2012-10-11. Definicje ogólne

Podobne dokumenty
) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Statystyka. Zmienne losowe

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

I. Elementy analizy matematycznej

= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4

EFEKTYWNA STOPA PROCENTOWA O RÓWNOWAŻNA STPOPA PROCENTOWA

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Statystyka Inżynierska

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

Komputerowe generatory liczb losowych

ZAJĘCIA 3. Pozycyjne miary dyspersji, miary asymetrii, spłaszczenia i koncentracji

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

1.1. Uprość opis zdarzeń: 1.2. Uprościć opis zdarzeń: a) A B A Uprościć opis zdarzeń: 1.4. Uprościć opis zdarzeń:

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

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

dy dx stąd w przybliżeniu: y

V. TERMODYNAMIKA KLASYCZNA

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Proces narodzin i śmierci

Rozliczanie kosztów Proces rozliczania kosztów

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Prokop

Analiza danych. Analiza danych wielowymiarowych. Regresja liniowa. Dyskryminacja liniowa. PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH

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

Markowa. ZałoŜenia schematu Gaussa-


Diagonalizacja macierzy kwadratowej

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

WPROWADZENIE DO EKONOMII MENEDŻERSKIEJ.

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

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

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją

t t t t T 2 Interpretacja: Przeciętna wartość zmiennej objaśnianej różni się od wartości teoretycznej średnio o

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

WikiWS For Business Sharks

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA

Parametry zmiennej losowej

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

MECHANIKA 2 MOMENT BEZWŁADNOŚCI. Wykład Nr 10. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

( ) Elementy rachunku prawdopodobieństwa. f( x) 1 F (x) f(x) - gęstość rozkładu prawdopodobieństwa X f( x) - dystrybuanta rozkładu.

Regulamin promocji 14 wiosna

1. Relacja preferencji

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Modelowanie i obliczenia techniczne. Metody numeryczne w modelowaniu: Optymalizacja

Pattern Classification

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Proste modele ze złożonym zachowaniem czyli o chaosie

t t t t T 2 Interpretacja: Przeciętna wartość zmiennej objaśnianej różni się od wartości teoretycznej średnio o ˆ

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

STATYSTYCZNA ANALIZA WYNIKÓW POMIARÓW

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Współczynniki aktywności w roztworach elektrolitów. W.a. w roztworach elektrolitów (2) W.a. w roztworach elektrolitów (3) 1 r. Przypomnienie!

Regulamin promocji upalne lato

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru

Diagnostyka układów kombinacyjnych

Współczynniki aktywności w roztworach elektrolitów

Regulamin promocji zimowa piętnastka

XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadanie teoretyczne

. Wtedy E V U jest równa

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.

Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)

SZTUCZNA INTELIGENCJA

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

Procedura normalizacji

Systemy Just-in-time. Sterowanie produkcją

Sprawozdanie powinno zawierać:

liniowym w przeciwnym przypadku mówimy o programowaniu nieliniowym.

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego.

Metody predykcji analiza regresji

Mikroekonometria 10. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO DO OPRACOWANIA STRATEGII REDUKCJI EMISJI GAZÓW

Model IS-LM-BP. Model IS-LM-BP jest wersją modelu ISLM w gospodarce otwartej. Pokazuje on zatem jak

Regulamin promocji fiber xmas 2015

Transkrypt:

0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj Teora zapasów zbór odel ekonocznych zwązanych z agazynowane oraz zbór technk optyalzacyjnych do rozwązywana zadań wynkających z tych odel 3 Podstawowe pytane TZ jakej welkośc partę towarów zaówć (wyprodukować) w który oence Typy zadań TZ: Deternstyczne kedy zapotrzebowane jest znane Probablstyczne zapotrzebowane jest losowe Istneje wele etod wyznaczena decyzj optyalnych na podstawe stworzonych odel np. prograowane całkowtolczbowe, prograowane dynaczne nne. Modele ekonocznej welkośc part Zapasy są wykorzystywane w sposób cągły, ze stałą ntensywnoścą a sztuk w jednostce czasu. W oence gdy pozo zapasów osąga 0 zaawana jest parta towarów o stałej welkośc Q, która jest natychast dostarczana. Koszt zakupu jednej sztuk towaru jest stały wynos c Zawsze, gdy zaawana jest parta towaru występuje stały koszt zakupu K. Koszt agazynowana jednej sztuk towaru przez jednostkę czasu wynos h 4 5 6

