następnych 5 miesięcy. Oszacowano, że minimalna liczba malarzy potrzebna w każdym z kolejnych 5-ciu miesięcy wynosi odpowiednio: 4, 6, 7, 3 i 5. Malarze mogą być zwalniani i zatrudniani na końcu każdego miesiąca. Jednak w przypadku, gdy liczba malarzy na początku miesiąca jest większa niż na początku poprzedniego miesiąca, to w tym miesiącu należy zapłacić 4$ za każdego dodatkowo zatrudnionego malarza. Z drugiej strony, jeżeli liczba malarzy w danym miesiącu jest większa niż potrzeba, to w tym miesiącu dodatkowe koszty wynoszą 3$ za każdego nadmiarowo zatrudnionego malarza. Zastosować technikę programowania dynamicznego w celu ustalenia optymalnej polityki zatrudniania malarzy w ciągu następnych pięciu miesięcy. 2/7

3 ZADANIE 6/PDYN Przewodnicząca lokalnej partii politycznej przygotowuje plan kampanii wyborczej. Zwerbowała cztery ochotniczki do pracy w punktach informacyjnych i chce je tak rozmieścić, aby efektywność ich działalności była jak największa. Uważa ona, że przydzielenie jednej osobie więcej niż jednego punktu do obsługi nie ma sensu ze względu na ilość pracy związaną z prowadzeniem takiego punktu, jednakże jest ona gotowa nie obsadzić wszystkich punktów, jeżeli okaże się to bardziej efektywne. Poniższa tabela przedstawia szacowany wzrost lub spadek liczby osób popierających kandydata partii w każdym z punktów, jeżeli przydzielić tam odpowiednią liczbę pracowników. Tabela 1. Szacowany wzrost liczby osób popierających kandydata partii w każdym z punktów. Liczba pracowników Korzystając z techniki programowania dynamicznego określić ile osób powinno zostać przydzielonych do poszczególnych punktów, aby zmaksymalizować całkowity przyrost osób popierających kandydata partii w wyborach. ZADANIE 7/PDYN Producent samochodów musi zaplanować produkcję na następnych pięć miesięcy. Aby zrealizować zamówienia klientów musi on wyprodukować do końca każdego miesiąca liczbę samochodów nie mniejszą od sumy zamówień klientów na każdy miesiąc. Załóżmy, że ze względu na optymalne wykorzystanie linii montażowej, samochody muszą być montowane w partiach po 5 szt. W tabeli podano maksymalną zdolność produkcyjną fabryki oraz jednostkowe koszty produkcji w każdym miesiącu. Samochody wyprodukowane w danym miesiącu mogą być magazynowane do następnego miesiąca i koszt magazynowania wynosi 20$/samochód. Celem jest ustalenie planu produkcji pozwalającego zrealizować w terminie zamówienia klientów, przy jak najniższych kosztach produkcji. Sformułować problem i rozwiązać metodą programowania dynamicznego. Tabela 1. Dane do planu produkcji samochodów. Liczba zamówionych samochodów Maksymalna zdolność produkcyjna Jednostkowy koszt produkcji /7

4 ZADANIE 8/PDYN Właściciel trzech sklepów spożywczych zakupił pięć skrzyń świeżych truskawek. Szacunkowe prawdopodobieństwo sprzedania truskawek przed utratą przydatności do spożycia jest różne dla poszczególnych sklepów. Dlatego właściciel chciałby wiedzieć, jak najlepiej rozdzielić towar między poszczególne sklepy, aby zmaksymalizować przewidywany zysk. Ze względów administracyjnych właściciel nie chce dzielić skrzyń między sklepy, ale zgodzi się na pominięcie jakiegoś sklepu w dostawie. Poniższa tabela przedstawia szacowany zysk, jeżeli odpowiednia liczba skrzyń truskawek zostanie przydzielona do poszczególnych sklepów. Tabela 1. Szacowany zysk w poszczególnych sklepach w zależności od liczby dostarczonych skrzyń truskawek. Sklep Sklep 1 Sklep 2 Sklep 3 Sklep 4 Sklep 5 Liczba skrzyń Określić jaką liczbę skrzyń należy przydzielić do każdego ze sklepów, aby zmaksymalizować całkowity przewidywany zysk. ZADANIE 9/PDYN Dany jest fundusz wynoszący 120 mln zł, który należy podzielić między pięć projektów. Przewidywane wartości zysku z realizacji tych projektów przedstawiono w tablicy. Tabela 1. Szacowane wartości zysku z projektów zależnie od poziomu finansowania. Fundusz Należy rozdzielić fundusz między projekty w taki sposób, aby zmaksymalizować łączną wartość zysku. ZADANIE 10/PDYN Cena pewnego surowca wykorzystywanego do produkcji podlega wahaniom sezonowym. Zapotrzebowanie na surowiec również podlega takim zmianom. Surowiec można zakupić tylko w ilości niezbędnej do bieżącej produkcji albo przechować w magazynie i wykorzystać w późniejszych okresach. Magazynowanie 1 tony surowca kosztuje 1000 zł na miesiąc. Każdy zakup wymaga poniesienia dodatkowych kosztów transportu, które nie zależą od ilości kupowanego surowca i wynoszą 1500 zł za cały transport. Obecnie magazyn jest pusty, a maksymalnie może pomieścić 6 t surowca. Planuje się, że po upływie 5 miesięcy surowiec nie będzie więcej wykorzystywany, a zatem stan magazynu na koniec piątego miesiąca powinien wynosić zero. Tabela 1. Zapotrzebowanie i cena surowca w kolejnych miesiącach. Zapotrzebowanie [t] Cena zakupu [zł/t] Znaleźć optymalną politykę zakupów surowca na najbliższe 5 miesięcy. 4/7

5 ZADANIE 11/PDYN Pewne urządzenie elektroniczne składa się z pięciu elementów połączonych szeregowo. Zatem każdy element musi być sprawny, aby urządzenie działało poprawnie, ale każdy element podlega losowo uszkodzeniom. Można podnieść niezawodność urządzenia przez zduplikowanie elementów i zapewnienie automatycznego przełączenia w przypadku awarii na element zapasowy. Poziom niezawodności i koszty duplikacji podano w tablicy. Niezawodność określono jako prawdopodobieństwo rocznej niezawodnej pracy urządzenia. Załóżmy, że na poprawę niezawodności możemy wydać kwotę 4000 zł. Tabela 1. Przewidywana niezawodność elementów. Element Liczba elementów 0 0,7 0,8 0,8 0,6 0,9 1 0,85 0,92 0,9 0,8 0,96 2 0,97 0,98 0,98 0,95 0,99 Cena elementu [zł/szt.] Jak optymalnie wydać pieniądze na poprawę niezawodności urządzenia? ZADANIE 12/PDYN Firma malarska musi zaplanować zatrudnienie na następnych 5 miesięcy. Oszacowano, że minimalna liczba malarzy potrzebna w każdym z kolejnych 5-ciu miesięcy wynosi odpowiednio: 8, 12, 14, 6 i 10. Malarze mogą być zwalniani i zatrudniani na końcu każdego miesiąca. Jednak w przypadku, gdy liczba malarzy na początku miesiąca jest większa niż na początku poprzedniego miesiąca, to w tym miesiącu należy zapłacić 4$ za każdego dodatkowo zatrudnionego malarza. Z drugiej strony, jeżeli liczba malarzy w danym miesiącu jest większa niż potrzeba, to w tym miesiącu dodatkowe koszty wynoszą 3$ za każdego nadmiarowo zatrudnionego malarza. Zastosować technikę programowania dynamicznego w celu ustalenia optymalnej polityki zatrudniania malarzy w ciągu następnych pięciu miesięcy. ZADANIE 13/PDYN Przewodnicząca lokalnej partii politycznej przygotowuje plan kampanii wyborzej. Zwerbowała cztery ochotniczki do pracy w punktach informacyjnych i chce je tak rozmieścić, aby efektywność ich działalności była jak największa. Uważa ona, że przydzielenie jednej osobie więcej niż jednego punktu do obsługi nie ma sensu ze względu na ilość pracy związaną z prowadzeniem takiego punktu, jednakże jest ona gotowa nie obsadzić wszystkich punktów, jeżeli okaże się to bardziej efektywne. Poniższa tabela przedstawia szacowany wzrost lub spadek liczby osób popierających kandydata partii w każdym z punktów, jeżeli przydzielić tam odpowiednią liczbę pracowników. Tabela 1. Szacowany wzrost liczby osób popierających kandydata partii w każdym z punktów. Liczba pracowników Korzystając z techniki programowania dynamicznego określić ile osób powinno zostać przydzielonych do poszczególnych punktów, aby zmaksymalizować całkowity przyrost osób popierających kandydata partii w wyborach. 5/7

6 ZADANIE 14/PDYN Producent samochodów musi zaplanować produkcję na następnych pięć miesięcy. Aby zrealizować zamówienia klientów musi on wyprodukować do końca każdego miesiąca liczbę samochodów nie mniejszą od sumy zamówień klientów na każdy miesiąc. Załóżmy, że ze względu na optymalne wykorzystanie linii montażowej, samochody muszą być montowane w partiach po 10 szt. W tabeli podano maksymalną zdolność produkcyjną fabryki oraz jednostkowe koszty produkcji w każdym miesiącu. Samochody wyprodukowane w danym miesiącu mogą być magazynowane do następnego miesiąca i koszt magazynowania wynosi 20$/samochód. Celem jest ustalenie planu produkcji pozwalającego zrealizować w terminie zamówienia klientów, przy jak najniższych kosztach produkcji. Sformułować problem i rozwiązać metodą programowania dynamicznego. Tabela 1. Dane do planu produkcji samochodów. Liczba zamówionych samochodów Maksymalna zdolność produkcyjna Jednostkowy koszt produkcji ZADANIE 15/PDYN Pewna firma planuje zainwestować 5 mln USD w celu rozbudowy trzech swoich zakładów. Każdy z zakładów przygotował kilka propozycji rozwoju. Każda propozycja wymaga pewnych nakładów (n) oraz powinna przynieść planowany zysk (z). Tablica 1 przedstawia zestawienie propozycji realizacji inwestycji w poszczególnych zakładach. Tablica 1. Możliwości realizacji inwestycji. Zakład 1 Zakład 2 Zakład 3 Propozycja n Z n z N z Każdy z zakładów może zrealizować tylko jedną z planowanych inwestycji. Celem jest maksymalizacja zysku z wszystkich zrealizowanych inwestycji. Zakładamy, że niezainwestowane środki przepadają. 6/7

7 ZADANIE 16/PDYN Pewna firma planuje zainwestować 10 mln USD w celu rozbudowy trzech swoich zakładów. Każdy z zakładów przygotował kilka propozycji rozwoju. Każda propozycja wymaga pewnych nakładów (n) oraz powinna przynieść planowany zysk (z). Tablica 1 przedstawia zestawienie propozycji realizacji inwestycji w poszczególnych zakładach. Tablica 1. Możliwości realizacji inwestycji. Zakład 1 Zakład 2 Zakład 3 Propozycja n z n z n Z Każdy z zakładów może zrealizować tylko jedną z planowanych inwestycji. Celem jest maksymalizacja zysku z wszystkich zrealizowanych inwestycji. Zakładamy, że niezainwestowane środki przepadają. ZADANIE 17/PDYN Jeden z surowców wykorzystywanych w procesie produkcyjnym podlega sezonowym zmianom zapotrzebowania i cen, których przewidywane wartości na najbliższe 6 miesięcy przedstawia Tablica 1. Tablica 1. 6 Zapotrzebowanie [ton] Cena [$1000tonę] Surowiec może być zużyty w miesiącu zakupu lub przechowany do późniejszego wykorzystania. Pojemność magazynu wystarcza na zgromadzenie 8 ton zapasów surowca. Koszty utrzymania zapasów wynoszą $2000 za tonę na miesiąc. W chwili bieżącej stan zapasów wynosi 0. Znależć optymalną politykę zakupów i magazynowania przy założeniu, że zapas końcowy (po sześciu miesiącach) ma być równy zero. 7/7

Programowanie dynamiczne. Tadeusz Trzaskalik

Programowanie dynamiczne. Tadeusz Trzaskalik Programowanie dynamiczne Tadeusz Trzaskalik 9.. Wprowadzenie Słowa kluczowe Wieloetapowe procesy decyzyjne Zmienne stanu Zmienne decyzyjne Funkcje przejścia Korzyści (straty etapowe) Funkcja kryterium

Bardziej szczegółowo

Zbudować model matematyczny do poniższych zagadnień (ułożyć program matematyczny ).

