D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 2 _AW&D) [1] Postać kanoniczna liniowego modelu decyzyjnego (ogólnie)

Podobne dokumenty
Powinowactwo chemiczne Definicja oraz sens potencjału chemicznego, aktywność Termodynamiczne funkcje mieszania

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

1. Relacja preferencji

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

Statystyka powtórzenie (II semestr) Rafał M. Frąk

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Matematyka II. x 3 jest funkcja

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

Statystyka Inżynierska

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

. Wtedy E V U jest równa

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

Indukcja matematyczna

Podprzestrzenie macierzowe

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

ĆWICZENIE STATYSTYCZNE. STABILIZACJA WZGLĘDNYCH CZĘSTOŚCI I ROZKŁADY WZGLĘD- NYCH CZĘSTOŚCI ZDARZEŃ

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

System finansowy gospodarki

(3.1.1) Na podstawie tak sporządzonego wykresu obliczamy współczynnik δ SS ze wzoru: S S S

0, co implikuje tezę. W interpretacji geometrycznej: musi istnieć punkt, w którym styczna ( f (c)

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Linie regresji II-go rodzaju

Regresja REGRESJA

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

[6] H. Hofmokl, A. Zawadzki, Laboratorium fizyczne.

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

Probabilistyka i statystyka. Korelacja

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

WYKORZYSTANIE METOD PL DO ROZWIĄZYWANIA PROBLEMÓW DECYZYJNYCH Z NIELINIOWĄ FUNKCJĄ CELU

Zmiana bazy i macierz przejścia

Współczynnik korelacji rangowej badanie zależności między preferencjami

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assignment Problem)

Badania niezawodnościowe i statystyczna analiza ich wyników

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

8.1 Zbieżność ciągu i szeregu funkcyjnego

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Badania operacyjne. Algorytm simpleks. Organizacja zajęć. Zaliczenie. Literatura. Program zajęć

OCE. OuJNN~radiators. Standardowym kolorem grzejników płytowych Quinn jest RAL 9016.

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

Zaawansowane metody numeryczne

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania MODELOWANIE I PODSTAWY IDENTYFIKACJI

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Liniowe relacje między zmiennymi

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

Metoda Monte-Carlo i inne zagadnienia 1

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Modele wartości pieniądza w czasie

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

Badania Operacyjne (dualnośc w programowaniu liniowym)

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego

LABORATORIUM AKUSTYKI

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

Transkrypt:

D. Mszczyńska, M.Mszczyńsk KBO UŁ, Badaa peracyje (wykład 2 _AW&D) [] Pstać kacza lweg mdelu decyzyjeg (góle) Zajdź wartść ajwększą (ajmejszą) fukcj celu f c c c ma(m) przy warukach a a a 2 m 2 2 a a a 0, 2 f 2 22 m2 2 2 2 0, a a a 2 m 0 W zapse macerzwym T c 2... a a A... am 2 A b b b ma (m) 0 gdze: b c b c c 2 b b 2...... c b m a2... a a 22... a2......... am2... am 2 m

D. Mszczyńska, M.Mszczyńsk KBO UŁ, Badaa peracyje (wykład 2 _AW&D) [2] Jeżel zdefujemy klumy macerzy A jak wektry P j, tj. gdze A P P 2... P P j aj a2j... amj (j=,2,...,) t rówaa graczeń mża zapsać w pstac kmbacj lwej: P P... P b 2 2 w której zmee mdelu decyzyjeg pełą rlę ezaych współczyków tej kmbacj.

D. Mszczyńska, M.Mszczyńsk KBO UŁ, Badaa peracyje (wykład 2 _AW&D) [3] Pzyskwae ddatkwych frmacj ułatwających ceę rzwązaa ptymaleg prblemu decyzyjeg D elemetarych zabegów zwązaych z aalzą rzwązaa ptymaleg prblemu decyzyjeg mdelwaeg techkam PL ależą:. badae reakcj ptymalej wartśc fukcj celu a margale zmay wybraeg śrdka (lmtu) prezetwaeg przez kreśly wyraz wly w graczeach zadaa PL (wycey duale) DUALIZM w PL, 2. ustalae przedzałów dpuszczalych zma w zasbach śrdków (lmtów), dla których pzstają prawdzwym wycey duale zwązae z rzwązaem ptymalym ANALIZA WRAŻLIWOŚCI, 3. ustalae przedzałów dpuszczalych zma dla współczyków fukcj celu, które e pwdują zmay rzwązaa ptymaleg ANALIZA WRAŻLIWOŚCI, 4. badae reakcj rzwązaa ptymaleg a dłączee lub usuęce zmeej decyzyjej z zadaa PL ROZSZERZONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI, 5. badae reakcj rzwązaa ptymaleg a dłączee lub usuęce graczea z zadaa PL ROZSZERZONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI.

