Analyse av tidligere eksamener

Følgende vekting er oppgitt til 24h:

• Oppgave 1: 30 %
• Oppgave 2: 15 %
• Oppgave 3: 10 %
• Oppgave 4: 25 %
• Oppgave 5: 20 %

Gjengangere

• Formulere LP-modell (13)
• Modellere køsystem som diagram (9)
• Formulere MIP-modell (8)
• Formulere dualen til LP-modell (7)
• Beregne parameterendringers effekt på optimal løsning (sensitivitet?) (7)
• Utvide LP-modell: beslutning (6.5)
• Utføre Simplex (6)
• Klassifisere køsystem ved Kendalls notasjon (6)
• Beskrive branch-and-bound beskjæringskriterier (5)
• Beregne sannsynlighet for tilstand i køsystem (5)
• Beregne forventet antall deltakere i køsystem (5)
• Tegne beslutningstre (5)
• Formulere maks flyt-modell (4)
• Formulere simuleringsmodell i regneark (3.5)
• Formulere LP-modell på utvidet form (3)
• Beregne sensitivitetsområdet til målfunksjonskoeffisient og RHS (3)
• Beregne verdiområde til node i branch-and-bound-tre (3)
• Avgjøre beslutning i LP-modell (3)
• Sammenlikne diskret hendelsessimuleringsmodell med køsystem (3)
• Formulere LP-modell: en av flere restriksjoner (3)
• Sette opp KKT-betingelser (3)
• Utføre Dijkstras algoritme (3)
• Finne minimalt spenntre, ved pensumalgoritme (3)
• Benytte Bayes' regel for beslutning (2.5)
• Løse modell ved Lagrange-multiplikator-metoden (2.5)
• Formulere LP-modell med Big M-metoden (2)
• Fylle ut sensitivitetrapport (2)
• Formulere LP-modell: fast og variabel kostnad (2)
• Løse MIP-modell fra KKT-betingelser (2)
• Utføre to-fase-Simplex-metoden (2)
• Bruke max-flow min-cut-teoremet (2)
• Beregne sannsynlighet for at køsystem er tomt/fullt (2)
• Beregne betalingsvillighet for informasjon (2)
• Avgjøre og begrunne om optimeringsmodell er konvekst (2)

14h

• Formulere LP-modell
• Sette opp initielt Simplex-tablå, fra rapport
• Sette opp optimalt Simplex-tablå, fra rapport
• Formulere IP-modell
• Beskrive branch-and-bound beskjæringskriterier
• Utføre branch-and-bound
• Modellere køsystem som diagram
• Beregne tid i tilstand i køsystem
• Dynamisk programmering (deprecated!)

14s

• Formulere LP-modell
• Sette opp initielt Simplex-tablå, fra rapport
• Beregne parameterendringers effekt på optimal løsning (sensitivitet?)
• Utvide LP-modell: beslutning
• Avgjøre beslutning i LP-modell
• Modellere M/M/1-kø som diagram
• Utlede formelen $L = \frac{\lambda}{\mu-\lambda}$
• Beregne tid i tilstand i køsystem
• Dynamisk programmering (deprecated!)
• Beskrive branch-and-bound beskjæringskriterier
• Beskrive formulering av simuleringsmodell
• Forklare anvendelse av inverstransformasjonsmetoden

15h

• Formulere LP-modell
• Tolke sensitivitetsrapport: beskrive original restriksjon
• Formulere dualen til LP-modell
• Utvide LP-modell: beslutning
• Avgjøre beslutning i LP-modell
• Avgjøre og begrunne om optimeringsmodell er konvekst
• Skissere løsning ved Lagrange-multiplikator-metoden
• Klassifisere køsystem ved Kendalls notasjon
• Modellere køsystem som diagram
• Beregne tid i tilstand i køsystem
• Beregne antall besøk av tilstand i køsystem (?)
• Dynamisk programmering (deprecated!)

16h

• Formulere LP-modell
• Formulere LP-modellen på utvidet form (slakk/overskuddsvariable og kunstvariable)
• Utføre Simplex
• Formulere dualen til LP-modell
• Beregne løsning, gitt optimalt tablå
• Beregne parameterendringers effekt på optimal løsning (sensitivitet?)
• Utvide LP-modell: beslutning
• Avgjøre beslutning i LP-modell
• Formulere MIP-modell
• Beregne verdiområde til node i branch-and-bound-tre
• Beregne optimalitetsgap
• Beskrive branch-and-bound beskjæringskriterier
• Modellere køsystem som diagram
• Klassifisere køsystem ved Kendalls notasjon
• Beregne antall besøk av tilstand i køsystem (?)
• Simulere diskret hendelsessimuleringsmodell
• Sammenlikne diskret hendelsessimuleringsmodell med køsystem

17h

• Formulere LP-modell på utvidet form
• Formulere LP-modell med Big M-metoden
• Utføre Simplex-metoden
• Formulere dualen til LP-modell
• Beregne løsning, gitt optimalt tablå
• Beregne parameterendringers effekt på optimal løsning (sensitivitet?)
• Formulere maks flyt-modell
• Utføre Dijkstras algoritme
• Tegne beslutningstre
• Beregne verdien av perfekt informasjon (EVPI)
• Beregne betalingsvillighet for informasjon
• Beskrive risikoprofiler og deres antagelser
• Formulere MIP-modell
• Beregne verdiområde til node i branch-and-bound-tre
• Beskrive branch-and-bound beskjæringskriterier

17s

• Formulere LP-modell
• Utvide LP-modell: beslutning
• Formulere LP-modell på utvidet form
• Utføre to-fase-Simplex-metoden
• Beregne løsning, gitt optimalt tablå
• Beregne sensitivitetsområdet til målfunksjonskoeffisient og RHS
• Formulere dualen til LP-modell
• Modellere køsystem som diagram
• Klassifisere køsystem ved Kendalls notasjon
• Beregne sannsynlighet for at køsystem er tomt/fullt
• Beregne forventet antall deltakere i køsystem
• Beregne tid i tilstand i køsystem
• Angi nødvendige og tilstrekkelige optimalitetsbetingelser
• Estimer verdien av å øke høyresiden (sensitivitet?)

