TENTAMEN Tillämpad Systemanalys 5hp

Relevanta dokument
TENTAMEN Tillämpad Systemanalys 5hp

TENTAMEN Tillämpad Systemanalys 5hp för W3

TENTAMEN Tillämpad systemanalys 5hp 1RT242

TENTAMEN: DEL A Reglerteknik I 5hp

TENTAMEN: DEL A Reglerteknik I 5hp

TENTAMEN: DEL A Reglerteknik I 5hp

TENTAMEN Tillämpad systemanalys 5hp

MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

TENTAMEN: DEL A Reglerteknik I 5hp

TENTAMEN: DEL A Reglerteknik I 5hp

TENTAMEN: DEL A Reglerteknik I 5hp

Tentamensinstruktioner

TENTAMEN: DEL A Reglerteknik I 5hp

1RT490 Reglerteknik I 5hp Tentamen: Del A Tid: Torsdag 17 mars 2016, kl

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

FÖRSÄTTSBLAD TILL TENTAMEN. ELLER (fyll bara i om du saknar tentamenskod): Datum: 16 januari Bordsnummer:

1RT490 Reglerteknik I 5hp Tentamen: Del A Tid: Torsdag 15 december 2016, kl

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

SF1635, Signaler och system I

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS för D och C. Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

Tentamensinstruktioner

Optimeringslära Kaj Holmberg

Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

1RT490 Reglerteknik I 5hp Tentamen: Del A Tid: Onsdag 22 augusti 2018, kl

TAOP86/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED

1RT490 Reglerteknik I 5hp Tentamen: Del A Tid: Onsdag 23 augusti 2017, kl

MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

TAOP61/TEN 1 OPTIMERING AV REALISTISKA SAMMANSATTA SYSTEM

Tentamen. TSFS06 Diagnos och övervakning 12 januari, 2012, kl

Uppgift 1. P (A) och P (B) samt avgör om A och B är oberoende. (5 p)

** a) Vilka värden ska vara istället för * och **? (1 p) b) Ange för de tre tillstånden vilket som svarar mot 0,1,2 i figuren.

MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

TENTAMEN Modellering av dynamiska system 5hp

Markovprocesser SF1904

Optimeringslära Kaj Holmberg

SF1635, Signaler och system I

TAOP86/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED

Tentamen i matematisk statistik, TAMS15/TEN (4h)

ELLER (fyll bara i om du saknar tentamenskod): Datum: 32 maj Bordsnummer: Kontrollera att du fått rätt tentamensuppgifter

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

Tentamensinstruktioner

TENTAMEN I SF1904 MARKOVPROCESSER FREDAGEN DEN 17 AUGUSTI 2018 KL

Optimeringslära Kaj Holmberg

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

TENTAMEN: DEL B Reglerteknik I 5hp

y + 1 y + x 1 = 2x 1 z 1 dy = ln z 1 = x 2 + c z 1 = e x2 +c z 1 = Ce x2 z = Ce x Bestäm den allmänna lösningen till differentialekvationen

MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

Laboration 1 - Simplexmetoden och modellformulering

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Ett linjärprogrammeringsproblem på allmän form ser ut som

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

1(8) x ijt = antal mobiltelefoner av typ i=1,,m, Som produceras på produktionslina 1,, n, Under vecka t=1,,t.

Lösningsförslag/facit till Tentamen. TSFS04 Elektriska drivsystem 5 mars, 2012, kl

b) Vad är sannolikheten att personen somnar i lägenheten? (4 p) c) Hur många gånger förväntas personen byta rum? (4 p)

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet

Tentamensinstruktioner

Optimeringslära Kaj Holmberg

Tentamensinstruktioner. Vid skrivningens slut

Uppgift 1 (a) För två händelser, A och B, är följande sannolikheter kända

Optimeringslära Kaj Holmberg

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK

ÖVNINGSTENTAMEN Modellering av dynamiska system 5hp

Optimeringslära Kaj Holmberg

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Föreläsning 2: Simplexmetoden. 1. Repetition av geometriska simplexmetoden. 2. Linjärprogrammeringsproblem på standardform.

a3 bc 5 a 5 b 7 c 3 3 a2 b 4 c 4. Förklara vad ekvationen (2y + 3x) = 16(x + 1)(x 1) beskriver, och skissa grafen.

