o Dit tentamen bestaat uit vier opgaven o Beantwoord de opgaven 1 en 2 enerzijds, en de opgaven 3 en 4 anderzijds op aparte vellen papier

Vergelijkbare documenten
Stochastische Modellen in Operations Management (153088)

Stochastische Modellen in Operations Management (153088)

Stochastische Modellen in Operations Management (153088)

Stochastische Modellen in Operations Management (153088)

Tentamen Inleiding Kansrekening 25 juni 2009, uur Docent: F. den Hollander

Stochastische Modellen in Operations Management (153088)

Stochastische Modellen in Operations Management (153088)

Stochastische Modellen in Operations Management (153088)

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

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

GESLOTEN NETWERKEN VAN WACHTRIJEN

Stochastische Modellen in Operations Management (153088)

LIMIETGEDRAG VAN CONTINUE-TIJD MARKOV KETENS

Vragen die je wilt beantwoorden zijn:

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

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

P (X n+1 = j X n = i, X n 1,..., X 0 ) = P (X n+1 = j X n = i). P (X n+1 = j X n = i) MARKOV KETENS. Definitie van Markov keten:

Reserveringssystemen

p j r j = LIMIETGEDRAG VAN CONTINUE-TIJD MARKOV KETENS Hoofdstelling over het limietgedrag van continue-tijd Markov ketens formuleren.

Tentamen Inleiding Kansrekening wi juni 2010, uur

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

P (X n+1 = j X n = i, X n 1,..., X 0 ) = P (X n+1 = j X n = i). P (X n+1 = j X n = i) MARKOV KETENS. Definitie van Markov keten:

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

Chapter 4: Continuous-time Markov Chains (Part I)

MARKOV KETENS, OF: WAT IS DE KANS DAT MEVROUW DE VRIES NAT ZAL WORDEN?

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

NETWERKEN VAN WACHTRIJEN

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)

Definitie van continue-tijd Markov keten:

Wachten of niet wachten: Dat is de vraag

Kansrekening en statistiek wi2105in deel I 29 januari 2010, uur

Definitie van continue-tijd Markov keten:

Waarom wachten voor verkeerslichten? Inhoud 2/16/2010. Introductie Wachtrijtheorie Simpel model: een opengebroken weg

Tentamen Inleiding Kansrekening 12 augustus 2010, uur Docent: F. den Hollander

Q is het deel van de overgangsmatrix dat correspondeert met overgangen

0 2λ µ 0

Stochastische Modellen in Operations Management (153088)

Tentamen Deterministische Modellen in de OR Dinsdag 17 augustus 2004, uur vakcode

Tentamen Kunstmatige Intelligentie (INFOB2KI)

Tentamen Voortgezette Kansrekening (WB006C)

Tentamen Inleiding Kansrekening 9 juni 2016, 10:00 13:00 Docent: Prof. dr. F. den Hollander

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Faculteit Wiskunde en Informatica

Uitwerking Hertentamen Inleiding Kansrekening 6 juli 2015, uur Docent: Prof. dr. F. den Hollander

Cover Page. The handle holds various files of this Leiden University dissertation

Wachtrijmodellen voor optimalisatie in het dagelijks leven

Kansrekening en statistiek WI2105IN deel I 4 november 2011, uur

Wachtrijtheorie op verkeersmodellen

2DD50: Tentamen. Tentamen: 26 januari 2016 Hertentamen: 5 april 2016

Hertentamen Inleiding Kansrekening 5 juli 2017, 14:00 17:00 Docent: Prof. dr. F. den Hollander

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

Uitwerkingen oefenopdrachten WEX6

Tentamen Kansrekening en Statistiek (2WS04), dinsdag 17 juni 2008, van uur.

Stochastisch Dynamisch Programmeren

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

Hertentamen Biostatistiek 3 / Biomedische wiskunde

P = LIMIETGEDRAG VAN MARKOV KETENS Limietverdeling van irreducibele, aperiodieke Markov keten:

Tentamen Inleiding Kansrekening 11 augustus 2011, uur

Mobiele communicatie: reken maar!

Bij het oplossen van een telprobleem zijn de volgende 2 dingen belangrijk: Is de volgorde van de gekozen dingen van belang?

