Vícekanálové čekací systémy
|
|
- Pavla Valentová
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Vícekanálové čekací systémy Stanice obsluhy sestává z několika kanálů obsluhy, pracujících paralelně a navzájem nezávisle. Vstupy i výstupy systému mají poissonovský charakter. Jednotky vstupující do systému obsadí nejprve všechny kanály obsluhy a pak začnou vytvářet frontu.
2 Úhrnná intenzita obsluhy Za předpokladu, že stanice obsluhy obsahuje S kanálů obsluhy se stejným středním výkonem m obsloužených jednotek za jednotku času, závisí úhrnná intenzita obsluhy m n na počtu n jednotek v systému: m n 0, n. m, je - li n je - li 0 0 n S S. m, je - li n S
3 Pravděpodobnostní rozdělení počtu jednotek v systému p p n n n n! n S!S p 0 n-s p 0 pro n pro n 1, S 2,...,S p 0 S S!(1-1 ) S S 1 n0 n n! kde: m
4 Střední počet jednotek ve frontě S1 n f S.S!.(1- ) 2 p 0 S
5 Střední počet jednotek v systému n s n f
6 Střední doba, kterou jednotka čeká ve frontě t f n f S.S!. S m.(1- ) 2 p 0 S
7 Střední doba, kterou jednotka stráví v systému t s n s t f 1 m
8 Vícefázové systémy hromadné obsluhy Systémy, které se skládají z většího počtu individuálních systémů obsluhy (fází) seřazených v sérii. Každá fáze může obsahovat více paralelně umístěných obslužných zařízení. Existují dva základní přístupy k řešení takových systémů: analytický (teorie front), simulace.
9 Předpoklady analytického řešení vícefázového systému hromadné obsluhy neomezený zdroj požadavků, Poissonův vstup požadavků do první fáze, systém bez explozívních front, řád fronty FIFO, exponenciální rozdělení obslužných časů v jednotlivých fázích, stejná obslužná zařízení charakterizovaná stejným exponenciálním rozdělením v rámci jedné fáze, systém bez blokování předcházející fáze nemusí předržovat již obsloužený požadavek do doby, než se ukončí obsluha požadavku v následující fázi.
10 Vícefázový systém hromadné obsluhy m 1 m 2 m n Zdroj jednotek fáze 1 fáze 2 fáze n
11 Řešení vícefázového systému hromadné obsluhy Výstup z každé fáze je poissonův se stejnou intenzitou vstupu do další fáze, což umožňuje každou fázi chápat jako samostatný a nezávislý systém hromadné obsluhy typu M/M/1//FIFO (v případě jednoho obslužného kanálu) nebo M/M/S//FIFO (je-li v dané fázi více obslužných kanálů).
12 Optimalizace nákladů v systémech hromadné obsluhy Při malé intenzitě obsluhy se vytváří velká fronta, což vede ke ztrátám času jednotek ve frontě, příp. se značný počet jednotek do fronty vůbec nezařadí a tím systém přichází o tržby, resp. zisk. Při velké intenzitě obsluhy se může stát, že obsluha není vždy využita. Přitom ovšem musí být k dispozici, a tak zde vznikají náklady, jimž bezprostředně neodpovídají žádné tržby.
13 Optimalizace zisku (jednokanálový systém) E m.e G.G náklady na obsluhu jednoho požadavku za jednotku času, průměrné náklady na obsluhu, tržba za obsluhu jedné jednotky, průměrná tržba, pokud nedochází k odchodům jednotek následkem naplnění omezeného počtu míst ve frontě,.g.(1-p N ) průměrná tržba za předpokladu, že do systému nevstoupí více než N prvků.
14 Zisk za jednotku času (jednokanálový systém) Z =. G. (1 p n ) - m. E po úpravě: Z.G. 1 1 N N1 m. E
15 Maximalizace zisku (jednokanálový systém) Za předpokladu, že veličiny, G, E jsou známy, hledáme pro zvolené N takové m, aby zisk byl maximální. dz dm N1 N (N ( 1 1) N1 ) 2 N1 E G 0 Pozn.: Pro E > G neexistuje řešení je nutno hledat jiné kritérium optimality.
16 Příklad Živnostník podniká v oblasti rozvážky zboží. K dispozici má jeden dodávkový automobil. V průměru obdrží 4 zakázky za den. Intervaly mezi příchody zakázek se řídí exponenciálním rozdělením. Průměrné náklady na obsluhu činí Kč/den. Tržba autodopravce z jedné zakázky je Kč. Předpokládáme nejvýše 3 zakázky v systému. Stanovme optimální intenzitu výstupu.