Lösningsförslag/facit till Tentamen. TSFS06 Diagnos och övervakning 14 januari, 2008, kl

TENTAMEN Reglerteknik I 5hp

Tentamen i Matematisk analys MVE045, Lösningsförslag

TAOP07/TEN1 OPTIMERINGSLÄRA GRUNDKURS för Y. Antal uppgifter: 7 Uppgifterna är inte ordnade efter svårighetsgrad.

Optimeringslära Kaj Holmberg

(a) Avgör om A och B är beroende händelser. (5 p) (b) Bestäm sannolikheten att A inträffat givet att någon av händelserna A och B inträffat.

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS

Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet

TAOP61/TEN 1 OPTIMERING AV REALISTISKA SAMMANSATTA SYSTEM

0 om x < 0, F X (x) = x. 3 om 0 x 1, 1 om x > 1.

MA2004 Tillämpad Matematik II, 7.5hp,

Sannolikheten för att barnet skall få blodgrupp A0 A0 1/2 AA 1 AB 1/2 Övriga 0

TENTAMEN. Tentamensinstruktioner. Datum: 30 augusti 2018 Tid: 8-12

Lösningsförslag till Tentamen. TSFS06 Diagnos och övervakning 14 augusti, 2007, kl

(2xy + 1) dx + (3x 2 + 2x y ) dy = 0.

TAOP61/TEN 1 OPTIMERING AV REALISTISKA SAMMANSATTA SYSTEM

Laboration 1 - Simplexmetoden och Modellformulering

b) Om vi antar att eleven är aktiv i en eller flera studentföreningar vad är sannolikheten att det är en kille? (5 p)

b) antalet timmar Lukas måste arbeta för att sannolikheten att han ska hinna med alla 112 datorerna ska bli minst (3 p)

P =

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS

LP-problem. Vårt första exempel. Baslösningar representerar extrempunkter. Baslösningar representerar extrempunkter

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Måndagen den 16 mars 2015

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

dy dx = ex 2y 2x e y.

Avd. Matematisk statistik

UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Pepe Winkler tel

Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

5. Förklara och ange definitionsmängden och värdemängden för funktionen f definierad enligt. f(x) = x 2

Transkript:

Tentamenskod (6 siffror) (alt. namn och personnummer) Utbildningsprogram Termin och år då du först registrerades på kursen Bordsnummer Klockslag för inlämning TENTAMEN Tillämpad Systemanalys 5hp Tid: 2012-0-11, 1.00-17.00. OBS: kort skrivtid! Plats: Polacksbacken, Skrivsal. Ansvarig lärare: Kjartan Halvorsen, tel 07-60867. Håkan Lanshammar kommer och svarar på frågor ungefär kl 15.15. Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare och matematisk formelsamling (Mathematics handbook, BETA, TEFYMA, Formel och tabellsamling i sannolikhet och statistik, samt Physics handbook). Preliminära betygsgränser: :[0, 8[, :[8, 5[, 5:[5, 60 = maxpoäng (med bonuspoäng)] Uppgift Max poäng Erhållna poäng 1 12 2 10 17 11 Skrivningspoäng 50 Bonuspoäng 10 Totalt 60 Betyg OBS: För in dina lösningar i detta häfte på angiven plats! Vissa deluppgifter kräver lösning på eget ark. Lösningarna ska vara tydliga och väl motiverade. Lycka till!

