1. Vpliv uporabe mletega suhega ali siliranega koruznega zrna na intenzivnost pitanja goveda in ekonomsko oceno vzrejeTina Kep, 2021, magistrsko delo Opis: Strošek krmnega obroka lahko dosega največji delež vseh stroškov, ki nastanejo pri pitanju živali. Zato je še toliko pomembneje pravilno načrtovati dnevni krmni obrok za pitanca. Namen in cilj magistrskega dela sta oceniti primernost obstoječega krmnega obroka na kmetiji glede pokritja potrebe po vseh hranilnih snoveh, ki jih pitanci med pitanjem, od 200 do 750 kg, potrebujejo. Prav tako smo želeli ovrednotiti in primerjati strošek trenutnega krmnega obroka s povprečnim dnevnim prirastom 1250 g s krmnimi obroki za dvofazno pitanje, narejenimi s programom Zifo2, za povprečni dnevni prirast 1350 g ter s pomočjo metode linearnega programiranja in orodja Reševalnik izračunati najcenejši krmni obrok, ki ga ponudi iz danih krmil. Rezultati so pokazali, da v začetni fazi pitanja, torej pri telesni masi od 200 do 500 kg, trenutni krmni obrok vsebuje premalo surovih beljakovin (SB) in kalcija (Ca) ter preveč suhe snovi (SS), surovih vlaknin (SV) in v nevtralnem detergentu netopne vlaknine (NDF). Strošek dvofaznega pitanja s siliranim koruznim zrnom znaša 491,27 €, kar pomeni, da je za 75,11 € dražji od trenutnega obroka. Z oceno lastnih cen siliranega (0,102 €/kg) in suhega (0,153 €/kg) koruznega zrna smo prišli do zaključka, da sta silirano koruzno zrno in posledično krmni obrok, ki vsebuje to krmilo, cenejša. Zaključimo lahko, da kmetija glede na razpoložljiva krmila krmi najcenejši povprečen obrok (0,88 €), vendar zaradi manjšega povprečnega dnevnega prirasta pitanje traja 32 dni dlje kot pri povprečnem prirastu 1350 g na dan, kar poveča stroške. Smiselno bi bilo uvesti obrok za dvofazno krmljenje, kjer je za 0,01 € na dan dobiček večji. Za podrobnejše rezultate bi bilo treba narediti poskuse krmljenja izračunanih obrokov na govejih pitancih.
Ključne besede: goveji pitanci, krmni obrok, Zifo2, linearno programiranje
Objavljeno v DKUM: 30.09.2021; Ogledov: 1157; Prenosov: 136
 Celotno besedilo (2,12 MB) |
2. Optimizacija dodeljevanja spodbud pri energetski prenovi objektov : magistrsko deloAnže Rosec, 2021, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo obravnava problem optimizacije dodeljevanja spodbud pri energetski prenovi objektov. Namen dodeljevanja spodbud za izvedbo ukrepov energetske prenove objektov je doseči čim večje zmanjšanje obremenitev okolja, ob razpoložljivem finančnem vložku. Ob številnih različnih ukrepih in različnih učinkih njihove izvedbe je učinkovito dodeljevanje spodbud naloga, ki smo jo rešili z uporabo optimizacijskih metod, ki nam omogočijo, da iz množice možnih rešitev izberemo najprimernejšo. Uvodoma je podana opredelitev problema, namen, cilji in prispevek magistrskega dela ter pregled literature obravnavanega področja. Predstavljena so teoretična izhodišča dodeljevanja spodbud pri energetskih prenovah objektov in zakonodajni okvir, rabe energije v stavbah in vplivov na okolje ter formulacije optimizacijskega problema mešanega celoštevilskega linearnega programiranja. Podan je osnovni optimizacijski model maksimizacije prihrankov energije ter njegova uporaba na primeru iz literature in na primeru dodeljevanja subvencij v Sloveniji. Na podlagi osnovnega je razvit in prikazan nadgrajen optimizacijski model maksimizacije prihrankov emisij toplogrednih plinov, uporaba katerega je prav tako prikazana na praktičnem primeru dodeljevanja subvencij v Sloveniji. V zaključku so obravnavani rezultati dobljeni na podlagi uporabe optimizacijskih modelov ter podane sklepne ugotovitve. Magistrsko delo predstavlja nadgrajen optimizacijski model, ki v primerjavi z izhodiščnim modelom uvaja nov kriterij optimiziranja oziroma namensko funkcijo, s katero nam je omogočena obravnava vseživljenjskih vplivov obravnavanih ukrepov.
