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5.4: Crescimento Logístico


Em nosso cenário de crescimento exponencial básico, tínhamos uma equação recursiva da forma

Pn = Pn-1 + r Pn-1

Em um ambiente confinado, entretanto, a taxa de crescimento pode não permanecer constante. Em um lago, por exemplo, há alguns população máxima sustentável de peixe, também chamado de capacidade de carga.

Capacidade de carga

O capacidade de carga, ou população máxima sustentável, é a maior população que um ambiente pode suportar.

Para nossos peixes, a capacidade de carga é a maior população que os recursos do lago podem sustentar. Se a população no lago estiver muito abaixo da capacidade de suporte, esperaríamos que a população crescesse essencialmente de forma exponencial. No entanto, à medida que a população se aproxima da capacidade de suporte, haverá escassez de alimentos e espaço disponível, e a taxa de crescimento diminuirá. Se a população exceder a capacidade de suporte, não haverá recursos suficientes para sustentar todos os peixes e haverá uma taxa de crescimento negativa, fazendo com que a população diminua de volta à capacidade de suporte.

Se a capacidade de carga fosse 5.000, a taxa de crescimento poderia variar algo assim no gráfico mostrado. Observe que esta é uma equação linear com interceptação em 0,1 e inclinação , então poderíamos escrever uma equação para essa taxa de crescimento ajustada como:

radjusted =

Substituindo isso em nosso modelo de crescimento exponencial original para r

ParseError: EOF esperado (clique para obter detalhes)

Callstack: em (Cursos / Lumen_Learning / Livro: _Mathematics_for_the_Liberal_Arts_ (Lumen) /05:_Growth_Models/05.4:_Logistic_Growth), / content / body / div [1] / p [7] / img / @ alt, linha 1, coluna 4

Crescimento Logístico

Se uma população está crescendo em um ambiente restrito com capacidade de suporte K, e a restrição ausente aumentaria exponencialmente com a taxa de crescimento r, então o comportamento da população pode ser descrito pelo modelo de crescimento logístico:

ParseError: EOF esperado (clique para obter detalhes)

Callstack: em (Cursos / Lumen_Learning / Livro: _Mathematics_for_the_Liberal_Arts_ (Lumen) /05:_Growth_Models/05.4:_Logistic_Growth), / content / body / div [1] / div [3] / p [3] / img / @ alt, line 1, coluna 4

Ao contrário do crescimento linear e exponencial, o crescimento logístico se comporta de maneira diferente se as populações crescerem de forma constante ao longo do ano ou se tiverem uma época de reprodução por ano. A fórmula recursiva fornecida acima modela o crescimento geracional, onde há uma época de reprodução por ano (ou, pelo menos, um número finito); não existe uma fórmula explícita para este tipo de crescimento logístico.

Exemplo 15

Uma floresta abriga atualmente uma população de 200 coelhos. Estima-se que a floresta seja capaz de sustentar uma população de 2.000 coelhos. Sem qualquer restrição, os coelhos cresceriam 50% ao ano. Preveja a população futura usando o modelo de crescimento logístico.

Modelando isso com um modelo de crescimento logístico, r = 0.50, K = 2000, e P0 = 200. Calculando o próximo ano:

Podemos usar isso para calcular o ano seguinte:

Uma calculadora foi usada para calcular vários outros valores:

n012345678910
Pn200290414578784102212721503169018211902

Traçando esses valores, podemos ver que a população começa a aumentar mais rápido e o gráfico se curva para cima durante os primeiros anos, como o crescimento exponencial, mas então o crescimento diminui conforme a população se aproxima da capacidade de suporte.

Exemplo 16

Em uma ilha que pode suportar uma população de 1000 lagartos, há atualmente uma população de 600. Esses lagartos têm muitos descendentes e poucos predadores naturais, então têm uma taxa de crescimento muito alta, em torno de 150%. Calculando as próximas gerações:

Curiosamente, embora o fator que limita a taxa de crescimento tenha desacelerado muito o crescimento, a população ainda ultrapassou a capacidade de suporte. Esperamos que a população diminua no próximo ano.

Calculando mais alguns anos e plotando os resultados, vemos que a população oscila acima e abaixo da capacidade de suporte, mas eventualmente se estabiliza, deixando uma população estável perto da capacidade de suporte.

Experimente agora 5

Um campo atualmente contém 20 plantas de hortelã. Sem restrições, o número de plantas aumentaria 70% a cada ano, mas o campo só pode suportar uma população máxima de 300 plantas. Use o modelo logístico para prever a população nos próximos três anos.

Exemplo 17

Em uma ilha vizinha à do exemplo anterior, há outra população de lagartos, mas a taxa de crescimento é ainda maior - cerca de 205%.

Calculando várias gerações e plotando os resultados, temos uma surpresa: a população parece estar oscilando entre dois valores, um padrão chamado de 2 ciclos.

Embora seja tentador tratar isso apenas como um estranho efeito colateral da matemática, isso foi realmente observado na natureza. Pesquisadores da Universidade da Califórnia observaram um ciclo estável de 2 ciclos em uma população de lagartos na Califórnia.[1]

Levando isso ainda mais longe, obtemos comportamentos cada vez mais extremos à medida que a taxa de crescimento aumenta. É possível obter 4 ciclos, 8 ciclos e mais estáveis. Rapidamente, porém, o comportamento se aproxima do caos (lembra do filme Jurassic Park?).

Experimente agora respostas

1. Locação n = 0 corresponde a 1976, então P0 = 20,610.

De 1976 a 2010, o número de pais que ficam em casa aumentou em

53,555 – 20,610 = 32,945

Isso aconteceu ao longo de 34 anos, dando um diferencial comum d de 32.945 / 34 = 969.

Pn = 20,610 + 969n

Prevendo para 2020, usamos n = 44

P44 = 20.610 + 969 (44) = 63.246 pais que ficam em casa em 2020.

2. Usando n = 0 correspondendo a 2008,

P12 = (1 + 0,0134) 12 (1,14) = cerca de 1,337 bilhões de pessoas em 2020

3. Aqui iremos medir n em meses em vez de anos, com n = 0 correspondente ao fevereiro em que foram a público. Isto dá P0 = 45 mil. Outubro é 8 meses depois, então P8 = 60.

P8 = (1+r)8 P0

60 = (1+r)8 45

, ou 3,66%

A equação geral explícita é Pn = (1.0366)n 45

Previsão de 24 meses (2 anos) após a divulgação pública:

P24 = (1,0366) 24 45 = 106,63 mil usuários.

4. 1.14(1.0134)n = 1.2. n = 3.853, que é durante 2011

5.

P2 = 54

P3 = 85



Mercado Global de Logística Conectada (2021 a 2026) - Crescimento, Tendências, Impacto COVID-19 e Previsões

Dublin, 15 de fevereiro de 2021 (GLOBE NEWSWIRE) - O relatório "Mercado de logística conectada - Crescimento, Tendências, Impacto COVID-19 e Previsões (2021 - 2026)" foi adicionado ao ResearchAndMarkets.com's oferta.

A Logística Conectada ajuda as empresas a se tornarem mais centradas no cliente e eficientes, aumentando a transparência no processo de negócios. O Global Connected Logistics Market deverá registrar um CAGR de 17,5% durante o período de previsão (2021 - 2026).

A crescente adoção de IoT e tecnologias baseadas em sensores como RFID em vários domínios, incluindo o sistema de Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos (SCM), impulsionará o mercado de logística conectada no período de previsão.

O avanço em tecnologias futuras, como Big Data e análises avançadas, atuará como um catalisador para a adoção da Logística 4.0. Os dados coletados da cadeia de suprimentos e logística inteligentes e conectadas podem ser convertidos em percepções acionáveis ​​usando sistemas de IA, que ajudarão as empresas a prever a demanda com precisão e, assim, melhorar o planejamento da capacidade.

Além disso, a crescente demanda por soluções baseadas em nuvem, RFID e onipresença da Internet em todo o mundo são mais alguns fatores que impulsionam o mercado. A introdução de novos aplicativos e soluções baseadas em nuvem para o transporte e gerenciamento de produtos, incluindo rastreamento de mercadorias e movimentação de aviões, caminhões e navios que os transportam. Além disso, os fatores macroeconômicos que impulsionam o mercado são a mudança no estilo de vida dos consumidores, as economias emergentes e a rápida taxa de cidades inteligentes em países em desenvolvimento como China, Brasil e Índia.

Nos Estados Unidos, por conta do surto de COVID-19, o governo encerrou todas as operações logísticas do país, o que está impactando fortemente o setor. O CEO da Connected Logistics afirmou que, devido a este surto, o governo americano tem mostrado mais flexibilidade para o teletrabalho e o atendimento online. Espera-se que esses fatores impulsionem ainda mais o mercado no período de previsão.

Principais Tendências de Mercado

O aumento do uso de IoT e tecnologias futuras em diferentes setores impulsionará a adoção da Logística Conectada

  • De acordo com a CISCO, o tráfego global da Internet de dispositivos não PC foi de 47% do tráfego IP total em 2015 e será de 71% do tráfego IP total em 2020. Além disso, as conexões Machine-To-Machine (M2M) serão metade do total dispositivos conectados e conexões no mundo em 2023, contra 33% em 2018. Haverá 14,7 bilhões de conexões M2M em 2023.
  • A Verizon realizou uma pesquisa em 2019 concluindo que mais de um terço dos gerentes de frota que não usam soluções de rastreamento de frota (soluções de rastreamento de frota são soluções de rastreamento de ativos móveis montadas principalmente em caminhões e outros veículos) dizem que esperariam um aumento na produtividade se eles implementaram a tecnologia. A pesquisa também indica que mais de 53% das empresas que fazem uso de soluções de rastreamento de ativos relataram aumentos reais de produtividade - com a maioria dos entrevistados relatando um crescimento positivo na produtividade (53% dos entrevistados) e conformidade (52% dos entrevistados).
  • O Walmart está usando IoT, aprendizado de máquina e Big Data para transformar suas operações de varejo e melhorar a experiência do cliente em mais de uma maneira. A empresa foi uma das primeiras a adotar as etiquetas RFID para rastrear seus estoques.
  • Em 2019, o Departamento de Transporte do Condado de King, Washington DC, atualizou para as soluções de rastreamento de ativos da Infor Inc - CloudSuite EAM - para gerenciar com eficiência suas 171 estruturas / instalações de base de trânsito e 1.500 ônibus. No total, estima-se que a solução rastreie 46.988 equipamentos em serviço que abrangem vários departamentos e divisões.

