SCIENTIFIC PAPERS OF THE UNIVERSITY OF PARDUBICE. MATEMATICKÝ MODEL A ZPŮSOBY ŘEŠENí ÚLOHY PŘIDĚLOVÁNí PRÁZDNÝCH VOZŮ
|
|
- Marie Bílková
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 SCIENTIFIC PAPERS OF THE UNIVERSITY OF PARDUBICE Series B The Jan Perner Transport Faculty 3 (1997) MATEMATICKÝ MODEL A ZPŮSOBY ŘEŠENí ÚLOHY PŘIDĚLOVÁNí PRÁZDNÝCH VOZŮ Katedra technologie a řízení dopravy ÚVOD Při jízdě prázdných vozů do místa nakládky jsou důležité dva základní faktory..faktor času - doba prázdného běhu vozu je součástí doby oběhu vozu. Jeho prodlužování vede ke zvýšené potřebě vozů, která se pak projevuje ve zvýšených investičních nákladech na obnovu či údržbu pracovního parku vozů, nebo zvýšení nájemného za pobyt cizích vozů na síti. Druhýmje faktor přímých nákladů, který je přímo závislý na kilometrické vzdálenosti, traťových poměrech, trakci a druhu vlaku, v němž je vůz přepravován. K těmto okolnostem je třeba ještě uvést fakt, že za přepravu prázdných vozů nezískává dopravce žádné tržby. Proto musí být zájmem všech železničních podniků je organizovat tyto přepravy co nejhospodárněji. Stále rychlejší rozvoj využívání výpočetní techniky v dopravě, zavádění nových informačních systémů do všech technologických postupů železnice a slušná úroveň matematického aparátu v této problematice, nabízí využití osobních počítačů při této činnosti železnice. 1. MODEL ÚLOHY 1.1 Verbální popis problému Na dopravní síti existují uzly, které mají přebytečné množství elementů a naopak uzly, kterýmse prázdné elementy nedostávají. S ohledem na technické a technologické možnosti existujemnoho způsobů, jak je možno přepravit prázdné elementy z míst jejich přebytku do místjejich nedostatku. My máme ze všech možných způsobů vybrat ten, který je pro nás ScientificPapers of the University of Pardubice SeriesB - The Jan Perner Transport Faculty 3 (1997)
2 nejvýhodnější. Metoda zvolená pro řešení této úlohy musí splňovat velké množství dalších podmínek: - co největší pokrytí potřeb elementů, - preference uspokojení některých požadavků na prázdné elementy, - možnost vzájemné zastupitelnosti elementů různých typů (různé řady vozů), - rozhodování o pokrývání potřeb soustředit do minimálního počtu míst, - zohlednění dynamického pojetí problému, - respektování propustnosti úseků a uzlů sítě, - přijatelná doba výpočtu. Podmínka maximálního pokrytí potřeb musí být splněna výběrem vhodného algoritmu pro řešení problému. Preference uspokojení některých požadavků se týká zejména elementů pro mezinárodní přepravu, potřeb některých zákazníků, vyhlášených vyrovnávkových úkolů, atd. Vozový park se neskládá pouze z jednoho druhu (České dráhy vlastní více než 120 vozových řad). Jejich možné využití, případně zastupitelnost je dána vlastnostmi zásilky. Nutnost soustředění rozhodování do minimálního počtu míst je dána tím, že se se vzrůstajícím počtem těchto míst zhoršuje výsledek optimalizace. Zdola je tento počet omezen přenosovými možnostmi datové sítě a dobou výpočtu. Zohlednění dynamického modelu je nutné proto, že přepravou prázdných elementů nedochází pouze k překonávání vzdáleností, ale i času. Prázdné elementy se přemisťují po úsecích a v uzlech, které mají určené propustnosti. Řešení musí být i z tohoto pohledu uskutečnitelné. Počet stanic obvodu, použitá výpočetní technika a složitost algoritmu určují dobu provedení optimalizačního výpočtu. 1.2 Hodnotící kritéria Cílem optimalizační úlohy přidělování vozů je minimalizace celkového výsledku, který vzniká z dílčích nákladů na přemísťování vozů. V lineárním modelu se dílčí náklady vyjadřují jako součin hodnotících sazeb a počtu přemísťovaných vozů z daného místa zdroje do místa potřeby. Počty těchto vozů se hledají při řešení, hodnoty sazeb je nutno stanovit před výpočtem. K reálnému vyjádření minimálního celkového výsledku je žádoucí, aby se v sazbě odrážely náklady na vůz komplexně, tj. ve všech fázích procesu přemísťování z místa zdroje do místa potřeby. To znamená zahrnout do sazby náklady spojené: - s pobytem vozu v místě zdroje a v místě potřeby vozu, - se zpracováním v nácestných seřaďovacích stanicích, - s jízdou na trati mezi místem zdroje a místem potřeby. Sazbu je možno vyjádřit ve formě hodnotové nebo naturální. V prvním případě se sazba vyjádří v peněžních jednotkách a zjistí se prostým součtem nákladů v jednotlivých fázích procesu přidělování vozů. Je nutné poznamenat, že je obtížné tyto náklady stanovit. V druhém případě se náklady v každé fázi procesu převádějí pro zjednodušení na kilometry. Základem pro stanovení sazeb v kilometrech v podobě matice jsou vzdálenosti mezi jednotlivými místy zdrojů a potřeb. Mohou to být tarifní nebo skutečné přepravní vzdálenosti, případně vzdálenosti, spojující geometrické středy skupin stanic. Úpravou takto stanovené sazby (pomocí koeficientů či přirážek) lze vyjádřit náklady spojené s nácestným přeřaďováním, zohlednit charakter trati, vyjádřit reálná přemístění (z hlediska technologie, času), výhodnost záměny vozu jinými typy a další vlivy Matematický model a způsoby řešení úlohy přidělování Milan Podolák: prázdných vozů
3 Hodnotící sazby v úloze přidělování vozů nemusí být neměnné. V průběhu času je lze upřesňovat, nebo v připadě potřeby změnit i hodnotící kritérium (např. při mimořádnostech v dopravě). Ve stacionárním modelu je možné vyjádřit sazbu ještě převodem nákladů na čas. V dynamickém modelu je čas už zapracován do řešení při libovolném hodnotícím kritériu. Z hlediska použité metody je lhostejné, která forma sazby se použije. Je to především problém dostupnosti výchozích podkladů. 1.3 Matematický model úlohy Předpokládejme, že se v daném obvodu sítě nachází m míst DI,D2,...,D,,...,Dm s přebytkem prázdných elementů určitého druhu a),a 2,.a,,...,a m a n míst SI,S2'''' 'Si'''',S 11 s potřebou těchto elementů b,,b 2,,bj,...,b n ' pro něž platí: III 11 La; =A =B = Lb) ;=1.1=1 Přepravní náklady jednoho prázdného elementu z místa D; do místa Si jsou C;i' Tyto náklady budeme také označovat jako přepravní sazbu. Problémem je nalézt počet elementů, které má místo s přebytkem vozů zaslat do míst s nedostatkem elementů, aby celkové přepravní náklady byly minimální. Pro takto formulovaný problém je možné sestavit následující model lineárního programování: n a; = LX ij, pro i = 1,2,..., m j=j (1) III bj = LX ij, pro j = 1,2;..., a ;=1 X ij ~ O, pro i = 1,2,..., m a pro j = 1,2,..., n (3) (2) III n LLcijx ;=1 j=1 ij = z (min) (4) Vztahy (1) a (2) omezují nalezená řešení s ohledem na celkový počet prázdných elementů, které jsou k dispozici nebo které jsou potřeba. Vztah (3) je logickou podmínkou reálnosti dosaženého řešení. Účelová funkce (4) nám minimalizuje celkové přepravní náklady na přemístění všech elementů v síti. 2. METODY ŘEŠENí K řešení úlohy přidělování prázdných elementů lze použít: soubor metod lineárního programování, které patří v operační analýze k nejpropracovanějším, - metody teorie grafů. Scientific Papers of the University of Pardubice Series B - The Jan Perner Transport Faculty 3 (1997)
4 Soubor metod lineárního programování lze rozdělit z hlediska použití na metody: - univerzální (např. simplexová metoda), - speciální (např. Dantzigova metoda). Dalším hlediskem podle kterého je možno metody lineárního programování členit je stupeň přesnosti celkového výsledku. Dle tohoto hlediska se metody dělí na: - přesné (např. simplexová metoda, Dantzigova metoda), - přibližné (např. Vogelova aproximační metoda, Habrova frekvenční metoda). Zapracování doplňujících požadavků do těchto původních metod není bez jejich modifikací možné. Pomocí metod teorie grafů lze splnit základní i doplňující požadavky na řešení úlohy přidělování vozů. Tyto metody se svým pojetím více přibližují podmínkám provozu na železnici a vytváří základ pro řešení úlohy pomocí dynamického lineárního modelu. Zástupcem těchto metod je modifikace metody sestavení cirkulací s minimálními náklady, která byla publikována v literatuře [1]. V další části je uvedena charakteristika Dantzigovy metody. 2.1 Dantzigova metoda Při této metodě se postupuje v těchto krocích: - Nalezení výchozího přípustného bázického řešení, - Provedení testu optimality pro nalezené řešení, - Postupné vylepšování řešení v případě, že nalezené řešení nesplňuje kritérium optimality. K určení základního bázického řešení můžeme využít mnoha metod. Tyto metody bývají nazývány metodami aproximačními. Mají dvojí účel. Jednak byly vypracovány proto, aby při nedostatku výpočetní kapacity na počítači bylo možno ručně či mechanizovaně získat řešení blízké optimálnímu. Druhým účelem je již uvedené získání výchozího řešení. Tyto metody mají rozdílnou složitost výpočtu s ohledem na to, jak přesné řešení požadujeme. Náročnější metoda použitá na určení výchozího řešení nám dá toto řešení bližší optimu (v některých případech i optimální). Neznámějšími aproximačními metodami jsou: - severozápadního rohu, - indexová vzestupná, - indexová sestupná, - kombinovaná indexová, - Habrova frekvenční, - Vogelova aproximační. Před vlastním hledáním výchozího přípustného řešení je nutno říci, že všechny metody předpokládají vybilancovanost úlohy, tzn., že musí platit m n 2>i = A = B = :L)}. i=l }=1 V případě, že A > B, zavedeme fiktivní stanici s potřebou prázdných vozů (vozy ve skutečnosti zůstávají ve stanicích), která se rovná b n+1 = A - B. Matice přepravních nákladů se doplní o prvky Ci, +1 = O pro i = 1,2,...m Milan Podolák: Matematický model a způsoby řešení úlohy přidělování prázdných vozů