Zbudować model matematyczny do poniższych zagadnień (ułożyć program matematyczny ). PROGRAMOWANIE LINIOWE Zbudować model matematyczny do poniższych zagadnień (ułożyć program matematyczny ). Problem. Przedsiębiorstwo przewozowe STAR zajmuje się dostarczaniem lodów do sklepów. Dane dotyczące

Bardziej szczegółowo

Zagadnienie transportowe i zagadnienie przydziału

Zagadnienie transportowe i zagadnienie przydziału Temat: Zagadnienie transportowe i zagadnienie przydziału Zadanie 1 Trzy piekarnie zlokalizowane na terenie miasta są zaopatrywane w mąkę z trzech magazynów znajdujących się na peryferiach. Zasoby mąki

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Zagadnienie transportowoprodukcyjne. programowanie liniowe

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Zagadnienie transportowoprodukcyjne. programowanie liniowe Ćwiczenia laboratoryjne - 7 Zagadnienie transportowoprodukcyjne ZT-P programowanie liniowe Ćw. L. 8 Konstrukcja modelu matematycznego Model matematyczny składa się z: Funkcji celu będącej matematycznym

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne. Dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. Pokój 509, budynek B4 adam.kasperski@pwr.edu.pl Materiały do zajęć dostępne na stronie:

Badania operacyjne. Dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. Pokój 509, budynek B4 adam.kasperski@pwr.edu.pl Materiały do zajęć dostępne na stronie: Badania operacyjne Dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. Pokój 509, budynek B4 adam.kasperski@pwr.edu.pl Materiały do zajęć dostępne na stronie: www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/kasperski Forma zaliczenia

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne. Lista zadań projektowych nr 2

Badania operacyjne. Lista zadań projektowych nr 2 Badania operacyjne Lista zadań projektowych nr 2 1. Trzy PGR-y mają odstawić do czterech punktów skupu pszenicę w następujących ilościach: PGR I - 100 ton, PGR II - 250 ton, PGR III - 100 ton. Punkty skupu

Bardziej szczegółowo

Lista 1 PL metoda geometryczna

Lista 1 PL metoda geometryczna Lista 1 PL metoda geometryczna 1.1. Znajdź maksimum funkcji celuf(x 1,x 2 )=5x 1 +7x 2 przy ograniczeniach: 2x 1 +2x 2 600, 2x 1 +4x 2 1000, x i 0 dlai=1,2 1.2. Znajdź maksimum funkcji celuf(x 1,x 2 )=2x

Bardziej szczegółowo

Modelowanie całkowitoliczbowe

Modelowanie całkowitoliczbowe 1 Modelowanie całkowitoliczbowe Zmienne binarne P 1 Firma CMC rozważa budowę nowej fabryki w miejscowości A lub B lub w obu tych miejscowościach. Bierze również pod uwagę budowę co najwyżej jednej hurtowni

Bardziej szczegółowo

Dualność w programowaniu liniowym

Dualność w programowaniu liniowym 2016-06-12 1 Dualność w programowaniu liniowym Badania operacyjne Wykład 2 2016-06-12 2 Plan wykładu Przykład zadania dualnego Sformułowanie zagadnienia dualnego Symetryczne zagadnienie dualne Niesymetryczne

Bardziej szczegółowo

METODY WIELOKRYTERIALNE

METODY WIELOKRYTERIALNE Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 4 METODY WIELOKRYTERIALNE 4.3. ZADANIA Zadanie 4.1 Wykorzystując tryb konwersacyjny

Bardziej szczegółowo

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Politechnika Poznańska Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Joanna Józefowska POZNAŃ 2010/11 Spis treści Rozdział 1. Metoda programowania dynamicznego........... 5

Bardziej szczegółowo

Zadanie laboratoryjne "Wybrane zagadnienia badań operacyjnych"

Zadanie laboratoryjne Wybrane zagadnienia badań operacyjnych Zadanie laboratoryjne "Wybrane zagadnienia badań operacyjnych" 1. Zbudować model optymalizacyjny problemu opisanego w zadaniu z tabeli poniżej. 2. Rozwiązać zadanie jak w tabeli poniżej z wykorzystaniem

Bardziej szczegółowo

Iwona Konarzewska Programowanie celowe - wprowadzenie. Katedra Badań Operacyjnych UŁ

Iwona Konarzewska Programowanie celowe - wprowadzenie. Katedra Badań Operacyjnych UŁ 1 Iwona Konarzewska Programowanie celowe - wprowadzenie Katedra Badań Operacyjnych UŁ 2 Programowanie celowe W praktycznych sytuacjach podejmowania decyzji często występuje kilka celów. Problem pojawia

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Problem (diety) mieszanek w hutnictwie programowanie liniowe. Logistyka w Hutnictwie Ćw. L. 7

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Problem (diety) mieszanek w hutnictwie programowanie liniowe. Logistyka w Hutnictwie Ćw. L. 7 Ćwiczenia laboratoryjne - 7 Problem (diety) mieszanek w hutnictwie programowanie liniowe Ćw. L. 7 Konstrukcja modelu matematycznego Model matematyczny składa się z: Funkcji celu będącej matematycznym zapisem

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Badania operacyjne Ćwiczenia 4 Programowanie liniowe Dualizm w programowaniu liniowym Plan zajęć Dualizm w programowaniu liniowym Projektowanie programu dualnego Postać programu dualnego Przykład 1 Rozwiązania

Bardziej szczegółowo

Programowanie nieliniowe

Programowanie nieliniowe Rozdział 5 Programowanie nieliniowe Programowanie liniowe ma zastosowanie w wielu sytuacjach decyzyjnych, jednak często zdarza się, że zależności zachodzących między zmiennymi nie można wyrazić za pomocą

Bardziej szczegółowo

MIĘDZYNARODOWY STANDARD RACHUNKOWOŚCI 2 - ZAPASY

MIĘDZYNARODOWY STANDARD RACHUNKOWOŚCI 2 - ZAPASY MIĘDZYNARODOWY STANDARD RACHUNKOWOŚCI 2 - ZAPASY Definicja: Aktywa przeznaczone do sprzedaży w toku zwykłej działalności gospodarczej, aktywa będące w trakcie produkcji przeznaczonej do takiej sprzedaży

Bardziej szczegółowo

Problem zarządzania produkcją i zapasami

Problem zarządzania produkcją i zapasami Problem zarządzania produkcją i zapasami Wykorzystamy zasadę optymalności Bellmana do poradzenia sobie z zarządzaniem zapasami i produkcją w określonym czasie z punktu widzenia istniejącego i mogącego

Bardziej szczegółowo

Rozwiązanie Ad 1. Model zadania jest następujący:

Rozwiązanie Ad 1. Model zadania jest następujący: Przykład. Hodowca drobiu musi uzupełnić zawartość dwóch składników odżywczych (A i B) w produktach, które kupuje. Rozważa cztery mieszanki: M : M, M i M. Zawartość składników odżywczych w poszczególnych

Bardziej szczegółowo

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe. Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe. 1 Zagadnienie transportowe zostało sformułowane w 1941 przez F.L.Hitchcocka. Metoda rozwiązania tego zagadnienia zwana algorytmem transportowymópracowana

Bardziej szczegółowo

Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02

Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02 Optymalizacja całkowitoliczbowa Przykład. Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02 Firma stolarska produkuje dwa rodzaje stołów Modern i Classic, cieszących się na rynku dużym zainteresowaniem,