D. Mszczyńska, M.Mszczyńsk KBO UŁ, Badaa peracyje (wykład 2 _AW&D) [4] Dualzm w prgramwau lwym Wycey duale są zmeym decyzyjym peweg zadaa PL ścśle pwązaeg z rzwązywaym zadaem. Mdel za pmcą któreg psalśmy asz prblem decyzyjy azywamy zadaem perwtym (prymalym). Zadae, któreg zmeym decyzyjym są wycey duale s azwę zadaa dualeg. Zadae duale d daeg zadaa perwteg pwstaje jak swsta traspzycja zadaa perwteg. Zadaa te twrzą sprzężą parę zadań dualych względem sebe. W te spsób zadae duale względem zadaa dualeg będze detycze z zadaem perwtym. Symetrycza para zadań dualych. Zadae perwte Zadae duale Symetrycza para zadań dualych. Zadae perwte Zadae duale

D. Mszczyńska, M.Mszczyńsk KBO UŁ, Badaa peracyje (wykład 2 _AW&D) [5] Zasady budwy zadaa dualeg. Maksymalzacj wartśc fukcj celu zadaa perwteg dpwada mmalzacja wartśc fukcj celu zadaa dualeg. I dwrte. 2. Współczyk fukcj celu zadaa perwteg [cj] stają sę wyrazam wlym zadaa dualeg. 3. Wyrazy wle [b] graczeń zadaa perwteg stają sę współczykam fukcj celu zadaa dualeg. 4. Macerz współczyków lewych str graczeń zadaa dualeg jest traspwaą macerzą [aj] zadaa perwteg. Wyka stąd, że lczba zmeych decyzyjych zadaa dualeg (wyce dualych) jest rówa lczbe graczeń w zadau perwtym, atmast lczba graczeń w zadau dualym jest rówa lczbe zmeych decyzyjych w zagadeu perwtym. 5. Warukw prymalemu w pstac erówśc z relacją "" dpwada w zagadeu dualym a. eujema zmea duala (y 0) jeżel prymala fukcja celu jest maksymalzwaa, b. eddata zmea duala (y 0) jeżel prymala fukcja celu jest mmalzwaa. 6. Warukw prymalemu w pstac erówśc z relacją "" dpwada w zagadeu dualym a. eddata zmea duala (y 0) jeżel prymala fukcja celu jest maksymalzwaa, b. eujema zmea duala (y 0) jeżel prymala fukcja celu jest mmalzwaa. 7. Warukw prymalemu w pstac rówaa dpwada ekreśla c d zaku zmea duala (yr).

D. Mszczyńska, M.Mszczyńsk KBO UŁ, Badaa peracyje (wykład 2 _AW&D) [6] Nesymetrycza para zadań dualych.. fukcja celu (wartść prdukcj w ceach zbytu) w(,2) = w() = 3 + 42 ma [$] 2. graczea kreślające zbór plaów dpuszczalych (maszyy) + 22 500 [muta] (surwec) + 2 350 [kg] (m. zysk) 2 + 2 600 [$] (waruk 0 [szt.] brzegwe) 2 0 [szt.] Zadae perwte Zadae duale

D. Mszczyńska, M.Mszczyńsk KBO UŁ, Badaa peracyje (wykład 2 _AW&D) [7] Pdstawwe twerdzea dualzmu Twerdzee Jeżel X raz Y są epustym zbram rzwązań dpuszczalych dpwed zadaa perwteg dualeg z fukcjam celu dpwed f() g(y), t dla dwlych dwóch rzwązań X raz yy zachdz T ma f ( ) c m g( y) yb lub T m f ( ) c ma g( y) yb w zależśc d sfrmułwaeg kryterum ptymalzacj. Twerdzee 2 Na t, aby rzwązaa dpuszczale pary zadań dualych X raz y Y były rzwązaam ptymalym ptrzeba wystarczy, aby zachdzły astępujące rówśc y A b 0 raz Ozaczmy: ( ) c A ( y ) T T T 0,,..., T 2 - rzwązae ptymale zadaa perwteg y y, y2,..., ym - rzwązae ptymale zadaa dualeg f( ) - ptymala wartść fukcj celu zadaa perwteg g(y ) - ptymala wartść fukcj celu zadaa dualeg Twerdzee 3 (twerdzee dualzme) Dla daej pary zadań dualych prawdzwe jest wyłącze jed z pższych twerdzeń:. Jeżel jed z pary zadań dualych psada rzwązae ptymale (lub y ), t druge róweż psada rzwązae ptymale y (lub ), przy czym ptymale wartśc fukcj celu są sbe rówe,tj. f( ) = g(y )

