. Dla każdego etapu t znamy funkcję transformacji stanu (funkcja przejścia):

Podobne dokumenty
Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n

Modele zmienności aktywów ryzykownych. Model multiplikatywny Rozkład logarytmiczno-normalny Parametry siatki dwumianowej

D:\materialy\Matematyka na GISIP I rok DOC\07 Pochodne\8A.DOC 2004-wrz-15, 17: Obliczanie granic funkcji w punkcie przy pomocy wzoru Taylora.

PROGNOZOWANIE. mgr Żaneta Pruska. Katedra Systemów Logistycznych.

OCENA POPYTU POPYT POJĘCIA WSTĘPNE. Definicja: Popyt to ilość dobra, jaką nabywcy gotowi są zakupić przy różnych poziomach ceny.

Krzywe na płaszczyźnie.

MATEMATYKA wykład 1. Ciągi. Pierwsze 2 ciągi są rosnące (do nieskończoności), zaś 3-i ciąg jest zbieŝny do zera. co oznaczamy przez

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 3. tel.: (061)

ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK (dok.) WYGŁADZANIE szeregu czasowego

PROGNOZOWANIE. mgr Żaneta Pruska. Katedra Systemów Logistycznych.

Wykład FIZYKA I. 2. Kinematyka punktu materialnego. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak

EKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET

1. Element nienaprawialny, badania niezawodności. Model matematyczny elementu - dodatnia zmienna losowa T, określająca czas życia elementu

21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,

, gdzie b 4c 0 oraz n, m ( 2). 2 2 b b b b b c b x bx c x x c x x

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y

DYNAMIKA. Dynamika jest działem mechaniki zajmującym się badaniem ruchu ciał z uwzględnieniem sił działających na ciało i wywołujących ten ruch.

40:5. 40:5 = υ5 5p 40, 40:5 = p 40.

z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X

DEA podstawowe modele

KURS STATYSTYKA. Lekcja 7 Analiza dynamiki zjawisk (zjawiska w czasie) ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Narzędzia matematyczne potrzebne w kursie Reakcje w ciele stałym

Gretl konstruowanie pętli Symulacje Monte Carlo (MC)

Obligacja i jej cena wewnętrzna

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2, lato 2018/19

Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych

Szereg czasowy z trendem. Model Holta. Stosujemy dwa równania rekurencyjne: I - słuy do wyznaczania wygładzonych wartoci szeregu czasowego w chwili t

Bielecki Jakub Kawka Marcin Porczyk Krzysztof Węgrzyn Bartosz. Zbiorcze bazy danych

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

Zarządzanie Projektami. Wykład 3 Techniki sieciowe (część 1)

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

Analiza możliwości wykorzystania wybranych modeli wygładzania wykładniczego do prognozowania wartości WIG-u

więc powyższy warunek będzie zapisany jako dy dt

Cechy szeregów czasowych

STEROWANIE MINIMALNOENERGETYCZNE SILNIKIEM PRĄDU STAŁEGO

V OGÓLNOPOLSKI KONKURS Z FIZYKI Fizyka się liczy I Etap ZADANIA 27 lutego 2013r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )

ĆWICZENIE 6. Komputerowe wspomaganie analizy i syntezy układów sterowania Liniowe układy jedno- oraz wielowymiarowe


t - kwantyl rozkładu t-studenta rzędu p o f stopniach swobody

Prognozowanie i symulacje

Zadania domowe z Analizy Matematycznej III - czȩść 2 (funkcje wielu zmiennych)

Algebra WYKŁAD 9 ALGEBRA

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego

Opis ruchu we współrzędnych prostokątnych (kartezjańskich)

oznacza przyrost argumentu (zmiennej niezależnej) x 3A82 (Definicja). Granicę (właściwą) ilorazu różnicowego funkcji f w punkcie x x x e x lim x lim

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

Metody oceny efektywności projektów inwestycyjnych

Wzór Taylora. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Zmienna losowa N ma rozkład ujemny dwumianowy z parametrami (, q) = 7,

SZACOWANIE MODELU RYNKOWEGO CYKLU ŻYCIA PRODUKTU

PODSTAWY PROGRAMOWANIA STEROWNIKÓW PLC

Ćwiczenie 6 WŁASNOŚCI DYNAMICZNE DIOD

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.

Funkcja generująca rozkład (p-two)

Estymacja przedziałowa

Wygładzanie metodą średnich ruchomych w procesach stałych

Strategie optymalne i prawie optymalne w dyskretnym stochastycznym programowaniu dynamicznym

Wykład 7: Układy dynamiczne

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA ZAŁAMANIA ŚWIATŁA METODĄ SZPILEK I ZA POMOCĄ MIKROSKOPU. Wprowadzenie. = =

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

Sygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu.

