Operations Research

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Flashcards 59
Language Deutsch
Category Micro-Economics
Level University
Created / Updated 19.08.2018 / 13.02.2024
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Annahmen der linearen Programmierung 

1. Proportionalität 

2. Adiitivität 

3. Teilbarkeit 

4. Bestimmtheit 

Reduzierte Kosten für eine Struktur- oder Schlufpvariable 

Koeffizient der Variable in der modifizierten Zielfunktion (Simplex) bei der optimalen Lösung

Schattenpreis der Restriktion 

reduzierte Kosten der Schlupfvariable , die zur Restriktion gehört 

 

Definition Grenzertrag

 

Der Grenzwert (reduzierte Kosten) einer strukturellen Nichtbasisvariable stellt die marginale Auswirkung im Zielfunktionswert dar, wenn der Wert der Variable um eine Einheit erhöht wird. Wenn der Grenzertrag für eine Variable negativ (bei einer Max-Zielfunktion) ist, verschlechtert sich der Zielfunktionswert bei erzwungener Erhöhung des Wertes dieser Variablen marginal 

 

 

Definition Schattenpreis

 

Ein Schattenpreis einer Restriktion gibt an, wie viel sich der Zeilfunktionswert ändert, wenn die Kapazität der entsprechenden Ressource um eine Einheit erhöht wird. 

 

 

Definition Kette 

 

Kette ist eine Folge von Kanten aus E bzw. aus A eines Graphen G, die in der gegebenen Reihefolge durch Knoten verbunden sind 

 

 

Definition Weg 

 

Ein Weg ist in einem gerichteten Graph eine Kette, wobei die Pfeile nur in eine Richtung zeigen 

 

 

Definition Kreis & Zyklus 

 

  • in einem ungerichteten Graphen heißt eine Kette Kreis, wenn gilt io = it 
  • in einem gerichteten Graphen heißt ein Weg mit io=it Zyklus 

 

 

Definition Baum & Wald 

 

  • Baum: zusammenhängender, ungerichteter, kreisloser Graph 
  • Wald: ungerichteter kreisloser Graph, seine Kompenenten sind Bäume 

 

Deifnition Spannbaum

 

Sei G ein zusammenhängender ungerichteter Graph, so nennt man einen kreisfreien Teilgraphen T von G einen spannenden Baum 

 

 

Definition Simulation 

 

 

- der Prozess der Erstellung eines Modells eines realen Systems 

- und das Experimentieren mit diesem Modell 

 

 

 

Beispiele für Simulationen 

  • VWL: Konjunkturzyklen 
  • Medizin: Blutkreislauf des Menschen 
  • Informatik: Entwurf von Rechnernetzen 
  • Verkehr : Planung von Verkehrsknotenpunkten (Kreuzung oder Ampel? ) 
  • Simulation von Naturkatastrophen 

 

 

Vorteile der Simulation 

  • Eingagswerte können beliebig geändert werden 
  • es sind Tests über Systeme möglich, die noch nicht existieren 
  • Zeitkompression 
  • Sensitivitätsanalyse durch Manipulation der Eingangsgrößen 
  • Grafische Darstellung und Animation möglich 

 

 

Nachteile Simulation

  • hoher Zeitaufwand zur Modellentwicklung 
  • Datensammlung schwierig und zeitaufwendig 
  • Simulationsergebnisse schwer zu interpretieren 
  • bei stochastischen Elementen nur repräsentativ wenn Stichprobe repräsentativ 

 

Def. System 

 

eine Gruppe oder Menge von Objekten, die in Form einer regelmäßigen Interaktion oder Abhängigkeit vereinigt sind, um eine

bestimmte Funktion durchzuführen

 

 

 determinischtisches & stochastisches System

determin. : Folgezustand steht fest 

 

stochastisch: Folgezustand ist zufallsabhängig 

 

 

Bipartiter Graph 

 

Ein Graph wird bipartiter genannt, wenn seine Knotenmengen in zwei disjunkte Teilmengen zerlegbar sind 

 

 

Def. Depot 

Der Ort, an dem Auslieferungsfahrten, Sammelfahrten etc. beginnen 

 

 

Def. Tour 

Die Menge aller Kunden , die auf einer und derselben, in einem Depot beginnenden und in einem Depot endenden, Fahrt bedient werden 

 

Def. Route 

 

Die Reihenfolge, in der die Kunden einer Tour zu bedienen sind 

 

 

Tourenplan 

 

eine Menge von Touren und dazugehörige Routen, die alle Bedingungen des betrachteten Problems erfüllen 

 

 

Voraussetzung Dijkstra Algorithmus 

 

- alle Längen der Kanten sind nichtnegativ 

- Zyklen sind zulässig, aber Zyklen negativer Länge dürfen nicht auftreten, da keine negativ bewerten Kanten im Graphen vorkommen dürfen 

