Model przydziału zadań. Informacje wstępne ● Podaję tu uproszczoną wersję modelu, którą będziemy stosować w testach. ● Wszystkie trudniejsze wymagania,

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA
Advertisements

Metoda simpleks Simpleks jest uniwersalną metodą rozwiązywania zadań programowania liniowego. Jest to metoda iteracyjnego poprawiania wstępnego rozwiązania.
Zadanie z dekompozycji
Badania operacyjne. Wykład 2
Zliczanie III.
Modele logitowe i probitowe
Statystyka w doświadczalnictwie
KWESTIA ENDOGENICZNOŚCI
STRATEGIA WDRAŻANIA PROJEKTU INNOWACYJNEGO TESTUJĄCEGO STRATEGIA WDRAŻANIA PROJEKTU INNOWACYJNEGO TESTUJĄCEGO l istopad 2010 rok Projekt współfinansowany.
Algorytm Rochio’a.
Wprowadzenie do budowy usług informacyjnych
Modele problemów decyzyjnych – przykłady
Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2007/2008 Modele problemów decyzyjnych – przykłady II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów.
Metoda simpleks opracowanie na podstawie „Metody wspomagające podejmowanie decyzji w zarządzaniu” D. Witkowska, Menadżer Łódź Simpleks jest uniwersalną.
Zadanie pierwotne Zadanie dualne Max f. celu Współczynniki f. celu Warunki „=„ Warunki „=„ Macierz parametrów Min f. celu.
Magda Kusiak Karol Walędzik prof. dr hab. Jacek Mańdziuk
Prognozowanie i symulacje (semestr zimowy)
OPIS PRZEDMIOTU (ZAJĘĆ)
Planowanie pracy i proces technologiczny
Wykład 2 Cykl życia systemu informacyjnego
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 4: Generowanie zdarzeń  Dr inż. Halina Tarasiuk p. 337, tnt.tele.pw.edu.pl.
Funkcje matematyczne Copyright © Rafał Trzop kl.IIc.
Testy nieparametryczne
Projekt z PODSTAW PROCESÓW ENERGETYCZNYCH
i jak odczytywać prognozę?
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
Testy nieparametryczne
Irena Woroniecka EKONOMIA MENEDŻERSKA - dodatek do W2
Wyodrębnianie kości udowych z danych CT i MRI.
Ćwiczenia 5: Analiza wyników symulacji
Marcin Jaruszewicz Jacek Mańdziuk
Finanse 2009/2010 dr Grzegorz Szafrański pokój B106 Termin konsultacji poniedziałek:
Dr Karolina Muszyńska Na podst.:
EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE ZAWODOWE
II EKSPLORACJA DANYCH Przygotowanie danych: rodzaje danych
Ekonometria stosowana
Regresja wieloraka.
Przedmiot: Ekonometria Temat: Szeregi czasowe. Dekompozycja szeregów
Raport z diagnozy edukacyjnej (na wejście)
Metody Matematyczne w Inżynierii Chemicznej Podstawy obliczeń statystycznych.
Analiza wariancji ANOVA czynnikowa ANOVA
MODEL LINIOWY Ustalony jest pewien zbiór mebli tego samego koloru i rodzaju tkaniny m – liczba rozkrojów d1,…., dm długości rozkrojów n-liczba resztek.
JAKOŚĆ TECHNICZNA WĘGLA
Rozkład wariancji z próby (rozkład  2 ) Pobieramy próbę x 1,x 2,...,x n z rozkładu normalnego o a=0 i  =1. Dystrybuanta rozkładu zmiennej x 2 =x 1 2.
Rodzaje liczb.
MODEL LINIOWY Ustalony jest pewien zbiór mebli tego samego koloru i rodzaju tkaniny m – liczba rozkrojów d1,…., dm długości rozkrojów n-liczba resztek.
Ekonometria Metody estymacji parametrów strukturalnych modelu i ich interpretacja dr hab. Mieczysław Kowerski.
Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego „Kompleksowe wspomaganie szkół i przedszkoli w powiecie ryckim”
Regresja liniowa. Dlaczego regresja? Regresja zastosowanie Dopasowanie modelu do danych Na podstawie modelu, przewidujemy wartość zmiennej zależnej na.
Weryfikacja hipotez statystycznych dr hab. Mieczysław Kowerski
SZTUCZNA INTELIGENCJA
1 © copyright by Piotr Bigosiński DOKUMENTACJA SYSTEMU HACCP. USTANOWIENIE, PROWADZENIE I UTRZYMANIE DOKUMENTACJI. Piotr Bigosiński 1 czerwiec 2004 r.
Treść dzisiejszego wykładu l Metoda kar. l Podsumowanie przekształcania zadań programowania liniowego do postaci tabelarycznej. l Specjalne przypadki –sprzeczność,
Treść dzisiejszego wykładu l Weryfikacja statystyczna modelu ekonometrycznego –błędy szacunku parametrów, –istotność zmiennych objaśniających, –autokorelacja,
Monopol oferenta Założenia modelu:
I n s t y t u t C h e m i c z n e j P r z e r ó b k i W ę g l a, Z a b r z e Rok założenia 1955 Obszar badawczy 1 „Mechanizmy fizyko-chemiczne procesów.
Ekonometria stosowana Heteroskedastyczność składnika losowego Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Programowanie strukturalne i obiektowe Klasa I. Podstawowe pojęcia dotyczące programowania 1. Problem 2. Algorytm 3. Komputer 4. Program komputerowy 5.
Zmienne typy danych w VBA. MS Excel – typy danych w języku programowania VBA.
Jak można wykorzystać swoją wiedzę z Matlaba
Wybór nazwy lub słów kluczowych dla interesującego nas szeregu czasowego. Opcjonalnie – ustawienie innych dostępnych atrybutów szukania.
Regresja wieloraka – bada wpływ wielu zmiennych objaśniających (niezależnych) na jedną zmienną objaśnianą (zależą)
Jednorównaniowy model regresji liniowej
HYDROCYKLONY KLASYFIKUJĄCE
Zgłoszenia w ramach kategorii Najlepszy Zespół wspierający
Zgłoszenie w ramach kategorii Razem
Zgłoszenia w ramach kategorii Najlepszy Zespół konsultantów
Zapis prezentacji:

Model przydziału zadań

Informacje wstępne ● Podaję tu uproszczoną wersję modelu, którą będziemy stosować w testach. ● Wszystkie trudniejsze wymagania, związane np. z dobieraniem kompetencji (w tym też blokady), wykorzystaniem „fajtłapy”, doborem parametrów będą uwzględnione w generatorze i zapisane w plikach z danymi do testowania.

Założenia Zakładamy, że mamy do przydzielenia pewną liczbę zadań do pewnej liczby pracowników. Każde zadania ma normatywny czas wykonania. Każdy pracownik ma limit czasu pracy. Pracownicy mają różne umiejętności ocenione współczynnikiem kompetencji wykonania każdego modelu.

Opis pracowników i zadań Oznaczenia: – Pracownicy: n jest liczbą pracowników. – Limit czasu pracy każdego pracownika : li, i=1,…, n – Zadania: m jest liczbą zadań – Normatywny czas wykonania każdego zadania: tj, j=1,…, m – Jakość pracy pracowników oceniana jest współczynnikiem kompetencji: kij, i=1,…,n, j=1,…,m. Mniejsze kij oznacza większe umiejętności pracownika.

Zmienne i ograniczenia xij – zmienna binarna, xij =1 oznacza, że zadanie j zostało przydzielone do pracownika i. Ograniczenia na czas pracy xi1*t1+xi2*t2+…+xim*tm ≤ li, i=1,2,…,n Każde zadanie musi być wykonane przez dokładnie jednego pracownika x1j +x2j+…+xnj =1, j=1,2,…,m

Funkcja celu Cel jaki chcemy osiągnąć to minimalny i jakościowo najlepszy czas pracy całego oddziału czyli x11*k11*t1+x12*k12*t2+…+x1m*k1m*tm + x21*k21*t1+x22*k22*t2+…+x2m*k2m*tm + … + xn1*kn1*t1+xn2*kn2*t2+…+xnm*knm*tm ⟶ min