Bardziej szczegółowo

szt. produkcja rzeczywista

szt. produkcja rzeczywista 128 000 zł 100 000 zł linia budżetu przeliczonego 10 000 szt. produkcja rzeczywista 14 000 szt. produkcja planowana Wydział przedsiębiorstwa produkcyjnego ponosi stałe koszty w wysokości 30 000 zł w miesiącu

Bardziej szczegółowo

ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA

ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 3 ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA 3.3. ZADANIA Wykorzystując

Bardziej szczegółowo

Przykład wykorzystania dodatku SOLVER 1 w arkuszu Excel do rozwiązywania zadań programowania matematycznego

Przykład wykorzystania dodatku SOLVER 1 w arkuszu Excel do rozwiązywania zadań programowania matematycznego Przykład wykorzystania dodatku SOLVER 1 w arkuszu Ecel do rozwiązywania zadań programowania matematycznego Firma produkująca samochody zaciągnęła kredyt inwestycyjny w wysokości mln zł na zainstalowanie

Bardziej szczegółowo

1. Który z warunków nie jest właściwy dla powyższego zadania programowania liniowego? 2. Na podstawie poniższej tablicy można odczytać, że

1. Który z warunków nie jest właściwy dla powyższego zadania programowania liniowego? 2. Na podstawie poniższej tablicy można odczytać, że Stwierdzeń będzie. Przy każdym będzie należało ocenić, czy jest to stwierdzenie prawdziwe, czy fałszywe i zaznaczyć x w tabelce odpowiednio przy prawdzie, jeśli jest ono prawdziwe lub przy fałszu, jeśli

Bardziej szczegółowo

Metody Ilościowe w Socjologii

Metody Ilościowe w Socjologii Metody Ilościowe w Socjologii wykład 4 BADANIA OPERACYJNE dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Badania operacyjne podstawowe definicje II. Metodologia badań operacyjnych III. Wybrane zagadnienia badań operacyjnych

Bardziej szczegółowo

Dodatek Solver Teoria Dodatek Solver jest częścią zestawu poleceń czasami zwaną narzędziami analizy typu co-jśli (analiza typu co, jeśli?

Dodatek Solver Teoria Dodatek Solver jest częścią zestawu poleceń czasami zwaną narzędziami analizy typu co-jśli (analiza typu co, jeśli? Dodatek Solver Teoria Dodatek Solver jest częścią zestawu poleceń czasami zwaną narzędziami analizy typu co-jśli (analiza typu co, jeśli? : Proces zmieniania wartości w komórkach w celu sprawdzenia, jak

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja programu produkcji

Optymalizacja programu produkcji ZARZĄDZANIE PRODUKCJĄ I USŁUGAMI Ćwiczenie 3 Optymalizacja programu produkcji Co i ile produkować i sprzedawać, aby zmaksymalizować zysk? Programowanie produkcji ZADANIE odpowiedź na pytania Co produkować?

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne. Dr Michał Kulej. Pokój 509, budynek B4 Forma zaliczenia wykładu: egzamin pisemny.

Badania operacyjne. Dr Michał Kulej. Pokój 509, budynek B4 Forma zaliczenia wykładu: egzamin pisemny. Badania operacyjne Dr Michał Kulej. Pokój 509, budynek B4 michal.kulej@pwr.wroc.pl Materiały do zajęć będa dostępne na stronie: www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/kasperski Forma zaliczenia wykładu: egzamin

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT jest specyficznym problemem z zakresu zastosowań programowania liniowego. ZT wykorzystuje się najczęściej do: optymalnego planowania transportu towarów, przy minimalizacji kosztów,

Bardziej szczegółowo

=B8*E8 ( F9:F11 F12 =SUMA(F8:F11)

=B8*E8 ( F9:F11 F12 =SUMA(F8:F11) Microsoft EXCEL - SOLVER 2. Elementy optymalizacji z wykorzystaniem dodatku Microsoft Excel Solver Cele Po ukończeniu tego laboratorium słuchacze potrafią korzystając z dodatku Solver: formułować funkcję

Bardziej szczegółowo

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne Temat ćwiczenia: Komputerowe wspomaganie rozwiązywania zadań programowania nieliniowego Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie programów matematycznych

Rozwiązywanie programów matematycznych Rozwiązywanie programów matematycznych Program matematyczny składa się z następujących elementów: 1. Zmiennych decyzyjnych:,,, 2. Funkcji celu, funkcji-kryterium, która informuje o jakości rozwiązania

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia laboratoryjne - Dobór optymalnego asortymentu produkcji programowanie liniowe. Logistyka w Hutnictwie Ćw. L.

Ćwiczenia laboratoryjne - Dobór optymalnego asortymentu produkcji programowanie liniowe. Logistyka w Hutnictwie Ćw. L. Ćwiczenia laboratoryjne - Dobór optymalnego asortymentu produkcji programowanie liniowe Ćw. L. Typy optymalizacji Istnieją trzy podstawowe typy zadań optymalizacyjnych: Optymalizacja statyczna- dotyczy

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne. te praktyczne pytania, na które inne metody dają odpowiedzi jeszcze gorsze.

Badania operacyjne. te praktyczne pytania, na które inne metody dają odpowiedzi jeszcze gorsze. BADANIA OPERACYJNE Badania operacyjne Badania operacyjne są sztuką dawania złych odpowiedzi na te praktyczne pytania, na które inne metody dają odpowiedzi jeszcze gorsze. T. Sayty 2 Standardowe zadanie

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA? /9/ Zagadnienie transportowe Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład --9 Plan wykładu Przykład zagadnienia transportowego Sformułowanie problemu Własności zagadnienia transportowego Metoda potencjałów

Bardziej szczegółowo

Podejmowanie decyzji w warunkach ryzyka. Tomasz Brzęczek Wydział Inżynierii Zarządzania PP

Podejmowanie decyzji w warunkach ryzyka. Tomasz Brzęczek Wydział Inżynierii Zarządzania PP Podejmowanie decyzji w warunkach ryzyka Tomasz Brzęczek Wydział Inżynierii Zarządzania PP Ryzyko decyzyjne. Przez ryzyko decyzyjne rozumiemy zmienność wyniku decyzji przedsiębiorstwa spowodowaną losowością

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja programu produkcji (programowanie produkcji)

Optymalizacja programu produkcji (programowanie produkcji) ZARZĄDZANIE PRODUKCJĄ i USŁUGAMI Ćwiczenia audytoryjne 1 Optymalizacja programu produkcji (programowanie produkcji) Co i ile produkować i sprzedawać aby zmaksymalizować zysk? Programowanie produkcji ZADANIE

Bardziej szczegółowo

Standardowe zadanie programowania liniowego. Gliwice 1

Standardowe zadanie programowania liniowego. Gliwice 1 Standardowe zadanie programowania liniowego 1 Standardowe zadanie programowania liniowego Rozważamy proces, w którym zmiennymi są x 1, x 2,, x n. Proces poddany jest m ograniczeniom, zapisanymi w postaci

Bardziej szczegółowo

Wydział Matematyki Programowanie liniowe Ćwiczenia. Zestaw 1. Modelowanie zadań programowania liniowego.