5 V případě, že A < B, zavedeme fiktivní stanici s přebytkem prázdných vozů (vozy ve skutečnosti dojíždějí do dané oblasti), která se rovná a m + 1 = B - A. Matice přepravních nákladů se doplní o prvky C m + 1,J = O pro j = 1,2,..,n. Podrobný popis metod je uveden v literatuře [2]. Dalším krokem popisované Dantzigovy metody je test optimality. Dantzig ukázal, že pro libovolné bazické řešení je možné najít takové číslo u j a v j aby pro všechny bazické proměnné platila rovnice u j +V j = C ij. Dantzig také ukázal, že když pro nebazické proměnné platí u j +V j = C ij a když současně všechny C ij - C ij ~ O, pak je bazické řešení optimální. Zjištění optimality získaného řešení probíhá takto: Pro každou bazickou proměnnou sestavíme jednu rovnici u j +V j = C ij. Řešíme vzniklou soustavu m + n - 1 rovnic o m + n neznámých jednoduchým způsobem tak, že si za jednu neznámou dosadíme libovolné číslo a ostatní neznámé dopočítáme ze zbývajících rovnic. Tím nalezneme hodnoty všech u j a v i : - Přesvědčíme se, zda pro všechna m x n pole tabulky platí vztah v, +v j -cij ~O. - Je-Ii tomu tak, pak je nalezeno optimální řešení zadaného dopravního problému. V opačném případě můžeme nalézt nové řešení s nižší hodnotou účelové funkce. Při hledání nového a lepšího řešení se postupuje takto: - Proměnnou vstupující do nového bázického řešení je ta, pro kterou je u j +V j =» maximální. Proměnné každého bázického řešení (m+n-1 proměnných) tvoří strom. Zařazením nové proměnné vznikne v grafu s m+n vrcholy (proměnné bázického řešení + nová proměnná) kružnice. Vrcholy této kružnice obsazujeme střídavě znaménky + a - tak, že novou proměnnou označíme pomocným znaménkem + a aby v každém sloupci a řádku, kde se nachází pomocné znaménko +, bylo i -. - Zvolíme hodnotu t, která je rovna minimu z hodnot x ij' které jsou označeny pomocným znaménkem -. - Provedeme úpravu řešení tak, že provedeme všechny součty, resp. rozdíly x ij ± t na uzavřeném okruhu podle označení příslušných polí uzavřeného okruhu pomocnými znaménky. - Provedeme test optimality. Hodnota nového řešení je Z j = Z o - t x (c ij - C ij ), kde je Z o hodnota předcházejícího řešení, Cij je přepravní sazba představující z řešení vyřazenou proměnnou a C ij je přepravní sazba představující novou proměnnou. Scientific Papers of the University of Pardubice Series B - The Jan Perner Transport Faculty 3 (1997)
6 Problém přidělování vozů je tématem disertační práce autora. Tento problém chce řešit Dantzigovou metodou. Z důvodu nutnosti zahrnout do řešení podmínky uvedené v kapitole 1.1., je potřeba tuto metodu modifikovat. V následujícím seznamu je uvedeno několik těchto změn a nastíněny problémové okruhy řešení: - Vychází se ze základní matice vzdáleností mezi stanicemi s přebytky a nedostatky vozů ( matice sazeb). - Zastupitelnost vozových řad - souhrnné přebytky a požadavky v jednotlivých stanicích se rozčlení nejen podle stanic, ale i podle řad vozů. Tím se rozroste matice sazeb. Každému požadavku se přiřadí množina řad vozů, které ho mohou uspokojit. Dojde k úpravě prvků této matice. Neshoduje-Ii se řada vozu, který je k dispozici s prvkem množiny řad vozů u požadavku, přiřadí se dané sazbě nekonečno. V opačném případě zůstane sazba zachována, eventuelně dojde k její změně podle míry zastupitelnosti vozových řad. - Preference při uspokojení některých požadavků - Předmětem dalšího řešení bude, zda je výhodnější jít cestou snížení sazeb ve sloupcích preferovaných požadavků, nebo cestou dvoustupňové optimalizace(nejdříve uspokojení preferovaných a poté ostatních požadavků). - Zohlednění dynamické pojetí - Ke každému přebytku (požadavku) je známa nebo je možno odhadnout dobu, kdy bude vůz k dispozici (kdy jej potřebujeme). Z těchto dob a Plánu vlakotvorby je možno zjistit, zda je přeprava reprezentovaná danou sazbou uskutečnitelná. Pokud není, změní se tato na nekonečno. Případně je možné tuto sazbu zvětšit o určitou hodnotu vypovídající o počtu přeřazení na přepravní cestě. Předpokladem je jízda nákladních vlaků podle grafikonu vlakové dopravy. - Respektování propustnosti tratí a stanic - Tento požadavek je asi nejproblémovější a předmětem dalších prací bude jednak analýza možnosti zapracování tohoto požadavku do řešení a způsob zjištění hodnot kapacit těchto prvků sítě využitelných pro přepravu prázdných vozů. Ve všech bodech, kromě posledního, se vlastně jedná pouze o změnu původní matice sazeb. Lektorova/: DocRNDr. Bohdan Linda, CSc. Předloženo v lednu Literatura [1] Mojžíš, V. : Technologie a řízení železniční dopravy, habilitační práce, Pardubice 1994 [2] Podolák, M. : Možnosti automatizace práce vozového dispečera, diplomová práce, Pardubice 1996 Milan Podolák: Matematický model a způsoby řešení úlohy pfidělováni prázdných vozů
7 Resumé MATEMATICKÝ MODEL A ZPŮSOBY ŘEŠENí ŮLOHY PŘIDĚLOVÁNí PRÁZDNÝCH VOZŮ Příspěvek se zabývá úlohou přidělování prázdných vozů k nakládce. Je uveden verbální a matematický model problému. Pro posouzení kvality jednotlivých variant je provedena analýza a výběr hodnotících kritérií. Jsou zmíněny možné způsoby řešení. Podrobně je popsána Dantzigova metoda a jsou nastíněny možnosti modifikace původního algoritmu. Summary MATHEMATICAL MODEL AND METHODS TO FIND SOLUTION OF PROBLEM OF ALOCATION OF EPTY WAGONS The article deals with the problem of allocation of empty wagons for loading. Verbal and mathematical model s of this problems are stated. For consideration of the quality the respective solution variants are analysed and valuation criteria are chosen. The possible mathematical methods to find solutions are presented. The Dantzig's metod is presented in detail. The possibilities of modification of original algorithm is sketched. Zusammenfassung OAS MATHEMATlSCHE MODELL UND LOSUNGSWEISE DER AUFGABE OBER AUFTEILUNG DER LEERWAGONEN Der Beitrag befasst sich mit der Aufgabe der Zuteilung der leeren Wagen zur Ladung. 