งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

ตัวอย่างการหาทางเลือกที่ดีที่สุด (optimization) 1 ชั่วโมง ทบทวน เศรษฐศาส ตร์ ประวัติศาส ตร์ เคมี 0608045 1658260 2738570 3888771 4868570 • นศ. มีเวลา 9.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "ตัวอย่างการหาทางเลือกที่ดีที่สุด (optimization) 1 ชั่วโมง ทบทวน เศรษฐศาส ตร์ ประวัติศาส ตร์ เคมี 0608045 1658260 2738570 3888771 4868570 • นศ. มีเวลา 9."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 ตัวอย่างการหาทางเลือกที่ดีที่สุด (optimization) 1 ชั่วโมง ทบทวน เศรษฐศาส ตร์ ประวัติศาส ตร์ เคมี • นศ. มีเวลา 9 ชม. ในการดูหนังสือ 3 วิชา • วัตถุประสงค์คือการได้คะแนนรวม สูงสุด • แนวคิดของข้อมูลส่วนเพิ่ม (marginal)

2 เมื่อไม่มีข้อจำกัดในเวลาดูหนังสือ 2 ชั่วโมงทบทวน เศรษฐศาสตร์ประวัติศาสตร์เคมีคะแนนรวม (15) (10) (5) (8) (15) (2) (3) (2) (1) (-1)

3 ตัวอย่างการบริหารต้นทุนการผลิต ปริมาณสินค้า ( พันหน่วย ) โรงงาน กโรงงาน ขโรงงาน ค

4 4 พิสัยของจำนวนสินค้าโรงงานต้นทุนส่วนเพิ่ม ข ค ข ค ก ข ข ก ก ค 15

5 ข้อมูลส่วนเพิ่มกับอนุพันธ์ (DERIVATIVE) เมื่อไม่ มีข้อจำกัด 5 Y = f ( X) <0 ค่าสูงสุด >0 ค่าต่ำสุด

6 ข้อมูลส่วนเพิ่มกับอนุพันธ์ (DERIVATIVE) เมื่อมีข้อจำกัด Y = f (X,Z) X + Z = T L = f (X,Z) + (T - X - Z) 6

7 ความหมายของตัวคูณลากรองช์ " ราคาเงา " (shadow price) dL/dT = λ การเปลี่ยนแปลงของ Y เมื่อ X หรือ Z เพิ่มขึ้น 1 หน่วย ในตัวอย่างการดูหนังสือ ราคาเงาคือคะแนนรวมที่จะ เพิ่มขึ้นถ้านศ. มีเวลาเพิ่มขึ้นอีก 1 ชม 7

8 ความสอดคล้องระหว่างทฤษฎีแคลคูลัสกับ ตัวอย่างการจัดสรรเวลาที่มีข้อจำกัด Y = f (X,Z,W) 8

9 ข้อมูลเป็นช่วงและข้อมูลต่อเนื่อง ถ้าคะแนนส่วนเพิ่มเคมีเท่ากับ 10 และคะแนนส่วน เพิ่มศศเท่ากับ 15 นศ. จะจัดสรรเวลาอย่างไร เมื่อมีเวลาจำกัด ? ดูศศ เพิ่มขึ้น ดูเคมีน้อยลง 9

10 ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลส่วนเพิ่ม ข้อมูลเฉลี่ย และข้อมูลรวม มีคนอยู่ 10 คนในห้อง แต่ละคนมีน้ำหนัก 50 กิโลกรัม น้ำหนักรวมกันเท่ากับ 500 กิโลกรัม น้ำหนักเฉลี่ยเท่ากับ 50 กิโลกรัม มีคนเข้ามาอีก 1 คน น้ำหนักเฉลี่ยเพิ่มขึ้นเป็น 51 กิโลกรัม น้ำหนักส่วนเพิ่มของคนที่ 11 ? (11)(51) – 500 = 61 กิโลกรัม มีคนเข้ามาอีก 1 คน น้ำหนักเฉลี่ยลดลงเป็น 50 กิโลกรัม น้ำหนักคนที่ 12 = (12)(50) – (11)(51) = 39 กก ค่าเฉลี่ยกำลังเพิ่ม ค่าส่วนเพิ่ม > ค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยกำลังลดลง ค่าส่วนเพิ่ม < ค่าเฉลี่ย 10

11 คณิตศาสตร์ของความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล เฉลี่ยกับข้อมูลส่วนเพิ่ม TR = PQ  โดย P = ราคา Q = ปริมาณ TR = ยอดขาย AR = TR/Q = P  AR = รายรับเฉลี่ย MR = รายรับส่วนเพิ่ม dTR/dQ = P + QdP/dQ = MR 11

12 ตัวอย่าง AR และ MR จากสมการอุปสงค์ Q = P P = 1 – 0.1Q PQ = TR = Q – 0.1Q 2 MR = dTR/dQ = 1 – 0.2Q MR คือ marginal revenue ( รายรับส่วนเพิ่ม ) รายรับที่เพิ่มขึ้นถ้ามีการขายสินค้าเพิ่มขึ้นอีก 1 หน่วย รายรับที่ลดลงถ้ามีการขายสินค้าน้อยลง 1 หน่วย 12

13 13 กราฟของ AR และ MR P Q 10 5 D=AR MR

14 14 ข้อมูลส่วนเพิ่มกับข้อมูลรวม P1 Q1TR1MR TR = ∫MR.dQ

15 ข้อควรระวังจากการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล เฉลี่ย บริษัทสเวนมีสาขาในภาคเหนือและภาคใต้ภาคละ 1 สาขา  ยอดขายต่อพนักงานในภาคเหนือ = 50,000 บาท / เดือน  ยอดขายต่อพนักงานในภาคใต้ = 45,000 บาท / เดือน ย้ายพนักงานขายจากใต้ไปเหนือ ? ต้องดูลักษณะการเปลี่ยนแปลงของค่าเฉลี่ย 15

16 ข้อจำกัดในการใช้ข้อมูลส่วนเพิ่มในเชิงปริมาณ ใช้อนุพันธ์ไม่ได้ ใช้ mathematical programming เช่น LP 16 Y Y X X X Y


ดาวน์โหลด ppt ตัวอย่างการหาทางเลือกที่ดีที่สุด (optimization) 1 ชั่วโมง ทบทวน เศรษฐศาส ตร์ ประวัติศาส ตร์ เคมี 0608045 1658260 2738570 3888771 4868570 • นศ. มีเวลา 9.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google