INLEIDING. Definitie Stochastisch Proces:

MARKOV MODEL MET KOSTEN In Markov modellen zijn we vaak geïnteresseerd in kostenberekeningen.

Tentamen Kansrekening en Statistiek (2WS04), woensdag 30 juni 2010, van uur.

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

Deel 2 van Wiskunde 2

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

Tentamen Biostatistiek 3 / Biomedische wiskunde

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Tentamen OGO Fysisch Experimenteren voor minor AP (3MN10)

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Faculteit Wiskunde en Informatica

Tentamen Optimalisering (IN2520) Datum: 5 november 2004, Docent: Dr. J.B.M. Melissen

Guus kom naar huus... of over koeienstallen, robots en wachtrijen

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

5 VWO SPELEN OP EEN SLIMME MANIER

Opgaven voor Kansrekening

1=2720/2725 Operating System Concepten

Wachten in de supermarkt

De Wachttijd-paradox

Practicum wachtrijtheorie

Universiteit Utrecht Departement Informatica. Examen Optimalisering op dinsdag 29 januari 2019, uur.

Hoofdstuk 20 Wachtrijentheorie

Voorblad bij Tentamen

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN

Jijbent.nl: spelregels go-moku. Sjoerd Hemminga (sjoerdje) Copyright 2017 Jijbent.nl

Universiteit Utrecht Betafaculteit. Examen Discrete Wiskunde II op donderdag 6 juli 2017, uur.

Toets 1 IEEE, Modules 1 en 2, Versie 1

Opgaven Kunstmatige intelligentie 4 mei 2012


MEER PARKEREN VOOR MINDER. Voorronde opdracht van de 22 e Wiskunde A-lympiade

Zoek de unieke oplossing van het stelsel π = π P waarvoor bovendien geldt dat i S π i = 1.

Bayesiaans leren. Les 2: Markov Chain Monte Carlo. Joris Bierkens. augustus Vakantiecursus 1/15

Faculteit der Economie en Bedrijfskunde

Examen HAVO. wiskunde A1,2. tijdvak 2 woensdag 20 juni uur. Bij dit examen hoort een uitwerkbijlage.

Tentamen Modellen en Simulatie (WISB134)

Benaderingen voor wachttijden in k-gelimiteerde polling modellen

Examenprogramma wiskunde D vwo

Het gebruik van een grafische rekenmachine is toegestaan tijdens dit tentamen, alsmede één A4-tje met aantekeningen.

Bayesiaans leren. Les 2: Markov Chain Monte Carlo. Joris Bierkens. augustus Vakantiecursus 1/15

Universiteit Utrecht Departement Informatica

max 5x 1 2x 2 s.t. 2x 1 x 2 10 (P) x 1 + 2x 2 2 x 1, x 2 0

Opgaven voor Kansrekening - Oplossingen

Transcriptie:

Toets Stochastic Models (theorie) Maandag 22 rnei 2OL7 van 8.45-1-1-.45 uur Onderdeel van de modules: o Modelling and analysis of stochastic processes for MATH (20L400434) o Modelling and analysis of stochastic processes for IEM (201400062) Docenten: W.R.W. Scheinhardt, R.J. Boucherie, J.T. Timmer Coordinator: W.R.W. Scheinhardt o Dit tentamen bestaat uit vier opgaven o Beantwoord de opgaven 1 en 2 enerzijds, en de opgaven 3 en 4 anderzijds op aparte vellen papier 5 o Zet naam en studentnummer op ieder vel dat u inlevert o Boeken, aantekeningen, etc. zijn niet toegestaan o Gewone rekenmachine is toegestaan, maar geen grafische rekenmachine o Motiveer alle antwoorden Puntenverdeling: totaal 90 punten. Cijfer : 1 * behaald aantal punten / 10 Opgave L. (25 punten) Schoenenwinkel B.Oot is altijd geopend en beschikt over twee robots (bedienden) die altijd beschikbaar zijn. Robot M.An is specialiseerd in herenschoenen en robot V.Rouw in damesschoenen. De robots zijn zo goed gekwalificeerd, dat klanten van heinde en verre naar B.Oot komen. B.Oot probeert de bediening zo in te richten dat heren door M.An en dames door V.Rouw worden geholpen. Klanten wachten op hun beurt, waarbij aparte wachtrijen voor heren en dames worden gevormd (uiteraard met een nummertjessysteem, waarbij klanten zelf een kopje verse muntthee of kopje koffie kunnen tappen uit de automaat met kokend water er verse bonenkoffie). Echter, indien de wachtrij voor dames geen klanten bevat, dan zal V.Rouw de heer die vooraan in de herenwachtrij staat bedienen; indien er geen heer in de wachtrij voor heren staat, dan zal M.An een dame die vooraan in de dameswachtrij staat bedienen. Indien M.An een dame bedient en tijdens de bediening een heer binnenkomt zal M.An zich bij de dame verontschuldigen en de heer gaan bedienen. De dame wacht dan vooraan in de rij tot V.Rouw de huidige bediening afrondt en vervolgens als eerste aan de beurt is. Dit gaat zonder invloed op de resterende bedieningsduur. Evenzo, indien