18h

• Formulere LP-modell på utvidet form
• Formulere LP-modell med Big M-metoden
• Forklare Simplex: inngående og utgående basis
• Utføre Simplex
• Forklare Simplex: optimalitetskriteriet
• Forklare Simplex: degenerert løsning
• Formulere dualen til LP-modell
• Forklare LP: målfunksjon og restriksjonsgrupper
• Formulere MIP-modell
• Beskrive branch-and-bound beskjæringskriterier
• Beregne verdiområde til node i branch-and-bound-tre
• Kjenne til Dijkstras algoritme
• Formulere MIP-modell på eksplisitt form
• Løse modell ved Lagrange-multiplikator-metoden
• Tegne beslutningstre
• Avgjøre beslutning ved Bayes' regel, risikonøytralt
• Avgjøre beslutning ved nyttefunksjon, risikoavers
• Beregne betalingsvillighet for informasjon
• Klassifisere køsystem ved Kendalls notasjon
• Beregne forventet antall deltakere i køsystem
• Beregne forventet tid for deltaker i køsystem
• Modellere køsystem som diagram
• Vurdere ankomstratens fordeling sin effekt på køsystemet

19s

• Formulere maks flyt-modell
• Formulere LP-modell
• Bruke max-flow min-cut-teoremet
• Finne minimalt spenntre, ved pensumalgoritme
• Minimere kostnadsfunksjon
• Beregne parameterendringers effekt på optimal løsning (sensitivitet?)
• Utføre Simplex
• Beregne skyggeprisen for restriksjon
• Beregne sensitivitetsområdet til målfunksjonskoeffisient og RHS
• Sammenlikne diskret hendelsessimuleringsmodell med køsystem
• Formulere simuleringsmodell i regneark
• Utføre simulering
• Utvide simuleringsmodell
• Formulere LP-modell: beslutning
• Formulere LP-modell: en av flere restriksjoner
• Formulere LP-modell: fast og variabel kostnad

22h

• Utføre Simplex
• Avgjøre om det finnes flere optimale løsninger
• Fylle ut sensitivitetrapport
• Formulere dualen til LP-modell
• Formulere MIP-modell
• Utvide MIP-modell
• Utføre Dijkstras algoritme
• Beskrive antagelser ved Djikstra
• Modellere køsystem som diagram
• Formulere simuleringsmodell i regneark
• Beskrive metode for å generere tilfeldige tall

22s

• Formulere LP-modell
• Fylle ut sensitivitetrapport
• Beregne parameterendringers effekt på optimal løsning (sensitivitet?) (5)
• Formulere LP-modell: fast og variabel kostnad
• Formulere LP-modell: en av flere restriksjoner
• Formulere MIP-modell
• Sette opp KKT-betingelser
• Løse MIP-modell fra KKT-betingelser
• Tolke Lagrange-multiplikatormetoden
• Utføre Dijkstras algoritme
• Beregne sannsynlighet for tilstand i køsystem
• Beregne forventet antall deltakere i køsystem
• Klassifisere køsystem ved Kendalls notasjon (5)
• Sammenlikne diskret hendelsessimuleringsmodell med køsystem
• Formulere simuleringsmodell i regneark
• Tegne beslutningstre

23h

• Formulere LP-modell
• Utføre Simplex
• Beregne sensitivitetsområdet til målfunksjonskoeffisient og RHS
• Formulere dualen til LP-modell
• Formulere MIP-modell
• Beregne antall bestillinger i bestillingsplan
• Sammenlikne bestillingsplaner
• Modellere køsystem som diagram
• Beregne forventet antall deltakere i køsystem
• Finne minimalt spenntre, ved pensumalgoritme
• Sette opp KKT-betingelser
• Løse MIP-modell fra KKT-betingelser

23s

• Formulere LP-modell
• Utføre to-fase-Simplex-metoden
• Beregne parameterendringers effekt på optimal løsning (sensitivitet?)
• Utvide LP-modell: beslutning
• Formulere LP-modell: en av flere restriksjoner
• Tegn mulighetsrommet for LP-modell
• Utfør branch-and-bound
• Bruke max-flow min-cut-teoremet
• Formulere maks flyt-modell
• Modellere køsystem som diagram
• Klassifisere køsystem ved Kendalls notasjon
• Beregne sannsynlighet for at køsystem er tomt/fullt
• Bruke Bayes' regel
• Tegne beslutningstre
• Beregne betalingsvillighet for informasjon

24s

• Formulere LP-modell
• Beregne parameterendringers effekt på optimal løsning (sensitivitet?)
• Formulere MIP-modell
• Utvide LP-modell: beslutning
• Formulere maks flyt-modell
• Avgjøre og begrunne om optimeringsmodell er konvekst
• Sette opp KKT-betingelser
• Modellere køsystem som diagram
• Bruk akseptanse/avslag-metoden for tilfeldige tall
• Vurdere beslutningskriterium (game theory?)
• Tegne beslutningstre

Done

• [] 14h
• [] 14s
• [] 15h
• [] 16h
• [] 17h
• [] 17s
• [] 18h
• [x] 19s (bortsett fra sensitivitetsområde og simulering)
• [x] 22h
• [x] 22s
• [] 23h
• [x] 23s (bortsett fra to-fase og modellutvidelse)
• [] 24s