2

Uppgift 1 Ett fraktflygplan har tre avskilda lastutrymmen: fram, mitt och bak. Utrymmen har en lastkapacitet enligt tabellen nedanför. Utrymme Viktkapacitet (ton,t) Volumkapacitet (m ) fram 12 200 mitt 18 250 bak 10 10 För att flygplanets tyngdpunkt ska hamna rätt, så måste fördelningen av den totala lastens vikt vara den samma som fördelningen av viktkapaciteten. Med andra ord, så måste förhållandet mellan lastens vikt och viktkapaciteten i varje lastutrymme vara den samma. Följande fyra produkter finns tillgängliga att transportera: Produkt Vikt (t) Volum (m /t) Profit (SEK/t) 1 20 1 200 2 16 20 000 25 17 600 1 11 2900 Flygplanet kan lasta vilken andel som helst av den tillgängliga mängden av de fyra olika produkterna. Målet är att lasta flygplanet på ett sett som maximerar profiten från det fraktade godset. (a) Formulera problemet ovan som ett linjärprogrammeringsproblem. (8p) Svar: 1

(b) Lös följande problem med Simplexmetoden (p) maximera f = x 1 8x 2 under bivillkoren x 1 2x 2 10 x 1 0, x 2 0. Svar: 2

Uppgift 2 Betrakta vägnätet avbildat i figur 1, där noderna är städer och där körtiden mellan städerna är angivet. En bilist ska ta sig från A till H längs den vägen som ger kortast total körtid. 2 B 6 7 E A C 2 F H D 5 G Figur 1: Ett vägnät. Hitta kortaste vägen från A till H. (a) Hitta den kortaste vägen genom att lösa problemet med dynamisk programmering (lösning genom att kolla alla möjliga vägar ger inga poäng). Lämna in lösning på eget ark. (8p) (b) Antag att vägarbete mellan A och C gör att körtiden på denna sträckan ökar till 6. Vilken väg blir nu optimal? Motivera! (2p) Svar och motivering:

Uppgift Med vissa antaganden och förenklingar kan dynamiken i effekten (P ) och förstärkningsfaktorn (g) för en laser beskrivas med följande modell där dp dt = g f P T R (1) dg dt = g g s τ g gp, E sat (2) f är förlusterna i resonatorn, T R är tiden för en rundtripp i resonatorn, g s är förstärkningsfaktorn för små signaler, τ g är en tidskonstant för förstärkningsfaktorn, och E sat är mättnadsenergin i lasermediet. Alla parametrar är positiva. dp/dt =0 dg/dt =0 g s g f 0 0 E sat /τ g (g s /f 1) P Figur 2: Nollisokliner för laser-modellen och en simulerad lösning. (a) Figur 2 visar nollisoklinerna för modellen, samt en simulerad lösning. Rita in pilar i figuren som visar vilken riktning vektorfältet definierad av

ekvationerna (1) och (2) har för några valfria punkter på nollisoklinerna. (p) (b) Är jämviktspunkten på g-axeln (g = g s ) stabil? Motivera utifrån din skiss i (a). (p) Svar: (c) Är den andra jämviktspunkten stabil? Motivera utifrån figur 2 och din skiss i (a). (2p) Svar: (d) Gör en grafisk modell av systemet i (1) och (2) med antingen Powersimsymboler eller Simulinkblock. (8p) 5

Uppgift En drop-in frisörsalong har fem stolar som betjänas av var sin frisör. Alla frisörerna kan ta hand om kvinnliga kunder, men endast tre av frisörerna tar manliga kunder. Kunderna ankommer enligt en stokastisk process, och 60% av kunderna är kvinnor. Tiden det tar att betjäna en kvinnlig kund, T k, och tiden det tar att klippa en manlig kund T m är båda slumpvariablar med olika sannolikhetsfördelningar. (a) Gör flödesscheman för kund- och betjäningsprocesserna i det beskrivna kösystemet. Flödesscheman ska kunna användas för pseudo-parallell simulering av systemet. (8p) (b) Ge tre förslag på rimliga utvidgningar av modellen som gör den mer realistisk. (p) Svar: 6