1st hier ein Verbal- und Mathematikmodel von Problem angefuhrt. Fůr die Beurteilung der Oualitat der einzelnen Varianten der t.čsunq wurde die analyse und Wahl der bewertenden Kriterien durchgefuhrt. Sind hier einige moqlichen U:isungsmethoden angefuhrt. 1st hier ausfuhrlich eine Dantzigsmethode beschreibt. Zugleich einige Modifikationsmoglichheiten von originellen Algorithmus. Scientific Papers of the University of Pardubice Series B - The Jan Perner Transport Faculty 3 (1997)
4EK213 Lineární modely. 12. Dopravní problém výchozí řešení
4EK213 Lineární modely 12. Dopravní problém výchozí řešení 12. Distribuční úlohy LP Úlohy výrobního plánování (alokace zdrojů) Úlohy finančního plánování (optimalizace portfolia) Úlohy reklamního plánování
SCIENTIFIC PAPERS OF THE UNIVERSITY OF PARDUBICE OPTIMALIZACE VÝBĚRU CÍLOVÝCH VLAKŮ V ZÁKLADNÍ SEŘAĎOVACÍ STANICI
SCIENTIFIC PAPERS OF THE UNIVERSITY OF PARDUBICE Series B The Jan Perner Transport Faculty 5 (1999) OPTIMALIZACE VÝBĚRU CÍLOVÝCH VLAKŮ V ZÁKLADNÍ SEŘAĎOVACÍ STANICI Katedra technologie a řízení dopravy
e-mail: RadkaZahradnikova@seznam.cz 1. července 2010
Optimální výrobní program Radka Zahradníková e-mail: RadkaZahradnikova@seznam.cz 1. července 2010 Obsah 1 Lineární programování 2 Simplexová metoda 3 Grafická metoda 4 Optimální výrobní program Řešení
2. část: Základy matematického programování, dopravní úloha. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
2. část: Základy matematického programování, dopravní úloha. 1 Úvodní pojmy Metody na podporu rozhodování lze obecně dělit na: Eaktní metody metody zaručující nalezení optimální řešení, např. Littlův algortimus,
7. přednáška Systémová analýza a modelování. Přiřazovací problém
Přiřazovací problém Přiřazovací problémy jsou podtřídou logistických úloh, kde lze obecně říci, že m dodavatelů zásobuje m spotřebitelů. Dalším specifikem je, že kapacity dodavatelů (ai) i požadavky spotřebitelů
4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 1
4EK311 Operační výzkum 4. Distribuční úlohy LP část 1 4. Distribuční úlohy LP Úlohy výrobního plánování (alokace zdrojů) Úlohy finančního plánování (optimalizace portfolia) Úlohy reklamního plánování (plánování
SCIENTIFIC PAPERS OF THE UNIVERSITY OF PARDUBICE. MATEMATICKY MODEL A ZPUSOBY RESENi ULOHY PRIDELOVANi PRAzDNYCH VOZU
SCIENTIFIC PAPERS OF THE UNIVERSITY OF PARDUBICE Series B The Jan Perner Transport Faculty 3 (1997) MATEMATICKY MODEL A ZPUSOBY RESENi ULOHY PRIDELOVANi PRAzDNYCH VOZU Milan PODOLAK Katedra technologie
Operační výzkum. Přiřazovací problém.
Operační výzkum Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Registrační číslo projektu: CZ..7/2.2./28.326
4EK201 Matematické modelování. 2. Lineární programování
4EK201 Matematické modelování 2. Lineární programování 2.1 Podstata operačního výzkumu Operační výzkum (výzkum operací) Operational research, operations research, management science Soubor disciplín zaměřených
4EK213 LINEÁRNÍ MODELY
4EK213 LINEÁRNÍ MODELY Úterý 11:00 12:30 hod. učebna SB 324 3. přednáška SIMPLEXOVÁ METODA I. OSNOVA PŘEDNÁŠKY Standardní tvar MM Základní věta LP Princip simplexové metody Výchozí řešení SM Zlepšení řešení
POPTÁVKA PO VEŘEJNÉ DOPRAVĚ V ZÁVISLOSTI NA ŠKOLSTVÍ V KRAJI TRANSPORT DEMAND DEPENDS ON EDUCATION ON REGIONS
POPTÁVKA PO VEŘEJNÉ DOPRAVĚ V ZÁVISLOSTI NA ŠKOLSTVÍ V KRAJI TRANSPORT DEMAND DEPENDS ON EDUCATION ON REGIONS Kateřina Pojkarová Anotace:Dopravu vužívají lidé za různým účelem, mimo jiné i ke svým cestám
SCIENTIFIC PAPERS OF THE UNIVERSITY OF PARDUBICE. OPTIMALIZACE VÝLUKOVÉ ČINNOSTI POMocí SIMULAČNíHO MODELU
SCIENTIFIC PAPERS OF THE UNIVERSITY OF PARDUBICE Series B The Jan Perner Transport Faculty 3 (1997) OPTIMALIZACE VÝLUKOVÉ ČINNOSTI POMocí SIMULAČNíHO MODELU Karel ŠOTEK Katedra informatiky v dopravě Úvod
CLARKEOVA-WRIGHTOVA METODA ŘEŠENÍ ÚLOHY VRP
CLARKEOVA-WRIGHTOVA METODA ŘEŠENÍ ÚLOHY VRP 1. Definice úlohy Úloha VRP (Vehicle Routing Problem problém okružních jízd) je definována na obecné dopravní síti S = (V,H), kde V je množina uzlů sítě a H
Metody lineární optimalizace Simplexová metoda. Distribuční úlohy
Metody lineární optimalizace Simplexová metoda Dvoufázová M-úloha Duální úloha jednofázová Post-optimalizační analýza Celočíselné řešení Metoda větví a mezí Distribuční úlohy 1 OÚLP = obecná úloha lineárního
Parametrické programování
Parametrické programování Příklad 1 Parametrické pravé strany Firma vyrábí tři výrobky. K jejich výrobě potřebuje jednak surovinu a jednak stroje, na kterých dochází ke zpracování. Na první výrobek jsou
4EK311 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:
fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu http://akademie.ldf.mendelu.cz/cz (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.
Základy lineárního programování Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem
4EK201 Matematické modelování 5. Speciální úlohy lineárního programování
4EK201 Matematické modelování 5. Speciální úlohy lineárního programování 4. Typické úlohy LP Úlohy výrobního plánování (alokace zdrojů) Úlohy finančního plánování (optimalizace portfolia) Směšovací problémy
Ekonomická formulace. Matematický model
Ekonomická formulace Firma balící bonboniéry má k dispozici 60 čokoládových, 60 oříškových a 85 karamelových bonbónů. Může vyrábět dva druhy bonboniér. Do první bonboniéry se dávají dva čokoládové, šest
Obecná úloha lineárního programování
Obecná úloha lineárního programování Úloha Maximalizovat hodnotu c T x (tzv. účelová funkce) za podmínek Ax b (tzv. omezující podmínky) kde A je daná reálná matice typu m n a c R n, b R m jsou dané reálné
12. Lineární programování
. Lineární programování. Lineární programování Úloha lineárního programování (lineární optimalizace) je jedním ze základních problémů teorie optimalizace. Našim cílem je nalézt maximum (resp. minimum)
Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno
Přednáška č. 11 Katedra ekonometrie FEM UO Brno Jedná se o speciální případ dopravních úloh, řeší např. problematiku optimálního přiřazení strojů na pracoviště. Příklad Podnik má k dispozici 3 jeřáby,
LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25
Základy lineárního programování Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem
Kvantitativní 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
Přiřazovací problém. Přednáška č. 7
Přiřazovací problém Přednáška č. 7 Přiřazovací problém je jednou podtřídou logistických úloh. Typickým problémem může být nejkratší převoz materiálu od dodavatelů ke spotřebitelům. spotřebitelé a i dodavatelé
Řešení slovních úloh pomocí lineárních rovnic
Řešení slovních úloh pomocí lineárních rovnic Řešení slovních úloh představuje spojení tří, dnes bohužel nelehkých, úloh porozumění čtenému textu (pochopení zadání), jeho matematizaci (převedení na rovnici)
Systémové modelování. Ekonomicko matematické metody I. Lineární programování
Ekonomicko matematické metody I. Lineární programování Modelování Modelování je způsob zkoumání reality, při němž složitost, chování a další vlastnosti jednoho celku vyjadřujeme složitostí, chováním a
Systematická tvorba jízdního řádu 2. cvičení
Projektování dopravní obslužnosti Systematická tvorba jízdního řádu 2. cvičení Ing. Zdeněk Michl Ústav logistiky a managementu dopravy ČVUT v Praze Fakulta dopravní Rekapitulace zadání Je dána následující
Simplexové tabulky z minule. (KMI ZF JU) Lineární programování EMM a OA O6 1 / 25
Simplexové tabulky z minule (KMI ZF JU) Lineární programování EMM a OA O6 1 / 25 Simplexová metoda symbolicky Výchozí tabulka prom. v bázi zákl. proměné přídatné prom. omez. A E b c T 0 0 Tabulka po přepočtu
Globální matice konstrukce
Globální matice konstrukce Z matic tuhosti a hmotnosti jednotlivých prvků lze sestavit globální matici tuhosti a globální matici hmotnosti konstrukce, které se využijí v řešení základní rovnice MKP: [m]{
Simplexová metoda. Simplexová tabulka: Záhlaví (účelová funkce) A ~ b r βi. z j c j. z r
Simplexová metoda Simplexová metoda, je jedním ze způsobů, jak řešit úlohy lineárního programování. Tato metoda vede k cíly, nelezení optimálního řešení, během konečného počtu kroků, pokud se při prvním
Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic
Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je
4EK311 Operační výzkum. 2. Lineární programování
4EK311 Operační výzkum 2. Lineární programování 2.2 Matematický model úlohy LP Nalézt extrém účelové funkce z = c 1 x 1 + c 2 x 2 + + c n x n na soustavě vlastních omezení a 11 x 1 + a 12 x 2 + a 13 x
Optimalizace. Obsah přednášky. DÚ LP - Okružní problém. Lineární optimalizace. DÚ LP - Okružní problém. DÚ LP - Okružní problém
Obsah přednášky Mgr. Květuše Sýkorová Optimalizace Lineární programování Distribuční úlohy Okružní problém KI Př UJEP Ústí nad Labem Nederivační metody Metody 1D optimalizace Derivační metody Optimalizace
2 Spojité modely rozhodování
2 Spojité modely rozhodování Jak již víme z přednášky, diskrétní model rozhodování lze zapsat ve tvaru úlohy hodnocení variant: f(a i ) max, a i A = {a 1, a 2,... a p }, kde f je kriteriální funkce a A
Ctislav Fiala: Optimalizace a multikriteriální hodnocení funkční způsobilosti pozemních staveb
16 Optimální hodnoty svázaných energií stropních konstrukcí (Graf. 6) zde je rozdíl materiálových konstant, tedy svázaných energií v 1 kg materiálu vložek nejmarkantnější, u polystyrénu je téměř 40krát
Základy matematiky pro FEK
Základy matematiky pro FEK 3. přednáška Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 21 Co nás dneska čeká... Co je to soustava lineárních
V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti
Kapitola 5 Vektorové prostory V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti operací sčítání a násobení
0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde
Matematika I, část I. Rovnici (1) nazýváme vektorovou rovnicí roviny ABC. Rovina ABC prochází bodem A a říkáme, že má zaměření u, v. X=A+r.u+s.
