Programowanie wielocelowe lub wielokryterialne

Podobne dokumenty
Programowanie wielocelowe lub wielokryterialne

ANALIZA WIELOKRYTERIALNA

wtedy i tylko wtedy, gdy rozwiązanie i jest nie gorsze od j względem k-tego kryterium. 2) Macierz części wspólnej Utwórz macierz

Optymalizacja wielokryterialna

MODYFIKACJA KOSZTOWA ALGORYTMU JOHNSONA DO SZEREGOWANIA ZADAŃ BUDOWLANYCH

Wielokryteriowa optymalizacja liniowa

A. Cel ćwiczenia. B. Część teoretyczna

Wielokryteriowa optymalizacja liniowa cz.2

BADANIA OPERACYJNE PROGRAMOWANIE WIELOKRYTERIALNE

Programowanie liniowe

Metody wielokryterialne. Tadeusz Trzaskalik

( ) + ( ) T ( ) + E IE E E. Obliczanie gradientu błędu metodą układu dołączonego

PROCENT SKŁADANY, OPROCENTOWANIE LOKAT I KREDYTÓW. HARALD KAJZER ZST NR2 im. Mariana Batko

WYMAGANIA Z WIEDZY I UMIEJĘTNOŚCI NA POSZCZEGÓLNE STOPNIE SZKOLNE DLA KLASY 3g. zakres rozszerzony

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA LINIOWEGO W ZAGADNIENIACH WSPOMAGANIA PROCESU PODEJMOWANIA DECYZJI

Iwona Konarzewska Programowanie celowe - wprowadzenie. Katedra Badań Operacyjnych UŁ

ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO

Elementy Modelowania Matematycznego

Programowanie liniowe

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

1-2. Formułowanie zadań decyzyjnych. Metoda geometryczna

Wielokryterialna ocena banków komercyjnych notowanych na GPW w Warszawie Wielokryterialna ocena banków komercyjnych notowanych na GPW

Średnie. Średnie. Kinga Kolczyńska - Przybycień

budowlanymi - WAP Aleksandra Radziejowska

Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW

ZL - STATYSTYKA - Zadania do oddania

Uchwała Nr 42/2015 Komitetu Monitorującego Regionalny Program Operacyjny Województwa Podlaskiego na lata z dnia 29 października 2015 r.

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

C04 - STATYSTYKA MATEMATYCZNA - Zadania do oddania

Ćwiczenie nr 1: Wahadło fizyczne

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 1 (Materiały)

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

Wielokryterialne wspomaganie decyzji Redakcja naukowa Tadeusz Trzaskalik

DRGANIA WŁASNE RAM OBLICZANIE CZĘSTOŚCI KOŁOWYCH DRGAŃ WŁASNYCH

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

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

Wymagania na egzamin poprawkowy z matematyki z zakresu klasy pierwszej TECHNIKUM

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 4 (Materiały)

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Metody Ilościowe w Socjologii

PROGRAMOWANIE WIELOKRYTERIALNE (CELOWE)

Standardowe zadanie programowania liniowego. Gliwice 1

OCENA JAKOŚCI PROCESU LOGISTYCZNEGO PRZEDSIĘBIORSTWA PRZEMYSŁOWEGO METODĄ UOGÓLNIONEGO PARAMETRU CZĘŚĆ II

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

Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik

Programowanie matematyczne

Analiza wielokryterialna

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

HIERARCHICZNY SYSTEM ZARZĄDZANIA RUCHEM LOTNICZYM - ASPEKTY OCENY BEZPIECZEŃSTWA

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 2 (Materiały)

PROCENTY, PROPORCJE, WYRAŻENIA POTEGOWE

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań

Zmienne losowe dyskretne i Zmienne losowe ciągłe Rozkład Normalny

METODY OBLICZENIOWE OPTYMALIZACJI zadania

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10

OPTYMALIZACJA PRZEPUSTOWOŚCI SIECI KOMPUTEROWYCH ZA POMOCĄ ALGORYTMÓW GENETYCZNYCH

Pomiar prędkości i natęŝenia przepływu za pomocą rurek spiętrzających

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Rozwiązanie Powyższe zadanie możemy przedstawić jako następujące zagadnienie programowania liniowego:

Programowanie celowe #1

Analiza wielokryterialna wstęp do zagadnienia

Programowanie liniowe

Zmienne zależne i niezależne

Matematyka dyskretna. Wykład 2: Kombinatoryka. Gniewomir Sarbicki

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

Optymalizacja procesów technologicznych przy zastosowaniu programowania liniowego

