1 kraan: dit is een M/G/1/ / rij. P 0 = 1 ρ = = 0.2 (3 pnt) e) = (4 2. = (3 pnt) E r (t) = Er(n) = = uur.

Vergelijkbare documenten
f) (9 pnt) Wat is bij Wachtebeke de gemiddelde wachttijd voor een vrachtwagen voordat hij gelost wordt?

Uitwerkingen oefenopdrachten WEX6

Oefentoets - Lineaire problemen

Met welke bestelgrootte maximaliseert Huib zijn verwachte winst?

Antwoordmodel - Kwadraten en wortels

1. De benodigde hoeveelheid arbeidskrachten blijft gelijk. 2. De opbrengst voor komend jaar moet meer dan 140 miljoen euro bedragen.

Uitwerkingen oefenopdrachten or

a) (5 pnt) Wat is de optimale bestelgrootte? b) (5 pnt) Wat is de optimale grootte van het aantal naleveringen per bestelcyclus

Weken Kans

De basiselementen van Markov-ketens zijn:

Antwoordmodel - In de ruimte

Antwoordmodel oefentoets - Formules en grafieken

Antwoordmodel - Vlakke figuren

Oefentoets - Grafieken

0 2λ µ 0

We zullen de volgende modellen bekijken: Het M/M/ model 1/14

Inleiding Modelmatige beschrijving Kansverdelingen Het overgangsdiagram De stellingen van Little M/M/1 M/M/1/N Afsluiti.

Voor afmetingen waarvoor geen bewerkingsprijs staat vermeld gelden de prijzen op aanvraag

Reserveringssystemen

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Lineaire Algebra voor ST (2DS06) op , uur.

P (X n+1 = j X n = i, X n 1,..., X 0 ) = P (X n+1 = j X n = i).

Stochastische Modellen in Operations Management (153088)

S n = tijdstip van de n-de gebeurtenis, T n = S n S n 1 = tijd tussen n-de en (n 1)-de gebeurtenis.

Stochastische Modellen in Operations Management (153088)

Vrije Universiteit 28 mei Gebruik van een (niet-grafische) rekenmachine is toegestaan.

S n = tijdstip van de n-de gebeurtenis, T n = S n S n 1 = tijd tussen n-de en (n 1)-de gebeurtenis.

l e x e voor alle e E

Voorbehouden voor de correctoren Vraag 1 Vraag 2 Vraag 3 Vraag 4 Vraag 5 Totaal. Toets Kansrekenen I. 28 maart 2014

SPD Bedrijfsadministratie. Correctiemodel COST & MANAGEMENTACCOUNTING DINSDAG 8 MAART UUR

Uitwerkingen bij 1_1 Lineaire vergelijkingen

Hoofdstuk 7 : Continue distributies als stochastische modellen. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent

Vrije Universiteit Faculteit der Economische Wetenschappen en Bedrijfskunde Afdeling Econometrie

Definitie van continue-tijd Markov keten:

Q is het deel van de overgangsmatrix dat correspondeert met overgangen

Hoofdstuk 20 Wachtrijentheorie

Deeltentamen 2 Algemene Statistiek Vrije Universiteit 18 december 2013

Vrije Universiteit Faculteit der Economische Wetenschappen en Bedrijfskunde Afdeling Econometrie

WACHTRIJMODELLEN. aankomstproces van klanten; wachtruimte (met eindige of oneindige capaciteit); bedieningsstation (met één of meerdere bediendes).

Wachten of niet wachten: Dat is de vraag

Vrije Universiteit Faculteit der Economische Wetenschappen en Bedrijfskunde Afdeling Econometrie

Tentamen Inleiding Kansrekening 11 augustus 2011, uur

TW2020 Optimalisering

Tentamen lineaire algebra voor BWI maandag 15 december 2008, uur.

WACHTRIJMODELLEN. aankomstproces van klanten; wachtruimte (met eindige of oneindige capaciteit); bedieningsstation (met één of meerdere bediendes).

Congruentie deelgroepen

Hoofdstuk 6 Discrete distributies

MANDELIGHEID Korte uitleg over het begrip mandeligheid in het project HELENASTRAAT

Deze voorwaarden gelden voor alle geleverde diensten, aanbiedingen en iedere overeenkomst.

Tentamen Lineaire Algebra UITWERKINGEN

TW2020 Optimalisering

Model: Er is één bediende en de capaciteit van de wachtrij is onbegrensd. 1/19. 1 ) = σ 2 + τ 2 = s 2.

Tentamen Lineaire Algebra voor BMT en TIW (2DM20) op vrijdag 11 mei 2007, 9:00 12:00 uur.

b. de aantallen aankomsten in disjuncte tijdsintervallen zijn onafhankelijk van elkaar

Deeltentamen Vraag 1 (0.25 punten) Vraag 2 (0.25 punten) Vraag 3 (0.25 punten) Vraag 4 (0.25 punten) *-vragen ( relatief simpel 2 punten)

Stochastiek 2. Inleiding in de Mathematische Statistiek 1 / 17

Zo geldt voor o.o. continue s.v.-en en X en Y dat de kansdichtheid van X + Y gegeven wordt door

+ ( 1 4 )2 σ 2 X σ2. 36 σ2 terwijl V ar[x] = 11. Aangezien V ar[x] het kleinst is, is dit rekenkundig gemiddelde de meest efficiënte schatter.

Statistiek. Beschrijvende Statistiek Hoofdstuk 1 1.1, 1.2, 1.5, 1.6 lezen 1.3, 1.4 Les 1 Hoofdstuk 2 2.1, 2.3, 2.5 Les 2

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

HOOFDSTUK 2 ANTWOORDEN

Het tentamen heeft 25 onderdelen. Met ieder onderdeel kan maximaal 2 punten verdiend worden.

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Lineaire Algebra voor ST (2DS06) op , uur.

De pariteitstestmatrix van de (6,4) Hamming-code over GF(5) is de volgende: [ H =

Handleiding Twittergebruik

Stochastische Modellen in Operations Management (153088)

16. Voorraadbeheer. (3) inkoper van een warenhuis beslist hoeveel producten van verschillende types kleding in te kopen voor komend seizoen

Hoofdstuk 10 - Lineair programmeren Meer dan twee variabelen

Vrije Universiteit Faculteit der Economische Wetenschappen en Bedrijfskunde Afdeling Econometrie

Lineaire programmering

Verwachtingswaarde, Variantie en Standaarddeviatie

Om de optimale bestelgrootte te vinden neem je de volgende stappen: XX. Bereken de totale voorraad- en bestelkosten per jaar. XX

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 1 donderdag 23 december 2004,

Stochastische Modellen in Operations Management (153088)

Lineaire Algebra voor ST

Deze examenopgave bestaat uit 7 pagina s, inclusief het voorblad. Controleer of alle pagina s aanwezig zijn.

Handleiding Twittergebruik

Er zijn 4 opgaven, daarna volgen blanco bladzijden die u kan gebruiken om te antwoorden.

Verladingen Unit4 Multivers Groothandel

Taak 2: LP: simplex en sensitiviteitsanalyse Voorbeeld uitwerking

S n = tijdstip van de n-de gebeurtenis, T n = S n S n 1 = tijd tussen n-de en (n 1)-de gebeurtenis.

IJkingstoets Wiskunde-Informatica-Fysica september 2018: algemene feedback

Set 2 Inleveropgaven Kansrekening (2WS20)

Bedrijfsvoering benchmark onderzoek tussenpersonen. Ir. Laurens van Graafeiland Juli 2013

Eerste deeltentamen Lineaire Algebra A. De opgaven

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN FACULTEIT WERKTUIGBOUWKUNDE DIVISIE COMPUTATIONAL AND EXPERIMENTAL MECHANICS

Eerste deeltentamen Lineaire Algebra A

HBO statistiek Oefening

Voorbereiding 6.2. Peter van de Minkelis. CC Naamsvermelding 3.0 Nederland licentie.

We zullen in deze les kijken hoe we netwerken kunnen analyseren, om bijvoorbeeld de volgende vragen te kunnen beantwoorden:

Vectoranalyse voor TG

HANDLEIDING ANALYSE FINANCIELE EFFECTEN ROOSTERVORMEN

Statistiek voor Natuurkunde Opgavenserie 1: Kansrekening

Universiteit Utrecht Faculteit Wiskunde en Informatica. Examen Optimalisering op maandag 18 april 2005, uur.