D. Mszczyńska, M.Mszczyńsk KBO UŁ, Badaa peracyje (wykład 2 _AW&D) [8] 2. Jeżel jed z zadań e psada skńczeg rzwązaa ptymaleg t druge z zadań jest sprzecze (twerdzee dwrte e jest prawdzwe peważ jeżel jed z zadań jest sprzecze t druge mże być róweż sprzecze lub e psadać skńczeg rzwązaa ptymaleg). Twerdzee 4 ( rzwązau zadaa dualeg) Jeżel steje skńcze rzwązae ptymale zadaa perwteg względem bazy B, t rzwązae ptymale zadaa dualeg y dae jest wzrem y B c T B c B T c B c B c B, 2,..., m gdze: - wektr współczyków w fukcj celu zadaa perwteg stjących przy zmeych bazwych w baze ptymalej B. Twerdzee 5 Dla -teg graczea w pstac erówśc speła jest zawsze astępująca rówść: s y 0, tj. lczy ptymalej wartśc zmeej swbdej wycey dualej jest rówy zer. Dla aszeg przykładu rzwązae ptymale zadaa dualeg (wycey duale) trzymamy astępując: y, y2, y3 graczee RHS ( b ) s maszyy 500 50 surwec 350 0 m. zysk 600 0 y s y

D. Mszczyńska, M.Mszczyńsk KBO UŁ, Badaa peracyje (wykład 2 _AW&D) [9] Iterpretacja zmeych dualych (wyce dualych) Ozaczmy przez f(b) ptymalą wartść fukcj celu zadaa perwteg jaka zstała sągęta dzęk przyjętym d blczeń lścm śrdków (lmtów) b=[b ]. Jest czywste, że zachdz tutaj rówść z ptymalą wartścą perwtej fukcj celu, tj. f(b)=f( ). Optymala wartść zmeej dualej y jest pchdą cząstkwą fukcj f(b) względem lmtu b y f ( b) b wyraża reakcję ptymalej wartśc fukcj celu zadaa perwteg (f( )= f(b)) a ewelke (krańcwe) zmay lmtu -teg śrdka (b ). W praktyce taką krańcwą terpretację zastępuje sę terpretacją przyrstwą. Optymala wartść zmeej dualej (wycey dualej) y kreśla tutaj zmaę ptymalej wartśc fukcj celu zadaa perwteg spwdwaą zmaą wartśc wyrazu wleg (lmtu) b -teg graczea zadaa perwteg jedstkę, a mawce: I tak: y f ( ) b przy b jeżel w -tym graczeu zadaa PL wyraz wly b wzrśe jedstkę, t ptymala wartść fukcj celu zadaa perwteg f( ) wzrśe y jedstek; jeżel w -tym graczeu zadaa PL wyraz wly b spade jedstkę, t ptymala wartść fukcj celu zadaa perwteg f( ) spade y jedstek.

D. Mszczyńska, M.Mszczyńsk KBO UŁ, Badaa peracyje (wykład 2 _AW&D) [0] Ekmcza terpretacja wyce dualych y Najczęścej wycea duala traktwaa jest jak mara efektywśc wykrzystaa graczeg zasbu (b ) -teg śrdka prdukcj. Każda z wyce dualych y ma swją terpretację ścśle zwązaą z rzważaym zagadeem decyzyjym. Pwa być jest welkścą mawaą. Prces ustalaa ma dla wyce dualych zlustrujemy a aszym przykładze. Z twerdzea 3 mamy: w( ) = g(y ) = 50 [$ wartśc prdukcj] lmt w graczeu perwtym (b ) maszyy [muta] surwec [kg] M. zysk [$ zysku] wycea duala (y ) y [ ] y 2 [ ] y 3 [ ]

D. Mszczyńska, M.Mszczyńsk KBO UŁ, Badaa peracyje (wykład 2 _AW&D) [] Iterpretacja wyce dualych (d przykładu) y (maszyy) = 0 [$ wartśc prdukcj / mutę] - c zacza, że zmejszae lub zwększae lmtu czasu pracy maszy (aktuale 500 mut) e zme ptymalej wartśc prdukcj w ceach zbytu, y (surwec) 2 = +5 [$ wartśc prdukcj / kg] - t z kle zacza, że zwększee zasbu surwca (aktuale 350 kg) ddatkwy klgram zwększy ptymalą wartść prdukcj w ceach zbytu 5 $. I dwrte, zmejszee zasbu surwca klgram zmejszy ptymalą wartść prdukcj w ceach zbytu 5 $, y (m. zysk) 3 = [$ wartśc prdukcj / $ zysku] - tutaj atmast dstajemy frmację, że zwększee wymagaa c d mmalej kwty zysku $ (aktualy pzm teg żądaa wys 600 $) pwdwać będze spadek ptymalej wartśc prdukcj w ceach zbytu $. I dwrte, zmejszee wymagaa c d mmalej kwty zysku $ pwdwać będze wzrst ptymalej wartśc prdukcj w ceach zbytu $. W jakm zakrese zma wyrazów wlych graczeń aszeg mdelu PL pwyższe terpretacje będą aktuale?

D. Mszczyńska, M.Mszczyńsk KBO UŁ, Badaa peracyje (wykład 2 _AW&D) [2] ANALIZA WRAŻLIWOŚCI Przedzały dpuszczalych zma dla wyrazów wlych graczeń (RHS) Przedzał dla wyrazu wleg w graczeu maszyy Przedzał dla wyrazu wleg w graczeu surwec Przedzał dla wyrazu wleg w graczeu m. zysk