3.4. Výklad Předpokládejme, že v prostoru E 3 jsou dány body A, B, C neležící na jedné přímce. Těmito body prochází jediná rovina, kterou označíme ABC. Určíme vektory u = B - A, v = C - A, které jsou zřejmě
Obecná 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
VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE. Optimalizace trasy při revizích elektrospotřebičů
VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Hlavní specializace: Ekonometrie a operační výzkum Název diplomové práce Optimalizace trasy při revizích elektrospotřebičů Diplomant: Vedoucí
13. Lineární programování
Jan Schmidt 2011 Katedra číslicového návrhu Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Zimní semestr 2011/12 MI-PAA EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND PRAHA & EU: INVESTUJENE DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI
1 Úvod do celočíselné lineární optimalizace
Úvod do celočíselné lineární optimalizace Martin Branda, verze 7.. 7. Motivace Reálné (smíšeně-)celočíselné úlohy Optimalizace portfolia celočíselné počty akcií, modelování fixních transakčních nákladů,
Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice
Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory K množina reálných nebo komplexních čísel, U vektorový prostor nad K. Lineární kombinace vektorů u 1, u 2,...,u
Problém lineární komplementarity a kvadratické programování
Problém lineární komplementarity a kvadratické programování (stručný učební text 1 J. Rohn Univerzita Karlova Matematicko-fyzikální fakulta Verze: 17. 6. 2002 1 Sepsání tohoto textu bylo podpořeno Grantovou
METODY HODNOCENÍ MĚSTSKÉ HROMADNÉ DOPRAVY
METODY HODNOCENÍ MĚSTSKÉ HROMADNÉ DOPRAVY Ivana Olivková 1 Anotace:Článek se zabývá provozním hodnocením městské hromadné dopravy. Provozní hodnocení zahrnuje kriteria související s provozem MHD tj. charakteristiky
PROBLEMATIKA TAKTOVÝCH JÍZDNÍCH ŘÁDŮ THE PROBLEMS OF INTERVAL TIMETABLES
PROBLEMATIKA TAKTOVÝCH JÍZDNÍCH ŘÁDŮ THE PROBLEMS OF INTERVAL TIMETABLES Zdeněk Píšek 1 Anotace: Příspěvek poednává o základních aspektech a prvcích plánování taktových ízdních řádů a metod, kterých se
0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání
4EK213 Lineární modely. 10. Celočíselné programování
4EK213 Lineární modely 10. Celočíselné programování 10.1 Matematický model úlohy ILP Nalézt extrém účelové funkce z = c 1 x 1 + c 2 x 2 + + c n x n na soustavě vlastních omezení a 11 x 1 + a 12 x 2 + a
Layout pracoviště a řízení Rozvrhování pracovníků
Tento materiál vznikl jako součást projektu, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Layout pracoviště a řízení Rozvrhování pracovníků Jan Vavruška Technická univerzita
Teorie systémů TES 1. Úvod
Evropský sociální fond. Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti. Teorie systémů TES 1. Úvod ZS 2011/2012 prof. Ing. Petr Moos, CSc. Ústav informatiky a telekomunikací Fakulta dopravní ČVUT v Praze
POŽADAVKY UŽIVATELE DOPRAVNÍHO SYSTÉMU USER REQUIREMENTS TRANSPORT SYSTEM
POŽADAVKY UŽIVATELE DOPRAVNÍHO SYSTÉMU USER REQUIREMENTS TRANSPORT SYSTEM Rudolf Kampf 1 Anotace: Článek se zabývá problematikou základních parametrů, které ovlivňují volbu dopravního prostředku uživatelem.
6 Ordinální informace o kritériích
6 Ordinální informace o kritériích Ordinální informací o kritériích se rozumí jejich uspořádání podle důležitosti. Předpokládejme dále standardní značení jako v předchozích cvičeních. Existují tři základní
VYUŽITÍ FLOYDOVA ALGORITMU NA SITÍCH USE OF FLOYD ALGORITHM IN NETWORKS
Ročník., Číslo IV., listopad VYUŽITÍ FLOYDOVA ALGORITMU NA SITÍCH USE OF FLOYD ALGORITHM IN NETWORKS Denisa Moková Anotae: Článek se zabývá využitím Floydova algoritmu pro výpočet vzdáleností na síti,
Návrh postupu pro stanovení četnosti překročení 24hodinového imisního limitu pro suspendované částice PM 10
Návrh postupu pro stanovení četnosti překročení 24hodinového imisního limitu pro suspendované částice PM 1 Tento návrh byl vypracován v rámci projektu Technologické agentury ČR č. TA23664 Souhrnná metodika
Interpolace Uvažujme třídu funkcí jedné proměnné ψ(x; a 0,..., a n ), kde a 0,..., a n jsou parametry, které popisují jednotlivé funkce této třídy. Mějme dány body x 0, x 1,..., x n, x i x k, i, k = 0,
OSA. maximalizace minimalizace 1/22
OSA Systémová analýza metodika používaná k navrhování a racionalizaci systémů v podmínkách neurčitosti vyšší stupeň operační analýzy Operační analýza (výzkum) soubor metod umožňující řešit rozhodovací,
Příklady modelů lineárního programování
Příklady modelů lineárního programování Příklad 1 Optimalizace výroby konzerv. Podnik vyrábí nějaký výrobek, který prodává v 1 kg a 2 kg konzervách, přičemž se řídí podle následujících velmi zjednodušených
CVIČNÝ TEST 11. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 19 IV. Záznamový list 21
CVIČNÝ TEST 11 Mgr. Tomáš Kotler OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 19 IV. Záznamový list 21 I. CVIČNÝ TEST VÝCHOZÍ TEXT K ÚLOZE 1 Je k dispozici m přepravek na ovoce. Prázdná přepravka
IB112 Základy matematiky
IB112 Základy matematiky Řešení soustavy lineárních rovnic, matice, vektory Jan Strejček IB112 Základy matematiky: Řešení soustavy lineárních rovnic, matice, vektory 2/53 Obsah Soustava lineárních rovnic
Aplikovaná matematika I
Metoda nejmenších čtverců Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno c Dana Říhová (Mendelu Brno) Metoda nejmenších čtverců 1 / 8 Obsah 1 Formulace problému 2 Princip metody nejmenších čtverců 3
Lineární algebra. Soustavy lineárních rovnic
Lineární algebra Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Registrační číslo projektu: CZ.1.07/2.2.00/28.0326
Soustavy lineárních rovnic
Přednáška MATEMATIKA č 4 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel 973 442029 email:jirineubauer@unobcz 27 10 2010 Soustava lineárních rovnic Definice Soustava rovnic a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a
a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:
Řešené příklady z lineární algebry - část 1 Typové příklady s řešením Příklady jsou určeny především k zopakování látky před zkouškou, jsou proto řešeny se znalostmi učiva celého semestru. Tento fakt se
Zadání semestrální práce z předmětu Mechanika 2
Zadání semestrální práce z předmětu Mechanika 2 Jméno: VITALI DZIAMIDAU Číslo zadání: 7 U zobrazeného mechanismu definujte rozměry, hmotnosti a silové účinky a postupně proveďte: 1. kinematickou analýzu
vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).