17 Optimalizace nákladů (jednokanálový systém) V tomto případě budeme optimalizovat jen náklady, které vznikají při procházení jednotky celým systémem. E C C.n s náklady na obsluhu jednoho požadavku za jednotku času, náklady na jednotkovou dobu pobytu v systému, průměrné náklady za pobyt v systému, přičemž n s μ λ λ
18 Celkové náklady za jednotku uskutečněné obsluhy (jednokanálový systém) Cλ N(μ) μ. E μ - λ
19 Optimální kapacita obsluhy (jednokanálový systém) dn( m) dm 0 m opt. C E
20 Minimální celkové náklady (jednokanálový systém) N min. (μ opt. ) (λ C E ). E (λ Cλ C E ) λ
21 Příklad Přepokládejme, že zákazníci autodopravce oceňují svůj čas při čekání na vyřízení svého požadavku na Kč za den. Průměrné náklady na obsluhu jedné jednotky činí Kč. Stanovme optimální intenzitu obsluhy. λ = 4 zakázky/den C = Kč/den E = Kč/zakázka
22 Celkové náklady (vícekanálový systém) N (S) C. n C.S c S o C C o náklady na jednotkovou dobu pobytu v systému náklady na provoz jednoho kanálu obsluhy za jednotku času
23 Celkové náklady (vícekanálový systém) η S1 N (S) C. p η C.S c η S.S!. 1 S Minimální hodnotě N c (S) odpovídá optimální počet kanálů obsluhy.
24 Příklad Dopravní firma obdrží v průměru 20 zakázek za den, které reprezentují přepravní vzdálenost km. Jeden automobil v průměru ujede 400 km za den. Náklady na jeden automobil se pohybují okolo Kč/den. Zákazníci oceňují svůj čas při čekání na vyřízení objednávky na Kč/den. Stanovme optimální počet automobilů. Předpokládáme, že všechny charakteristiky systému jsou náhodné a řídí se exponenciálním rozdělením.
SYSTÉMY HROMADNÉ OBSLUHY. Teorie front
SYSTÉMY HROMADNÉ OBSLUHY Teorie front Systémy hromadné obsluhy (SHO) Teorie hromadné obsluhy (THO) se zabývá kvantitativním hodnocením soustav schopných uspokojiť požadavky hromadného charakteru na nejakou
VíceTeorie front. Systém hromadné obsluhy
Teorie front Pokouší se analyzovat a řešit procesy, ve kterých se vyskytují proudy objektů procházejících určitými zařízeními, od nichž vyžadují obsluhu. Vlivem omezené kapacity obsluhy může docházet k
VíceExponenciální modely hromadné obsluhy
Exponenciální modely hromadné obsluhy Systém s čekáním a neohraničeným zdrojem požadavků Na základě předchozích informací je potřeba probrat, jaké informace jsou dostupné v počtu pravděpodobnosti řešícím
VíceKendallova klasifikace
Kendallova klasifikace Délka obsluhy, frontový režim, Littleovy vzorce Parametry obsluhy Trvání obsluhy - většinou předpokládáme, že trvání obsluhy jsou nezávisl vislé náhodné proměnné, se stejným rozdělením
VíceVícekanálové čekací systémy
Vícekaálové čekací systémy taice obsluhy sestává z ěkolika kaálů obsluhy, racujících aralelě a avzájem ezávisle. Vstuy i výstuy systému mají oissoovský charakter. Jedotky vstuující do systému obsadí ejrve
Více4EK201 Matematické modelování. 8. Modely hromadné obsluhy
4EK201 Matematické modelování 8. Modely hromadné obsluhy 8. Modely hromadné obsluhy Systém, ve kterém dochází k realizaci obsluhy příchozích požadavků = systém hromadné obsluhy Vědní disciplína zkoumající
VíceStochastické procesy - pokračování
Stochastické procesy - pokračování Úvodní pojmy: Stochastické procesy jsou to procesy (funkce) jejichž hodnoty jsou náhodné veličiny závislé na parametru t stav systému souhrn vlastností a charakteristik,
Více4EK311 Operační výzkum. 8. Modely hromadné obsluhy
4EK311 Operační výzkum 8. Modely hromadné obsluhy 8. Modely hromadné obsluhy Systém, ve kterém dochází k realizaci obsluhy příchozích požadavků = systém hromadné obsluhy Vědní disciplína zkoumající tyto
VíceČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ. Semestrální práce. Z předmětu Teorie hromadné obsluhy (THRO) Jan Čáslava.
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Semestrální práce Z předmětu Teorie hromadné obsluhy (THRO) Jan Čáslava Skupina 1 57 Simulace fiktivní čerpací stanice 2011 1 Obsah 1. Popis situace...
VíceStochastické modely Informace k závěrečné zkoušce
Stochastické modely Informace k závěrečné zkoušce Jan Zouhar Katedra ekonometrie, FIS VŠE v Praze, zouharj@vse.cz 10. února 2015 Průběh zkoušky. Zkouška je ústní s přípravou na potítku. Každý si vylosuje
VícePočítačová simulace a analýza vybraných frontových systémů
Univerzita Jana Evangelisty Purkyně v Ústí nad Labem Přírodovědecká fakulta Počítačová simulace a analýza vybraných frontových systémů BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Vypracovala: Vedoucí práce: Markéta Temkovičová RNDr.
VíceKMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC
Přednáška 03 Přírodovědecká fakulta Katedra matematiky KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC jiri.cihlar@ujep.cz Diskrétní rozdělení Důležitá diskrétní rozdělení pravděpodobnosti
Více4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu
4EK311 Operační výzkum 1. Úvod do operačního výzkumu Mgr. Jana SEKNIČKOVÁ, Ph.D. Nová budova, místnost 433 Konzultační hodiny InSIS E-mail: jana.seknickova@vse.cz Web: jana.seknicka.eu/vyuka Garant kurzu:
Více1 Teorie hromadné obsluhy
1 Teorie hromadné obsluhy Teorie hromadné obsluhy zkoumá modely, v nichž do nějakého systému obsluhy, kerý může mít jeden či více linek obsluhy vstupují jednotky, které mají být těmito linkami obslouženy.
VíceTeorie zásob. Kvantifikace zásob. V zásobách je vázáno v průměru 20 % kapitálu (u výrobních podniků) až 50 % kapitálu (u obchodních podniků).
Teorie zásob Souhrn matematických metod používaných k modelování a optimalizaci procesů hromadění různých položek k zabezpečení plynulého chodu zásobovaných složek. Kvantifikace zásob V zásobách je vázáno
VíceTeorie hromadné obsluhy (Queuing Theory)
Teorie hromadné obsluhy (Queuing Theory) Mgr. Šárka Voráčová, Ph.D. Katedra aplikované matematiky voracova @ fd.cvut.cz http://www.fd.cvut.cz/department/k611/pedagog/k611tho.html Literatura Š. Voráčová,
VíceTeorie hromadné obsluhy (Queuing Theory)
Teorie hromadné obsluhy (Queuing Theory) Mgr. Šárka Voráčov ová, Ph.D. Katedra aplikované matematiky voracova @ fd.cvut..cvut.czcz http://www.fd fd.cvut.cz/department/k611/pedagog/k611tho. /department/k611/pedagog/k611tho.html
VícePravděpodobnost a statistika I KMA/K413
Pravděpodobnost a statistika I KMA/K413 Konzultace 3 Přírodovědecká fakulta Katedra matematiky jiri.cihlar@ujep.cz Kovariance, momenty Definice kovariance: Kovariance náhodných veličin Dále můžeme dokázat:,
Víceintenzitu příchodů zákazníků za čas t intenzitu obsluhy (průměrný počet obsloužených) za čas t
Ukázka - Systémy hromadné obsluhy Příklad: Pan Pumpička se rozhodl postavit samoobslužnou čerpací stanici u obce Česká Bříza. Na základě průzkumu ví, že by čerpací stanici mohlo průměrně navštívit 32,
VíceVybrané statistické metody. Simulace pokladen supermarketu Albert na Spojovací
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE, Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky K611 Vybrané statistické metody Simulace pokladen supermarketu Albert na Spojovací 1 85 Jakub Ondřich 2010/2011 85101910/0040
VícePříklad 1. Řešení 1a. Řešení 1b. Řešení 1c ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 7
Příklad 1 a) Autobusy městské hromadné dopravy odjíždějí ze zastávky v pravidelných intervalech 5 minut. Cestující může přijít na zastávku v libovolném okamžiku. Určete střední hodnotu a směrodatnou odchylku
VíceCvičení 5. Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc.
5 Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc. Katedra počítačových systémů Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v
VíceSPOJITÉ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI. 7. cvičení
SPOJITÉ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI 7. cvičení Intenzita poruch Funkce modelující dobu do výskytu události životnost, dobu do poruchy, dobu do relapsu (návratu onemocnění), apod. používáme spolu s distribuční
VíceSimulační modely. Kdy použít simulaci?
Simulační modely Simulace z lat. Simulare (napodobení). Princip simulace spočívá v sestavení modelu reálného systému a provádění opakovaných experimentů s tímto modelem. Simulaci je nutno považovat za
VíceKGG/STG Statistika pro geografy
KGG/STG Statistika pro geografy 4. Teoretická rozdělení Mgr. David Fiedor 9. března 2015 Osnova Úvod 1 Úvod 2 3 4 5 Vybraná rozdělení náhodných proměnných normální rozdělení normované normální rozdělení
VíceÚvod do SHO. Výkonnost a spolehlivost programových systémů KIV/VSS. Richard Lipka
Úvod do SHO Výkonnost a spolehlivost programových systémů KIV/VSS Richard Lipka Systémy hromadné obsluhy (Queueing theory) Modelování systémů, které obsluhují větší množství požadavků Telekomunikační systémy
VíceAlgoritmizace diskrétních. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Algoritmizace diskrétních simulačních modelů Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Úvodní poznámky Při programování simulačních modelů lze hlavní dílčí problémy shrnout do následujících bodů: 1) Zachycení statických
VíceSIMULACE SPOLEHLIVOSTI SYSTÉMŮ HROMADNÉ OBSLUHY. Michal Dorda. VŠB - TU Ostrava, Fakulta strojní, Institut dopravy
SIMULACE SPOLEHLIVOSTI SYSTÉMŮ HROMADNÉ OBSLUHY Michal Dorda VŠB - TU Ostrava Fakulta strojní Institut dopravy 1 Úvod V běžné technické praxi se velice často setkáváme s tzv. systémy hromadné obsluhy aniž
VíceUplatňování metod teorie front pří řízení vybraných podnikových procesů. Application of theory of queues for some corporate processes control
ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA EKONOMICKÁ Diplomová práce Uplatňování metod teorie front pří řízení vybraných podnikových procesů Application of theory of queues for some corporate processes control
VíceOPTIMALIZACE PŘEPRAVY VE FIRMĚ MIROSLAV BLAŽEK AUTODOPRAVA. Bakalářská práce
MENDELOVA ZEMĚDĚLSKÁ A LESNICKÁ UNIVERZITA V BRNĚ Provozně ekonomická fakulta OPTIMALIZACE PŘEPRAVY VE FIRMĚ MIROSLAV BLAŽEK AUTODOPRAVA Bakalářská práce Vedoucí práce: Ing. Pavel Kolman Vypracovala: Bc.
