Операционные исследования Войцех Сикора последняя продажа

Badania operacyjne

cena det. 64,90

We współczesnej gospodarce przy podejmowaniu decyzji wykorzystywane są metody statystyczno-matematyczne. W podręczniku przedstawiono m.in. liczne przykłady zastosowań programowania liniowego, wielokryterialnego, nieliniowego, dyskretnego i dynamicznego. Sporo uwagi poświęcono też metodom heurystycznym, sieciom neuronowym, drzewom decyzyjnym, zarządzaniu zapasami. Osobne rozdziały poświęcone zostały omówieniu programowania w warunkach niepewności i w warunkach ryzyka.

Spis treści

Rozdział 1. Optymalizacja liniowa

1.1. Modelowanie problemów decyzyjnych

1.2. Przykłady liniowych zadań decyzyjnych

1.3. Postacie zadań programowania liniowego

1.4. Dualność

1.5. Metoda geometryczna

1.6. Metoda simpleks

1.7. Analiza postoptymalizacyjna

Rozdział 2. Zagadnienia transportowe

2.1. Zamknięte zagadnienie transportowe

2.2. Metoda potencjałów dla zamkniętego zagadnienia transportowego

2.3. Zagadnienie pośrednika

2.4. Zagadnienie transportowe z ograniczoną przepustowością tras

2.5. Zagadnienie transportowe z kryterium czasu

Rozdział 3. Przepływy w sieciach

3.1. Sieci

3.2. Zagadnienie maksymalnego przepływu

3.3. Zagadnienie najkrótszej drogi

3.4. Zagadnienie przepływu o minimalnym koszcie

Rozdział 4. Optymalizacja wielokryterialna

4.1. Matematyczny model sytuacji decyzyjnej w przypadku istnienia wielu kryteriów oceny

4.2. Optymalność w programowaniu wielokryterialnym

4.3. Postępowanie w przypadku nieporównywalności decyzji

4.4. Liniowe problemy wielokryterialnego podejmowania decyzji

Rozdział 5. Programowanie nieliniowe

5.1. Wprowadzenie

5.2. Własności problemów programowania nieliniowego

5.3. Klasyfikacja problemów programowania nieliniowego

5.4. Problem Kuhna-Tuckera

5.5. Algorytmy wyznaczania ekstremum lokalnego

5.6. Wybrane problemy programowania nieliniowego sprowadzalne do problemu programowania liniowego

Rozdział 6. Programowanie dynamiczne

6.1. Istota programowania dynamicznego. Zasada optymalności Bellmana 142

6.2. Zagadnienie optymalnego rozdziału zasobu

Rozdział 7. Analiza sieciowa przedsięwzięć

7.1. Sieciowe modele przedsięwzięć

7.2. Metoda ścieżki krytycznej

7.3. Technika oceny i kontroli programu

7.4. Analiza czasowo-kosztowa

7.5. Analiza zasobowa

Rozdział 8. Optymalizacja dyskretna

8.1. Wprowadzenie

8.2. Zagadnienie przydziału

8.3. Zagadnienie lokalizacji produkcji

8.4. Zagadnienie wyznaczania harmonogramu realizacji prac

8.5. Zagadnienie komiwojażera

8.6. Zagadnienie rozwózki

8.7. Idea metody podziału i ograniczeń

8.8. Metoda podziału i ograniczeń dla zadania PCL

8.9. Algorytm Little'a dla zagadnienia komiwojażera

8.10. Algorytm Johnsona dla ustalenia kolejności obróbki detali

Rozdział 9. Programowanie w warunkach ryzyka

9.1. Wprowadzenie

9.2. Zagadnienie ogrodnika - ryzyko decyzji

9.3. Zagadnienie gazeciarza

9.4. Zagadnienie ustalania optymalnej liczby części zamiennych

9.5. Systemy masowej obsługi

Rozdział 10. Drzewa decyzyjne

10.1. Wprowadzenie

10.2. Struktura drzew decyzyjnych

10.3. Maksymalizacja oczekiwanej korzyści (minimalizacja oczekiwanego kosztu)

10.4. Decyzje sekwencyjne w warunkach niepewności

10.5. Problem pozyskania dodatkowej informacji

10.6. Maksymalizacja oczekiwanej użyteczności

Rozdział 11. Programowanie w warunkach niepewności

11.1. Wprowadzenie

11.2. Gry z naturą

11.3. Elementy teorii gier

Rozdział 12. Zarządzanie zapasami

12.1. Koszty zapasów

12.2. Klasyczny model EOQ i jego rozszerzenia

12.3. Polityka zamawiania w przypadku zapotrzebowania zmiennego w czasie

Rozdział 13. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

13.1. Wprowadzenie

13.2. Pomiar zysku i ryzyka inwestycji w papiery wartościowe

13.3. Portfel papierów wartościowych

13.4. Kryteria wyboru optymalnego portfela

13.5. Krótka sprzedaż jako przykładowe rozwinięcie analizy portfelowej

Rozdział 14. Sztuczne sieci neuronowe

14.1. Wprowadzenie

14.2. Budowa sztucznej sieci neuronowej

14.3. Uczenie sieci neuronowej

14.4. Praktyczne aspekty stosowania sieci neuronowych

Rozdział 15. Metody heurystyczne

15.1. Wprowadzenie

15.2. Heurystyki lokalnych poszukiwań

15.3. Algorytmy mrówkowe

15.4. Algorytmy genetyczne

Fragment

Decyzje ekonomiczne a badania operacyjne

Każda działalność ludzka, w tym gospodarcza, wiąże się z planowaniem, organizowaniem, realizacją i kontrolowaniem wykonania zbioru działań. Działalność ta jest podporządkowana określonemu celowi (celom) i wymaga dysponowania zasobami finansowymi i materialnymi oraz zasobem informacji. Następstwem obserwowanych obecnie zmian gospodarczych jest zwiększająca się złożoność działań. Klasyczne sposoby zarządzania, oparte na intuicji i doświadczeniu, stają się coraz mniej efektywne. W związku z czym obserwuje się wzrost zapotrzebowania na metody usprawniające ten proces. Możliwości usprawnień upatruje się w stosowaniu metod ilościowych.

Badania operacyjne można zdefiniować jako zespół modeli i metod poszukiwania optymalnych rozwiązań (tj. decyzji najpełniej realizujących preferencje decydenta) w danych warunkach ekonomicznych (sytuacjach decyzyjnych). Ze względu na przedmiot badań zalicza się je do nauk o zarządzaniu, natomiast stosowane metody, których celem jest kwantyfikacja i obiektywizacja procesu decyzyjnego oraz wszechstronna analiza konsekwencji podjętych decyzji, wymagają zastosowania programowania matematycznego i informatyki. Jest to interdyscyplinarna dziedzina wiedzy próbująca łączyć podejście charakterystyczne dla nauk humanistycznych z metodami typowymi dla nauk przyrodniczych. Interdyscyplinarność ta jest zarówno siłą, jak i przyczyną trudności natury metodycznej i praktycznej.

Przedmiotem zainteresowania badań operacyjnych jest proces decyzyjny. Dokonując jego analizy, posługujemy się modelami i metodami matematycznymi (analitycznymi), heurystycznymi oraz symulacją komputerową. Koniecznością staje się operowanie dużymi zbiorami informacji, której zgromadzenie, magazynowanie, przetworzenie oraz dystrybucję ułatwia technika komputerowa.