Materiały dydaktyczne. Matematyka. Semestr III. Ćwiczenia

Schrödingera. Dr inż. Zbigniew Szklarski. Katedra Elektroniki, paw. C-1, pok

LVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 3 października 2011 r.

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

WYKŁAD nr 2. to przekształcenie (1.4) zwane jest przekształceniem całkowym Laplace a

ψ przedstawia zależność

Podstawy elektrotechniki




Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Konspekty wykładów z ekonometrii

Miary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

INWESTYCJE. Makroekonomia II Dr Dagmara Mycielska Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak

Miary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Geometrycznie o liczbach

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Szacowanie składki w ubezpieczeniu od ryzyka niesamodzielności

Zasada pędu i popędu, krętu i pokrętu, energii i pracy oraz d Alemberta bryły w ruchu postępowym, obrotowym i płaskim

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Przełączanie diody. Stan przejściowy pomiędzy stanem przewodzenia diod, a stanem nieprzewodzenia opisuje się za pomocą parametru/ów czasowego/ych.

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

DYNAMIKA KONSTRUKCJI

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego. = f(x, t) dla x R, t > 0, (2.1)

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLVII Egzamin dla Aktuariuszy z 6 października 2008 r.

3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń

Związek między ruchem harmonicznym a ruchem jednostajnym po okręgu

O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii

R n. i stopa procentowa okresu bazowego, P wartość początkowa renty, F wartość końcowa renty. R(1 )

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

Wykład 13: Zbieżność według rozkładu. Centralne twierdzenie graniczne.

Podprzestrzenie macierzowe

P = 27, 8 27, 9 27 ). Przechodząc do granicy otrzymamy lim P(Y n > Y n+1 ) = P(Z 1 0 > Z 2 X 2 X 1 = 0)π 0 + P(Z 1 1 > Z 2 X 2 X 1 = 1)π 1 +

Transkrypt:

D Miszczńska, M Miszczński, KBO UŁ, Eleme programowaia damiczego Eleme PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO (PD) Rozważam -eapow proces deczj: eap eap 2 eap - eap sa począkow 2 deczja x x x 2 x Sa procesu a począek każdego eapu określa zmiea sau (zmiea fazowa) ze zbioru Y zwaego przesrzeią sau (przesrzeią fazową); Y Deczję w każdm eapie określa zmiea deczja x ze zbioru X zwaego zbiorem deczji dopuszczalch; x X Dla każdego eapu zam fukcję rasformacji sau (fukcja przejścia):, x Ozacza o, że sa procesu a począek asępego (+) eapu zależ włączie od sau procesu a począku eapu akualego () oraz od deczji podjęej w akualm () eapie Wielkość korzści (sra) dla eapu jes opisaa za pomocą fukcji korzści bieżącej: F, x Wielkość korzści (sra) -eapowego procesu jes opisaa za pomocą fukcji korzści procesu: F 2 2,, x,, x,,, x,, x F x Fukcja korzści procesu -eapowego jes więc fukcją: addwą oraz rozłączą międz eapami procesu ze względu a zmiee oraz Ogóle zagadieie PD moża sformułować asępująco: prz ograiczeiach 2 2, x,, x,,, x,, x F, x max(mi) F, x Y x X,2,,, x

D Miszczńska, M Miszczński, KBO UŁ, Eleme programowaia damiczego 2 Procedura PD U podsaw procedur PD leż zasada opmalości Bellmaa: Polika opmala ma ę własość, że iezależie od sau począkowego procesu oraz deczji określającch dojście do daego sau w wbram eapie, pozosałe deczje muszą saowić polikę opmalą z daego eapu do eapu końcowego procesu Iaczej mówiąc: ie jes waże jak doarłeś do daego eapu, dalej musisz posępować opmalie Procedura PD jes zawsze posępowaiem 2-fazowm Faza I ( wsecz ) zajdowaie warukowego serowaia opmalego x w każdm eapie w kolejości: od eapu (osaiego) do eapu (pierwszego);,,,2, 2 Faza II ( do przodu ) zajdowaie bezwarukowego serowaia opmalego x w każdm eapie w kolejości: od eapu (pierwszego) do eapu (osaiego);,2,,, Dla uproszczeia zapisu przjmujem, że poszukujem warości ajwiększej fukcji korzści procesu, j 2 2, x,, x,,, x,, x F, x max F