VícePearsonůvχ 2 test dobré shody. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Ing. Michal Dorda, Ph.D. Př. : Ve vjezdové skupině kolejí byly sledovány počty přijíždějících vlaků za hodinu. Za 5 dní (tedy 360 hodin) přijelo celkem 87 vlaků. Výsledky sledování jsou uvedeny v tabulce.
VíceJak moc VYSOKOrychlostní železnice v ČR?
Jak moc VYSOKOrychlostní železnice v ČR? Tomáš Záruba Náměšť nad Oslavou, 26. května 2016 Základní otázka: Proč vlastně stavět VRT? Časové úspory cestujících Zefektivnění provozu železnice Uvolnění kapacitních
VíceČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Simulace příletů cestujících na schengenský terminál letiště Praha - Ruzyně a jejich přestupů na navazující lety SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Vybrané statistické
VíceŠKODA AUTO a.s. Vysoká škola VYUŢITÍ EXAKTNÍCH METOD V PODNIKOVÉ PRAXI
ŠKODA AUTO a.s. Vysoká škola Studijní program: N6208 Ekonomika a management Studijní obor: 6208T088 Podniková ekonomika a management provozu VYUŢITÍ EXAKTNÍCH METOD V PODNIKOVÉ PRAXI Bc. Michael HERMAN
VíceÝ š é š ó š ž š žé ó Š é ď Ý é é ž é ž š ž Ť é š é é Ř š é ď é ž é ž é é ž Ť é ď é šš é ž é ž é ž ů ž ž é Ť Ť Ř š é ž ž ď Ú š é ž š š ž š é ž š é é š ž é ž é ž ů é ž é ž é Č é é ž š š é é Ř š ž Ž š é é
Víceď ď ď š Ý š š É Ý šš š š š šš š š š š Ě š Ó ď šš š šš ď Ě šš š šš Ě š Ě Ě Ú š š š Ě š š ď Ě š š Ž š Ě š Č š Ý ď š š ď š Ý Ť š š š š š Ý š ď ď š š Á Á É š š š Ž šš ď ř ň ř ř š Ý ď š š š š š š Ť Ě š Ť š
Víceš Ý š š Ú ž ž š ž š š ž š Í š š ž š Ú ž ž ž šš ž ž ž šš ž ž š ž ž š š ž ž ž šš ž ň Č ž ž ž ž šš ž ž ž š š š ó š š ž š ž š ž Ú ž š ž š š Ú ň š š ó š ž š ž š Ž ň š š š š š š š ž š š ž š š š š š š š š š š
VíceDiskrétní náhodná veličina
Lekce Diskrétní náhodná veličina Výsledek náhodného pokusu může být vyjádřen slovně to vede k zavedení pojmu náhodného jevu Výsledek náhodného pokusu můžeme někdy vyjádřit i číselně, což vede k pojmu náhodné
Víceč Ť Ť Ď Ť č č šš š č š Í Í š č š š ň č Í Í š ň š š š š č š č š š š š č š š č č š š ď č č š ť š š ň č ďč č č Í š š Í š šš š Í š ď Ť Ť Í Á č š č Ť Í Ů Ú č č š š š š ď ď ň ť ď ď Ě š ď ď ď š č ď Í č š Ť Ž
VíceZÁKONY ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI
ZÁKOY ROZDĚLEÍ PRAVDĚPODOBOSTI Různá rozdělení pravděpodobnosti náhodných veličin jsou popsána pomocí distribuční funkce, funkce hustoty pravděpodobnosti nebo pravděpodobnostní funkce. Za nejdůležitější
VíceVYBRANÁ ROZDĚLENÍ. SPOJITÉ NÁH. VELIČINY Martina Litschmannová
VYBRANÁ ROZDĚLENÍ SPOJITÉ NÁH. VELIČINY Martina Litschmannová Opakování hustota pravděpodobnosti f(x) Funkce f(x) je hustotou pravděpodobností (na intervalu a x b), jestliže splňuje následující podmínky:
VíceE(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =
Základní rozdělení pravděpodobnosti Diskrétní rozdělení pravděpodobnosti. Pojem Náhodná veličina s Binomickým rozdělením Bi(n, p), kde n je přirozené číslo, p je reálné číslo, < p < má pravděpodobnostní