Ključne besede: energetska prenova, dodeljevanje spodbud, učinkovita raba energije, optimizacija, mešano celoštevilsko linearno programiranje
Objavljeno v DKUM: 26.01.2021; Ogledov: 1320; Prenosov: 145
Celotno besedilo (1,99 MB) |
3. Optimizacija nabora investicijskih projektov z uporabo matematičnega programiranja : magistrsko deloTina Melisa Šimič, 2019, magistrsko delo Opis: Izbor optimalnih investicijskih projektov za vsako podjetje predstavlja pomemben dejavnik, ki bistveno pripomore k poslovni uspešnosti in doseganju organizacijskih ciljev podjetja. V okviru magistrske naloge smo z uporabo orodij matematičnega programiranja želeli poiskati optimalen nabor projektov, ki so z vidika ekonomskih kriterijev sprejemljivi za vodstvo sodelujočega podjetja, ki razpolaga z omejenimi investicijskimi sredstvi. Predlagani projekti predstavljajo možnosti proizvodnje novih proizvodov, le-ti pa se razlikujejo v vrednosti zahtevane investicije in lokaciji, kjer bi proizvodnja potekala.
Z namenom, da podjetju olajšamo izbor najboljših projektov, smo v programu General Algebraic Modeling System (GAMS) razvili več optimizacijskih modelov in jih rešili z uporabo mešanega-celoštevilskega linearnega programiranja (MILP), mešanega celoštevilskega-nelinearnega programiranja (MINLP), mešanega-celoštevilskega ciljnega programiranja (MIGP) in stohastičnega programiranja. Kot glavni ekonomski kriterij, ki smo ga maksimirali, smo v namenskih funkcijah MILP modelov in MINLP modela uporabili neto sedanjo vrednost (NSV). Pri večkriterijskih ciljnih modelih pa smo ekonomskim kriterijem (celotni dobiček, celotni letni stroški,…) dodali tudi ostale kriterije, ki jih ekonomsko ne moremo ovrednotiti, npr. tveganje glede kontrole kakovosti, dodatno zaposlovanje ipd. Glavni pogoj v vseh modelih predstavlja investicijski proračun, ki ga izbrani projekti ne smejo preseči.
Iz rezultatov optimizacije smo pri enokriterijski optimizaciji (MILP modeli, MINLP model in stohastični model) ugotovili, da bi bila za podjetje optimalna možnost lastna proizvodnja z začetno investicijo v novo opremo kot tudi proizvodnja na lokaciji partnerskega podjetja, kjer investicija ni zahtevana. Medtem ko so rezultati večkriterijske optimizacije pokazali, da bi bila edina optimalna izbira proizvodnja na lokaciji partnerskega podjetja.
Ključne besede: investicijski projekti, ekonomski kriterij, mešano-celoštevilsko linearno programiranje, mešano-celoštevilsko ciljno programiranje, stohastično programiranje
Objavljeno v DKUM: 17.09.2019; Ogledov: 1716; Prenosov: 0 |
4. Modeliranje zaledja letališč v alpsko-jadranski regijiSIMONA Šinko, 2018, magistrsko delo Opis: Magistrska naloga temelji na modeliranju zaledja šestih letališč v Sloveniji ter njenih sosednjih državah (Ljubljana, Zagreb, Trst, Gradec, Celovec in Benetke). Metodologija, ki smo jo uporabili v delu, je bila sprva razvita za modeliranje zaledij pristanišč, mi pa smo jo dodelali tako, da je uporabna za izračun potencialnih zaledij letališč. Metodologija predstavlja hibridni pristop k modeliranju, ki združuje analitično hierarhični proces za analizo subjektivnih dejavnikov (kot sta frekvenca letenja v večja mesta in oddaljene destinacije) in mešano celoštevilčno linearno programiranje za vključitev objektivnih dejavnikov (cena letalske vozovnice, oddaljenost domačega naslova od letališča, čas potovanja). Delo se od ostalih znanstvenih in strokovnih del tujih avtorjev razlikuje ravno v uporabljeni metodologiji, saj za tovrstne analize raziskovalci uporabljajo izključno eno vrsto podatkov subjektivne ali objektivne. Ugotovitve, ki smo jih predstavili na zemljevidu zaledij letališč, so lahko pomembne tudi pri načrtovanju vlaganj v analizirana letališča in za izboljšanje konkurenčne prednosti.
Ključne besede: alpsko-jadranska regija, analitično hierarhični proces, dejavniki odločitve, mešano celoštevilčno linearno programiranje, potovanje
Objavljeno v DKUM: 15.10.2018; Ogledov: 1426; Prenosov: 196
Celotno besedilo (3,19 MB) |
5. |
6. Zbirka nalog iz Matematičnih metod II z rešitvamiMaja Žulj, 2017, drugo učno gradivo Opis: Zbirka nalog vsebuje naloge namenjene študentom za utrjevanje snovi pri predmetu Matematične metode II. Naloge sledijo razporeditvi snovi v učbeniku Matematične metode II, zato je pred nalogami vselej navedeno poglavje iz učbenika, na katero se naloge nanašajo (Diferencialne enačbe, Funkcije več spremenljivk, Ravnine in premice v prostoru, Vektorska analiza, Trigonometrične vrste, Verjetnostni račun in Linearno programiranje). Za razumevanje snovi je potrebno poznati vsaj osnove, ki so bile podane pri predmetu Matematične metode I in v istoimenskem učbeniku. Naloge imajo rešitve zapisane na koncu vsakega poglavja. Rešitve prvih nekaj nalog poglavja so podane z vsemi vmesnimi koraki in potrebno teorijo, da lahko tudi bralec, ki se prvič srečuje s podobnimi nalogami, sledi postopku in pride do pravilne rešitve.
Ključne besede: diferencialne enačbe, funkcije več spremenljivk, premice in ravnine, verjetnost, linearno programiranje
Objavljeno v DKUM: 16.11.2017; Ogledov: 2126; Prenosov: 511
Celotno besedilo (1,48 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
7. REŠEVANJE MEŠANO CELOŠTEVILSKIH NELINEARNIH PROBLEMOV Z DEKOMPOZICIJSKIMI IN RELAKSACIJSKIMI METODAMIŠolasta Čuček, 2016, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo obravnava razvoj optimizacijskih metod v strukturi mešano celoštevilskega linearnega programiranja in tudi zahtevnejšega mešano celoštevilskega nelinearnega programiranja, katerega razvoj se je začel v šestdesetih letih 20. stoletja.
Optimizacijske metode se danes razvijajo zelo hitro, prav tako njihova uporaba v kemijski tehniki, in sicer v sistemski procesni tehniki, ki se neprestano dopolnjuje. Hkrati razvoj optimizacijskih metod predstavlja izziv za znanstvenike na področju matematičnega programiranja, gradbeništva, elektrotehnike, managementa in seveda kemijske tehnologije.
Zaradi razvoja optimizacijskih metod sta v diplomskem delu obravnavani dve metodi, in sicer splošna Bendersova dekompozicija in zunanja poenostavitev s sprostitvijo enačb v strukturah mešano celoštevilskega (ne)linearnega programiranja. Prikazana, opisana in rešena sta dva primera za vsako strukturo.
Na podlagi števila iteracij je bilo ugotovljeno, da potrebujejo relaksacijske metode manj iteracij in krajši računalniški čas kot izbrana dekompozicijska metoda, s čimer je bila zastavljena hipoteza potrjena.
Ključne besede: optimizacijske metode, mešano celoštevilsko linearno programiranje, mešano celoštevilsko nelinearno programiranje, splošna Bendersova dekompozicija, modeliranje, procesna sistemska tehnika
Objavljeno v DKUM: 25.10.2016; Ogledov: 1752; Prenosov: 142
Celotno besedilo (1,74 MB) |
8. Model za podporo pri odločanju uporabe tehnologij pridelave krmeBen Moljk, 2016, magistrsko delo/naloga Opis: Za iskanje možnosti učinkovitejšega gospodarjenja na živinorejskih kmetijah je prehrana živali zagotovo področje, ki to dopušča. Četudi se številni raziskovalci lotevajo raziskav pridelave travniške krme z njiv le s tehnološkega vidika, se ugotovitve navezujejo tudi na ekonomiko pridelave. Za ocenjevanje ekonomske upravičenosti uporabe tehnologij ali odločitev zanje si pomagamo z uporabo simulacijskih modelov, programskih orodij ter primernih metod. Pri računanju krmnih obrokov prehranske strokovnjake pretežno zanima pokritost potreb živali glede na intenzivnost proizvodnje, medtem ko agrarne ekonomiste zanima zlasti stroškovni vidik v razmerju s prihodki. V nalogi z vidika pogojev za pridelavo travniške krme z njiv ugotavljamo njihov vpliv na sestavo in vrednost krmnih obrokov za krave molznice. Razvito je orodje, ki poleg ocenjevanja ekonomskih vplivov omogoča tudi načrtovanje pridelave krme ter ocenjevanje primernosti tehnologij s stroškovnega vidika. Pri tem je uporabljena metoda klasičnega determinističnega linearnega programiranja. V nalogi je pristop testiran na primeru ravninskega kmetijskega gospodarstva, ki je specializirano v prirejo mleka. Dobljeni rezultati kažejo prednosti in slabosti linearnega programiranja. Hkrati je ugotovljeno, da je linearno programiranje lahko primerno orodje za načrtovanje pridelave krme in ocenjevanje tehnologij, a je pri tem kakovost rezultatov in razpoložljivost vhodnih podatkov pomembna omejitev.
