Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  stopping time
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
All the available modes of travel and their respective travel parameters must be known to the commuters before their trip. Otherwise they may either spend more money or more time for the trip. In addition to this, recent pandemic, rapidly spreading novel corona virus is demanding a smart solution for contactless commuting. This paper suggests a practical solution to make both the above possible and it emphasizes the applicability of two developed android applications, one for travel data collection and another to predict travel time for a multimodal trip within the study area. If the whole trip is by a single mode, the user can get the corresponding travel time estimate from “Google maps”. But, if the trip is by multiple modes, it is not possible to get the total travel time estimate for the whole trip at a time from “Google maps”. A separate travel mode for “auto” is unavailable in “Google maps” alongside drive, two-wheeler, train or bus and walk alternatives. It is also observed that the travel time estimate of “Google maps” for the city buses is inaccurate. Hence, the two modes (Buses and Autos) were chosen for the study. Unless and until the travel times and stopping times of the two modes are known, it is not possible to predict their trip times. Hence, the mobility analysis was performed for the two modes in the study area to find their respective average travel rate at peak hours, across 15 corridors and the results were presented.
2
Content available remote A random walk version of Robbins' problem : small horizon
EN
In Robbins' problem of minimizing the expected rank, a finite sequence of n independent, identically distributed random variables are observed sequentially and the objective is to stop at such a time that the expected rank of the selected variable (among the sequence of all n variables) is as small as possible. In this paper we consider an analogous problem in which the observed random variables are the steps of a symmetric random walk. Assuming continuously distributed step sizes, we describe the optimal stopping rules for the cases n = 2 and n = 3 in two versions of the problem: a „full information" version in which the actual steps of the random walk are disclosed to the decision maker; and a „partial information" version in which only the relative ranks of the positions taken by the random walk are observed. When n = 3, the optimal rule and expected rank depend on the distribution of the step sizes. We give sharp bounds for the optimal expected rank in the partial information version, and fairly sharp bounds in the full information version.
PL
W problemie Robbinsa celem jest zatrzymanie sekwencyjnych obserwacji skończonego ciągu niezależnych zmiennych losowych o tym samym rozkładzie tak, aby zminimalizować oczekiwaną rangę zatrzymanej zmiennej. Niniejsza praca poświęcona jest analogonowi problemu Robbinsa, w którym obserwowane zmienne losowe są wartościami symetrycznego błądzenia losowego. Zakładamy, że długości kroków są symetrycznymi zmiennymi losowymi o rozkładzie typu ciągłego. Opisujemy optymalne reguły zatrzymania dla przypadków n = 2 i n = 3 w dwóch wersjach problemu: wersja z pełną informacją, w której rzeczywiste długości kroków losowych są jawne i znane podejmującemu decyzje statystykowi, oraz wersja z częściową informacją, w której obserwowane są tylko względne ciągi pozycji zajmowanych przez ciągły, symetryczny, spacer losowy. Dla n = 3 optymalna strategia i oczekiwana ranga zależą od rozkładu długości kroków. Otrzymano ostre oszacowania dla wartości oczekiwanej otrzymanej rangi dla wersji problemu z częściową informacją oraz lepsze oszacowania dla problemu z pełną informacją.
3
Content available remote An apartment problem
EN
In the 60 - ies of the last century, several optimization problems referring to the sequential methods were investigated. These tasks may include the Robbins’ problem of optimal stopping, the secretary problem (see the discussion paper by Ferguson [18]), the parking problem or the job search problem. Subtle details of the wording in these issues cause that each of these terms include family of problems that differ significantly in detail. These issues focused attention of a large group of mathematicians. One of the related topic has been the subject of Professor Jerzy Zabczyk attention. Based on the discussions with Professor Richard Cowan1 the model of choosing the best facility available from a random number of offers was established. In contemporary classification of the best choice problems it is the noinformation, continuous time, secretary problem with the Poisson stream of options and the finite horizon.
PL
W latach 60 -tych poprzedniego wieku analizowano wielu matematyków skupiało swoja uwagę na zadaniach optymalizacyjnych nawiązujących do sekwencyjnego przeszukiwania czy obserwacji. Do tych zadań można zaliczyć problem optymalnego zatrzymania Robbinsa, problem sekretarki, (dość obszerną analizę tego zagadnienia przeprowadził Ferguson [18]), zadanie optymalnego parkowania czy też problem poszukiwania pracy. Subtelne szczegóły tych zagadnień powodują, iż każde zagadnienie z wymienionych ma liczne wersje różniące się szczegółami, które powodują, iż mamy do czynienia całą rodziną modeli. Jedno z zagadnień zainteresowało profesora Jerzy Zabczyk. W wyniku dyskusji z profesorem Richardem Cowanem (w Warszawie ) stworzyli model poszukiwania najlepszego obiektu, gdy dostępnych obiektów jest losowa liczba. Wg współczesnej klasyfikacji problemów wyboru najlepszego obiektu jest to przypadek poszukiwania najlepszego obiektu przy braku informacji, z czasem ciągłym, gdy strumień zgłoszeń jest poissonowski a horyzont jest skończony, ustalony.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.