VíceTeorie hromadné obsluhy
Teorie hromadné obsluhy Simulace evakuace návštěvníků koncertu v klubu 2010/2011, 1.57 Obsah 1. Popis situace... 2 2. Zvolený systém... 2 3. Popis běhu simulace... 3 3.1. Deklarace veličin:... 3 3.2. Běh
VíceVYUŽITÍ SIMULACE PŘI MODELOVÁNÍ PROVOZU NA SVÁŽNÉM PAHRBKU SEŘAĎOVACÍ STANICE
VYUŽITÍ SIMULACE PŘI MODELOVÁNÍ PROVOZU NA SVÁŽNÉM PAHRBKU SEŘAĎOVACÍ STANICE 1 Úvod Michal Dorda, Dušan Teichmann VŠB - TU Ostrava, Fakulta strojní, Institut dopravy Seřaďovací stanice jsou železniční
VíceVýpočty spolehlivost chodu sítí
Výpočty spolehlivost chodu sítí Ing.Zdeněk Pistora, CSc. Přehled používaných metod Metody analytické Postupné zjednodušení Metody simulační Monte Carlo Metoda postupného zjednodušení Vhodná zejména pro
VíceMatematické modelování 4EK201
Matematické modelování 4EK0 Ukázkový test Maimum 00 bodů. Pokud má úloha lineárního programování více optimálních řešení, pak (a) jich může být nekonečně mnoho, (b) jich musí být nekonečně mnoho.. Doplňte
VíceNÁHODNÉ VELIČINY JAK SE NÁHODNÁ ČÍSLA PŘEVEDOU NA HODNOTY NÁHODNÝCH VELIČIN?
NÁHODNÉ VELIČINY GENEROVÁNÍ SPOJITÝCH A DISKRÉTNÍCH NÁHODNÝCH VELIČIN, VYUŽITÍ NÁHODNÝCH VELIČIN V SIMULACI, METODY TRANSFORMACE NÁHODNÝCH ČÍSEL NA HODNOTY NÁHODNÝCH VELIČIN. JAK SE NÁHODNÁ ČÍSLA PŘEVEDOU
VícePřidělování CPU Mgr. Josef Horálek
Přidělování CPU Mgr. Josef Horálek Přidělování CPU = Přidělování CPU je základ multiprogramového OS = pomocí přidělování CPU různým procesům OS zvyšuje výkon výpočetního systému; = Základní myšlenka multiprogramování
Víceř ž č š ř ů č ř š ř ů ř ž ř ž ž ř Č Č Č č č č Ž Á ť Č ř ž ž Š Ž Č ř č úč Š Ř Ě ř ó ř ů Š ů ů č š š ů ů š ř ů ř ř ř ř č ž ř ř ž š ř ř č Š Ž ř ř č č Š ř ř č ř č č č š ů ř ř š č ř č ř ř č ú ř š ř Ž ř č Č
VíceKvantitativní metody v rozhodování. Marta Doubková
Kvantitativní metody v rozhodování Marta Doubková Seminární práce 28 OBSAH 1 LINEÁRNÍ PROGRAMOVÁNÍ KAPACITNÍ ÚLOHA... 3 2 DISTRIBUČNÍ ÚLOHA... 7 3 ANALÝZA KRITICKÉ CESTY METODA CPM... 13 4 MODEL HROMADNÉ
VíceSYSTÉMOVÁ METODOLOGIE (VIII) Operační výzkum. Ak. rok 2011/2012 vbp 1
SYSTÉMOVÁ METODOLOGIE (VIII) Operační výzkum Ak. rok 2011/2012 vbp 1 DEFINICE Operační výzkum je prostředek pro nalezení optimálního řešení daného problému při respektování celé řady různorodých omezení,
Více2 3 4 5 6 7 8 9 10 12,999,976 km 9,136,765 km 1,276,765 km 499,892 km 245,066 km 112,907 km 36,765 km 24,159 km 7899 km 2408 km 76 km 12 14 16 3 1 12 7 1 6 2 5 4 3 11 9 10 8 18 20 21 22 23 24 26 28 30
VíceCena celkem včetně DPH. E122099020 1 215 Kč 971332H001 1 656 Kč 52902P000012 1,2 714 Kč Cena bez DPH Cena celkem včetně DPH.
15 000 km/12 měsíců GD015ADCMP00 0,9 536 Kč 30 000 km/24 měsíců 45 000 km/36 měsíců GD030ADCMP00 1,4 833 Kč 4 339 Kč 5 251 Kč GD045ADCMP00 0,9 536 Kč 60 000 km/48 měsíců GD060ADCMP00 1,6 952 Kč 4 790 Kč
VíceStatické modely zásob Nazývají se také modely s jedním cyklem. Pořízení potřebných zásob se realizuje jedinou dodávkou.