V.Rouw een heer bedient en een dame binnenkomt zal V.Rouw zich bij de heer verontschuldigen en vervolgens de dame gaan bedienen. De heer sluit vooraan aan in de herenwachtrij en wordt zonder invloed op de resterende bedieningsduur bediend door M.An nadat deze de bediening van de huidige heer afrondt. Na zorgvuldige analyse van de data betreffende aantallen binnenkomende klanten en lengte van de tijd die nodig is om een heer of dame een paar schoenen aan te meten is gebleken dat dames aankomen volgens een Poisson proces met intensiteit van 2 dames per uur en heren aankomen volgens een Poisson proces met intensiteit t heer per uur. De bedieningsduren voor dames blijken exponentieel verdeeld met gemiddelde 40 minuten en die van heren exponentieel verdeeld met gemiddelde 30 minuten, waarbij bediening door M.An of V.Rouw geen invloed heeft op de bedieningsduurverdeling. (a) Is het redelijk te veronderstellen dat een heer waarvan de bediening door V.Rouw is onderbroken later door M.An wordt bediend zonder invloed op de resterende bedieningsduur? (b) Indien M.An en V.Rouw respectievelijk een heer en dame aan het bedienen zijn, wat is dan de kansverdeling van de tijd tot de eerste robot klaar is met bediening? (c) Teken het transitiediagram van de Markov keten die de evolutie van het aantal heren en dames in schoenenwinkel B.Oot beschrijft en stel de balansvergelijkingen op. (d) Is het systeem stabiel? Motiveer uw antwoord. Bij de volgende vragen mag het antwoord worden uitgedrukt in de evenwichtsverdeling van het aantal heren en dames in het systeem; deze verdeling hoeft dus niet te worden bepaald. Neem P(h,d) voor de kans op h heren en d dames in het systeem. (e) Bepaal het gemiddelde aantal heren in het systeem, en bepaal tevens het gemiddelde aantal heren dat staat te wachten. (f) Wat is de fractie van de tijd dat M.An respectievelijk V.Rouw aan het werk zijn? (g) Bepaal de gemiddelde lengte van een aaneengesloten periode waarin beide robots tegelijk niets te doen hebben.

Opgave 2. (25 punten) Beschouw de Markov keten met 4 toestanden en overgangskansen pq van toestand i naar toestand j als volgt: 1 1 Pt2: I pz, : Pzs: Pzt: I pqz :,, L2 5 Ptt: 5 (a) Bepaal de stationaire kansverdeling van deze Markov keten. (b) Bepaal het verwachte aantal overgangen dat nodig is om vanuit toestand 1 voor het eerst toestand 1 opnieuw te bereiken. Beschouw de Markov keten nu als de routeringsmatiix'van een gesloten netwerk van wachtrijen, dus een klant die wachtrij i verlaat_ gaat met kars pii naar wachtrij 7. We spreken nu van stations in plaats van toestanden. Ieder station bezit 1 server, en iedere aankomende klant kan worden opgenomen in de wachtrij. Bij alle stations is de bediening FIFO (First In First Out). De bedieningsduren bij de stations zijn exponentieel verdeeld, en de verwachte bedieningsduren in de vier stations zijn respectievelijk: lltt, : 4, Lf p,2:3,, Lllrr:2 entf p,a: 1. Het netwerk is dus een gesloten netwerk van wachtrijen. (c) Bepaal voor het netwerk met m : L en het netwerk met m: 2 klanten de simultane kans dat er (nr,nr,nz,n4) klanten aanwezig zijn bij de verschillende stations. Het is niet nodig om expliciet de normeringsconstante te bepalen. Geef hiervoor wel de formule. (d) Geef voor het netwerk met m : 2 klanten de simultane kans dat er (rr,nr,ns,n+) klanten aanwezig zijn bij de verschillende stations op het moment dat een klant arriveert bij station 1. (e) Bepaal m.b.v. Mean Value Analyse het verwachte aantal klanten en de verwachte verblijftijd in de vier stations voor een netwerk met m: I klant en voor een netwerk met m: 2 klanten. (f) Voor het netwerk met m : 2 klanten: bepaal de gemiddelde tijd die een klant nodig heeft tussen aankomst bij station 1 en de eerstvolgende aankomst bij station 1.