Ključne besede: travniška krma z njiv, krmni obrok za krave molznice, ekonomika, simulacijski model, matematično programiranje, linearno programiranje
Objavljeno v DKUM: 06.10.2016; Ogledov: 1785; Prenosov: 145
Celotno besedilo (1,80 MB) |
9. Metode reševanja problemov mehkega linearnega programiranjaMaja Žulj, 2016, magistrsko delo Opis: V delu so obravnavane različne metode za reševanje problemov linearnega programiranja, kjer nastopajo nenatančne vrednosti, ki jih opišemo kot mehka števila. Najprej so vpeljani osnovni pojmi teorije mehkih množic in linearnega programiranja ter nekatere razširitve te tehnike. V delu ugotavljamo, da se je v literaturi pojavilo veliko modelov mehkih linearnih programov in posledično tudi veliko različnih metod, ki te probleme rešujejo. Navedenih je nekaj del, v katerih so avtorji razvrstili obstoječe metode po določenih kriterijih. Predstavljena je tudi tabela dimenzij, ki je osnova za taksonomijo, ki vključuje tudi novejše metode, ki še niso bile zbrane in popisane. Prav tako so predstavljeni problemi iz resničnega življenja, ki so rešeni z uporabo metod mehkega linearnega programiranja. V tretjem in četrtem poglavju je mehki linearni program razdeljen v skupine glede na to, v katerem delu nastopajo mehki koeficienti. Za vsako skupino je opisanih nekaj najpomembnejših metod.
V zadnjem poglavju je izpostavljen problem pomanjkanja učinkovite programske opreme, ki preprečuje pogostejšo uporabo mehkega linearnega programiranja.
Ključne besede: mehke množice, primerjanje mehkih števil, linearno programiranje, večkriterijsko linearno programiranje, FuzzyLP.
Objavljeno v DKUM: 16.09.2016; Ogledov: 2045; Prenosov: 183
Celotno besedilo (721,28 KB) |
10. Optimiranje ekonomskega položaja v govedoreji na primeru vzorčnih kmetijAndreja But, 2016, magistrsko delo/naloga Opis: Kmetijstvo danes deluje v poslovnem okolju, za katerega so značilni spreminjanje cen pridelkov, deregulacija trgov in nestabilnost dohodkov. Sooča se s številnimi tveganji, na eni strani povezanimi z vremenskimi vplivi, škodljivci, kot tudi vse pogostejšimi boleznimi živali. Na strani spreminjajočega okolja imajo pomembno vlogo tudi ukrepi skupne kmetijske politike. Zaradi slednjega so nosilci kmetijske proizvodnje pri svojih proizvodnih in organizacijskih odločitvah pogosto v dilemi in se soočajo s številnimi izzivi. Pri njihovih odločitvah so jim v pomoč različna orodja. Med kompleksnejšo skupino metod sodi matematično programiranje, znotraj katere je najpogosteje uporabljeno linearno programiranje. Tako smo tudi v nalogi uporabili modelno orodje, katerega metodološki pristop temelji na matematičnem programiranju. Z njim smo želeli raziskati, na kakšen način v danih ekonomskih razmerah optimirati ekonomski položaj v govedoreji na določenem omejenem območju. Tako smo v prvem koraku definirali tipe kmetijskih gospodarstev in jim na podlagi dejanskih podatkov določili fizični obseg proizvodnje. Vsi tipi predstavljajo govedorejske kmetije, usmerjene v prirejo mleka, rejo bikov pitancev oziroma kombinacijo obeh. Nato smo na podlagi oblikovanih scenarijev na danih tipih kmetijskih gospodarstev z metodo delne optimizacije definirali trenuten ekonomski položaj. V nadaljevanju smo z metodo omejene optimizacije iskali optimalen proizvodni načrt s ciljem doseženega čim boljšega ekonomskega rezultata. Pri tem smo s postopkom optimizacije spreminjali proizvodne omejitve in dodajali ali odvzemali posamezne aktivnosti, ki lahko vstopajo v optimalno rešitev. V primeru, ko smo dobili rezultate, ki so iz ekonomskega in tehnološkega vidika korektni, vendar nerealni, smo postopek optimizacije ponovili z dodajanjem dodatnih omejitev. Na podlagi uporabe modelnega orodja smo prišli med drugim do rezultatov, da samostojno obravnavanje živinorejskih aktivnosti vpliva na optimalen proizvodni načrt in posledično na višje pričakovano pokritje in višji pričakovani dohodek. Rezultati kažejo, da kmetijske površine niso optimalno izkoriščene, saj bi lahko na vseh treh tipih kmetijskih gospodarstev na obstoječih površinah redili več živali in s tem dosegali tudi boljše ekonomske rezultate.
Ključne besede: kmetijsko gospodarstvo, govedoreja, scenarijska analiza, optimiranje, linearno programiranje, matematično programiranje
Objavljeno v DKUM: 02.09.2016; Ogledov: 1838; Prenosov: 190
Celotno besedilo (3,82 MB) |