Řešené příklady z lineární algebry - část 6 Typové příklady s řešením Příklad 6.: Kvadratickou formu κ(x) = x x 6x 6x x + 8x x 8x x vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých
4EK212 Kvantitativní management. 1. Úvod do kvantitativního managementu a LP
4EK212 Kvantitativní management 1. Úvod do kvantitativního managementu a LP Mgr. Jana SEKNIČKOVÁ, Ph.D. Nová budova, místnost 433 Konzultační hodiny InSIS E-mail: jana.seknickova@vse.cz Web: jana.seknicka.eu/vyuka
6 Simplexová metoda: Principy
6 Simplexová metoda: Principy V této přednášce si osvětlíme základy tzv. simplexové metody pro řešení úloh lineární optimalizace. Tyto základy zahrnují přípravu kanonického tvaru úlohy, definici a vysvětlení
U Úvod do modelování a simulace systémů
U Úvod do modelování a simulace systémů Vyšetřování rozsáhlých soustav mnohdy nelze provádět analytickým výpočtem.často je nutné zkoumat chování zařízení v mezních situacích, do kterých se skutečné zařízení
VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY
VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY Jan Krejčí 31. srpna 2006 jkrejci@physics.ujep.cz http://physics.ujep.cz/~jkrejci Obsah 1 Přímé metody řešení soustav lineárních rovnic 3 1.1 Gaussova eliminace...............................
Úvod do řešení lineárních rovnic a jejich soustav
Úvod do řešení lineárních rovnic a jejich soustav Rovnice je zápis rovnosti dvou výrazů, ve kterém máme najít neznámé číslo (neznámou). Po jeho dosazení do rovnice musí platit rovnost. Existuje-li takové
Diskrétní řešení vzpěru prutu
1 z 5 Diskrétní řešení vzpěru prutu Discrete solution of beam buckling Petr Frantík Abstract Here is described discrete method for solution of beam buckling. The beam is divided into a number of tough
Soustavy lineárních rovnic
Soustavy lineárních rovnic Základy vyšší matematiky LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipĺıny společného
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Základy lineárního programování. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Základy lineárního programování študenti MFF 15. augusta 2008 1 15 Základy lineárního programování Požadavky Simplexová metoda Věty o dualitě (bez důkazu)
Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,
Vektorový prostor Příklady: Př.1. R 2 ; R 3 ; R n...aritmetický n-rozměrný prostor Dvě operace v R n : součet vektorů u = (u 1,...u n ) a v = (v 1,...v n ) je vektor u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ),
Matematika B101MA1, B101MA2
Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet
Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda sečen Michal Čihák 23. října 2012
Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda sečen Michal Čihák 23. října 2012 Opakování rovnice přímky Úloha: Určete rovnici přímky procházející body A[a, f(a)] a B[b, f(b)], kde f je funkce spojitá
Metodika stanovení sazeb v silniční nákladní dopravě na území České republiky po zavedení elektronického mýta
Metodika stanovení sazeb v silniční nákladní dopravě na území České republiky po zavedení elektronického mýta Řešitelé: Doc. Ing. Václav Cempírek, Ph.D. Doc. Ing. Rudolf Kampf, CSc. Ing. Jiří Čáp Ing.