0-0- Koszt całkowty = koszt stały + + koszt zakupu + + koszt agazynowana 7 8 9 Średn pozo zapasów w przedzale [0,Q/a] ( Q 0) Q Średn koszt agazynowana w ty okrese hq Całkowty koszt agazynowana hq Q hq a a Koszt całkowty = koszt stały + koszt zakupu + koszt agazynowana hq Koszt całkowty = K cq a Koszt całkowty na jednostkę czasu ak hq T( Q) ac Q dt( Q) ak h dq Q Znajdujey ejsce zerowe ak h 0 Q Q ak h 0

0-0- Zapasy są wykorzystywane w sposób cągły, ze stałą ntensywnoścą a sztuk w jednostce czasu. Dla każdego okresu dopuszczalna jest stała wartość nedoboru S. Występuje wówczas koszt karny p za każdą jednostkę nezaspokojonego zapotrzebowana w jednostce czasu. Koszt zakupu jednej sztuk towaru jest stały wynos c Zawsze, gdy zaawana jest parta towaru występuje stały koszt zakupu K. Koszt agazynowana jednej sztuk towaru przez jednostkę czasu wynos h. Koszt całkowty = koszt stały + koszt zakupu + koszt agazynowana + koszt karny hr p( Q R) Koszt całkowty = K cq a a Koszt całkowty na jednostkę czasu ak hr p( Q R) T( Q, R) ac Q Q Q 3 4 5 Należy rozwązać zadane n T( Q, R), Q R Znajdujey ejsca zerowe pochodnych T T 0 oraz 0 Q R Otrzyujey Q ak p h h p R ak p h p h Nedobory są nedopuszczalne. Koszt zakupu jednej sztuk towaru jest uzależnony od welkośc part, tzn. stosowane są upusty cenowe. c jeśl 0 Q q c jeśl q Q q c c3 jeśl q Q q3 c4 jeśl q3 Q c c c3 c4 ak hq T ( Q) ac,,3,4 Q Q =q q Q q q 3 6 7 8 3

0-0- Założena ogólne: Zaawanych jest klka różnych produktów Występują ogranczena na welkość zaówena Powerzchna agazynowa jest ogranczona Produkt -ty jest zużywany w sposób cągły ze stałą ntensywnoścą a sztuk w jednostce czasu. Kedy pozo zapasów produktu -tego osąga 0 zaaway Q sztuk produktu -tego. Koszt zakupu jednej sztuk produktu -tego wynos c Występuje stały koszt zakupu part produktu -tego, wynoszący K Koszt agazynowana jednej sztuk produktu -tego przez jednostkę czasu wynos h Zaówena poszczególnych produktów dokonywane są nezależne w różny czase Jednostka produktu zużywa s jednostek agazynowych Całkowta dostępna przestrzeń agazynowa wynos B Ne wolno przekroczyć ogólnej powerzchn agazynu s Q s Q s Q s B 9 0 Danych jest zennych: Q, Q,, Q n a K Q h Q a c Ogranczena: sq sq sq B Q 0,,, Prograowane nelnowe Rozwązane optyalne, gdy ne a ogranczena agazynowego: 0 ak Q dla,,, h Jeśl 0 0 s Q s Q 0 s Q B to wartośc Q 0 są wartośca optyalny Jeśl ogranczene agazynowe jest naruszone dla wartośc Q 0 należy znalzować następującą funkcję (etoda Lagrange a): a K h Q L( Q, u) ac us Q s Q sq B Q Należy wyznaczyć pochodne cząstkowe L 0,,, Q L 0 u 3 4 4

0-0- a K h Q L( Q, u) ac us Q s Q sq B Q a K h us 0,, Q, s Q s Q B Q ak h us Dla u=0 Q =Q 0, zate s ak ak s h us h us B Istneje u >0 take, że lewa strona tej nerównośc dla u=u staje sę równa B. u należy znaleźć etoda nueryczny Deternstyczne odele dynaczne 5 6 7 Zaówena są składane na początku ustalonych przedzałów czasowych Zapotrzebowana są dowolne w poszczególnych okresach (dowolna ntensywność) Przedzały czasowe są dowolnej długośc W każdy okrese zaówene oże być nne Jest N przedzałów czasowych t=,,...,n D t zapotrzebowane w przedzale t. Mus być zaspokojone na początku przedzału. x t welkość zaówena na początku przedzału t I t welkość zapasów na końcu przedzału t c t (x t ) koszt zaówena x t sztuk towaru w przedzale t h t (I t ) koszt agazynowana I t sztuk towaru, poberany na końcu okresu t Q D 4 x 3 D I 3 4 5 Czas 8 9 30 5