Examentrainingen Alle informatie op een rij. Bijles Maas en Waal

Uitwerkingen Tentamen Gewone Differentiaalvergelijkingen

Lineaire Algebra voor ST


SILVER-MEAL een alternatief voor de EOQ? Benadering voor lumpy demand

Het in kaart brengen van de Supply Chain. Customer Solutions

Lineaire vergelijkingen II: Pivotering

Transcriptie:

Contact Dit document is samengesteld door onderwijsbureau Bijles en Training. Wij zijn DE expert op het gebied van bijlessen en trainingen in de exacte vakken, van VMBO tot universiteit. Zowel voor individuele lessen op maat als voor doelgerichte groepstrainingen die je voorbereiden op een toets of tentamen. Voor meer informatie kun je altijd contact met ons opnemen via onze website: http://www.wiskundebijlessen.nl of via e-mail: marc bremer@hotmail.com. Disclaimer Alle informatie in dit document is met de grootst mogelijke zorg samengesteld. Toch is het niet uit te sluiten dat informatie niet juist, onvolledig en/of niet up-to-date is. Wij zijn hiervoor niet aansprakelijk. Op geen enkele wijze kunnen rechten worden ontleend aan de in dit document aangeboden informatie. Auteursrecht Op dit document berust auteursrecht. Het is niet toegestaan om dit document zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van de auteur te kopieren en/of te verspreiden in welke vorm dan ook. 1

1. a) De poissonverdeling geeft de kans op een bepaald aantal aankomsten binnen een bepaalde tijdsduur. We gaan dus met deze verdeling kijken naar de kans dat er binnen een half uur geen vliegtuig aankomt. (λt )k P (k = k) = e λt, dus k! P (k = 0) = (4 0.4)0 e 4 0.4 = 0.2019. (5 pnt) 0! b) Wat er in het verleden is gebeurd is niet relevant, dus het antwoord is hetzelfde als bij a)! (5 pnt) c) P (k = 3) = (4 1)3 e 4 1 = 0.1954. 3! d) 1 kraan: dit is een M/M/1/ / rij. ρ = λ = 4 = 0.8 (2 pnt) µ 5 P 0 = 1 ρ = 1 0.8 = 0.2 (3 pnt) e) E r (n) = ρ2 = 0.82 = 3.2 (3 pnt) 1 ρ 1 0.8 E r (t) = E r(n) = 0.8 uur. (3 pnt) = 3.2 λ 4 f) 1 kraan: dit is een M/G/1/ / rij. ρ = λ = 4 = 2 (3 pnt) µ 6 3 E r (n) = (λσ)2 +ρ 2 = (4 2 60 )2 +( 2 3) 2 = 0.6933 (3 pnt) 2(1 ρ) 2(1 3) 2 E r (t) = Er(n) = 0.6933 = 0.1733 uur. (3 pnt) λ 4 2. a) Bij 1 bestellen: (5 pnt) volgende week 0 1 deze week 0 0.2 0.8 1 0.2 0.8 Bij 2 bestellen: (5 pnt) 2

volgende week 0 1 2 0 0.05 0.15 0.8 deze week 1 0.2 0.8 0 2 0.05 0.15 0.8 b) 0.05 0.15 0.8 0.2 0.8 0 0.05 0.15 0.8 a b c a b c oplossen. (4 pnt) Dit geeft de vergelijkingen: 0.05a + 0.2b + 0.05c = a 0.15a + 0.8b + 0.15c = b 0.8a + 0.8c = c (3 pnt) aangevuld met: a + b + c = 1 (2 pnt) Uit de derde vergelijking volgt: 0.8a = 0.2c en dus 4a = c Invullen in de eerste vergelijking geeft: 0.2b = 0.75a en dus b = 3.75a (2 pnt) Dit alles invullen in de laatste vergelijking geeft: 3

