Operační výzkum. Množina přípustných řešení Hledáme maximum Tedy směr ve kterém fce z roste Řešíme krajní body přípustné množiny Přípustné vs. Optimální.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
MODEL IS-LM.
Advertisements

Cíle a postupy empirického výzkumu
Nelineární optimalizace s omezeními - obecně
Matematické programování
OBECNÉ OPTIMALIZAČNÍ MODELY
Dualita úloh lineárního programování a analýza citlivosti
SIMPLEXOVÝ ALGORITMUS Řešení v tabulkovém procesoru
Model IS-LM.
Mikroekonomie I Chování výrobce: náklady a nabídka
Poptávka na trhu zboží a služeb
Rozcvička Urči typ funkce:.
Lineární programování
D) Užitek a optimální rozhodnutí
Lineární programování Simplexový algoritmus
Základy lineárního programování
Úterý 11:00 – 12:30 hod. učebna 212 RB © Lagová, Kalčevová
Matematické metody v ekonomice a řízení II
LINEÁRNÍ OPTIMALIZAČNÍ MODEL
5. Přednáška funkce BRVKA Johann P.G.L. Dirichlet (1805 – 1859)
Úterý 11:00 – 12:30 hod. učebna 212 RB © Lagová, Kalčevová
Investiční výdaje. Podstata I = výdaje na kapitálové statky a změna stavu zásob Rozdíl mezi I a Ip. Ip = plánované investice, to co firmy chtějí vynaložit.
ROZHODOVACÍ ÚLOHY.
Příklad postupu operačního výzkumu
Seminář 2. Nabídka a poptávka
Formulace a vlastnosti úloh lineárního programování
ANALÝZA VÝSLEDKŮ LINEÁRNÍHO OPTIMALIZAČNÍHO MODELU
Analýza 1 J.Hendl. Reálná funkce reálné proměnné Def: Nulový bod funkce je x takové, že: Def: Monotonie Funkce je rostoucí, jestliže Funkce je klesající,
Nelineární programování - úvod
Lineární programování I
Procvičování vlastnosti kvadratické funkce. Určete vlastnosti funkcí z minulého procvičování.
9.přednáška vyšetřování průběhu funkce
vlastnosti lineární funkce
CW – 05 TEORIE ROZHODOVACÍCH PROCESŮ Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Fakulta stavební VUT v Brně © Ing. Václav Rada, CSc. 10. PŘEDNÁŠKA.
Derivace funkce. Velikost populace v čase t 0 je N (t 0 ). Velikost populace v čase t  t 0 je N ( t ). Přírůstek populace za jednotku času je [N(t) –
Poptávka na trhu zboží a služeb Ing. Vojtěch Jindra
Gradientní metody Metoda největšího spádu (volný extrém)
2. M Definiční obor, obor funkce. Vrchol paraboly: V=[1;-4]  Minimum funkce (nejnižší bod)  Mění se průběh funkce V=[1;-4]  Minimum funkce (nejnižší.
 y = ax + b a, b … koeficienty – reálná čísla a nesmí být rovno 0 byla by to konstantní funkce  Grafem každé lineární funkce je přímka.
Parametrické vyjádření přímky v prostoru
Seminář 2. Nabídka a poptávka
Předpokládejme, že velikost populace v čase t  0 lze vyjádřit vztahem
Teorie portfolia Kvantifikace množiny efektivních portfolií.
Simplexová metoda pro známé počáteční řešení úlohy LP
Lineární programování - charakteristika krajních bodů
MIROSLAV KUČERA Úvodní informace Matematika B 2
Všeobecná rovnováha Téma 10 Mikroekonomie bakalářský kurz - VŠFS
Lineární programování - úvod
Grafické řešení Jediné optimální řešení. Zadání příkladu z = 70x x 2 → MAX omezení:  x 1 + 2x 2 ≤ 360  x 1 + x 2 ≤ 250  x i ≥ 0, i= 1, 2.
S omezeným definičním oborem
Průběh funkce 2. M.
Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Registrační.
MME51 Ekonomicko-matematické metody 5 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
MME41 Ekonomicko-matematické metody 4 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
EMM21 Ekonomicko-matematické metody 2 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík,CSc.
Simplexová metoda.
Ing. Milan Houška KOSA PEF ČZU v Praze
Předpokládejme, že velikost populace v čase t  0 lze vyjádřit vztahem
VY_32_INOVACE_FCE1_05 Funkce 1 Vlastnosti funkce 2.
Analýza výsledků v modelech lineárního programování
Operační výzkum Lineární programování Dopravní úloha nevyrovnaná.
úlohy lineárního programování
Množina bodů dané vlastnosti
Lineární programování
ČÍSELNÉ MNOŽINY, INTERVALY
Lineární optimalizační model
Toky v sítích.
Výuka matematiky v 21. století na středních školách technického směru
Definiční obory. Množiny řešení. Intervaly.
ČÍSELNÉ MNOŽINY, INTERVALY
MAXIMUM A MINIMUM FUNKCE
Transkript prezentace:

Operační výzkum

Množina přípustných řešení

Hledáme maximum Tedy směr ve kterém fce z roste Řešíme krajní body přípustné množiny Přípustné vs. Optimální řešení

Přídatné proměnné Optimální řešení „nevyužité kapacity“ přídatné proměnné

Množina přípustných řešení

Maximum Množina přípustných řešení není omezená Existuje nekonečně mnoho přípustných řešení, ale neexistuje optimální řešení. Účelová funkce roste nadevšechny meze

Optimální řešení - minimum

Množina přípustných řešení

Nekonečně mnoho optimálních řešení

Optimální řešení

Neexistuje množina přípustných řešení Neexistuje optimální ani přípustné řešení

Redukované ceny O kolik se musí zvýšít výnos (cenový koeficient) Aby se vyplatilo investovat do X2,X6 0,34 a 0,56 % bodu Očekávaný, maximalizovaný výnos je 12,275% „nevyužité kapacity“ přídatné proměnné Stínové ceny o kolik se se změnou proměnné x j o jednotku zvýší nebo sníží hodnota účelové f-ce;