 

 

 

Dijkstra Algorithmus : Aufteilung der Knoten in Teilmengen 

  • Menge A der Knoten, zu denen bereits kürzester Weg von der Quelle s aus bekannt ist 
  • Menge B der Knoten, zu ddenen Wege von s aus bekannt sind, jedoch nicht sicher ist, ob diese minimal sind 
  • Menge C der Knoten, zu denen noch keine Wege von s aus bekannt sind 

 

 

Kruskal 

 

  • Kanten werden  in der Reihenfolge nichtfallender Gewichte gefärbt 
  • Rot: eine Kante, deren beiden Endknoten im gleichen Baum liegen, wird rot gefärbt 
  • Blau: alle anderen 

 

Prim Algorithmus 

  • ausgehend von einem festen Knoten s wird ein einziger blaugefärbter Baum T schrittweise aufgebaut 
  • ist T dieser blaugefärbte Baum, so färbt der nächste Schritt eine Kante mit minimalen Gewicht blau, die T mit einem Knoten außerhalb von T verbindet 
  • bei jedem Schritt wird einer der Knoten der Grenze zu den T Knoten hinzugefügt, der von T aus mit einer Knate minimalen Gewichtes erreichbar ist 
  • das Verfahren endet, wenn alle Knoten in T sind 

 

 

Vorgehen Kruskal 

  • ich suche mir die Kanten mit dem mininalen Gesichten : 1,2,3, 
  • diese markiere ich rot , damit sind sie besucht 
  • es darf kein Zyklus entstehen 
  • es müssen alle Orte besucht werden und es muss eine Verbindung zwischen den Punkten bestehen 

 

 

 Vorgehen Prim Algorithmus 

  • Unterschied Kruskal: wir haben einen festen Startpunkt 
  • von diesem Startpunkt aus, suchen wir die mininalen Kanten 
  • immer die minimal gewichteten Kanten von einem der besuchten Orte suchen und markieren 

 

                                     

was sind Fixkosten und müssen es immer monetäre Kosten sein ? 

 

  • Fixkosten sind Kosten, die in konstanter Höhe anfallen, unabhängig davon, welche Menge von einem Produkt verbraucht wird 
  • Kosten können auch andere Formen annehmen z,B. Tage, Stunden, Material 

 

Beispiele für Fixkosten 

  • um Würstchen zu grillen, muss einmalig in einen Grill investiert werden 
  • um eine Wand zu streichen, braucht man Pinsel &  Farbe 

 

wie kann man Fixkosten in einem linearen Modell modellieren?

  • Einführen einer logischen 0/1 Variable , die genau dann 1 wird wenn Fixkosten anfallen 

 

 

Was ist Simulation? 

Simulation ist

  • der Prozess der Erstellung eines Modells eines realen Systems 
  • und das Experimentieren mit diesem Modell 

mit der Absicht 

  • entweder das Systemverhalten zu verstehen 
  • oder verschiedenen Strategien für die Systemoperation zu entwickeln 

 

Entity 

  • permanent : bleibt im System zB Kasse 
  • Temporär : bewegt sich durch das System : zB Kunde 

 

Attribut 

 

Eigenschaften eines Entity zB Anzahl der gekauften Artikel

 

 

Variable

 

 

Globale Eigenschaften des Systems zB Anzahl der verfügbaren Kassierer 

 

 

Ereignis 

 

 

Einzelne Zustandsänderung  zB Beginn der Bearbeitung 

 

 

Aktivität 

 

Perioden, in denen ein bestimmter Vorgang zu einer konstanten Ausprägung des Attributs führen 

 

 

Ziele der Simulation 

  • Schwachstellen im Betrieb identifizieren 
  • Kennzahlen zum Bewerten des Systems 
  • Lösungsszenarien entwickeln, die Kennzahlen verbessern 

 

 

Properties & States 

Properties: statische Eigenschaften eines Objektes 

 

States: dynamische Eigenschaften eines Objektes 

 

 

Wann wird Simulation eingesetzt ? 

  • wenn ein hoch komplexes System untersucht werden soll, für das eine analytische Beschreibung nicht möglich ist 
  • Experimente am Realsystem zu teuer/zu gefährlich/unmöglich sind 
  • das Realsystem nicht direkt beobachtbar ist 
  • Alternativen eines Systems, das noch nicht existiert untersucht werden sollen 

 

 

Beispiele für Simulation 

VWL: Konjunkturzyklen, Entwicklung des Rentenniveaus

Medizin: Blutkreislauf der Menschen, Bewegungsabläufe 

Informatik: Simulation von neuronalen Netzen 

Verkehr: Kreisverkehr oder Ampel 

Simulation von Naturkastastrophen