Região Ásia-Pacífico exibirá crescimento máximo

  • A região Ásia-Pacífico deve mostrar um crescimento robusto em termos de receita no período de previsão, significativamente nas economias em desenvolvimento como Índia e China. Melhorias na tecnologia, aumento do uso de sensores e automação são alguns fatores que devem orientar o crescimento do mercado.
  • Por exemplo, a China é o maior mercado de comércio eletrônico do mundo, com mais de 50% das transações globais de comércio eletrônico provenientes da China. De acordo com Dezan Shira & amp Associates, em 2018, as vendas no varejo online da China atingiram US $ 1,33 trilhão e estão previstas para chegar a US $ 1,99 trilhão até o final de 2019. Além disso, em 2018, o número de compradores digitais na China ultrapassou 560 milhões, com o o número total projetado chegará a 634 milhões em 2020. Além disso, em 2020, prevê-se que o mercado de comércio eletrônico da China seja maior do que os dos EUA, Reino Unido, Japão, Alemanha e França combinados. O crescimento da indústria de comércio eletrônico nos últimos anos na China é atribuído ao desenvolvimento da infraestrutura da Internet e ao estabelecimento de redes de logística globais.
  • Além disso, em 2019, Cingapura começou a transformar a logística para reforçar seu lugar no setor de logística da APAC, integrando as tecnologias aos processos existentes. O governo de Cingapura já começou a transformar a logística como parte de seu Programa de Transformação da Indústria de US $ 4,5 bilhões. O principal objetivo do programa é impulsionar a excelência em operações logísticas e ser líderes em inovação, ao mesmo tempo em que constrói um forte núcleo de talentos logísticos locais e torna Cingapura atraente para investimentos estrangeiros. Este esquema é denominado Logistics Industry Transformation Map (ITM) e segue planos semelhantes para os setores de alimentos e bebidas e engenharia de precisão de Cingapura.

Cenário competitivo

O cenário competitivo do mercado global de logística conectada é moderadamente fragmentado devido à presença de muitos participantes existentes e emergentes no mercado. Os desenvolvimentos tecnológicos na indústria de logística devem impulsionar o aumento dos investimentos e inovações de produtos. Os concorrentes estão enfrentando os desafios de forma proativa, elaborando estratégias que podem ter o melhor efeito geral sobre o progresso do mercado. As oportunidades de crescimento do mercado têm amplo escopo de desenvolvimento no período de projeção.

  • Fevereiro de 2019 - A Intel anunciou a Intel Connected Logistics Platform (Intel CLP), uma solução econômica de Internet das coisas (IoT) que permite aos usuários monitorar a condição e a localização dos ativos em qualquer ambiente em toda a cadeia de suprimentos.
  • Fevereiro de 2019 - A Huawei lançou a Solução de Logística Inteligente durante MWC 2019, com o objetivo de ajudar as empresas a melhorar a eficiência em áreas como transporte, distribuição e armazenamento, facilitar a inovação ágil no setor de logística e obter gerenciamento digital, baseado em informações e inteligente.

Razões para adquirir este relatório:

Principais tópicos abordados:

1. INTRODUÇÃO
1.1 Suposições do estudo e definição de mercado
1.2 Escopo do Estudo

2 METODOLOGIA DE PESQUISA

3 SUMÁRIO EXECUTIVO

4 DINÂMICA DE MERCADO
4.1 Visão Geral do Mercado
4.2 Drivers de mercado
4.2.1 Aumento da adoção de IoT em vários setores
4.2.2 Adoção de tecnologias baseadas em sensores
4.3 Restrições de mercado
4.3.1 Falta de regulamentos governamentais uniformes para tecnologias inteligentes
4.3.2 Surto de Coronavírus que Influencia a Indústria Eletrônica
4.4 Análise da Cadeia de Valor da Indústria
4.5 Atratividade da Indústria - Análise das Cinco Forças de Porter
4.5.1 Poder de barganha dos fornecedores
4.5.2 Poder de barganha de compradores / consumidores
4.5.3 Ameaça de novos participantes
4.5.4 Ameaça de produtos substitutos
4.5.5 Intensidade de rivalidade competitiva
4.6 Avaliação do impacto do COVID-19 na indústria

5 SEGMENTAÇÃO DE MERCADO
5.1 Por Software
5.1.1 Gestão de Ativos
5.1.2 Warehouse IoT
5.1.3 Segurança
5.1.4 Gerenciamento de Dados
5.1.5 Gerenciamento de rede
5.1.6 Streaming Analytics
5.2 Por tipo de produto
5.2.1 Gerenciamento de Dispositivos
5.2.2 Gerenciamento de Aplicativos
5.2.3 Gerenciamento de conectividade
5.3 Por meio de transporte
5.3.1 Estradas
5.3.2 Ferrovias
5.3.3 Vias aéreas
5.3.4 Seaways
5.4 Por setor de usuário final
5.4.1 Automotivo
5.4.2 Fabricação
5.4.3 Petróleo e Gás
5.4.4 TI e Telecomunicações
5.4.5 Saúde
5.4.6 TI e Telecomunicações
5.4.7 Varejo
5.4.8 Alimentos e Bebidas
5.4.9 Outras Indústrias de Usuários Finais
5.5 Geografia
5.5.1 América do Norte
5.5.1.1 Estados Unidos
5.5.1.2 Canadá
5.5.2 Europa
5.5.2.1 Reino Unido
5.5.2.2 Alemanha
5.5.2.3 França
5.5.2.4 Resto da Europa
5.5.3 Ásia-Pacífico
5.5.3.1 China
5.5.3.2 Japão
5.5.3.3 Índia
5.5.3.4 Resto da Ásia-Pacífico
5.5.4 Resto do mundo