Statiké modely zásob Nazývají se také modely s jedním yklem. Pořízení potřebnýh zásob se realizuje jedinou dodávkou. Náklady na pořízení zásob jsou finí a nemohou ovlivňovat rozhodovaí strategii. Statiký
Víceř řč č Í ř č ú Í ř č š č č ř č ď č š Ž č š ň č ř š ř ú ř ř ř Í š Ý š š ří ó š ď ř š ř š Ž Ž Á š Í ó š ř š ř č ň čš ř Ž č č š Ď ř Ž říč ď ó ď č ň Í š Š Á š ř ř ř ó č ř š ř Š Ť ř č č ř ň č ř ňš č É Ž Ř ÚŽ
Víceš Ď ň ň Ď š Ž ň Í Ž ď Ú ňš ň Ř š ň ť Ó š Č Í ň Č Š ť Ť Ť š ŤÍ Í š Ť ň Ž š ň Ž ň ň š Ť š Ď š ší š ň É ť ď Ž Í ť Ý Í ň Ž ť Ť Ň š š ť Š Í ň ňš Í ň š š ň Í Ť Ď Ť ť ď ň š ň Ť ň Ď Ž š Ž šš ť Í ň ň Ž Ť Ť ň ů
VíceVYUŽITÍ TEORIE HROMADNÉ OBSLUHY PŘI NÁVRHU A OPTIMALIZACI PAKETOVÝCH SÍTÍ
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV TELEKOMUNIKACÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT OF TELECOMMUNICATIONS
VíceVšeobecné obchodní podmínky Účinné k 1. 1. 2015
GEOLOGICKÝ ÚSTAV AV ČR, v. v. i. Rozvojová 269, 165 00 Praha 6 1. Účinnost Všeobecné obchodní podmínky Účinné k 1. 1. 2015 1.1 Tyto Všeobecné obchodní podmínky (dále "Všeobecné podmínky") se vztahují na
VíceTeorie hromadné obsluhy
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta dopravní Semestrální práce z předmětu Teorie hromadné obsluhy Porovnání způsobů obsluhy v restauraci McDonald s SAVARIN v Praze Jméno: Bc. Jana Jirků Akademický
VíceSpolehlivost soustav
1 Spolehlivost soustav Spolehlivost soustav 1.1 Koherentní systémy a strukturní funkce Budeme se zabývat modelováním spolehlivosti zřízení s ohledem na spolehlivost jeho komponent. Jedním z hlavních cílů
VíceSIMULAČNÍ MODEL ČINNOSTÍ VEŘEJNÉHO LOGISTICKÉHO CENTRA
SIMULAČNÍ MODEL ČINNOSTÍ VEŘEJNÉHO LOGISTICKÉHO CENTRA Ing. Jaromír Široký, Ph.D. Ing. Michal Dorda VŠB - TU Ostrava Fakulta strojní Institut dopravy Obsah: 1. Definice cílů a účelu simulace VLC. 2. Struktura
VíceSimulace na modelu firmy v prostředí Witness
1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Simulace na modelu firmy v prostředí Witness Vávra David Elektrotechnika, Informačné technológie 30.11.2011 Tento článek se zabývá simulací modelu firmy
VíceObecná úloha lineárního programování. Úloha LP a konvexní množiny Grafická metoda. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno
Přednáška č. 3 Katedra ekonometrie FEM UO Brno Optimalizace portfolia Investor se s pomocí makléře rozhoduje mezi následujícími investicemi: akcie A, akcie B, státní pokladniční poukázky, dluhopis A, dluhopis
Víceů š š ů Ú ů š É š š ů ť É Ž ů Í ó ň š š É Ú š Ů Ž Í š ů ňš Í ů ů š Š Š ó ů Í Ž Č š š š Č Č š Ů Í Í Í Í š š š Ž Ů š Š ů Ů Í Š Š š Č Ž ů Ž š Ú ó É Ž É Ú Ž Í š Í Ú ů Ú š Ú š Ú ů Ž Ú ů Ž š š š ů Í Ů š Ů Ú
VíceTomáš Karel LS 2012/2013
Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není
VícePravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 4
Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 4 J. Hrabáková, I. Petr, F. Štampach, D. Vašata Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze ZS 2014/2015
VíceSociální inovace. Mgr. Ivo Škrabal
Sociální inovace Mgr. Ivo Škrabal Obsah Sociální ekonomika Sociální podnikání Inovace Sociální inovace Příklady Sociální ekonomika teorie o má za úkol hledat a vytvářet příležitosti pro osoby ohrožené
VíceZápadočeská univerzita v Plzni
Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra informatiky a výpočetní techniky Semestrální práce Výkonnost a spolehlivost číslicových sytémů Otevřená síť front Jan Bařtpán (A03043) bartipan@students.zcu.cz
VíceEfektivita (nejen) veřejné správy
Efektivita (nejen) veřejné správy 09/04/2014 Jan Růžička Managed services Výchozí stav Neefektivní využívání pracovní doby Důvody: Nejednotnost příchozích kanálů pro práci (email, interní systémy, mobil,
VícePřednáška. Další rozdělení SNP. Limitní věty. Speciální typy rozdělení. Další rozdělení SNP Limitní věty Speciální typy rozdělení