D Miszczńska, M Miszczński, KBO UŁ, Eleme programowaia damiczego 3 Faza I ( wsecz ) Eap (osai) poszukujem warukowej deczji opmalej x wkorzsując włączie fukcję korzści bieżącej F, x eapu : x G x X max F, x Eap (, 2,,2, ) poszukujem warukowej deczji opmalej x wkorzsując fukcję korzści bieżącej F, x eapu oraz opmalą łączą korzść warukową dla wszskich pozosałch eapów od asępego(+) do osaiego (), j wielkość G, kórą moża zapisać a moc rówaia rasformacji sau, x jako G, x W e sposób dla eapu przeszukiwaa fukcja będzie zawsze fukcją zmieej sau i zmieej deczjej włączie akualego eapu x : G max x X F, x G, x Wikiem faz I jes ciąg warukowch serowań opmalch x, x,, x22, x oraz warukowa opmala warość fukcji korzści procesu G Faza II ( do przodu ) Zakładam, że sa począkow procesu (począek eapu ) jes za lub może bć wskaza Zajomość sau pozwala a wzaczeie serowaia bezwarukowego x poprzez wkorzsaie zajomości fukcji serowaia warukowego x To z kolei pozwala a wzaczeie sau począkowego 2 poprzez wkorzsaie rówaia rasformacji sau 2, x Powielając rekurecjie opisae posępowaie docieram do osaiego eapu ()

D Miszczńska, M Miszczński, KBO UŁ, Eleme programowaia damiczego 4 Eap Sa począkow 2 2 - Serowaie Sa procesu w bezwarukowe asępm eapie x x, x x x 2, x x2 x2 2 3 22, x2 2 2, x2 x x, x Na ogół as ie x x ieresuje Opmalą warość fukcji korzści procesu F max wzaczam dzięki zajomości sau procesu a począek eapu ( ) wkorzsując zależość F G max

D Miszczńska, M Miszczński, KBO UŁ, Eleme programowaia damiczego 5 Przkład (Zagadieie dliżasu ) W dawch czasach żł Mr Mark Off, kór posaowił poszukać szczęścia w Sa Fracisco Jedm środkiem rasporu ze Wschodu, gdzie mieszkał, a Zachód bł dliżas Age z biura podróż przedsawił mu mapę Saów Zjedoczoch (parz rs), a kórej bł zazaczoe róże możliwe ras dliżasów Każd kwadra a mapie reprezeuje sa Sa dla wgod poumerowao Zauważm, że cała podróż ze Wschodu a Zachód składa się z czerech eapów iezależie od wboru drogi Poieważ podróż wiedział, że podróż saowi poważe iebezpieczeńswo dla jego zdrowia i żcia, posaowił przed wruszeiem z domu ubezpieczć się Cea polis ubezpieczeiowej zależała od wboru drogi; im większe iebezpieczeńswa czhał a podróżch, m droższa bła polisa bez-pieczeiowa Niech c ij ozacza ceę polis ubezpieczeiowej a rasie od sau i do sau j Przkładowe warości c ij zazaczoo a rsuku Celem Marka Off bł wbór akiej ras ze Wschodu a Zachód, kóra miimalizowała ogól kosz ubezpieczeia eap 4 eap 3 eap2 eap przkład pochodzi z prac Wager HM, Badaia operacje Zasosowaia w zarządzaiu, PWE, Warszawa,980, s 296

D Miszczńska, M Miszczński, KBO UŁ, Eleme programowaia damiczego 6 Przkład (Zagadieie dliżasu - ROZWIĄZANIE) Eap Eap 2 Eap 3 Eap 4 Sa począkow = 2 {2,3,4} 3 {5,6,7} 4 {8,9} Deczja x ( ){2,3,4} x 2 ( 2 =2){5,6} x 2 ( 2 =3){5,6,7} x 2 ( 2 =4){6,7} x 3 ( 3 =5){8,9} x 3 ( 3 =6){8,9} x 3 ( 3 =7){8,9} x 4 ( 4= 8)=0 x 4 ( 4= 9)=0 FAZA I ( wsecz ) Eap 4 Eap 3 F 4 ( 4,x 4 ) G 3 ( 3, x 3 )=F 3 ( 3, x 3 ) + G 4 ( 4 ) G 4 ( 4 ) x 4 ( 4 ) 4 \ x 4 0 3 \ x 3 8 9 G 3 ( 3 ) x 3 ( 3 ) 8 0 5 7+=8 5+4=9 8 8 9 4 4 0 6 3+=4 4+4=8 4 8 7 7+=8 +4=5 5 9 Eap 2 Eap G 2 ( 2, x 2 )=F 2 ( 2, x 2 ) + G 3 ( 3 ) G 2 ( 2 ) x 2 ( 2 ) G 2 ( 2, x 2 )=F 2 ( 2, x 2 ) + + G 3 ( 3 ) 2 \ x 2 5 6 7 \ x 2 3 4 G ( ) x ( ) 2 0+8=8 2+4=6 6 6 2+6= 8 5+2= 7 +8= 9 7 3 3 5+8=3 0+4=4 7+5=2 2 7 4 5+4=9 3+5=8 8 7 FAZA II ( do przodu ) Eap Sa począkow Deczja Sa asęp = x = x ( = ) = 3 2 = 3 2 2 = 3 x 2 = x 2 ( 2 = 3) = 7 3 = 7 3 3 = 7 x 3 = x 3 ( 3 = 7) = 9 4 = 9 4 4 = 9 x 4 = x 4 ( 4 = 9) = 0 5 = 0 F mi = G ( =) = 7