APROXIMACE KŘIVEK V MATLABU NEWTONŮV INTERPOLAČNÍ POLYNOM CURVE FITTING IN MATLAB NEWTON INTERPOLATION POLYNOMIAL
APROXIMACE KŘIVEK V MATLABU NEWTONŮV INTERPOLAČNÍ POLYNOM CURVE FITTING IN MATLAB NEWTON INTERPOLATION POLYNOMIAL Jiří Kulička 1 Anotace: Článek se zabývá odvozením, algoritmizací a popisem konstrukce
4EK213 LINEÁRNÍ MODELY
4EK213 LINEÁRNÍ MODELY Úterý 11:00 12:30 hod. učebna SB 324 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 2. PŘEDNÁŠKA MATEMATICKÝ MODEL ÚLOHY LP Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 2 OSNOVA PŘEDNÁŠKY Obecná formulace MM Množina
Dijkstrův algoritmus
Dijkstrův algoritmus Hledání nejkratší cesty v nezáporně hranově ohodnoceném grafu Necht je dán orientovaný graf G = (V, H) a funkce, která každé hraně h = (u, v) H přiřadí nezáporné reálné číslo označované
Lineární programování
Lineární programování Petr Tichý 19. prosince 2012 1 Outline 1 Lineární programování 2 Optimalita a dualita 3 Geometrie úlohy 4 Simplexová metoda 2 Lineární programování Lineární program (1) min f(x) za
Teorie her a ekonomické rozhodování. 2. Maticové hry
Teorie her a ekonomické rozhodování 2. Maticové hry 2.1 Maticová hra Teorie her = ekonomická vědní disciplína, která se zabývá studiem konfliktních situací pomocí matematických modelů Hra v normálním tvaru
APLIKACE ÚHOLY OBCHODNÍHO CESTUJÍCÍHO PRO VÝBĚR OPTIMÁLNÍHO POŘADÍ FÁZÍ SVĚTELNĚ ŘÍZENÝCH KŘIŽOVATEK
APLIKACE ÚHOLY OBCHODNÍHO CESTUJÍCÍHO PRO VÝBĚR OPTIMÁLNÍHO POŘADÍ FÁZÍ SVĚTELNĚ ŘÍZENÝCH KŘIŽOVATEK APPLICATION OF TRAVEL SALESMAN PROBLEM FOR OPTIMAL ORDER OF PHASES OF LIGHT CONTROLLED INTERSECTIONS
5. Lokální, vázané a globální extrémy
5 Lokální, vázané a globální extrémy Studijní text Lokální extrémy 5 Lokální, vázané a globální extrémy Definice 51 Řekneme, že f : R n R má v bodě a Df: 1 lokální maximum, když Ka, δ Df tak, že x Ka,
Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru
2. Systémy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních rovnic s koeficienty z pole reálných případně komplexních čísel. Uvádíme podmínku pro existenci řešení systému lineárních
2. Určete jádro KerL zobrazení L, tj. nalezněte alespoň jednu jeho bázi a určete jeho dimenzi.
Řešené příklady z lineární algebry - část 3 Typové příklady s řešením Příklad 3.1: Zobrazení L: P 3 R 23 je zobrazení z prostoru P 3 všech polynomů do stupně 3 (včetně nulového polynomu) do prostoru R
2D transformací. červen Odvození transformačního klíče vybraných 2D transformací Metody vyrovnání... 2
Výpočet transformačních koeficinetů vybraných 2D transformací Jan Ježek červen 2008 Obsah Odvození transformačního klíče vybraných 2D transformací 2 Meto vyrovnání 2 2 Obecné vyjádření lineárních 2D transformací
OPTIMALIZACE A MULTIKRITERIÁLNÍ HODNOCENÍ FUNKČNÍ ZPŮSOBILOSTI POZEMNÍCH STAVEB D24FZS
OPTIMALIZACE A MULTIKRITERIÁLNÍ HODNOCENÍ FUNKČNÍ ZPŮSOBILOSTI POZEMNÍCH STAVEB Optimalizace a multikriteriální hodnocení funkční způsobilosti pozemních staveb Anotace: Optimalizace objektů pozemních staveb
6 Algebra blokových schémat
6 Algebra blokových schémat Operátorovým přenosem jsme doposud popisovali chování jednotlivých dynamických členů. Nic nám však nebrání, abychom přenosem popsali dynamické vlastnosti složitějších obvodů,
Klauzurní část školního kola kategorie A se koná
56. ročník matematické olympiády Úlohy klauzurní části školního kola kategorie 1. rčete všechna reálná čísla s, pro něž má rovnice 4x 4 20x 3 + sx 2 + 22x 2 = 0 čtyři různé reálné kořeny, přičemž součin
POSLOUPNOSTI A ŘADY INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky
POSLOUPNOSTI A ŘADY Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z matematiky pro vyšší gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21. století - využití ICT ve vyučování matematiky na gymnáziu
Metody síťové analýzy
Metody síťové analýzy Řeší problematiku složitých systémů, zejména pak vazby mezi jejich jednotlivými prvky. Vychází z teorie grafů. Základní metody síťové analýzy: CPM (Critical Path Method) deterministický
MAPOVÉ PODKLADY A VYUŽITÍ VÝPOČETNÍ TECHNIKY A GISU PRO TVORBU TRAS LINEK MAP BASIS AND USING OF COMPUTERS AND GIS FOR TRANSPORT LINE DESIGN
MAPOVÉ PODKLADY A VYUŽITÍ VÝPOČETNÍ TECHNIKY A GISU PRO TVORBU TRAS LINEK MAP BASIS AND USING OF COMPUTERS AND GIS FOR TRANSPORT LINE DESIGN Jaroslav Kleprlík 1, David Šourek 2 Anotace: Tento článek se
1 0 0 u 22 u 23 l 31. l u11
LU dekompozice Jedná se o rozklad matice A na dvě trojúhelníkové matice L a U, A=LU. Matice L je dolní trojúhelníková s jedničkami na diagonále a matice U je horní trojúhelníková. a a2 a3 a 2 a 22 a 23
Neuronové časové řady (ANN-TS)
Neuronové časové řady (ANN-TS) Menu: QCExpert Prediktivní metody Neuronové časové řady Tento modul (Artificial Neural Network Time Series ANN-TS) využívá modelovacího potenciálu neuronové sítě k predikci
POSLOUPNOSTI A ŘADY INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ
POSLOUPNOSTI A ŘADY Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z matematiky pro vyšší gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21. století - využití ICT ve vyučování matematiky na gymnáziu
Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:
3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...
Tab. č. 1 Druhy investic
Investiční činnost Investice představuje vydání peněz dnes s představou, že v budoucnosti získáme z uvedených prostředků vyšší hodnotu. Vzdáváme se jisté spotřeby dnes, ve prospěch nejistých zisků v budoucnosti.