VI Přednáška Další rozdělení SNP Limitní věty Speciální typy rozdělení Rovnoměrné rozdělení R(a,b) Příklad Obejít celý areál trvá strážnému 30 minut. Jaká je pravděpodobnost, že u vrátnice budete čekat
VícePDV /2018 Detekce selhání
PDV 08 2017/2018 Detekce selhání Michal Jakob michal.jakob@fel.cvut.cz Centrum umělé inteligence, katedra počítačů, FEL ČVUT Detekce selhání Systémy založeny na skupinách procesů cloudy / datová centra
VíceVYBRANÁ ROZDĚLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY
VYBRANÁ ROZDĚLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIČINY Název NV X Popis Pravděpodobnostní funkce E(X) D(X) Binomická - Bi(n, ) počet úspěchů v n Bernoulliho pokusech P(X = k) = ( n k ) k (1 ) k n n(1 ) Hypergeometrická
VíceROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN
ROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN Rovnoměrné rozdělení R(a,b) rozdělení s konstantní hustotou pravděpodobnosti v intervalu (a,b) f( x) distribuční funkce 0 x a F( x) a x b b a 1 x b b 1 a x a a x b
VíceDokumentace k semestrální práci z předmětu PT
Dokumentace k semestrální práci z předmětu PT Vypracovali: Eva Turnerová (A08B0176P) Martin Dlouhý (A08B0268P) Zadání Zadání: Firma Mistr Paleta, syn a vnuci rozváží palety po celé České republice. Počet
VíceSimulační software Witness. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Simulační software Witness Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 3 2 6 4 5 Základní prvky simulačního modelu Součást ( Part ) záložka Basic součásti představují mobilní prvky, které procházejí simulačním modelem
VíceDATIS PODVOJNÉ ÚČETNICTVÍ Změny 2015
DATIS PODVOJNÉ ÚČETNICTVÍ Změny 2015 verze 15.05.2 25.5.2015 Kontrola neobsazených čísel Oprava chyby při kontrole neobsazených čísel v případě duplicitních čísel faktur. verze 15.05.1 02.5.2015 Režim
VíceSÍLA TRADIČNÍCH A DYNAMIKA MODERNÍCH PRODEJNÍCH KANÁLŮ V JEDNOM ŘEŠENÍ. Pro-SALE!
SÍLA TRADIČNÍCH A DYNAMIKA MODERNÍCH PRODEJNÍCH KANÁLŮ V JEDNOM ŘEŠENÍ Pro-SALE! Prověřená síla tradiční obchodní sítě a dynamika moderních elektronických kanálů v jednom řešení to je Pro-SALE! Jste finanční
VíceDSS a De Novo programming
De Novo Programming DSS a De Novo programming DSS navrhují žádoucí budoucnost a cesty k jejímu uskutečnění Optimalizační modely vhodné nástroje pro identifikaci optimálního řešení problému Je ale problém
VíceGoogle Analytics Nastavení elektronického obchodování
Google Analytics Nastavení elektronického obchodování Pokud ve Vašem e-shopu máte integrován nástroj pro měření návštěvnosti Google Analytics, můžete jeho pomocí měřit i dosažení cílů, které si stanovíte.
VíceStatistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup
Statistika Regresní a korelační analýza Úvod do problému Roman Biskup Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Ekonomická fakulta (Zemědělská fakulta) Katedra aplikované matematiky a informatiky 2008/2009
Více3. Účtová tř. 1 Zásoby a 2 Finanční účty
3. Účtová tř. 1 Zásoby a 2 Finanční účty Oběžný majetek - nemusí ho být v podniku mnoho - je v podniku v různých formách (ve věcné podobě jako suroviny, materiál apod., v peněžní podobě jako peníze, pohledávky,
VíceŘETĚZCOVÉ EFEKTY A PROBLÉMY OPTIMALIZACE
ŘETĚZCOVÉ EFEKTY A PROBLÉMY OPTIMALIZACE ŘETĚZCOVÉ EFEKTY A PROBLÉM OPTIMALIZACE Ve složitějších řetězcích vzniká snadno nežádoucí jev tzv. řetězcový efekt, který způsobuje dlouhá doba reakce na změny
VíceFAKULTA DOPRAVNÍ ČVUT
FAKULTA DOPRAVNÍ ČVUT Teorie hromadné obsluhy Simulace letiště v softwaru HPSim 26/27 Martin Brodský Petr Poupa Simulace letiště v softwaru HPSim 1.ÚVOD V rámci semestrální práce na předmět Teorie hromadné
VíceUniverzita Pôlackého v Olomouci
