| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 4 / 4
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Večkriterijsko odločanje pri optimizaciji rekonstruiranega obrata za površinsko zaščito kovin
Ambrož Roter, 2013, magistrsko delo

Opis: V podjetjih kovinsko predelovalne industrije potekajo procesi površinske zaščite kovin, ki obremenjujejo okolje z emisijami hlapnih organskih spojin (HOS). V magistrski nalogi je predlagan pristop za večkriterijsko odločanje pri rekonstrukcijah procesov površinske zaščite z upoštevanjem različnih vidikov BAT tehnik, tj. tehnološkega, ekološkega, ekonomskega, kakovostnega in socialnega vidika. Podjetje, v katerem smo izvajali raziskavo, je v sklopu rekonstrukcije zamenjalo postopek razmaščevanja z uporabo topil s postopkom železo-fosfatiranja. V ta namen je bila zgrajena nova razmaščevalna komora in obstoječa predelana v komoro za konvekcijsko sušenje. Izvedena je bila zamenjava energenta (kurilno olje) z zemeljskim plinom vključno z instalacijo dodatnih cevovodov. Za rekonstruiran proces smo razvili mešano-celoštevilski linearni optimizacijski model, ki optimira porabo surovin, emisije HOS in celotne stroške ob pogoju, da zakonsko predpisana ciljna emisija HOS ni presežena. Optimiran rekonstruiran proces ima za 28 % nižje skupne stroške kot pred rekonstrukcijo in bistveno nižje emisije HOS od ciljnih. Neto sedanja vrednost naložbe je pozitivna in doba vračanja 1,4 leta. Kakovost končnih izdelkov je višja zaradi bistveno izboljšane korozijske obstojnosti.
Ključne besede: Površinska zaščita kovin, emisije, hlapne organske spojine, mešano-celoštevilsko linearno programiranje.
Objavljeno: 16.07.2013; Ogledov: 1657; Prenosov: 255
.pdf Celotno besedilo (4,17 MB)

2.
OPTIMIZACIJSKI MODEL POSTAVITVE GRADBIŠČENGA ŽERJAVA IN DEPONIJ NA GRADBIŠČU
Tadej Valenko, 2015, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi je obravnavan optimizacijski model postavitve gradbiščnega žerjava in deponij na gradbišču. Transport materiala z gradbiščnim žerjavom predstavlja velik delež stroškov, ki se pojavijo pri gradnji objekta in je zato smotrno določiti najugodnejšo razporeditev žerjava in deponij na gradbišču. Pri tem si lahko pomagamo z optimizacijskimi postopki, ki izmed vseh možnih postavitev najdejo najprimernejšo. Na začetku naloge je narejen kratek pregled žerjavov, ki jih lahko uporabljamo na gradbiščih ter njihove prednosti in slabosti. Ob tem so obravnavani še stroški, ki nam jih žerjavi povzročajo in pogoji, ki se morajo izpolniti, da je dovoljena uporaba žerjavov na gradbišču. Na kratko so predstavljene še deponije na gradbiščih in model, ki je uporabljen za optimizacijo. V poglavju, kjer je formuliran optimizacijski problem, so najprej predstavljeni vsi simboli, ki so uporabljeni, zatem pa sledi prikaz namenske funkcije, ki jo kasneje modificiramo in opis vseh pogojnih enačb in neenačb. Izvirni in modificirani model smo uporabili za optimalno rešitev problema, ki je bil podan v literaturi, nato pa smo oba modela preizkusili še na primeru iz prakse, tj. za gradbišče novega objekta v sklopu Zdravstvenega doma Grosuplje. Rezultati optimizacije so strnjeni v šestem poglavju, na koncu magistrske naloge pa so podane še sklepne ugotovitve.
Ključne besede: gradbeništvo, organizacija gradbišča, gradbiščni žerjavi, deponije, optimizacija, mešano celoštevilsko linearno programiranje
Objavljeno: 04.01.2016; Ogledov: 768; Prenosov: 107
.pdf Celotno besedilo (3,94 MB)

3.
REŠEVANJE MEŠANO CELOŠTEVILSKIH NELINEARNIH PROBLEMOV Z DEKOMPOZICIJSKIMI IN RELAKSACIJSKIMI METODAMI
Šolasta 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: 25.10.2016; Ogledov: 574; Prenosov: 68
.pdf Celotno besedilo (1,74 MB)

4.
Optimizacija nabora investicijskih projektov z uporabo matematičnega programiranja
Tina 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: 17.09.2019; Ogledov: 95; Prenosov: 0

Iskanje izvedeno v 0.05 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici