Metody Ilościowe w Socjologii



Podobne dokumenty
Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

Opis przedmiotu: Badania operacyjne

Badania operacyjne. Dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. Pokój 509, budynek B4 Materiały do zajęć dostępne na stronie:

Badania operacyjne Operation research. Transport I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Optymalizacja

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

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych

1-2. Formułowanie zadań decyzyjnych. Metoda geometryczna

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Zagadnienie transportowoprodukcyjne. programowanie liniowe

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 5 (Materiały)

K.Pieńkosz Badania Operacyjne Wprowadzenie 1. Badania Operacyjne. dr inż. Krzysztof Pieńkosz

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. stacjonarne. II stopnia. ogólnoakademicki. podstawowy WYKŁAD ĆWICZENIA LABORATORIUM PROJEKT SEMINARIUM

Badania operacyjne. Ćwiczenia 1. Wprowadzenie. Filip Tużnik, Warszawa 2017

KARTA PRZEDMIOTU. Język polski. Badania operacyjne Nazwa przedmiotu Język angielski operational research USYTUOWANIE PRZEDMIOTU W SYSTEMIE STUDIÓW

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO

Opis modułu kształcenia Programowanie liniowe

Z-LOG-120I Badania Operacyjne Operations Research

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

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

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.

Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa. Marzec Podstawy teorii optymalizacji Oceanotechnika, II stop., sem.

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU

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

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

Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik

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

Zadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik

Z-ZIP-120z Badania Operacyjne Operations Research. Stacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki dr Monika Skóra

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 1 (Materiały)

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2017/2018

Wykład 6. Programowanie liniowe

Definicja problemu programowania matematycznego

Programowanie liniowe

Lista 1 PL metoda geometryczna

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE (część 1)

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Opis przedmiotu

Zad.1. Microsoft Excel - Raport wyników Komórka Nazwa Warto pocz tkowa Warto cowa Komórka Nazwa Warto pocz tkowa Warto cowa Komórka Nazwa Warto

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

BADANIA OPERACYJNE Zagadnienie transportowe

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

Systemy wspomagania decyzji Kod przedmiotu

BADANIA OPERACYJNE I TEORIE OPTYMALIZACJI. Zagadnienie transportowe

Programowanie liniowe

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

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

Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych

Agenda. Politechnika Poznańska WMRiT ZST. Piotr Sawicki Optymalizacja w transporcie 1. Kluczowe elementy wykładu. WPROWADZENIE Cel i zakres wykładu.

Badania operacyjne SYLABUS

Logistyka I stopień Ogólnoakademicki. Niestacjonarne. Zarządzanie logistyczne Katedra Inżynierii Produkcji Dr Sławomir Luściński

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

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

Agenda. Optymalizacja w transporcie. Piotr Sawicki WIT PP ZST 1. Kluczowe elementy wykładu. WPROWADZENIE Cel i zakres wykładu.

Poziom przedmiotu: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L, 1C PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Elementy Modelowania Matematycznego

07 Model planowania sieci dostaw 2Po_1Pr_KT Zastosowanie programowania liniowego

WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW

Modelowanie całkowitoliczbowe

Badania operacyjne 2015/2016

Programowanie liniowe

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Modelowanie przy uŝyciu arkusza kalkulacyjnego

Egzamin / zaliczenie na ocenę*

Ekonometria Programowanie Liniowe. Robert Pietrzykowski

Wykład z modelowania matematycznego. Algorytm sympleks.

Rozwiązanie Ad 1. Model zadania jest następujący:

Programowanie dynamiczne Zarządzanie produkcją i zapasami

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH

Agenda. Politechnika Poznańska WMRiT ZST. Piotr Sawicki Optymalizacja w transporcie 1. Kluczowe elementy wykładu. WPROWADZENIE Cel i zakres wykładu.

4. PROGRAMOWANIE LINIOWE

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

PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA. 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji

Zadanie laboratoryjne "Wybrane zagadnienia badań operacyjnych"

Metody Ilościowe w Socjologii

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

Elementy Modelowania Matematycznego

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

KARTA PRZEDMIOTU. Badania operacyjne kod: C14. Operational research

Agenda. Optymalizacja w transporcie. Piotr Sawicki WIT PP, ZST 1. Kluczowe elementy wykładu. WPROWADZENIE Cel i zakres wykładu.

