Tahák

= ρN+1, prav.že v sys.je právě k jedn. P(n=k)=pk=(1- ρ) ρk, N: 1)prům.počet jedn. v sys. n= ρ/(1- ρ), 2)ztráty z prostojů (nxN), 3)prac. N, 4)sečtu N celkem,
SA: FP=CP-VS, matice výr-tech koef=hodnoty I.kv / prvky CP, tržby(FP)=(E-A)xCP → CP=tržby*(E-A)-1, o kolik vzrostla CP, o tolik musí vzrůst CP v odvětví-počítáme ve sloupci 1) %změna CP= nárůst/původní CP, např. RV 33,3 %, I.kvadrant násobíme 1.sloupec 1,33, ŽV 25% násobíme 2. sloupec 1,25… změna prim.činitelů-analog. jen násobíme sloupce III.kv. FP při změně CP, znám Leon.matici: Leont.matice x CP nová
T.HER: maximin-beru maximum z minim, 1)Waldovo p: maximin (vyberu min v každém řadku a z nich vyberu max), pesimist.strat. předpokládá inteligentní chování přírody. 2) Maximax-pokud jsou výplatami náklady=princip miniminový, 3) Savage-minimax. ztráta (podle ztrát ke kt.by došlo když by nebyla použita nejlepší strategie pro každou strategii přírody), neberu v úvahu mínus. hodnoty=0, krok 1:vypočte se pomoc. matice ztrát vzhledem k max.výplatě:v každém sloupci max aij - aij, krok 2: nejvyšší hodnoty ze všech řádků a z nich vyberu min. 4) Laplace-příroda rovn.strategie, hra za nejistoty→ hra rizika s pravděpod.vektorem P=(1/n, 1/n…)T. vážený průměr ze všech hodnot v řádku a vyberu maximalni hodnotu 5) Hurwitz nejlepší a nejhorší, krok 1: optimist-pes.index (hodnota t=optimismus, t-1=pesimismus) krok 2: nejhorší a nejlepší var. krok 3: nejvhodnější strategie v každém řádku=max (t.Hi+(1-t).hi), t=optimistický zadaný index, Hi…nejlepší var.v řádku, hi…nejhorší var.v řádku. Smíšená strategie-není sedlový bod-převod na LP: 1.hráč-ztransponovat matici a podm ≥ 1; účel fce=max, 2.hráč nechám matici a podm ≤ 1; účel.fce=min
T.ROZHOD jedinečné situace, výplatní tab.a rozhod.stromy (uzle – rozhodovací □ (hrana-alternativy) a situační ○ (hrana-okolnosti), rozhodovatel –alternativy-navzájem se vylučují x hráč B (stavy okolností-žádná strategie), výplatní tab=m-alternativ a n-stavů=tzv.výplatní matice, Stupeň jistoty: Za jistoty (výše výplat, okolnosti) Úplné nejistoty 1)maximax (štěstí), 2)maximin-z výplat vybere nejméně špatnou 3)minimax.ztráta Savage krok 1:vypočte se pomoc. matice ztrát vzhledem k max.výplatě:v každém sloupci max aij - aij, krok 2: nejvyšší hodnoty ze všech řádků a z nich vyberu min. (kolik je možno ztratit oproti max výplatě pokud zvolím až druhou nejlepší var), 4)nedostateč. evidence: Laplace , Za rizika (znám okolnosti) 1)očekáv. hodnota výpl. EMV aritmet.průměř výplat každé alternativy x pravděpodobnost (sloupce), 2) oček. možná ztráta EOL matice ztrát, očekávaná ztráta x pravděpod (sloupce) MIN, 3) oček. hodnota spolehl info EVPI =EPC-EMV…..EPC=průměr max výplat pro každou okolnost, 4)oček.hodnota výběr.info EVSI = EMVS-EMV…EMVS=dodatečná výběr.info, 5)efektivnost výběr.info =EVSI/EVPI
Vícekrit.rozhod řádky=varianty (pračky), sloupce=hodnocení var, Metody VAH: 1)pořadí důležitosti nejdůležitější kritérium=k, nejméně důlež=1, bi…přiřaz.hodnoty; a) ∑bi= k(k+1) / 2 nebo jednoduše sečtu všechny bi, b) váha=bi / ∑bi, 2)bodové hodnocení kritérium důležitější-ohodnocení větší; váha=bod bi/∑bi, 3)párové srovnání Fullerův ∆; počet srovnání N=k(k-1)/2; váha=ni/N (ni…počet zakroužkování např. č. 1, 2…), 4)Saaty sestavená matice, tabulka Si-Ri-vi, a)Si=součin prvků v řádku matice, b)Ri=k-tá odmocnita Si (k√Si) k…počet prvků ve sloupci, c)váha=Ri/∑Ri, Další metody: Vážený součet-max.užitku: a)úprava všech kritérií v matici na maximalizační, b) po sloupcích vektor H (nejlepší var) a D (nejhorší) c)normalizovaná matice rij=Yij-Dj/Hj-Dj, d) užitek po sloupcích u=∑vjrj (v…vektor vah), e)uspořádat varianty podle klesajících fcí užitku, TOPSIS: min vzdálenosti od ideální varianty; a) úprava všech kritérií v matici na maximalizační, b) normalizov.matice: ri=yij / √(∑yij2) (yij / odmocnina sumy sloupce y1 na druhou), c) vektor vah (stanoven) d) kriteriální matice W=každý sloupec se vynásobí odpovídající váhou, e) vektory ideální H a bazální D varianty, f) výpočet vzdálenosti variant po řádcích (wij-prvky v 1.řádku matice…) di+=√ ∑(wij-Hj)2; di-=√ ∑(wij-Dj)2, g) relativ. ukazatel vzdálenosti ci= di-/ di++ di-, Vektor.optimal Cílové program: 1) uprav účel.fce, ≤ +di- ≥-di+ po přidání di změním nerovnosti na = a dám do jedné rovnice (podm. y=d1+ + d1-→min) 2)uprav ostatní podm. Agreg.-konvex. lin.komb: ∑vk=1, F(x)=∑vk∑ck*xj→max,