Ekonometria - ćwiczenia 10

σ-ciało zdarzeń Niech Ω będzie niepustym zbiorem zdarzeń elementarnych, a zbiór F rodziną podzbiorów zbioru Ω spełniającą warunki: jeśli A F, to A F;

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik

Metody optymalizacji nieliniowej (metody programowania nieliniowego) Ewa Niewiadomska-Szynkiewicz Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

Algorytmy ewolucyjne

Ekonometria Programowanie Liniowe. Robert Pietrzykowski

PROGRAMOWANIE CAŁKOWITOLICZBOWE

SZTUCZNA INTELIGENCJA

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH

Metody probabilistyczne Rozwiązania zadań

Wprowadzenie do badań operacyjnych - wykład 2 i 3

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

4. PROGRAMOWANIE LINIOWE

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Kryteria oceny projektów inwestycyjnych. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan prezentacji

Algebra liniowa z geometrią analityczną

Zagadnienie transportowe

DWUPOZIOMOWA METODA WIELOKRYTERIALNEGO STEROWANIA PRZEPŁYWEM PRODUKTÓW

OPTYMALIZACJA PROCESÓW LOGISTYCZNYCH

ANALIZA HIERARCHICZNA PROBLEMU W SZACOWANIU RYZYKA PROJEKTU INFORMATYCZNEGO METODĄ PUNKTOWĄ. Joanna Bryndza

Modelowanie przez zjawiska przybliżone. Modelowanie poprzez zjawiska uproszczone. Modelowanie przez analogie. Modelowanie matematyczne

Analiza składowych głównych

Analiza progu rentowności

szt. produkcja rzeczywista

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ

Przykład: frytki i puree Analiza wrażliwości współczynników funkcji celu

RACHUNKOWOŚĆ ZARZĄDCZA

Hierarchiczna analiza skupień

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia Licencjackie Wykład 11,

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

( 1) ( ) 16 Warunki brzegowe [WB] Funkcja celu [FC] Ograniczenia [O] b i ( 2) ( ) ( ) 14. FC max. Kompletna postać bazowa

Wymagania na egzamin poprawkowy z matematyki dla klasy I C LO (Rok szkolny 2015/16) Wykaz zakładanych osiągnięć ucznia klasy I liceum

Transkrypt:

Programowanie wielocelowe lub wieloryterialne

Zadanie wielocelowe ma co najmniej dwie funcje celu nazywane celami cząstowymi. Cele cząstowe f numerujemy indesem = 1, 2, K. Programowanie wielocelowe ciągłe. Zmienne decyzyjne zadania są ilościowe. Ilości odzwierciedlają proporcje i relacje w zbiorze liczbowym (są nieujemne, zwyle rzeczywiste lub całowite) i podlegają arytmetyce. Programowanie wielocelowe dysretne. Zmienne decyzyjne zadania są nominalne. Wielości zmiennej nominalnej, nawet liczbowe, nie oddają relacji i proporcji w zbiorze liczbowym i nie podlegają arytmetyce. Arytmetyce podlegają wielości funcji celów dla danej wielości zmiennej. Metody: 1. Wyznaczanie zbioru rozwiązań sprawnych wieloryterialnie nazywanego granicą efetywną. Rozwiązanie jest sprawne, inaczej efetywne lub Pareto optymalne, gdy nie ma innego, tóre jest lepsze w co najmniej jednym celu i nie gorsze w celach pozostałych. 2. Hierarchia celów. Decydent przyjmuje cel najważniejszy, tóry jest optymalizowany. Cele pozostałe, czyli poboczne, przeształca się w waruni ograniczające zadania, nadając im limit. Limit wyznacza minimalny poziom realizacji celu pobocznego. Limit jest wielością absolutną, tórą można wyliczyć jao procent od wartości optymalnej celu.

3. Metaryterium u(x) to funcja agregująca funcje celu, pod waruniem że ich jednosti pomiarowe są jednaowe: u w1 f1( x)... w f w 1 f 1( x)... wk fk max, Gdzie: f 1,,f max oraz f +1,,f K min i decydent przyjął wagi w : Przyład metaryterium: Zys [zł] = Przychód [zł] Koszty [zł] max 4. Średnia i średnia ważona dla funcji celów o tym samym ierunu optymalizacji i mierzonych w jednaowej sali i jednostce. To szczególne przypadi metaryterium. 5. Metoda puntowa. Polega na subietywnej ocenie celów cząstowych w tej samej sali puntowej i wyliczenia metaryterium sumy puntów lub średniej puntów. Stosujemy, gdy zmienna decyzyjna jest dysretna, a funcje celu oddają jaościowe (subietywne) aspety oceny. 6. Stopień realizacji -tego ryterium przez rozwiązanie x (gdy ryteria mają różne jednosti pomiarowe lub ieruni optymalizacji): g f m M f, f max albo g, f min. M m M m Gdzie M to masimum, a m to minimum -tego ryterium.

7. Minimalizacja odległości rozwiązania od puntu idealnego. W zadaniu wielocelowym ciągłym rozwiązanie optymalne wielocelowo ma równy stopień realizacji wszystich celów. 8. Minimalizacja standaryzowanej odległości od puntu idealnego (TOPSIS) 9. Metody hierarchicznej analizy preferencji celów i rozwiązań, np. AHP, czyli proces analizy hierarchicznej. ANP proces analizy sieciowej.

Przyład 1. Wielocelowe ciągłe. Przedsiębiorstwo produuje 2 wyroby: M i N, zużywając surowiec S. Zużycie surowca S, naład roboczogodzin i przychody na jednostę wyrobów przedstawiono w tabeli: M N Zasób Surowiec S (g) 1 1,5 12 Roboczogodziny 3 4 Przychód (zł) 400 1200 Jedna roboczogodzina osztuje 100 zł. Wyrobu N można produować najwyżej 4 jednosti, a łączna producja obu wyrobów powinna wynosić przynajmniej 4 jednosti. 1.Sformułować zadanie o dwóch ryteriach: masymalizacji przychodu i minimalizacji osztu robocizny. 2.Metodą geometryczną wyznaczyć zbiór rozwiązań dopuszczalnych, plan producji masymalizujący przychód i plan producji minimalizujący oszt robocizny. Znaleźć punt idealny oraz zbiór rozwiązań optymalnych w sensie Pareto. 3.Kryterium minimalizacji osztu jest dla przedsiębiorstwa 1,5 razy ważniejsze niż ryterium przychodu. Sformułuj metaryterium i podaj jego rozwiązanie 4. Hierarchia celów. Przychód ma wynosić co najmniej 6000.

Przyład 2. Tabela przedstawia wybrane oceny 6 studentów II rou Wydziału Zarządzania. a. Czy można wyliczyć średnią? Jeśli ta, to uporządować studentów według średniej arytmetycznej. b. Wybrać najlepszego studenta, tóry ma ocenę z W-F co najmniej 4, ocenę z rachunowości co najmniej 4,5 i najwyższą ocenę ze statystyi. c. Uporządować studentów, jeżeli wiadomo, że ocena z rachunowości jest ta samo ważna ja ocena ze statystyi, a ocena z W-F jest od nich dwa razy mniej ważna. Studenci Piotr Paweł Anna Ewa Adam Jan Rachunowość 5 4,5 4 3,5 3 4,5 Statystya 3 4,5 5 4,5 4 3,5 W-F 4 3,5 4,5 5 5 5 d. Czy potrafisz wsazać studentów sprawnych z tych trzech przedmiotów? Rozwiązanie to X={Piotr, Paweł, Anna, Ewa i Jan}. Czemu Adam nie jest rozwiązaniem sprawnym (porównaj go z Ewą)?

Przyład 3. Tabela 2 przedstawia miesięczne oprocentowanie loat i redytów (%) oraz miesięczne opłaty banowe (zł) Bani są oceniane przez potencjalnych lientów, tórym zależy na masymalizacji pierwszego ryterium (loaty) i minimalizacji pozostałych dwóch ryteriów. Tabela 2. Bani P S T R Loaty 0,40 0,60 0,35 0,20 Kredyty 1,00 1,10 0,70 0,80 Opłaty 1,50 2,00 0,50 2,00 a. Ustalić macierz stopni realizacji ryteriów i doonać raningu metodą masymalizacji minimalnego stopnia realizacji. b. Ustalić macierz względnych odchyleń realizacji. c. Biorąc pod uwagę wyjściowe dane o oprocentowaniu loat i redytów oraz o opłatach, znaleźć te bani, tóre stanowią rozwiązania optymalne w sensie Pareto.