D Miszczńska, M Miszczński, KBO UŁ, Eleme programowaia damiczego 7 Przkład 2 (zarządzaie zapasami pop da) Usal dla pewego dobra program produkcj {x } dla 4 kolejch okresów () miimalizując łącze kosz produkcji i kosz magazowaia w okresach 4 Pop (D ) a produkowae dobro jes sał w każdm okresie : D 3 dla =,2,3,4 Możliwości produkcje (x ) w każdm eapie : x max 5 Kosz produkcji (C(x )) ilości x >0 w okresie : Cx 5 5x Kosz magazowaia są aliczae od sau magazu a koiec okresu Ozacza o, że są oe aliczae od sau począkowego magazu w okresie asępm (Z + ) h Z 3 Z Kosz przerzmwaie jedoski dobra w okresie : Korzść bieżąca eapu wosi zaem: FZ x Cx hz, Pojemość magazu wosi 4 jedoski (Z max =4) Cała produkcja okresu -4 musi bć sprzedaa Ozacza o, że Z 5 (maj) =0 Rówaie rasformacji sau ma posać:, x x D x 3 Schema posępowaia Eap sczeń Eap 2 lu Eap 3 marzec Eap 4 kwiecień maj Sa począkow =Z =0 2 =Z 2 4 3 =Z 3 4 4 =Z 4 4 5 =Z 5 =0 Deczja x 5 x 2 5 x 3 5 x 4 3 FAZA I ( wsecz ) Eap 4 (kwiecień) G 4 ( 4, x 4 )=F 4 ( 4, x 4 ) = h 4 ( 4 ) + C(x 4 ) 4 \ x 4 0 2 3 4 5 G 4 ( 4 ) x 4 ( 4 ) 0 0+30 30 3 3+25 28 2 2 6+20 26 3 9+0 9 0 4

D Miszczńska, M Miszczński, KBO UŁ, Eleme programowaia damiczego 8 Eap 3 (marzec+kwiecień) G 3 ( 3, x 3 )=F 3 ( 3, x 3 ) + G 4 ( 4 ) = h 3 ( 3 ) + C(x 3 ) + G 4 ( 4 ) 3 \ x 3 0 2 3 4 5 G 3 ( 3 ) x 3 ( 3 ) 0 0+30+30 0+35+28 0+40+26 60 3 3+25+30 3+30+28 3+35+26 3+40+9 52 5 2 6+20+30 6+25+28 6+30+26 6+35+9 50 4 3 9+0+30 9+20+28 9+25+26 9+30+9 39 0 4 2+0+28 2+20+26 2+25+9 40 0 Eap 2 (lu+marzec+kwiecień) G 2 ( 2, x 2 )=F 2 ( 2, x 2 ) + G 3 ( 3 ) = h 2 ( 2 ) + C(x 2 ) + G 3 ( 3 ) 2 \ x 2 0 2 3 4 5 G 2 ( 2 ) x 2 ( 2 ) 0 0+30+60 0+35+52 0+40+50 87 4 3+25+60 3+30+52 3+35+50 3+40+39 82 5 2 6+20+60 6+25+52 6+30+50 6+35+39 80 4 3 9+0+60 9+20+52 9+25+50 9+30+39 69 0 4 2+0+52 2+20+50 2+25+39 64 0 Eap (sczeń+lu+marzec+kwiecień) G (, x )=F (, x ) + G 2 ( 2 ) = h ( ) + C(x 2 ) + G 2 ( 2 ) \ x 0 2 3 4 5 G ( ) x ( ) 0 0+30+87 0+35+82 0+40+80 7 3 ; 4

D Miszczńska, M Miszczński, KBO UŁ, Eleme programowaia damiczego 9 eap FAZA II ( do przodu ) miesiąc zapas począkow produkcja pop zapas końcow sczeń 0 3 3 0 2 lu 0 4 3 3 marzec 5 3 3 4 kwiecień 3 0 3 0 lub K mi = 7 eap miesiąc zapas począkow produkcja pop zapas końcow sczeń 0 4 3 2 lu 5 3 3 3 marzec 3 0 3 0 4 kwiecień 0 3 3 0