" Univerzita Pôlackého v Olomouci Filozofickó fakulta Stanislav Komenda NÁSTROJE MANAŽERSKÉHO OBJEKTIVNíHO ROZHODOVÁNí f OLOMOUC 1999 I ~ - 1. OBSAH. ÚVOD 3 1. MERENÍ A METAMERENÍ ZDRAVÍ 4 1.1 Merení zdravotního
VíceDopravní inženýrství
Dopravní inženýrství Přednáška 2 Charakteristiky dopravního proudu vozidel Doc. Ing. Miloslav Řezáč, Ph.D. Katedra dopravního stavitelství, Fakulta stavební, VŠB-TU Ostrava Dopravní proud Pohyb vozidel
VíceVliv vysokorychlostní železnice na mobilitu
Nádraží včerejška, nádraží zítřka: zkušenosti Francie a České republiky 23.6.2017 Vliv vysokorychlostní železnice na mobilitu Petr Šlegr, CEDOP Relace Vzdálenost [km] Jízdní doba Rychlost [km/h] Lille
VíceÁ Ž É Š Í É Ě É Ě Ť Í š Ť Ť š Ť Ť š š š ň š Ť Ť Ó Í Ť š Í Ť ň š Ť Í Ť Ť Í Ž Ý š š ň š š ň ú Ť ň š š Ů Ť š Ť ň ň Ť Ť š Ů ď Ť Ě Ť Í š Ť Ť Ť Ť Ť Ť š ň Ť Ť Ť ť Ť Ů Ť Ť Ť ť ť š š Í Ť Í ď Í Í šš Ž š Ť ť Í Í
VíceInformační povinnost správce osobních údajů vůči subjektu údajů
Jméno Datum Podpis Strana 1 z 6 Informační povinnost správce osobních údajů Tento dokument byl vytvořen souhrnně pro skupinu společností JIPOCAR a LCJ, coby správců osobních údajů, z důvodu jednotné metodiky
Více10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy
10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy Regresní úloha (analýza) je označení pro statistickou metodu, pomocí nichž odhadujeme hodnotu náhodné veličiny (tzv. závislé proměnné, cílové proměnné, regresandu
VícePRODEJ Prodej je pochopitelně základní funkcí pokladního systému. Systému MERCATOR umožňuje prodej realizovat ve 3 režimech:
MERCATOR Moderní pokladní systém od společnosti SICONET a.s. Co je MERCATOR MERCATOR je PC pokladní systém určený především maloobchodním a velkoobchodním prodejnám společností, jejichž podnikovým systémem
VíceVlastní skladování Skladové operace O. Kánský
Vlastní skladování Skladové operace 2016 O. Kánský Skladové operace příjem do skladu převzetí zásob zaskladnění skladování vychystávání kompletace expedice Příjem převzetí od dopravce, vykládka dodávky
VíceVÝZVA K PODÁVÁNÍ NÁVRHŮ NA DODÁVKU SOFTWARE PRO TPV A PLÁNOVÁNÍ A ŘÍZENÍ VÝROBY
VÝZVA K PODÁVÁNÍ NÁVRHŮ NA DODÁVKU SOFTWARE PRO TPV A PLÁNOVÁNÍ A ŘÍZENÍ VÝROBY TEDOM a.s. vyhlašuje výběrové řízení na dodávku software pro TPV a plánování a řízení výroby dle specifikací uvedených níže
Vícepravděpodobnosti 10 Poissonovo a exponenciální rozdělení pravděpodobnosti
pravděpodobnosti pravděpodobnosti Břetislav Fajmon, UMAT FEKT, VUT Brno Této přednášce odpovídá část kapitoly 12 ze skript [1] a vše, co se nachází v kapitole 6 sbírky úloh [2] tuto kapitolu 6 sbírky úloh
Více1. Úvodní ustanovení Tyto obchodní podmínky platí pro nákup v internetovém obchodě eshop.eledo.savana.cz Podmínky blíže vymezují a upřesňují práva a povinnosti prodávajícího a kupujícího. Provozovatelem
VíceZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA EKONOMICKÁ
ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA EKONOMICKÁ Diplomová práce Tvorba SW modulů pro počítačovou podporu KEM/PMO v OOP Java Creation of Software Modules for KEM/PMO Computer Aided Support in OOP Java
VíceNáhodný vektor a jeho charakteristiky
Náhodný vektor a jeho číselné charakteristiky 1 Náhodný vektor a jeho charakteristiky V následující kapitole budeme věnovat pozornost pouze dvourozměřnému náhodnému vektoru, i když uvedené pojmy a jejich
VíceVybraná rozdělení náhodné veličiny
3.3 Vybraná rozdělení náhodné veličiny 0,16 0,14 0,12 0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 0 Rozdělení Z 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Život je umění vytvářet uspokojivé závěry na základě nedostatečných předpokladů.
VíceAlgebra blokových schémat Osnova kurzu
Osnova kurzu 1) Základní pojmy; algoritmizace úlohy 2) Teorie logického řízení 3) Fuzzy logika 4) Algebra blokových schémat 5) Vlastnosti členů regulačních obvodů Automatizace - Ing. J. Šípal, PhD 1 Osnova
Více