Lösningar Uppgift 1 (a) Låt beslutsvariablarna vara x = [ ] T x f1 x f2 x f x f x m1 x m2 x m x m x b1 x b2 x b x b där x ni anger antal ton lastade av produkt i i lastutrumme n (fram, mitt eller bak). Kriteriefunktionen blir där f = c T x, c T = [ 200 000 600 2900 200 000 600 2900 200 000 600 2900 ]. Det finns ett antal bivillkor att ta hänsyn till. Viktkapaciteten: x f1 + x f2 + x f + x f 12 x m1 + x m2 + x m + x m 18 x b1 + x b2 + x b + x b 10. Volumkapaciteten: 1x f1 + 20x f2 + 17x f + 11x f 200 1x m1 + 20x m2 + 17x m + 11x m 250 1x b1 + 20x b2 + 17x b + 11x b 10. Begränsad tillgång på gods att transportera: x f1 + x m1 + x b1 20 x f2 + x m2 + x b2 16 x f + x m + x b 25 x f + x m + x b 1 Balancerad vikt: 1 ( ) 1 xf1 + x f2 + x f + x f 12 18 1 12 Endast positiva laster: ( xf1 + x f2 + x f + x f ) 1 10 ( xm1 + x m2 + x m + x m ) = 0 ( xb1 + x b2 + x b + x b ) = 0 x ni > 0, n {f, m, b}, i {1, 2,, } 1

(b) Simplextablå med slackvariablen s 1. Markerad cell motsvarar den variabel som ger mest i kriteriefunktionen, och alltså ska in i basen, och den nuvarande basvariabel som först blir noll när den nya basvariablen introduceras. Svar: f max = 0, då x 1 = 10, x 2 = 0. Bas f x 1 x 2 s 1 hl f 1-8 0 0 s 1 0 1-2 1 10 f 1 0 2 0 x 1 0 1-2 1 10 Uppgift 2 (a) Problemet löses med dynamisk programmering. Bilisten ska välja sin rutt i tre steg. Det sista steget är trivialt: Oavsett vilket tillstånd (=stad) bilisten befinner sig i (E, F, G), så är optimalt (enda möjliga) val att åka till H. I steget innan fås följande tablå: Steg 1, slutligen, blir s f x E H F H G H f 2 (s 2, x 2 ) = p(x 2, s 2 ) + f (x 2 ) s 2 x 2 = E F G f2 (s 2 ) x 2 B 7+=10 +=8 6+=9 8 E C +=6 2+=6 +=7 6 E, F D +=8 5+=8 8 F, G f 1 (s 1, x 1 ) = p(s 1, x 1 ) + f 2 (x 1 ) s 1 x 1 = B C D f 1 (s 1 ) x 1 A 2+8=10 +6=10 +8=11 10 B, C Det finns alltså ett antal vägar som alla har samma körtid (10): A-B-E, eller A-C-E, eller A-C-F. (b) Uppdatera sista tablån: f 1 (s 1, x 1 ) = p(s 1, x 1 ) + f 2 (x 1 ) s 1 x 1 = B C D f 1 (s 1 ) x 1 A 2+8=10 6+6=12 +8=11 10 B Det finns nu alltså endast en rutt som är optimal: A-B-E. 2

Uppgift Saknas Uppgift (a) Kund Start Frisör A In i kö Start Kvinna? (p=0.6) Ledig frisör typ K? Ta frisör ur FK. Aktivera Ta kund ur kö. Kund i kö? Kund kvinna? Ledig frisör typ A? Ta frisör ur FA. Aktivera Ledig frisör typ A Ta frisör ur FA. Aktivera Vänta Tm Aktivera kund Vänta Tk In i lista FA Passivera Passivera Frisör K Start Slut Aktivera kund Vänta Tk Ta kund ur kö Kvinnlig kund i kö? In i lista FK Passivera (b)