6 PAISAGEM COMPETITIVA
6.1 Perfis da Empresa
6.1.1 Bosch Service Solutions GmbH
6.1.2 Cisco Systems, Inc
6.1.3 AT & ampT Inc.
6.1.4 IBM Corporation
6.1.5 Intel Corporation
6.1.6 SAP SE
6.1.7 Oracle Corporation
6.1.8 Freightgate Inc.
6.1.9 Orbcomm Inc.
6.1.10 HCL Technologies Limited
6.1.11 Honeywell International Inc.
6.1.12 Microsoft Corporation
6.1.13 Siemens AG


O crescimento logístico não é resgatável

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Mewnine

Privado

Suponho que a principal razão pela qual não tive muitos problemas com a nova mecânica da curva é porque os funcionários se tornaram tão ruins, eu desliguei todos os seus empregos e a automigração está cuidando bem dos papas desempregados . O malus em todo o império significa qualquer crescimento pop que você possa obter, você deve obter.

Edit: Nenhum dos dois sistemas funciona, mas devido ao horrível desenho do império malus, a curva s passa por um ponto final, porque seria ainda pior sem ela.

Less2

Marechal de campo

O fundador

Marechal de campo

Sim, realmente está chegando a um ponto em que deveriam fazer um fio de ventilação para isso. Como fizeram com FTL. E Setores.
Porque nada mais está vindo dessa discussão, a não ser & quotme não gosto, remova & quot.

No entanto, ao contrário de FTL e Setores, isso é algo que pode ser removido por meio de modding. Se um número suficiente de pessoas concordar, você não deverá ter problemas para encontrar jogos multiplayer com o mesmo mod. Portanto, você ainda deve ser capaz de jogar o jogo que deseja, sem essas regras.

25 empregos em qualquer planeta (o número exato varia ligeiramente com base na capacidade), permitindo que jogadores dispostos a micro para dobrar o crescimento orgânico mais ou menos para sempre. A maioria dos outros problemas com o crescimento logístico decorrem deste.

2) Aumenta drasticamente a contagem da população. O crescimento logístico efetivamente dobra o crescimento orgânico. No momento, o malus & quothides & quot de todo o império até certo ponto, mas se for removido ou retrabalhado (e dada a reação extrema contra isso, haverá uma boa mudança. Caso contrário, os mods removendo-o já têm dezenas de milhares de assinantes), fará com que os problemas de desempenho do lategame 2.8 tornem-se piores do que nunca.

5) A IA não tem ideia de como lidar com isso. Enquanto os jogadores podem obter crescimento orgânico x2 para sempre, a IA não tem absolutamente nenhuma ideia de como fazer isso e apenas joga como se não existisse. O jogo já está cheio de mecânicas poderosas que a IA não tem ideia de como usar. Adicionar outro, e que é incrivelmente poderoso, torna a experiência de um jogador Muito de pior. A IA já luta (para colocá-lo generosamente) para lidar com as outras grandes mudanças econômicas no 3.0 (distritos industriais e o malus em todo o império em particular) adicionar outra é uma má ideia.

6) Isso incentiva a micro / jogabilidade bizarra de forma incrivelmente forte. Obter um impulso tão grande para deixar todos os seus planetas semi-desenvolvidos parece bobo e requer um pouco de micro (ter que fazer um novo problema de matemática para cada planeta). Também torna a pré-construção de distritos não urbanos uma ideia terrível.

Duas soluções simples:
1. A capacidade é o menor entre os empregos ou a capacidade atual
2. Enquanto houver lugares para migrar, essa redução do crescimento é alimentada no sistema de migração. No entanto devo ser subtraído, mesmo que não haja lugar para migrar também - é por isso que tentar resolvê-lo via migração sempre falhou.

& quotInteligente, mas nem artificial. & quot
O Forumname é baseado em um personagem do universo em guerra. O fórum não me permitia apenas criar uma nova conta, TIVE que reutilizar esta.

& quotEu não gosto de vikings.
Eles são grosseiros, ásperos e irritantes.
E eles estão em qualquer lugar. & Quot
- Anakin Caelus Pedes

Mial42

Coronel

Contraponto secundário: as máquinas são muito boas de outra forma. Maior eficiência por pop de trabalhos de máquina e falta de penalidades de habitabilidade significa que as máquinas devem ter um crescimento mais lento para que o jogo fique um tanto equilibrado. Acho que na maioria dos patches anteriores, sempre que eu verificava os jogos multiplayer, as pessoas frequentemente baniam as máquinas por estarem muito à frente da curva, uma mecânica ajudando impérios orgânicos é necessária (mas talvez não esta mecânica em particular).

Eu concordo com seus outros pontos, no entanto.