Opgave 3. (20 punten) A. Zwart en B. Wit zijn twee fanatieke dammers. Ze besluiten een duel te houden om te bepalen wie de beste dammer is. Dit gaat als volgt. Ze dammen tweemaal tegen elkaar. Een gewonnen partij levert 1 punt op, remise (gelijkspel) 0,5 punt en verlies 0 punten. Na twee partijen wordt gekeken wie de meeste punten heeft; diegene is de winnaar. Als er na twee partijen geen winnaar is, wordt er een extra, derde, partij gespeeld. Hopelijk volgt hier een winnaar uit. Dammer Zwart heeft twee tactieken, namelijk 'aanvallend' en 'verdedigend' dammen. Als hij aanvallend damt, dan heeft hij 40% kans om te winnen en 60To kans om te verliezen van zijn tegenstander. AIs hij verdedigend damt, dan heeft hij 80% kans op remise en 20To kans om te verliezen. Zijn doel is om zijn winstkans te maximaliseren. (a) Formuleer dit prollee- als een stochastisch dynamisch programmeringsprobleem. Definieer de fasen, toestanden, beslissingen en waardefunctie. (b) Formuleer de recurrente betrekkingen. (c) Bepaal de optirnale winstkans. (d) Geef de optimale strategie in een 'policy table'.

Opgave 4. (20 punten) Een fietsenmaker richt zich op de verkoop van luxe fietsen. De zaak draait al geruime tijd, en de eigenaar heeft een goed beeld van de markt en potentiële klanten. De eigenaar vindt dat reclame maken noodzakelijk is om de verkoop van de fietsen te stimuleren. Elke maand wordt er dan ook besloten om veel of weinig reclame te maken. Deze ketrue beinvloedt de verkoop van fietsen deze maand. De verkoopaantallen zijn goed (40 fietsen per maand) of slecht (30 fietsen per maand). Als er veel reclame wordt gemaakt, zijn de kansen op goede of slechte verkopen als volgt afhankelijk van de verkopen van de vorige maand. Elke verkochte fiets levert dan 200 euro op., verkopen verkol >en deze maand vorige maand goed slecht goed 0,90 0,10 slecht 0,40 0,60 Bij weinig reclame levert elke verkochte fiets 210 euro op. als volgt. De kansen ziin dan verkopen verkopen deze maand vorige maand goed I slecht goed 0,70 0,30 slecht 0,30 0,70 De fietsenmaker heeft als doel de verwachte verdisconteerde winst te maximaliseren. Gebruik verdisconteringsfactor g0%. (a) Modelleer dit probleem als een Markov beslissingsprobleem. (b) Formuleer de bijbehorende optimaliteitsvergelijkingen. (c) Voer twee iteraties uit van het waarde-iteratie algoritme: gebruik %(r) :0 voor elke toestand s en bepaal [(s) en Vr(t). (d) De huidige politiek van de fietsenmaker is om altijd veel reclame te maken. Bepaal de verwachte verdisconteerde winst van deze politiek. (e) Beschrijf hoe het politiek-iteratie algoritme gebruikt kan worden om na te gaan of de politiek in onderdeel (d) optimaal is. (U hoeft dit niet uit te voeren.)