0-0- n przy I I t x 0 t I 0 t N ct xt ht It t t ogranczenach xt Dt całkowte całkowte dla t,,, N Prograowane całkowtolczbowe nelnowe Na etape n zdecyduj jaka a być welkość zaówena (x n ) na początku przedzału czasowego n Stan systeu jest równy pozoow zapasów na początku etapu f n (s,x n ) nalny koszt strateg zaóweń w przedzałach od n do N, przy dany pozoe zapasów s oraz jeśl zdecydowano zaówć x n sztuk produktu na początku przedzału czasowego n f n (s) nalny koszt strateg zaóweń w przedzałach od n do N, przy dany pozoe zapasów s Poszukujey f (I 0 ), gdze I 0 początkowy pozo zapasów. f n (s,x n )=c n (x n )+h n (s+x n -D n )+f n+ (s+x n -D n ) f n (s)=n{f n (s,x n )}, dla wszystkch x n 3 3 33 Zapotrzebowana w kolejnych tygodnach wynoszą: D =5, D =4, D 3 =3, D 4 =5. W każdy z tygodn koszt produkcj koszt agazynowana dany jest tabelką: wklęsła Jeśl sua funkcj kosztów zakupu agazynowana jest wklęsła, to stratega optyalna a taką własność, że zaówena występują jedyne wówczas, gdy pozo zapasów wynos zero. Szt. 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 c 4 8 0 5 8 0 3 5 7 30 33 35 40 4 4 h 3 5 6 7 0 3 4 5 6 8 3 4 6 wypukła It xt 0 dla wszystkch t I t- > 0 x t = 0 34 35 36 6

0-0- x n =D n (na jeden etap) x n =D n +D n+ (na dwa etap... x n =D n +D n+ +...+D N (na wszystke etapy do końca) Przykład: D =3, D =5, D 3 =4 x =3, x =8, x = Krok Zaów x =D, tak, aby zaspokoć zapotrzebowane w etape Krok Nech k będze perwszy przedzałe, w który przynajnej jedna jednostka zapotrzebowana jest nezaspokojona. Rozważ ożlwość zaspokojena jednej jednostk zapotrzebowana przez zaówene jej w przedzale j, j=,,..., k Krok 3 Dla każdej z k ożlwośc oblcz przyrost kosztu. Wyberz ożlwość o najnższy koszce w jak najdalszy przedzale. Krok 4 Jeśl są przedzały o nezaspokojony zapotrzebowanu wykonaj krok. Jeśl ne STOP stratega jest optyalna. Probablstyczne odele zapasów 37 38 39 Założena: Rozpatrujey jeden przedzał czasowy. Zapotrzebowane D jest opsane zenną losową. Pozo zapasów na początku przedzału wynos zero. x pozo zapasów na początku etapu y pozo zapasów po zaówenu (produkcj) D neujena zenna losowa opsująca zapotrzebowane f funkcja gęstośc zennej losowej D F dystrybuanta zennej losowej D p cena sprzedaży jednej sztuk towaru s koszt nezaspokojena jednostk zapotrzebowana c koszt zakupu (produkcj) jednej sztuk h koszt agazynowana jednej sztuk, poberany na konec przedzału czasowego pd cy h( y D) P( D) py cy s( D Poszukujey wartośc oczekwanej zysku dla y D dla y D 40 4 4 7

0-0- X zenna losowa o funkcj gęstośc f g cągła funkcja zennej losowej X g( X ) E g( z) f ( z) dz gdze E L( PD ped cy L( p( z f ( z) dz s( z f ( z) dz y y y 0 h( y z) f ( z) dz ax E[P(D)] n (cy+l() r c F( y ) r p s r h r c y F r h 43 44 45 Należy rozwązać zadane: cy+l( cy+l( F(z) n c(y-x) + L( dla y >= x rc rh Otrzyujey: y x x y r c y F r h z r c F( y ) r h x y x y y x y y ( zaawaj 0) ( zaawaj y x) 46 47 48 8

0-0- Zapotrzebowane D jest opsane zenną losową, która oże przyjować wartośc ze zboru R + Pozo zapasów na początku przedzału wynos x Występuje stały koszt K zwązany z zaówene Wartość oczekwana kosztu K c( y x) L( L( x) Należy zbadać nerówność: dla y x dla y x L( x) K c( y x) L( cx L( x) K c( L( cy+l( s y K Decyzja optyalna: x y x y dla dla dla cs L( s) K cy x y s x y x s r c F( y ) r h cx L( x) K c( L( s jest najnejszą wartoścą, dla której zachodz: zaawaj 0 zaawaj 0 zaawaj y x L( y ) 49 50 5 5 9