Na minha experiência, as máquinas eram um pouco mais fracas do que os orgânicos normais no 2.8 devido à falta de ascensão, ecumenepoli e escravidão, o que significa que não podiam eco-boom tão bem quanto os orgânicos no meio do jogo. Eles foram mais fortes desde o início graças a melhores metalúrgicos e habitabilidade (embora os tratados de migração tornem isso um quase não fator muito rapidamente), mas como eles não conseguiram conquistar com eficiência *, eles não puderam transformar isso em uma vantagem duradoura. Comparado a algo como techno-slavers = & gt synth ascension ou militarist slaver conquest conquest snowball, eles foram deixados na poeira muito rapidamente e não conseguiram alcançá-los.

Independentemente disso, IMO, o nerf ideal para máquinas (se for necessário) seria remover seus replicadores nas capitais de nível 4, o que tem os benefícios adicionais de reduzir o crescimento potencial de micro e lategame pop.

* Exceto os assimiladores, que provavelmente eram o império sem falhas mais forte em 2.8 e são definitivamente os mais fortes em 3.0.


R-bloggers

Postado em 24 de julho de 2015 por Nicole Radziwill em R blogueiros | 0 comentários

Se você já se perguntou como o crescimento logístico da população (o modelo de Verhulst), curvas S, o mapa logístico, diagramas de bifurcação, dependência sensível das condições iniciais, “órbitas”, caos determinístico e expoentes de Lyapunov estão relacionados entre si ... este post tenta fornecer uma explicação simplificada (!) em apenas 10 etapas, cada uma com algum código em R para que você possa explorar tudo sozinho. Eu incluí alguns códigos escritos por outras pessoas que exploraram esse problema (citado abaixo) como partes do meu próprio código.

Tudo começa com uma população hipotética… E um processo em que o tamanho da população muda com o tempo. Queremos entender como (e em que condições) essas mudanças ocorrem, então escolhemos um modelo que caracteriza as mudanças populacionais: o modelo de crescimento logístico. Tem sido usado em biologia, ecologia, econometria, marketing e outras áreas.

1. O modelo de crescimento logístico descreve como o tamanho de uma população (P) muda ao longo do tempo (t), com base em alguma taxa máxima de crescimento populacional (r). Existe um fator limitante chamado de capacidade de carga (K) que representa a população total que o meio ambiente poderia suporte, com base na quantidade de recursos disponíveis. dP / dt é a taxa de variação da população ao longo do tempo.

2. Você pode simplificar o modelo de crescimento logístico definindo uma nova variável x para representar o parte da população que está viva, em comparação com a população total que o meio ambiente poderia apoiar (e manter vivo). Portanto, com x = N / K, você obtém uma nova equação diferencial em termos de x. Agora estamos olhando para a taxa de mudança do fração da população hora extra. Uma vez que x = N / K = 1, o ambiente não pode mais suportar nenhum membro da população:

3. Você pode resolver essa equação por integração! Então, você terá uma expressão que pode usar para calcular x (que é ainda a fração da população) para qualquer momento t. Isso é chamado de sigmóide ou (mais comumente), o Curva S. Para calcular x em qualquer momento t, tudo que precisamos saber é quão grande era a população quando começamos a olhar para ela (x0) e a taxa máxima de crescimento r:

4. A equação da Curva S é determinística e contínua. Se quisermos resolvê-lo numericamente, temos que discretizar dividindo aquele eixo contínuo que contém o tempo em pequenos pedaços de tempo. Isso é o que produz a equação de diferença que reconhecemos como o mapa logístico. É um mapa porque "mapeia" cada valor da sequência no Next valor na sequência. Contanto que você saiba um desses valores para x (indicado pelo subscrito n), você será capaz de descobrir o Next valor de x (indicado pelo subscrito n + 1). O valor x [n] é a fração da população do atual geração, e o valor x [n + 1] é a fração da população para o Next geração. Isso torna o mapa logístico uma cadeia de Markov. Se você plotar x [n] no eixo x ex [n + 1] no eixo y, esta expressão produzirá a familiar parábola de cabeça para baixo:

5. O mapa logístico se comporta de maneira diferente dependendo da taxa máxima de crescimento (r) que descreve sua população. Este parâmetro também é chamado fecundidade e representa como sua população está se reproduzindo, como um coelho. Quanto maior o r, mais produtivo, como coelhos (embora eu não tenha certeza de qual r você escolheria se estivesse estudando coelhos). Aqui está uma função R que você pode usar para gerar as últimas M iterações de uma sequência de N no total, desenvolvida e descrita no Blog do Mago:

6. O mapa logístico tem muitas propriedades interessantes, mas aqui estão duas em particular (a primeira na Etapa 6 e a segunda na Etapa 7). Primeiro, para vários valores, você pode escolher para r, a cadeia converge para um único valor (ou ponto fixo) quando n fica muito grande. Para outros valores de r, o valor de x irá eventualmente saltar entre dois valores em vez de convergir (um ciclo limite de 2). Para outros valores de r, o valor de x irá eventualmente saltar entre quatro valores em vez de convergir. Às vezes, x vai saltar em torno de uma coleção quase ilimitada de valores (uma condição chamada caos determinístico) Os valores eventuais (ou coleção de valores eventuais, se eles saltarem entre os valores) são chamados de órbita. Por exemplo, quando a taxa de crescimento r é de 2,6, o mapa logístico converge rapidamente para uma órbita de cerca de 0,615:

7. Às vezes, pode ser bom dar uma olhada como os valores oscilam, e para onde eles eventualmente convergem (ou não). Para fazer isso, usamos diagramas de teia de aranha (que também são chamados de diagramas da web). Usei uma função que encontrei em http://bayesianbiologist.com para traçar o comportamento das órbitas para r = 2,6, r = 3,2 er = 3,9:

8. (Lembre-se de dev.off () antes de continuar.) Em segundo lugar, para alguns valores de r, o mapa logístico mostra dependência sensível das condições iniciais. Por exemplo, vamos ver o que acontece para duas taxas de crescimento diferentes (r = 3 er = 3,9) quando iniciamos uma iteração com um x [n] de 0,5 PRETO COLORIDO e outra com um x [n] de 0,5001 VERMELHO COLORIDO . É um pequena, pequena diferença que pode levar a grandes, grandes variações nas órbitas. No caso r = 3, a cadeia produzida pelo mapa logístico com x [n] de 0,5 (em preto) é IDÊNTICA à cadeia produzida pelo mapa logístico com x [n] de 0,5001 (em vermelho). É por isso que você não pode ver o preto ... os valores são os mesmos! Mas para o caso r = 3,9, a cadeia produzida pelo mapa logístico com x [n] de 0,5 (em preto) DIVERGIA-SE RAPIDAMENTE da cadeia produzida pelo mapa logístico com x [n] de 0,5001 (em vermelho). Eles são muito diferentes, apesar de uma diferença muito pequena nas condições iniciais! O mapa logístico para r = 3,9 mostra uma dependência sensível das condições iniciais.

9. Para qualquer cadeia, podemos determinar quão sensível é o mapa logístico às condições iniciais olhando para o expoente de Lyapunov. De forma muito simplista, se o expoente de Lyapunov for negativo, a cadeia convergirá para um ou mais pontos fixos para aquele valor de r. Se o expoente de Lyapunov for positivo, a cadeia demonstrará caos determinístico para esse valor de r. Se o expoente de Lyapunov for zero, há uma bifurcação: um ciclo de 1 duplica para 2 ciclos, um ciclo de 2 duplica para 4 ciclos, ou assim por diante. O gráfico superior mostra uma aproximação do expoente de Lyapunov com base nas primeiras 500 iterações (idealmente, você usaria um número infinito, mas isso consumiria muito tempo de computação), e o gráfico inferior mostra um diagrama de bifurcação.Você notará que os expoentes de Lyapunov são zero onde ocorre uma bifurcação. Para interpretar o diagrama de bifurcação, basta lembrar que cada fatia vertical que atravessa representa os resultados de UMA CADEIA COMPLETAMENTE CONVERGIDA do mapa logístico. Portanto, ele mostra os resultados de muitas, muitas, muitas cadeias completamente convergentes - e fornece uma maneira excelente para observarmos o comportamento de MUITOS tipos diferentes de populações em apenas um gráfico:

10. Observe que no diagrama de bifurcação, podemos ver facilmente que quando r está entre 0 e 1, a população converge para a extinção. Isso faz sentido, porque a taxa de crescimento é menor do que o tamanho da população - ela não pode se sustentar. Você pode gostar de mais Zoom, no entanto, e veja como as órbitas se parecem para algumas partes menores do diagrama. Veja como você pode fazer isso (mas certifique-se de atualizar sua janela gráfica com dev.off () antes de tentar). Tente alterar o caractere da trama (pch) também, ou talvez o tamanho dos caracteres com cex = 0,2 ou cex = 0,5 na última linha:

Encontre mais informações nessas outras páginas da web, que são listadas em ordem de nível de dificuldade:


Maximizando a população total com crescimento logístico em um ambiente irregular

Este artigo trata de um problema de otimização não linear que surge naturalmente na biologia populacional. Consideramos a população de uma única espécie com crescimento logístico residente em um ambiente irregular e estudamos os efeitos da dispersão e da heterogeneidade espacial das manchas na população total em equilíbrio. Nosso objetivo é maximizar a população total redistribuindo os recursos entre os patches sob a restrição de que a quantidade total de recursos é limitada. É mostrado que o maximizador global pode ser caracterizado para qualquer número de patches quando a taxa de difusão é suficientemente pequena ou grande. Para mostrar isso, calculamos a primeira variação da população total em relação aos recursos no caso dos dois patches. No caso de três ou mais manchas, calculamos a expansão assintótica de todas as manchas usando a expansão de Taylor em relação à taxa de difusão. Para caracterizar a forma do maximizador global, usamos uma relação de recorrência para determinar todos os coeficientes de todos os patches.

Esta é uma prévia do conteúdo da assinatura, acesso através de sua instituição.


Fórmula de crescimento logístico

Equação diferencial de crescimento logístico:

G: Valor máximo de crescimento k: Taxa de crescimento logístico

Com a função de crescimento para os valores iniciais t0 = 0 e y0 = y (0)

y = G 1 + e - k G t G y 0 - 1

Com a função de crescimento para os valores iniciais gerais t0 e y0 = y (t0)

y = G 1 + e - k G t - t 0 G y 0 - 1

Ponto de viragem da função de crescimento logístico:

No ponto de inflexão do valor da função de crescimento logístico igual a metade do limite de saturação.

t W = t 0 + ln G y 0 - 1 k G

A taxa de crescimento máxima é alcançada no ponto de viragem.