Wydział Matematyki Programowanie liniowe Ćwiczenia. Zestaw 1. Modelowanie zadań programowania liniowego. Wydział Matematyki Programowanie liniowe Ćwiczenia Zestaw. Modelowanie zadań programowania liniowego. Zadania dotyczące zagadnienia planowania produkcji Zadanie.. Zapisać następujące zadanie w postaci

Bardziej szczegółowo

doc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505.

doc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505. doc. dr Beata Pułska-Turyna Zakład Badań Operacyjnych Zarządzanie B506 mail: turynab@wz.uw.edu.pl mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505. Tel.: (22)55 34 144 Mail: student@pgadecki.pl

Bardziej szczegółowo

Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych. Badania operacyjne. Dr inż.

Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych. Badania operacyjne. Dr inż. Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych Badania operacyjne Dr inż. Artur KIERZKOWSKI Wprowadzenie Badania operacyjne związana jest ściśle z teorią podejmowania

Bardziej szczegółowo

Polityka rachunkowości Łukasz Szydełko. Lista 1

Polityka rachunkowości Łukasz Szydełko. Lista 1 Polityka rachunkowości Łukasz Szydełko Lista 1 Zad.1 W polityce rachunkowości piekarni Ela Sp. z o.o. przyjęto, że wartość materiałów bezpośrednio po zakupie odpisywana jest w koszty. W celu ustalenia

Bardziej szczegółowo

Programowanie dynamiczne Zarządzanie produkcją i zapasami

Programowanie dynamiczne Zarządzanie produkcją i zapasami Badania operacyjne Ćwiczenia 12 Programowanie dynamiczne Zarządzanie produkcją i zapasami Filip Tużnik, Warszawa 2017 Plan zajęć Zarządzanie produkcją i zapasami Filip Tużnik, Warszawa 2017 2 Literatura

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 4. ZADANIA Zestaw 4

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 4. ZADANIA Zestaw 4 ZADANA Zestaw 4 Zadanie 4. Na podstawie informacji o zyskach firmy podanych w tabeli: Lata 995 996 997 998 999 Zysk (w tys. zł) 5200 600 6500 6700 700 a) wyznaczyć ciąg przyrostów łańcuchowych (bezwzględnych

Bardziej szczegółowo

Rozdział 9 PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE

Rozdział 9 PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 9 PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE 9.2. Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 9.1 Wykorzystując

Bardziej szczegółowo

Strategie wspó³zawodnictwa

Strategie wspó³zawodnictwa Strategie wspó³zawodnictwa W MESE można opracować trzy podstawowe strategie: 1) niskich cen (dużej ilości), 2) wysokich cen, 3) średnich cen. STRATEGIA NISKICH CEN (DUŻEJ ILOŚCI) Strategia ta wykorzystuje

Bardziej szczegółowo

RACHUNKOWOŚĆ ĆWICZENIA: 1. KOSZTY I PRZYCHODY W FIRMIE 2. MAJĄTEK PODMIOTÓW GOSPODARCZYCH

RACHUNKOWOŚĆ ĆWICZENIA: 1. KOSZTY I PRZYCHODY W FIRMIE 2. MAJĄTEK PODMIOTÓW GOSPODARCZYCH RACHUNKOWOŚĆ ĆWICZENIA: 1. KOSZTY I PRZYCHODY W FIRMIE 2. MAJĄTEK PODMIOTÓW GOSPODARCZYCH KOSZTY I PRZYCHODY W FIRMIE ZADANIE 1 Proszę podać definicję przychodu oraz sposób obliczania przychodów (można

Bardziej szczegółowo

Schemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming)

Schemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming) Schemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming) Jest jedną z metod rozwiązywania problemów optymalizacyjnych. Jej twórcą (1957) był amerykański matematyk Richard Ernest Bellman. Schemat ten

Bardziej szczegółowo

DWUKROTNA SYMULACJA MONTE CARLO JAKO METODA ANALIZY RYZYKA NA PRZYKŁADZIE WYCENY OPCJI PRZEŁĄCZANIA FUNKCJI UŻYTKOWEJ NIERUCHOMOŚCI

DWUKROTNA SYMULACJA MONTE CARLO JAKO METODA ANALIZY RYZYKA NA PRZYKŁADZIE WYCENY OPCJI PRZEŁĄCZANIA FUNKCJI UŻYTKOWEJ NIERUCHOMOŚCI DWUKROTNA SYMULACJA MONTE CARLO JAKO METODA ANALIZY RYZYKA NA PRZYKŁADZIE WYCENY OPCJI PRZEŁĄCZANIA FUNKCJI UŻYTKOWEJ NIERUCHOMOŚCI mgr Marcin Pawlak Katedra Inwestycji i Wyceny Przedsiębiorstw Plan wystąpienia

Bardziej szczegółowo

szt. produkcja rzeczywista

szt. produkcja rzeczywista 128 000 zł 100 000 zł linia budżetu przeliczonego 10 000 szt. produkcja rzeczywista 14 000 szt. produkcja planowana Wydział przedsiębiorstwa produkcyjnego ponosi stałe koszty w wysokości 30 000 zł w miesiącu

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNENE TRANSPORTOWE Definicja: Program liniowy to model, w którym warunki ograniczające oraz funkcja celu są funkcjami liniowymi. W skład każdego programu liniowego wchodzą: zmienne decyzyjne, ograniczenia

Bardziej szczegółowo

Zagadnienie diety Marta prowadzi hodowlę zwierząt. Minimalne dzienne zapotrzebowanie hodowli na mikroelementy M1, M2 i M3 wynosi 300, 800 i 700

Zagadnienie diety Marta prowadzi hodowlę zwierząt. Minimalne dzienne zapotrzebowanie hodowli na mikroelementy M1, M2 i M3 wynosi 300, 800 i 700 Zagadnienie diety Marta prowadzi hodowlę zwierząt. Minimalne dzienne zapotrzebowanie hodowli na mikroelementy M1, M2 i M3 wynosi 300, 800 i 700 jednostek, przy czym dla mikroelementu M1 maksymalna dzienna

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE Zagadnienie transportowe 1 dr Zbigniew Karwacki Katedra Badań Operacyjnych UŁ Klasyczne zagadnienie transportowe 1 Klasyczne zadanie transportowe problem najtańszego przewozu

