|
|
Approximations in Stochastic Optimization and Their Applications
Mrázková, Eva ; Horová, Ivana (referee) ; Štěpánek, Petr (referee) ; Karpíšek, Zdeněk (advisor)
Mnoho inženýrských úloh vede na optimalizační modely s~omezeními ve tvaru obyčejných (ODR) nebo parciálních (PDR) diferenciálních rovnic, přičemž jsou v praxi často některé parametry neurčité. V práci jsou uvažovány tři inženýrské problémy týkající se optimalizace vibrací a optimálního návrhu rozměrů nosníku. Neurčitost je v nich zahrnuta ve formě náhodného zatížení nebo náhodného Youngova modulu. Je zde ukázáno, že dvoustupňové stochastické programování nabízí slibný přístup k řešení úloh daného typu. Odpovídající matematické modely, zahrnující ODR nebo PDR omezení, neurčité parametry a více kritérií, vedou na (vícekriteriální) stochastické nelineární optimalizační modely. Dále je dokázáno, pro jaký typ úloh je nutné použít stochastické programování (EO reformulace), a kdy naopak stačí řešit jednodušší deterministickou úlohu (EV reformulace), což má v praxi význam z hlediska výpočetní náročnosti. Jsou navržena výpočetní schémata zahrnující diskretizační metody pro náhodné proměnné a ODR nebo PDR omezení. Matematické modely odvozené pomocí těchto aproximací jsou implementovány a řešeny v softwaru GAMS. Kvalita řešení je určena na základě intervalových odhadů "optimality gapu" spočtených pomocí metody Monte Carlo. Parametrická analýza vícekriteriálního modelu vede na výpočet "efficient frontier". Jsou studovány možnosti aproximace modelu zahrnujícího pravděpodobnostní členy související se spolehlivostí pomocí smíšeného celočíselného nelineárního programování a reformulace pomocí penalizační funkce. Dále je vzhledem k budoucím možnostem paralelních výpočtů rozsáhlých inženýrských úloh implementován a testován PHA algoritmus. Výsledky ukazují, že lze tento algoritmus použít, i když nejsou splněny matematické podmínky zaručující konvergenci. Na závěr je pro deterministickou verzi jedné z úloh porovnána metoda konečných diferencí s metodou konečných prvků za použití softwarů GAMS a ANSYS se zcela srovnatelnými výsledky.
|
|
|
Selected Optimization Models for Risk Reduction in Air Transport
Schwarz, Ondřej ; Bednář, Josef (referee) ; Popela, Pavel (advisor)
The diploma thesis deals with mathematical modeling of the situation when due to the increased risks occurring around Europe there is a need of immediate transport of Czech citizens back to the Czech Republic. The model takes into account the general level of random fluctuations in demand and transportation costs. The optimization model is then built on the ideas of stochastic programming and includes real and expert data in the field of air transportation, which are later implemented into GAMS. The results are discussed. The survey part of the diploma thesis is devoted to the possibility of applying linear and stochastic programming, the interpretation of the mathematical transportation theory. It describes the basic tools and development environment and the realization of mathematical model based on real data in GAMS. The second part of the thesis deals with a proposal of possible improvements in aviation by applying the real data into the model and by analyzing the obtained results.
|
|
|
Stochastic Programming Methods for Investment Decisions
Kubelka, Lukáš ; CFA, Tomáš Menčík, (referee) ; Popela, Pavel (advisor)
This thesis deals with methods of stochastic programming and their application in financial investment. Theoretical part is devoted to basic terms of mathematical optimization, stochastic programming and decision making under uncertainty. Furter, there are introduced basic principles of modern portfolio theory, substantial part is devoted to risk measurement techniques in the context of investment, mostly to the methods Value at Risk and Expected shortfall. Practical part aims to creation of optimization models with an emphasis to minimize investment risk. Created models deal with real data and they are solved in optimization software GAMS.
|
|
|
Stochastic optimization in AIMMS
Kůdela, Jakub ; Mrázková, Eva (referee) ; Popela, Pavel (advisor)
Tato diplomová práce uvádí základní poznatky matematického a především stochastického programování. Navíc se zabývá použitím softwaru AIMMS při vytváření a řešení optimalizačních problémů. Naším hlavním cílem je naprogramovat v softwaru AIMMS několik metod řešení problémů stochastického programování a ukázat jejich použití a užitečnost na vybraných problémech. Jedním z problémů, který jsme si zvolili, je model spalovny. Všechny AIMMS programy, které v našem textu použijeme a popíšeme, a jejich zdrojové kódy budou přiloženy v dodatcích.