Crescimento de populações com recursos limitados


5.4: Crescimento Logístico

O crescimento exponencial não pode continuar para sempre. Os modelos exponenciais, embora possam ser úteis no curto prazo, tendem a desmoronar quanto mais tempo duram. Considere uma aspirante a escritora que escreve uma única linha no primeiro dia e planeja dobrar o número de linhas que escreve a cada dia durante um mês. No final do mês, ela deve escrever mais de 17 bilhões de linhas, ou meio bilhão de páginas. É impraticável, senão impossível, alguém escrever tanto em tão curto período de tempo. Eventualmente, um modelo exponencial deve começar a se aproximar de algum valor limite e, então, o crescimento é forçado a desacelerar. Por esse motivo, muitas vezes é melhor usar um modelo com um limite superior em vez de um crescimento exponencial modelo, embora o modelo de crescimento exponencial ainda seja útil a curto prazo, antes de se aproximar do valor limite.

O modelo de crescimento logístico é aproximadamente exponencial no início, mas tem uma taxa de crescimento reduzida conforme a saída se aproxima do limite superior do modelo, chamado de capacidade de carga. Para constantes uma, b, e c, o crescimento logístico de uma população ao longo do tempo x é representado pelo modelo

A Figura 6 mostra como a taxa de crescimento muda ao longo do tempo. O gráfico aumenta da esquerda para a direita, mas a taxa de crescimento só aumenta até atingir seu ponto de taxa máxima de crescimento, ponto no qual a taxa de aumento diminui.


Fórmula de crescimento logístico

Em A12 tenho o valor 8855
No J24 tenho o preço de $ 346.400
Em K24 tenho o valor 39,1
Em N24 tenho o valor 2
Em O24 tenho o valor 50
Em P24, tenho a fórmula = (O24-K24) * $ A $ 12 * IF ((N24 & gt = 1) * (N24 & lt9), (N24 / 8), 1), que dá o preço $ 24.088

A área principal que gostaria de enfocar na fórmula é N24 / 8, neste caso 2/8. O denominador sempre será 8, mas o numerador pode mudar. Podemos ver se eu altero o valor de N24 para 1, recebo $ 12.044 e, se alterar o valor para 3, recebo $ 36.131 ... Ou seja, o preço aumenta 1/8, ou $ 12.044 cada vez. O valor em N24 é o número de semanas, e o que estou medindo é o aumento do lucro ao longo do tempo. No entanto, eu gostaria que o valor em P24 aumentasse no estilo do modelo de crescimento logístico - ou seja, o lucro deveria aumentar mais cedo e menos tarde. Por exemplo, o aumento do lucro entre a semana 7 e a semana 8 deve ser & lt $ 12.044, enquanto o aumento do lucro entre a semana 1 e 2 deve ser & gt $ 12.044, em vez da fórmula atual, que é a mesma quantia ($ 12.044) a cada semana.

Minha pergunta, como posso reescrever a fórmula em P24 de acordo com o modelo de crescimento logístico?
Muito Obrigado.

Excel Facts

KRice

Well-known Member

BWMagee

Board Regular

KRice

Well-known Member

Ideally there would be some theory or other basis for describing the profit growth model, and that information could be used to establish the formula. If that information is lacking, and you are looking for a monotonically increasing function (meaning every time step leads to a greater value), but whose derivative is monotonically decreasing (meaning every subsequent time step leads to smaller and smaller increases), then there are several approaches. You could simply define a lookup table of expected profit percentages and use an interpolating polynomial, if necessary, to return the percentage of maximum profit gained for any input value of elapsed time. Alternatively, you could select any of numerous mathematical functions with the desired characteristics to determine if they yield results that are considered reasonable representations of reality. On this second point, I played around with a 2-parameter Weibull distribution, specifically its cumulative distribution function (cdf). The form of this equation is F(x) = 1 - exp(-((x/lambda)^kappa)), where lambda is a scale parameter and kappa is a shape parameter. These two parameters cause the function to take on substantially different shapes as the cdf values increase from 0 to 1. although 1 is approached asymptotically (very gradually) at large values of x (time in this case). This asymptotic behavior is inherent in many of the functions mentioned (logistic, logarithmic, and the current exponential), and that potentially limits their usefulness for your application. To overcome this issue, I propose making an adjustment by evaluating the cdf at the time when maximum profit is known to be achieved (x=T=8 weeks in this case), and then using that value to normalize the entire cdf. This forces the modified function to produce values between (0,1) over the time domain (0,8), and this can be used to determine the fraction of maximum profit achieved.

I would suggest first trying out the modified Weibull cdf to produce a curve that makes sense. This is done by changing the values lambda and kappa in cells T8 and T9, respectively. I've added some scroll bars that are linked to cells under them, and those are used to change T8:T9 in increments of 0.1. This makes it convenient to see how the curve changes as the parameters are varied. Note that the plotted curve is normalized, and cell T10 represents the time in weeks when 100% profit is to be achieved. For this example, lambda = 2.9 and kappa = 0.8 is one feasible curve, although you might experiment with other parameters to find a more sensible curve. You can review the difference between adjacent function values beginning in cell T13 and down to confirm that the increases are diminishing. A snapshot of the curve is shown below.


Global Food Delivery Logistic Market: Industry Size, Growth, Analysis and Forecast of 2026

Food Delivery Logistic Industry

Wiseguyreports.Com Adds “Food Delivery Logistic -Market Demand, Growth, Opportunities and Analysis Of Top Key Player Forecast To 2023” To Its Research Database

Food delivery logistics market deals with the business of delivering food products at a desired location. Advancements in technology has led to the rapid growth of third-party ordering & delivering services. Global presence of food delivery services enables the supply of food products, which are scarce or unavailable within the specified time.

