| dc.contributor.advisor | Dupačová, Jitka | |
| dc.creator | Murgaš, Karel | |
| dc.date.accessioned | 2017-04-27T04:34:57Z | |
| dc.date.available | 2017-04-27T04:34:57Z | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/34316 | |
| dc.description.abstract | Tato práce se zabývá úlohami stochastického programování s pravděpodobnostními omezeními s diskrétním rozdělením. Ukazuji konečnost a korektnost algoritmu pro výpočet p-leve eficientních bodů, který také implementuji v prostředí R. Pomocí těchto bodů pak uvolňuji množinu přípustných řešení, abych získal úlohu konvexního programování, a zkoumám vlastnosti množiny vzniklé tímto uvolněním. Výsledky jsou prezentovány pro lineární, celočíselné a nelineární programování. V závěrečném příkladu je porovnán diskrétní přístup k náhodě se spojitýn případem. | cs_CZ |
| dc.description.abstract | This thesis deals with stochastic programming problems with probabilistic constraits with discrete distribution. Finitness and corectness of algortithm for finding p-level efficient points is proved and I implement this algorithm in R. I relax the feasible set to get convex problem and I study properties of the relaxed set. Results for linear, integer and nonlinear problems are presented. In en example I compare discrete approach with the continuous one. | en_US |
| dc.language | Čeština | cs_CZ |
| dc.language.iso | cs_CZ | |
| dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
| dc.title | Úlohy pravděpodobnostního programování s diskrétním rozdělením | cs_CZ |
| dc.type | diplomová práce | cs_CZ |
| dcterms.created | 2010 | |
| dcterms.dateAccepted | 2010-09-06 | |
| dc.description.department | Department of Probability and Mathematical Statistics | en_US |
| dc.description.department | Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
| dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
| dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
| dc.identifier.repId | 62625 | |
| dc.title.translated | Probabilistic programs with discrete probability distributions | en_US |
| dc.contributor.referee | Branda, Martin | |
| dc.identifier.aleph | 001386915 | |
| thesis.degree.name | Mgr. | |
| thesis.degree.level | navazující magisterské | cs_CZ |
| thesis.degree.discipline | Probability, mathematical statistics and econometrics | en_US |
| thesis.degree.discipline | Pravděpodobnost, matematická statistika a ekonometrie | cs_CZ |
| thesis.degree.program | Mathematics | en_US |
| thesis.degree.program | Matematika | cs_CZ |
| uk.thesis.type | diplomová práce | cs_CZ |
| uk.taxonomy.organization-cs | Matematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
| uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statistics | en_US |
| uk.faculty-name.cs | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
| uk.faculty-name.en | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
| uk.faculty-abbr.cs | MFF | cs_CZ |
| uk.degree-discipline.cs | Pravděpodobnost, matematická statistika a ekonometrie | cs_CZ |
| uk.degree-discipline.en | Probability, mathematical statistics and econometrics | en_US |
| uk.degree-program.cs | Matematika | cs_CZ |
| uk.degree-program.en | Mathematics | en_US |
| thesis.grade.cs | Velmi dobře | cs_CZ |
| thesis.grade.en | Very good | en_US |
| uk.abstract.cs | Tato práce se zabývá úlohami stochastického programování s pravděpodobnostními omezeními s diskrétním rozdělením. Ukazuji konečnost a korektnost algoritmu pro výpočet p-leve eficientních bodů, který také implementuji v prostředí R. Pomocí těchto bodů pak uvolňuji množinu přípustných řešení, abych získal úlohu konvexního programování, a zkoumám vlastnosti množiny vzniklé tímto uvolněním. Výsledky jsou prezentovány pro lineární, celočíselné a nelineární programování. V závěrečném příkladu je porovnán diskrétní přístup k náhodě se spojitýn případem. | cs_CZ |
| uk.abstract.en | This thesis deals with stochastic programming problems with probabilistic constraits with discrete distribution. Finitness and corectness of algortithm for finding p-level efficient points is proved and I implement this algorithm in R. I relax the feasible set to get convex problem and I study properties of the relaxed set. Results for linear, integer and nonlinear problems are presented. In en example I compare discrete approach with the continuous one. | en_US |
| uk.file-availability | V | |
| uk.publication.place | Praha | cs_CZ |
| uk.grantor | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky | cs_CZ |
| dc.identifier.lisID | 990013869150106986 | |