|
|
|
Traffic assignment optimization models
Holešovský, Jan ; Mrázková, Eva (referee) ; Popela, Pavel (advisor)
Optimalizace toku v síti je klasickou aplikací matematického programování. Tyto modely mají, mimo jiné, široké uplatnění také v logistice, kde se tak snažíme docílit optimálního rozdělení dopravy, např. vzhledem k maximalizaci zisku, či minimalizaci nákladů. Toto pojetí ovšem často problém idealizuje, poněvadž předpokládá existenci jediného rozhodovatele. Takový přístup je možný ve striktně organizovaných sítích jako např. v logistických sítích přepravních společností, železničních sítích či armádním zásobování. Úloha ''Traffic Assignment Problem'' (TAP) se zaměřuje na dopady teorie her na optimalizaci toku, tj. zkoumá vliv více rozhodovatelů na celkové využití sítě. V práci se zaobíráme úlohou TAP s působením náhodných vlivů, k čemuž využíváme metod stochastické a vícestupňové optimalizace. Dále zkoumáme možnosti zlepšení stávajícího využití sítě za rozhodnutí autoritativního rozhodovatele, kterému je umožněn zásah do samotné struktury sítě, k čemuž využíváme víceúrovňové programování.
|
|
|
Stochastic Programming for Engineering Design
Hrabec, Dušan ; Roupec, Jan (referee) ; Popela, Pavel (advisor)
Stochastické programování a optimalizace jsou velmi užitečné nástroje pro řešení široké škály inženýrských úloh zahrnujících neurčitost. Diplomová práce se zabývá stochastickým programováním a jeho aplikací při řešení logistických úloh. Teoretická část práce je věnována jak základním pojmům z teorie grafů, tak pojmům souvisejících s matematickým, lineárním, celočíselným a stochastickým programováním. Pozornost je věnována také návaznosti zmíněných pojmů na logistiku. Druhá část se zabývá tvorbou vlastních úloh prezentujících stochastické logistické modely, jejich implementací a výsledky.
|
|
|
Modelling of energy producing system and its operation planning applying advanced mathematical methods
Benáčková, Jana ; Karpíšek, Zdeněk (referee) ; Pavlas, Martin (advisor)
This master's thesis deals with the proposal of the cost-effective biomass and coal combustion concept for a real generation plant. The optimization of the current fuel basis exploitation and annual operation scheduling was the main goal. Applying the regression analysis and stochastic programming the mathematical model was constructed based on the operating data. The overall energy source model was implemented to the concept of the optimal operation scheduling considering the economic aspects. The fuel utilization and energy production planning are the main applications of this design.
|
|
|
Application of stochastic programming methods for the purpose of energy producing system
Šomplák, Radovan ; Mrázková, Eva (referee) ; Popela, Pavel (advisor)
This thesis deals with the evaluation of the strategic investment in the waste-to-energy plant development. The central supply of heat and the incineration plant connection can be provided for example by the distribution network. The objective is to find financially feasible solution regarding uncertain development of waste management and energy market. A heat supplies to district heating network significantly influences the strategic decision. A two-stage stochastic programming based on the scenarios and the GAMS software were applied to solve this task. The main contribution of this thesis is decision on crucial parameters of the waste-to-energy plant.
|
|
|
Stochastic Programming Algorithms
Klimeš, Lubomír ; Mrázková, Eva (referee) ; Popela, Pavel (advisor)
Stochastické programování a optimalizace jsou mocnými nástroji pro řešení široké škály inženýrských problémů zahrnujících neurčitost. Algoritmus progressive hedging je efektivní dekompoziční metoda určená pro řešení scénářových stochastických úloh. Z důvodu vertikální dekompozice je možno tento algoritmus implementovat paralelně, čímž lze významně ušetřit výpočetní čas a ostatní prostředky. Teoretická část této diplomové práce se zabývá matematickým a zejména pak stochastickým programováním a detailně popisuje algoritmus progressive hedging. V praktické části je navržena a diskutována původní paralelní implementace algoritmu progressive hedging, která je pak otestována na jednoduchých úlohách. Dále je uvedená paralelní implementace použita pro řešení inženýrského problému plynulého odlévání ocelové bramy a na závěr jsou získané výsledky zhodnoceny.
|
|
|
Optimization in Logistics
Huclová, Alena ; Škapa, Stanislav (referee) ; Popela, Pavel (advisor)
The thesis is focused on the optimization of models of transportation and transshipment problem with random demand, additional edges, and dynamic pricing. The theoretical part of the thesis introduces mathematical models of transportation. The software GAMS, which is used for the solution, is all so described. The practical part is a split among chapters and implements the described models by using real data.
|
guest ::
