MODEL LINIOWY Ustalony jest pewien zbiór mebli tego samego koloru i rodzaju tkaniny m – liczba rozkrojów d1,…., dm długości rozkrojów n-liczba resztek.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Excel Narzędzia do analizy regresji
Advertisements

Ocena wartości diagnostycznej testu – obliczanie czułości, swoistości, wartości predykcyjnych testu. Krzywe ROC. Anna Sepioło gr. B III OAM.
EKONOMETRIA CZ. II W. Borucki.
Wykład 2 Wrocław, 11 X 2006 Wpływ przekształceń
Schemat blokowy M START KONIEC
Wybrane zastosowania programowania liniowego
Mechanizm wnioskowania rozmytego
DYSKRETYZACJA SYGNAŁU
JEJ WŁASNOŚCI ORAZ RODZAJE
Metoda simpleks Simpleks jest uniwersalną metodą rozwiązywania zadań programowania liniowego. Jest to metoda iteracyjnego poprawiania wstępnego rozwiązania.
Algorytmy rastrowe Algorytmy konwersji Rysowanie odcinków
Zmienne losowe i ich rozkłady
Minimalne drzewa rozpinające
Zadanie z dekompozycji
Inteligencja Obliczeniowa Perceptrony o dużym marginesie błędu
Badania operacyjne. Wykład 2
Elementy Modelowania Matematycznego
Analiza współzależności
Analiza współzależności
Programowanie liniowe całkowitoliczbowe
Kinematyka.
(dla szeregu szczegółowego) Średnia arytmetyczna (dla szeregu szczegółowego) Średnią arytmetyczną nazywamy sumę wartości zmiennej wszystkich jednostek.
Rozpoznawanie obrazów
Usuwanie zakłóceń Rysowanie w przestrzeni dyskretnej powoduje powstanie w obrazie zakłóceń (Aliasing) Metody odkłócania (Antyaliasing) zwiększenie rozdzielczości.
Metoda graficzna opracowanie na podstawie „Metody wspomagające podejmowanie decyzji w zarządzaniu” D. Witkowska, Menadżer Łódź Zadania, w których.
Metoda simpleks opracowanie na podstawie „Metody wspomagające podejmowanie decyzji w zarządzaniu” D. Witkowska, Menadżer Łódź Simpleks jest uniwersalną.
Problem transportowy opracowanie na podstawie „Metody wspomagające podejmowanie decyzji w zarządzaniu” D. Witkowska, Menadżer Łódź 2000.
Metoda graficzna opracowanie na podstawie Metody wspomagające podejmowanie decyzji w zarządzaniu D. Witkowska, Menadżer Łódź Zadania, w których występują
Additive Models, Trees, and Related Methods
Zastosowanie drzew do obliczania prawdopodobieństw zdarzeń
czyli jak analizować zmienność zjawiska w czasie?
Ciąg liczbowy Ciąg arytmetyczny Ciąg geometryczny
Przegląd podstawowych algorytmów
ALGORYTMY OPTYMALIZACJI
Funkcja liniowa Wykonała: Dżesika Budzińska kl. II A.
Prognozowanie z wykorzystaniem modeli ekonometrycznych
METODY NUMERYCZNE I OPTYMALIZACJA
II. Matematyczne podstawy MK
EXCEL Wykład 4.
Optymalizacja i symulacje. Najważniejsze narzędzia analityczne (cz
Politechniki Poznańskiej
Ciągi i szeregi liczbowe
FUNKCJE Pojęcie funkcji
Przedmiot: Ekonometria Temat: Szeregi czasowe. Dekompozycja szeregów
Twierdzenie Thevenina
EXCEL Wstęp do lab. 4. Szukaj wyniku Prosta procedura iteracyjnego znajdowania niewiadomej spełniającej warunek będący jej funkcją Metoda: –Wstążka Dane:
84.Linijka o długości d=1m jest ciągnięta za jeden koniec po idealnie gładkim, poziomym stole przez poziomą siłę F=100N. Znajdź naprężenie w linijce w.
Modelowanie model związków encji
METODY WYODRĘBNIANIA KOSZTÓW STAŁYCH I ZMIENNYCH
MODEL LINIOWY Ustalony jest pewien zbiór mebli tego samego koloru i rodzaju tkaniny m – liczba rozkrojów d1,…., dm długości rozkrojów n-liczba resztek.
Regresja liniowa. Dlaczego regresja? Regresja zastosowanie Dopasowanie modelu do danych Na podstawie modelu, przewidujemy wartość zmiennej zależnej na.
D. Ciołek BADANIA OPERACYJNE – wykład 2
Model przydziału zadań. Informacje wstępne ● Podaję tu uproszczoną wersję modelu, którą będziemy stosować w testach. ● Wszystkie trudniejsze wymagania,
Korelacje dwóch zmiennych. Korelacje Kowariancja.
Treść dzisiejszego wykładu l Metoda kar. l Podsumowanie przekształcania zadań programowania liniowego do postaci tabelarycznej. l Specjalne przypadki –sprzeczność,
Etapy procesu sterowania rozmytego
Treść dzisiejszego wykładu l Postać standardowa zadania PL. l Zmienne dodatkowe w zadaniu PL. l Metoda simpleks –wymagania metody simpleks, –tablica simpleksowa.
Rozpatrzmy następujące zadanie programowania liniowego:
(x1, x2) – decyzja (zmienne decyzyjne)
Matematyka przed egzaminem czyli samouczek dla każdego
Zmodyfikowany algorytm Johnsona Problem F3||Cmax
Perceptrony o dużym marginesie błędu
Regresja wieloraka – służy do ilościowego ujęcia związków między wieloma zmiennymi niezależnymi (objaśniającymi) a zmienną zależną (objaśnianą) Regresja.
Problem ustalania grafiku ciąg dalszy
Metody sztucznej inteligencji
Perceptrony o dużym marginesie błędu
ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH
R.I ZBIORY I FUNKCJE CWICZENIA 1.
Analiza współzależności zjawisk
Zapis prezentacji:

MODEL LINIOWY Ustalony jest pewien zbiór mebli tego samego koloru i rodzaju tkaniny m – liczba rozkrojów d1,…., dm długości rozkrojów n-liczba resztek magazynowych r1,….,rn – długości resztek xij, i=1,…,n, j=1,…,m binarne zmienne decyzyjne mówiące czy odkroić rozkrój j z resztki i.

MODEL LINIOWY Ograniczenia: xij =0, 1 d1xi1+d2xi2+…+dmxim ≤ri – z i-tej resztki nie odetniemy więcej niż długość resztki Funkcja celu: Trzeba ją określić w zależności od potrzeb rzeczywistych i dopasować model.

Fajtłapa dostaje jak najmniej Fajtłapa dostaje jak najmniej, czyli dodajemy wirtualna resztkę o numerze n+1 i długości D=d1+…+dm. Pilnujemy, by wybór resztek był taki, że r1+…+rn<D. Funkcja celu: Min z= d1x n+1,1 +…+dmx n+1,m

Z dłuższych resztek zostawiać więcej Fajtłapa jak poprzednio Porządkujemy resztki w kolejności niemalejącej czyli r i <= r i+1 i-ta resztka ma wagę i Dla każdej resztki obliczamy co zostaje po odcięciu si=ri- (d1*xi1+…+dm*xim) Funkcja celu: Max z= i*si+…+n*sn+(n+1)*s n+1

INNE Inne……