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Struktury i Algorytmy Wspomagania Decyzji Zadanie projektowe 2 Czas realizacji: 6 godzin Maksymalna liczba

Bardziej szczegółowo

Wykład 7. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Wykład 7 16 kwietnia / 23

Wykład 7. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Wykład 7 16 kwietnia / 23 Wykład 7 Informatyka Stosowana Magdalena Alama-Bućko 16 kwietnia 2018 Magdalena Alama-Bućko Wykład 7 16 kwietnia 2018 1 / 23 Programowanie liniowe Magdalena Alama-Bućko Wykład 7 16 kwietnia 2018 2 / 23

Bardziej szczegółowo

ZGŁOSZENIE ZAMIARU KORZYSTANIA Z REGIONALNEJ POMOCY INWESTYCYJNEJ

ZGŁOSZENIE ZAMIARU KORZYSTANIA Z REGIONALNEJ POMOCY INWESTYCYJNEJ Wskazówki dotyczące korzystania z programu regionalnej pomocy inwestycyjnej dla przedsiębiorców na terenie miasta Stargard Szczeciński na podstawie uchwały Nr XLII/490/2014 Rady Miejskiej w Stargardzie

Bardziej szczegółowo

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 5 (Materiały)

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 5 (Materiały) ZADANIE 1 Zakład produkuje trzy rodzaje papieru: standardowy do kserokopiarek i drukarek laserowych (S), fotograficzny (F) oraz nabłyszczany do drukarek atramentowych (N). Każdy z rodzajów papieru wymaga

Bardziej szczegółowo

Roczna amortyzacja 20A1 20A2 20A3 20A4 20A5. Roczna amortyzacja. 20A1 20A2 20A3 20A4 20A5 c) metoda wydajności pracy. Roczna amortyzacja

Roczna amortyzacja 20A1 20A2 20A3 20A4 20A5. Roczna amortyzacja. 20A1 20A2 20A3 20A4 20A5 c) metoda wydajności pracy. Roczna amortyzacja Zadanie 5.1 - Amortyzacja Firma AIR zakupiła i oddała pod koniec grudnia roku do używania nową linię produkcyjną do produkcji reflektorów ksenonowych do samochodów. nowej linii wyniosła 13.200 tys. zł.

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE Zagadnienie przydziału dr Zbigniew Karwacki Katedra Badań Operacyjnych UŁ Zagadnienie przydziału 1 Można wyodrębnić kilka grup problemów, których zadaniem jest alokacja szeroko

Bardziej szczegółowo

Przykładowe zadania rozwiązywane na ćwiczeniach

Przykładowe zadania rozwiązywane na ćwiczeniach Przykładowe zadania rozwiązywane na ćwiczeniach Zad.. Określić ilość kursów poszczególnych środków transportu, przy których koszty przewozu gotowych wyrobów z przedsiębiorstwa do hurtowni będą najniższe.

Bardziej szczegółowo

RACHUNKOWOŚĆ ZARZĄDCZA - POWTÓRZENIE WRAZ Z ROZWIĄZANIAMI mgr Stanisław Hońko, e-mail: honko@wneiz.pl, tel. (91) 444-1945

RACHUNKOWOŚĆ ZARZĄDCZA - POWTÓRZENIE WRAZ Z ROZWIĄZANIAMI mgr Stanisław Hońko, e-mail: honko@wneiz.pl, tel. (91) 444-1945 RACHUNKOWOŚĆ ZARZĄDCZA - POWTÓRZENIE WRAZ Z ROZWIĄZANIAMI mgr Stanisław Hońko, e-mail: honko@wneiz.pl, tel. (91) 444-1945 Zadanie 1 (Procesowy rachunek kosztów) W zakładach mleczarskich koszty pośrednie

Bardziej szczegółowo

ZADANIE 1/GRY. Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

ZADANIE 1/GRY. Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania ZADANIE 1/GRY Zadanie: Dwaj producenci pewnego wyrobu sprzedają swe wyroby na rynku, którego wielkość jest stała. Aby zwiększyć swój udział w rynku (przejąć część klientów konkurencyjnego przedsiębiorstwa),

Bardziej szczegółowo

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Optymalizacja

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Optymalizacja Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania Optymalizacja Dla podanych niżej problemów decyzyjnych (zad.1 zad.5) należy sformułować zadania optymalizacji, tj.: określić postać zmiennych

Bardziej szczegółowo

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: SYSTEMY WSPOMAGANIA DECYZJI. Kod przedmiotu: Ecs 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny. Kierunek: Mechatronika 5. Specjalność: Techniki Komputerowe

Bardziej szczegółowo

PROBLEMY DECYZYJNE KRÓTKOOKRESOWE. WYTWORZYĆ CZY KUPIĆ? outsourcing

PROBLEMY DECYZYJNE KRÓTKOOKRESOWE. WYTWORZYĆ CZY KUPIĆ? outsourcing PROBLEMY DECYZYJNE KRÓTKOOKRESOWE WYTWORZYĆ CZY KUPIĆ? outsourcing 1. Produkować samemu czy zlecić wytwarzanie na zewnątrz ( outsourcing)? Rozstrzygnięcie tego problemu decyzyjnego wymaga porównania ceny

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja zapasów magazynowych przykład optymalizacji

Optymalizacja zapasów magazynowych przykład optymalizacji Optymalizacja zapasów magazynowych przykład optymalizacji www.strattek.pl Strona 1 Spis 1. Korzyści z optymalizacji zapasów magazynowych 3 2. W jaki sposób przeprowadzamy optymalizację? 3 3. Przykład optymalizacji

Bardziej szczegółowo

METODA SYMPLEKS. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski

METODA SYMPLEKS. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski METODA SYMPLEKS Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WSTĘP Algorytm Sympleks najpotężniejsza metoda rozwiązywania programów liniowych Metoda generuje ciąg dopuszczalnych rozwiązań x k w taki sposób,

Bardziej szczegółowo

PROCESY I CONTROLLING W LOGISTYCE Controlling operacyjny w łańcuchu dostaw

PROCESY I CONTROLLING W LOGISTYCE Controlling operacyjny w łańcuchu dostaw 1 PROCESY I CONTROLLING W LOGISTYCE Controlling operacyjny w łańcuchu dostaw ZALICZENIE ĆWICZEŃ 2 35pkt - kolokwium na zajęciach 15pkt test z elearningu min 30pkt - 3,0 min 34pkt - 3,5 min 37pkt - 4,0

Bardziej szczegółowo

M1 M2 M3 Jednostka produkcyjna W1 6h 3h 10h h/1000szt 2zł W2 8h 4h 5h h/100szt 25zł Max. czas pracy maszyn:

M1 M2 M3 Jednostka produkcyjna W1 6h 3h 10h h/1000szt 2zł W2 8h 4h 5h h/100szt 25zł Max. czas pracy maszyn: Zad. Programowanie liniowe Jakiś zakład produkcyjny, ma 3 różne maszyny i produkuje różne produkty. Każdy z produktów wymaga pewnych czasów każdej z 3ch maszyn (podane w tabelce niżej). Ile jakiego produktu

Bardziej szczegółowo

Lista 7 i 8 Zysk księgowy i alternatywny Koszty alternatywne Koszty i utargi krańcowe Koszty produkcji w krótkim i długim okresie czasu

Lista 7 i 8 Zysk księgowy i alternatywny Koszty alternatywne Koszty i utargi krańcowe Koszty produkcji w krótkim i długim okresie czasu Zadanie 1. Pan Smith prowadzi prywatny biznes. W ubiegłym roku jego utarg wyniósł 55000, a koszty bezpośrednie 27000. Kapitał finansowy włożony w działalność zakładu wynosił przez cały rok 25000. Stopa

Bardziej szczegółowo

Zadanie A. Pestycydy. Wejście. Wyjście. Przykłady. Techniki optymalizacyjne Sosnowiec, semestr zimowy 2016/2017

Zadanie A. Pestycydy. Wejście. Wyjście. Przykłady. Techniki optymalizacyjne Sosnowiec, semestr zimowy 2016/2017 Zadanie A. Pestycydy Aby uprawiać pewną roślinę musimy ją nawozić mieszanką zawierającą wszystkie potrzebne składniki odżywcze w ilości (podawanej w gramach) nie mniejszej niż przewiduje norma. Taką mieszankę

Bardziej szczegółowo

Próg rentowności BEP. Strefa Zysku. Koszty Stałe + Przychody ze sprzedaży. Koszty Zmienne. Koszty Zmienne. Koszty Stałe. Próg rentowności BEP

Próg rentowności BEP. Strefa Zysku. Koszty Stałe + Przychody ze sprzedaży. Koszty Zmienne. Koszty Zmienne. Koszty Stałe. Próg rentowności BEP Próg rentowności 1 Przychody Koszty Strefa Zysku Przychody ze sprzedaży Koszty Stałe + Koszty Zmienne Koszty Zmienne Koszty Stałe Wielkość produkcji S K c Próg rentowności BEP BEP C Ks k jz Zadania 2 Zadanie

Bardziej szczegółowo

Programowanie dynamiczne i algorytmy zachłanne

Programowanie dynamiczne i algorytmy zachłanne Programowanie dynamiczne i algorytmy zachłanne Tomasz Głowacki tglowacki@cs.put.poznan.pl Zajęcia finansowane z projektu "Rozwój i doskonalenie kształcenia na Politechnice Poznańskiej w zakresie technologii

Bardziej szczegółowo

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia:

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne Temat ćwiczenia: Programowanie liniowe, metoda geometryczna, dobór struktury asortymentowej produkcji Zachodniopomorski Uniwersytet

Bardziej szczegółowo

Wieloetapowe zagadnienia transportowe

Wieloetapowe zagadnienia transportowe Przykład 1 Wieloetapowe zagadnienia transportowe Dwóch dostawców o podaży 40 i 45 dostarcza towar do trzech odbiorców o popycie 18, 17 i 26 za pośrednictwem dwóch punktów pośrednich o pojemnościach równych

Bardziej szczegółowo

Marcin Pielaszek. Rachunek kosztów. Zajęcia nr 1. Sprawozdawczy rachunek kosztów. Miejsce rachunku kosztów w systemie informacyjnym organizacji

Marcin Pielaszek. Rachunek kosztów. Zajęcia nr 1. Sprawozdawczy rachunek kosztów. Miejsce rachunku kosztów w systemie informacyjnym organizacji Zajęcia nr 1 Sprawozdawczy rachunek 1. Podstawowe definicje 2. Cele rachunku 3. Sprawozdawczy rachunek Marcin Pielaszek a) Prezentacja informacji o kosztach w sprawozdaniu finansowym b) Etapy sprawozdawczego

Bardziej szczegółowo

Zagadnienie transportowe

Zagadnienie transportowe 9//9 Zagadnienie transportowe Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład Plan wykładu Przykład zagadnienia transportowego Sformułowanie problemu Własności zagadnienia transportowego Metoda potencjałów

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO

ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WSTĘP często spotykane w życiu codziennym wybór asortymentu produkcji jakie wyroby i w jakich ilościach powinno produkować przedsiębiorstwo

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Badania operacyjne Problem Model matematyczny Metoda rozwiązania Znaleźć optymalny program produkcji. Zmaksymalizować 1 +3 2 2 3 (1) Przy ograniczeniach 3 1 2 +2 3 7 (2) 2 1 +4 2 12 (3) 4 1 +3 2 +8 3 10

Bardziej szczegółowo

szt. produkcja rzeczywista

szt. produkcja rzeczywista 128 000 zł 100 000 zł linia budżetu przeliczonego 10 000 szt. produkcja rzeczywista 14 000 szt. produkcja planowana Wydział przedsiębiorstwa produkcyjnego ponosi stałe koszty w wysokości 30 000 zł w miesiącu

Bardziej szczegółowo

Praca Dyplomowa Magisterska. Zastosowanie algorytmów genetycznych w zagadnieniach optymalizacji produkcji

Praca Dyplomowa Magisterska. Zastosowanie algorytmów genetycznych w zagadnieniach optymalizacji produkcji Praca Dyplomowa Magisterska Zastosowanie algorytmów genetycznych w zagadnieniach optymalizacji produkcji Cel pracy zapoznanie się z zasadami działania ania algorytmów genetycznych przedstawienie możliwo

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Struktury i Algorytmy Wspomagania Decyzji Zadanie projektowe 1 Czas realizacji: 3 godziny Maksymalna liczba

Bardziej szczegółowo

Ekonometria - ćwiczenia 10

Ekonometria - ćwiczenia 10 Ekonometria - ćwiczenia 10 Mateusz Myśliwski Zakład Ekonometrii Stosowanej Instytut Ekonometrii Kolegium Analiz Ekonomicznych Szkoła Główna Handlowa 14 grudnia 2012 Wprowadzenie Optymalizacja liniowa Na

Bardziej szczegółowo

ZYSK BRUTTO, KOSZTY I ZYSK NETTO

ZYSK BRUTTO, KOSZTY I ZYSK NETTO ZYSK BRUTTO, KOSZTY I ZYSK NETTO MARŻA BRUTTO Marża i narzut dotyczą tego ile właściciel sklepu zarabia na sprzedaży 1 sztuki pojedynczej pozycji. Marża brutto i zysk brutto odnoszą się do tego ile zarabia