a + 3.75a + 4a = 8.75a = 1 en dus a = 0.1143, b = 0.4286, c = 0.4571 (2 pnt) c) µ 00 = 1 p 0 = 1 = 8.75. Dus eens in de 8.75 weken. (3 pnt) 0.1143 d) We bestellen als er op zaterdag 0 artikelen op voorraad zijn. Dus gemiddeld worden er per week 2 p 0 = 2 0.1143 = 0.2286 ovens besteld (2 pnt). Gemiddeld worden er uiteraard ook evenveel ovens per week verkocht, wat de verkoper (1100 700) 0.2286 = 91.44 euro per week oplevert (2 pnt). De voorraadkosten worden bepaald door het maximale ovens wat in een bepaalde week aanwezig is. Er is maximaal 1 oven aanwezig als er de zaterdag ervoor 1 oven aanwezig was, en er zijn maximaal 2 ovens aanwezig als er de zaterdag ervoor 0 of 2 ovens aanwezig waren. De gemiddelde wekelijkse voorraadkosten worden dus 10 (1 p 1 + 2 (p 0 + p 2 )) = 10 (1 0.4286 + 2 (0.1143 + 0.4571)) = 15.71 (3 pnt) Dus de gemiddelde wekelijkse winst is 91.44 15.71 = 75.73 euro (1 pnt). Alternatieve matrix: b) 0.1 0.3 0.6 0.6 0.4 0 0.4 0.2 0.4 a b c a b c oplossen. (4 pnt) Dit geeft de vergelijkingen: 0.1a + 0.6b + 0.4c = a 0.3a + 0.4b + 0.2c = b 0.6a + 0.4c = c (3 pnt) aangevuld met: 4

a + b + c = 1 (2 pnt) Uit de derde vergelijking volgt: 0.6a = 0.6c en dus a = c Invullen in de eerste vergelijking geeft: 0.6b = 0.5a en dus b = 0.8333a (2 pnt) Dit alles invullen in de laatste vergelijking geeft: a + 0.8333a + a = 2.83333a = 1 en dus a = 0.3529, b = 0.2941, c = 0.3529 (2 pnt) c) µ 00 = 1 p 0 = 1 = 2.83. Dus gemiddeld eens in de 2.83 weken. (7 pnt) 0.3529 d) We bestellen als er op zaterdag 0 artikelen op voorraad zijn. Dus gemiddeld worden er per week 2 p 0 = 2 0.3529 = 0.7058 ovens besteld (2 pnt). Gemiddeld worden er uiteraard ook evenveel ovens per week verkocht, wat de verkoper (1100 700) 0.7058 = 282.32 euro per week oplevert (2 pnt). De voorraadkosten worden bepaald door het maximale ovens wat in een bepaalde week aanwezig is. Er is maximaal 1 oven aanwezig als er de zaterdag ervoor 1 oven aanwezig was, en er zijn maximaal 2 ovens aanwezig als er de zaterdag ervoor 0 of 2 ovens aanwezig waren. De gemiddelde wekelijkse voorraadkosten worden dus 10 (1 p 1 + 2 (p 0 + p 2 )) = 10 (1 0.2941 + 2 (0.3529 + 0.3529)) = 17.06 (3 pnt) Dus de gemiddelde wekelijkse winst is 282.32 17.06 = 265.26 euro (1 pnt). 3) a) De productie van gewas 1 in duizenden hectares noemen we x 1, die van gewas 2 x 2 en die van gewas 3 x 3. (2 pnt) min ( 1 100 d 1 + d 2 + d 3 + d + 3 ) (3 pnt) 5

onder de voorwaarden: 3000x 1 + 5000x 2 + 4000x 3 + d 1 d + 1 = 70.000.000 150x 1 + 75x 2 + 100x 3 + d 2 d + 2 = 1.750.000 (4 pnt) 10x 1 + 15x 2 + 12x 3 + d 3 d + 3 = 200.000 x 1 + x 2 + x 3 15.000 (2 pnt) x 1, x 2, x 3, d 1, d + 1, d 2, d + 2, d 3, d + 3 0 (2 pnt) b) De definitie van de variabelen en de bestaande randvoorwaarden blijft hetzelfde. (1 pnt, alleen indien het vervolg correct is) We beginnen met het oplossen van de doelfunctie min ( 1 100 d 1 ) (2 pnt) Daarna lossen we op min (d 2 ) met als extra randvoorwaarde de oplossing voor d 1 uit de vorige stap. (2 pnt) Tenslotte lossen we op min (d 3 + d + 3 ) met als extra randvoorwaarde de oplossingen voor d 1, d 2 uit de vorige stap. (2 pnt) 6