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 6 (Materiały)

Zagadnienie transportowe i zagadnienie przydziału

Ekonometria_FIRJK Arkusz1

Badania operacyjne. Michał Kulej. semestr letni, Michał Kulej () Badania operacyjne semestr letni, / 13

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 7 Programowanie nieliniowe i całkowitoliczbowe

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Agenda. Politechnika Poznańska WMRiT ZST. Piotr Sawicki Optymalizacja w transporcie 1. Kluczowe elementy wykładu

Ekonometria - ćwiczenia 10

Wprowadzenie do badań operacyjnych

Dr Andrzej Podleśny Poznań, dnia r. MODUŁ KSZTAŁCENIA (SYLABUS)

WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU

METODY OBLICZENIOWE OPTYMALIZACJI zadania

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

Transkrypt:

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 IV. Programowanie matematyczne, optymalizacja

Wybrana literatura 1. Badania operacyjne, red. K. Kukuła, PWN, Warszawa 2002 (i późn.) 2. Badania operacyjne, red. E. Ignasiak, PWE, Warszawa 1996 (i późn.) 3. Trzaskalik T.: Modelowanie optymalizacyjne, Absolwent, Łódź 2000 4. Trzaskalik T.: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, PWE, Warszawa 2008 5. Kopańska-Bródka D.: Wprowadzenie do badań operacyjnych, Wyd. AE Katowice, Katowice 1998

Podstawowe definicje BADANIA OPERACYJNE są nauką zajmującą się analizą celowych działalności (operacji), generowaniem i oceną ilościową różnych decyzji. Jej zadaniem jest wspomaganie procesu podejmowania decyzji.

Metodologia W ramach badań operacyjnych została wypracowana specjalna metodologia, tzw. metodologia badań operacyjnych, która sprowadza się do następujących etapów: 1. Formułowanie problemu decyzyjnego, 2. Budowa modelu matematycznego lub jego analogu w wersji symulacyjnej, 3. Pozyskanie i przetwarzanie informacji wyjściowej niezbędnej do ustalenia parametrów modelu, 4. Procedura obliczeniowa lub postępowanie symulacyjne za pomocą wybranego algorytmu, 5. Analiza jakości rozwiązań modelu, 6. Weryfikacja modelu sprawdzenie jego adekwatności, 7. Wdrożenie rozwiązania.

Wybrane zagadnienia 1. Programowanie matematyczne liniowe, całkowitoliczbowe, dynamiczne, kwadratowe 2. Zagadnienia transportowe 3. Problem maksymalnego przepływu 4. Problem komiwojażera 5. Analiza sieciowa przedsięwzięć 6. Teoria kolejek 7. Teoria gier 8. Analiza wielokryterialna

Programowanie matematyczne k j b opt f j,..., 1 ) ( ) ( = g j (ma lub min) m k j b k j b j j 1,..., ) ( 1,..., ) ( + = = = j j g g

Program matematyczny 40 4 10 60 3 3 min 18 9 2 1 2 1 2 1 + + + 0 10 36 9 6 40 4 10 2 1 2 1 2 1 + +

Zagadnienia Do najważniejszych zagadnień programowania liniowego można zaliczyć:* Zagadnienie optymalnego wykorzystania urządzeń produkcyjnych Zagadnienie transportowe Zagadnienie optymalnego załadunku Zagadnienie optymalnego rozdziału jednorodnych zasobów Model optymalnego asortymentu produkcji Model optymalnego składu mieszanki (diety) Zagadnienie optymalnego rozdziału czynności Zagadnienie optymalnego rozkroju Wybór optymalnej struktury zasiewów * wszelkie informacje w dalszej części na podstawie niepublikowanego skryptu z programowania matematycznego K. Jakowskiej-Suwalskiej

Zagadnienie optymalnego wykorzystania urządzeń produkcyjnych Przedsiębiorstwo może wytwarzać N wyrobów na M urządzeniach. Istnieje K sposobów wytworzenia każdego z n wyrobów ( n = 1,2,...,N ). W czasie a kmn wytwarzana jest jednostka n-tego wyrobu na m-tym urządzeniu, k-tym sposobem ( n=1,2,...,n ; m=1,2,...m ; k=1,2,...,k ). W planowanym okresie T na m-tym urządzeniu można wytwarzać wyroby w ciągu b m jednostek czasu ( m=1,2,...m ). Z jednostki produkcji n-tego wyrobu k-tym sposobem przedsiębiorstwo osiąga zysk w wysokości s kn ( k=1,2,...,k; n=1,2,...,n ) jednostek pieniężnych. Sformułować model optymalnego planu wykorzystania mocy produkcyjnej urządzeń przedsiębiorstwa, przyjmując jako kryterium optymalności wielkość zysku.

Zagadnienie optymalnego wykorzystania urządzeń produkcyjnych Model optymalnego planu wykorzystania urządzeń produkcyjnych przedsiębiorstwa można sformułować następująco: wyznaczyć wartości zmiennych decyzyjnych kn ( k=1,...,k; n=1,...,n ) w taki sposób, aby spełniały warunki: K n = 1k= 1 a kmn kn b m ( m=1,...,m ) kn 0 ( k=1,...,k; n=1,...,n ) i jednocześnie maksymalizowały funkcję celu Z = K n= 1k= 1 c kn kn

Zagadnienie transportowe W m punktach dostawy D i ( i=1,2,...,m ) znajduje się jednorodny produkt w ilościach a i (i=1,2,...,m ), który należy dostarczyć do n punktów odbioru O j ( j=1,2,...,n ). Zapotrzebowanie na ten produkt w punktach odbioru O j wynosi odpowiednio b j (j=1,2,...,n ). Znane są koszty c ij przewozu jednostki produktu z i-tego punktu dostawy D i do j-tego punktu odbioru O j. Określić optymalny plan przewozu z danych punktów dostaw do danych punktów odbioru minimalizując koszty przewozów.

Zagadnienie transportowe

Zagadnienie optymalnego załadunku Na pojazd o nośności Q [ ton ] i pojemności P [ m 3 ] należy załadować N różnych towarów. W magazynie znajduje się D n jednostek n-tego towaru ( n=1,2,...,n ). Czas załadunku nie powinien przekraczać T jednostek. Ciężar, objętość n-tego towaru wynoszą odpowiednio q n [ ton ] i p 3 n [ m ], a czas jego załadunku wynosi t n jednostek czasu. Zysk z przewozu jednostki n-tego towaru wynosi c n jednostek pieniężnych (n=1,2,...,n ). Określić optymalny załadunek pojazdu, przyjmując jako kryterium łączny zysk uzyskany z przewozu towarów.

Zagadnienie optymalnego załadunku

Zagadnienie optymalnego rozdziału jednorodnych zasobów Istnieje p źródeł wzajemnie zastępowalnych zasobów w ilościach odpowiednio a 1,a 2,..., a p jednostek oraz q możliwych zastosowań tych zasobów, w których można je wykorzystać w ilościach odpowiednio b 1, b 2,..., b q jednostek. Dana jest macierz nakładów c ik wykorzystania jednostki i-tego zasobu w k-tym zastosowaniu ( i=1,2,...,p ; k=1,2,...,q ). Wyznaczyć optymalny rozdział zasobów między możliwe zastosowania, przy którym łączne nakłady osiągną minimum.

Zagadnienie optymalnego rozdziału jednorodnych zasobów

Model optymalnego asortymentu produkcji Przedsiębiorstwo posiada m środków produkcji S 1, S 2,..., S m w ilościach odpowiednio b 1, b 2,..., b m i wytwarza n różnych produktów. Wiadomo, że potrzeba a ij ( i=1,2,...,m ; j=1,2,...,n ) jednostek i-tego środka produkcji dla wytworzenia jednostki j-tego produktu. Z jednostki j-tego produktu przedsiębiorstwo osiąga zysk w wysokości c j jednostek pieniężnych. Przyjmując jako kryterium optymalności zysk sformułować optymalny plan produkcji.