Bardziej szczegółowo

RAPORT OKRESOWY KWARTALNY SKONSOLIDOWANY

RAPORT OKRESOWY KWARTALNY SKONSOLIDOWANY RAPORT OKRESOWY KWARTALNY SKONSOLIDOWANY GRUPY KAPITAŁOWEJ BALTONA Za II kwartał 2012 roku (okres od 1 kwietnia 2012 do 30 czerwca 2012), z danymi porównywalnymi za II kwartał 2011 roku (okres od 1 kwietnia

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja. Algorytmy dokładne

Optymalizacja. Algorytmy dokładne dr hab. inż. Instytut Informatyki Politechnika Poznańska www.cs.put.poznan.pl/mkomosinski, Maciej Hapke Organizacja zbioru rozwiązań w problemie SAT Wielokrotny podział na dwia podzbiory: x 1 = T, x 1

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI MARCIN FOLTYŃSKI

PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI MARCIN FOLTYŃSKI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI WŁAŚCIWIE PO CO ZAPASY?! Zasadniczą przyczyną utrzymywania zapasów jest występowanie nieciągłości w przepływach materiałów i towarów. MIEJSCA UTRZYMYWANIA ZAPASÓW

Bardziej szczegółowo

b) PLN/szt. Jednostkowa marża na pokrycie kosztów stałych wynosi 6PLN na każdą sprzedają sztukę.

b) PLN/szt. Jednostkowa marża na pokrycie kosztów stałych wynosi 6PLN na każdą sprzedają sztukę. Poniżej znajdują się przykłady rozwiązań tylko niektórych, spośród prezentowanych na zajęciach, zadań. Wszystkie pochodzą z podręcznika autorstwa Kotowskiej, Sitko i Uziębło. Kolokwium swoim zakresem obejmuje

Bardziej szczegółowo

Prasa. 0 100 200 200 Radio

Prasa. 0 100 200 200 Radio Zadanie 1. Firma Semator posiada trzy zakłady - Z1, Z2, Z3. Zakłady te mogą wytwarzać tę samą farbę W-1. Pomiędzy łącznym kosztem produkcji wytworzonej w zakładach Z1, Z2, Z3, a roczną wielkością produkcji

Bardziej szczegółowo

Definicja problemu programowania matematycznego

Definicja problemu programowania matematycznego Definicja problemu programowania matematycznego minimalizacja lub maksymalizacja funkcji min (max) f(x) gdzie: x 1 x R n x 2, czyli: x = [ ] x n przy ograniczeniach (w skrócie: p.o.) p.o. g i (x) = b i

Bardziej szczegółowo

Rachunkowość menedżerska Budżet wiodący dla przedsiębiorstwa produkcyjnego

Rachunkowość menedżerska Budżet wiodący dla przedsiębiorstwa produkcyjnego Przedsiębiorstwo produkcyjne GAMMA wytwarza jeden produkt. Przewiduje się, że sprzedaż w ciągu pięciu miesięcy będzie kształtować się następująco: styczeń 20.000 szt. luty 50.000 szt. marzec 30.000 szt.

Bardziej szczegółowo

Wykład Zarządzanie projektami Zajęcia 7 Zarządzanie ryzykiem. dr Stanisław Gasik s.gasik@vistula.edu.pl

Wykład Zarządzanie projektami Zajęcia 7 Zarządzanie ryzykiem. dr Stanisław Gasik s.gasik@vistula.edu.pl 04--7 Wykład Zarządzanie projektami Zajęcia 7 Zarządzanie ryzykiem dr Stanisław Gasik s.gasik@vistula.edu.pl www.sybena.pl/uv/04-wyklad-eko-zp-9-pl/wyklad7.pdf Budowa autostrady Możliwe sytuacje Projekt

Bardziej szczegółowo

Planowanie produkcji w systemie SAP ERP w oparciu o strategię MTS (Make To Stock)

Planowanie produkcji w systemie SAP ERP w oparciu o strategię MTS (Make To Stock) Planowanie produkcji w systemie SAP ERP w oparciu o strategię MTS (Make To Stock) Patrycja Sobka 1 1 Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza, Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa, Koło Naukowe Nowoczesnych

Bardziej szczegółowo

FORMULARZ ANALIZA EKONOMICZNA PRZEDSIĘWZIĘCIA BUSINESS PLAN PESEL.

FORMULARZ ANALIZA EKONOMICZNA PRZEDSIĘWZIĘCIA BUSINESS PLAN PESEL. Wydanie: z dnia 02.03.207 z 0 Nazwa i adres Wnioskodawcy (wraz z kodem pocztowym) REGON Telefon/Fax Strona internetowa NIP PESEL E-mail Rok założenia Forma prawna działalności Kobieta jest właścicielem

Bardziej szczegółowo

RPLD IZ /19

RPLD IZ /19 Załącznik nr 6 Wykaz dopuszczalnych stawek towarów i usług Wykaz dopuszczalnych stawek towarów i usług dla konkursu RPLD.10.03.03-IZ.00-10-001/19 w ramach Programu Operacyjnego Województwa Łódzkiego na

Bardziej szczegółowo

Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE

Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE 2.3. ZADANIA W zadaniach 2.1 2.20

Bardziej szczegółowo

Przykład budżetu głównego przedsiębiorstwa produkcyjnego

Przykład budżetu głównego przedsiębiorstwa produkcyjnego Przykład budżetu głównego przedsiębiorstwa produkcyjnego Na podstawie poniższych informacji ogólnych i listy parametrów przy wykorzystaniu formuł programu Excel (bez wpisywania liczb bezpośrednio z klawiatury

Bardziej szczegółowo

Ekonomia. Wykład dla studentów WPiA. Wykład 5: Firma, produkcja, koszty

Ekonomia. Wykład dla studentów WPiA. Wykład 5: Firma, produkcja, koszty Ekonomia Wykład dla studentów WPiA Wykład 5: Firma, produkcja, koszty Popyt i podaż kategorie rynkowe Popyt i podaż to dwa słowa najczęściej używane przez ekonomistów Popyt i podaż to siły, które regulują

Bardziej szczegółowo

Główne okno programu Cash Flow Simula zakładka: rozkład prawdopodobieostwa NPV.

Główne okno programu Cash Flow Simula zakładka: rozkład prawdopodobieostwa NPV. Cash Flow Simula Falcom Doradztwo Gospodarcze FALCOM Doradztwo Gospodarcze ul. Chocianowicka 158A 93-460 Łódź tel. (042) 682-00-20, tel./fax (042) 682-00-20 REGON: 470863381 http://www.falcom.pl Pomoc

Bardziej szczegółowo