Model optymalnego asortymentu produkcji

Model optymalnego składu mieszanki Należy określić jakie ilości produktów P 1, P 2,..., P n powinny zostać zakupione, aby przy racjonalnym zaspokojeniu potrzeb obniżyć do minimum koszty zakupu. Wiadomo, że minimalne zapotrzebowanie na składniki odżywcze w produktach P 1, P 2,..., P n wynosi odpowiednio b 1,b 2,...,b m jednostek. W jednostce produktu P j ( j=1,2,...,n ) znajduje się a ij jednostek składnika S i i=1,2,...,m. Cena jednostki produktu P j wynosi c j ( j=1,2,..,n ).

Model optymalnego składu mieszanki

Zagadnienie optymalnego rozdziału czynności

Zagadnienie optymalnego rozdziału czynności

Zagadnienie optymalnego rozkroju Z arkuszy materiału o znormalizowanych wymiarach należy otrzymać m różnych detali. Istnieje możliwość wykrawania tych detali z jednego arkusza materiału n różnymi sposobami. Należy wykroić b i (i=1,2,..., m ) detali i-tego rodzaju. Przy cięciu materiału j-tym sposobem otrzymujemy a ij ( i=1,2,..., m ; j=1,2,..., n ) jednostek. Sformułować model optymalnego programu cięcia arkuszy materiału, który zapewni minimalną ilość odpadków.

Zagadnienie optymalnego rozkroju

Wybór optymalnej struktury zasiewów Gospodarstwo rolne posiada M pól o różnej urodzajności i powierzchni pod zasiew N rodzajów płodów rolnych. Powierzchnia poszczególnych pól różnych pod względem urodzajności wynosi odpowiednio A 1, A 2,..., A M hektarów. Średnia wielkość zbiorów n-tego ( n=1,2,...,n ) płodu na m-tym ( m=1,2,...,m ) polu wynosi a mn kwintali z hektara. Przewiduje się, że zbiory n-tego płodu będą wynosiły co najmniej b n kwintali. Cena sprzedaży 1 kwintala n-tego płodu wynosi c n jednostek pieniężnych. Określić optymalną strukturę zasiewów, przyjmując za kryterium optymalności dochód ze sprzedaży wszystkich rodzajów płodów z całej powierzchni zasiewów.

Wybór optymalnej struktury zasiewów

Program matematyczny 40 4 10 60 3 3 min 18 9 2 1 2 1 2 1 + + + 0 10 36 9 6 40 4 10 2 1 2 1 2 1 + +

Przykład: zagadnienie diety Gospodarstwo rolne prowadzi hodowlę bydła rogatego. Zwierzętom należy w pożywieniu dostarczyć m.in. składnika odżywczego A w ilości co najmniej 60 jedn., zawartego w produktach P1 i P2 służących jako pasza. Produkty P1 i P2 zawierają także pewne ilości składników B i C. Ze względu na szkodliwe działanie tych składników zwierzęta powinny je otrzymywać w ograniczonych ilościach: składnika B co najwyżej 40 jedn., a składnika C co najwyżej 36 jedn. Zawartość interesujących nas składników w poszczególnych produktach oraz ceny produktów podano w poniższej tablicy. Składnik Zawartość składnika w jedn. produktu W diecie powinno się znaleźć przynajmniej 10 jedn. produktu P1. Określ plan zakupu realizujący wymagania oraz minimalizujący koszt zakupu. (Kukuła [1] s. 35) P1 A 3 3 B 10 4 C 6 9 Ceny produktów (zł) 9 18 P2

Budowa modelu 1 ilość zakupionego produktu P1 2 ilość zakupionego produktu P2 Program matematyczny f. celu: ograniczenia:

Narzędzie SOLVER MS Ecel

Narzędzie SOLVER MS Ecel

Narzędzie SOLVER MS Ecel

Narzędzie SOLVER MS Ecel

Narzędzie SOLVER MS Ecel

Narzędzie SOLVER MS Ecel Okazało się, że nieprawidłowo odczytano normy dot. maksymalnych dawek składników B i C. Dopuszczalne dawki mogą być dziesięciokrotnie większe.

Narzędzie SOLVER MS Ecel

WNIOSKI KOŃCOWE - Model musi mieć sens funkcja celu ma interpretację (jej wartość możemy zinterpretować), każde ograniczenie ma sens (wartość jest interpretowalna) - Narzędzie do rozwiązywania problemów programowania matematycznego - SOLVER

DZIĘKUJĘ