This report focuses on the global Food Delivery Logistic status, future forecast, growth opportunity, key market and key players. The study objectives are to present the Food Delivery Logistic development in United States, Europe and China.

The key players covered in this study

Allen Lund Company, LLC (U.S.)
Alliance Shippers, Inc. (U.S.)
C.H Robinson Worldwide, Inc. (U.S.)
Deutsche Bahn AG (Germany)
Schneider National, Inc.(U.S.)
Bender Group (U.S.)
CaseStack, Inc. (U.S.)
Echo Global Logistics, Inc. (U.S.)
H&M Bay, Inc. (U.S.)
Hellmann Worldwide Logistics GmbH & Co. (Germany)
Henningsen Cold Storage Co. (U.S.)

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Market segment by Type, the product can be split into
Seaways
Airways
Freight/Railways
Roadways

Market segment by Application, split into
Sea Food & Meat Products
Fruits & Vegetables
Cereals & Dairy Products
Oils & Beverages

Market segment by Regions/Countries, this report covers
Estados Unidos
Europa
China
Japão
Southeast Asia
Índia
Central & South America

The study objectives of this report are:
To analyze global Food Delivery Logistic status, future forecast, growth opportunity, key market and key players.
To present the Food Delivery Logistic development in United States, Europe and China.
To strategically profile the key players and comprehensively analyze their development plan and strategies.
To define, describe and forecast the market by product type, market and key regions.

In this study, the years considered to estimate the market size of Food Delivery Logistic are as follows:
History Year: 2013-2017
Base Year: 2017
Estimated Year: 2018
Forecast Year 2018 to 2025

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1 Report Overview
1.1 Study Scope
1.2 Key Market Segments
1.3 Players Covered
1.4 Market Analysis by Type
1.4.1 Global Food Delivery Logistic Market Size Growth Rate by Type (2013-2025)
1.4.2 Seaways
1.4.3 Airways
1.4.4 Freight/Railways
1.4.5 Roadways
1.5 Market by Application
1.5.1 Global Food Delivery Logistic Market Share by Application (2013-2025)
1.5.2 Sea Food & Meat Products
1.5.3 Fruits & Vegetables
1.5.4 Cereals & Dairy Products
1.5.5 Oils & Beverages
1.6 Study Objectives
1.7 Years Considered

2 Global Growth Trends
2.1 Food Delivery Logistic Market Size
2.2 Food Delivery Logistic Growth Trends by Regions
2.2.1 Food Delivery Logistic Market Size by Regions (2013-2025)
2.2.2 Food Delivery Logistic Market Share by Regions (2013-2018)
2.3 Industry Trends
2.3.1 Market Top Trends
2.3.2 Market Drivers
2.3.3 Market Opportunities

12 International Players Profiles
12.1 Allen Lund Company, LLC (U.S.)
12.1.1 Allen Lund Company, LLC (U.S.) Company Details
12.1.2 Company Description and Business Overview
12.1.3 Food Delivery Logistic Introduction
12.1.4 Allen Lund Company, LLC (U.S.) Revenue in Food Delivery Logistic Business (2013-2018)
12.1.5 Allen Lund Company, LLC (U.S.) Recent Development
12.2 Alliance Shippers, Inc. (U.S.)
12.2.1 Alliance Shippers, Inc. (U.S.) Company Details
12.2.2 Company Description and Business Overview
12.2.3 Food Delivery Logistic Introduction
12.2.4 Alliance Shippers, Inc. (U.S.) Revenue in Food Delivery Logistic Business (2013-2018)
12.2.5 Alliance Shippers, Inc. (U.S.) Recent Development
12.3 C.H Robinson Worldwide, Inc. (U.S.)
12.3.1 C.H Robinson Worldwide, Inc. (U.S.) Company Details
12.3.2 Company Description and Business Overview
12.3.3 Food Delivery Logistic Introduction
12.3.4 C.H Robinson Worldwide, Inc. (U.S.) Revenue in Food Delivery Logistic Business (2013-2018)
12.3.5 C.H Robinson Worldwide, Inc. (U.S.) Recent Development
12.4 Deutsche Bahn AG (Germany)
12.4.1 Deutsche Bahn AG (Germany) Company Details
12.4.2 Company Description and Business Overview
12.4.3 Food Delivery Logistic Introduction
12.4.4 Deutsche Bahn AG (Germany) Revenue in Food Delivery Logistic Business (2013-2018)
12.4.5 Deutsche Bahn AG (Germany) Recent Development
12.5 Schneider National, Inc.(U.S.)
12.5.1 Schneider National, Inc.(U.S.) Company Details
12.5.2 Company Description and Business Overview
12.5.3 Food Delivery Logistic Introduction
12.5.4 Schneider National, Inc.(U.S.) Revenue in Food Delivery Logistic Business (2013-2018)
12.5.5 Schneider National, Inc.(U.S.) Recent Development
12.6 Bender Group (U.S.)
12.6.1 Bender Group (U.S.) Company Details
12.6.2 Company Description and Business Overview
12.6.3 Food Delivery Logistic Introduction
12.6.4 Bender Group (U.S.) Revenue in Food Delivery Logistic Business (2013-2018)
12.6.5 Bender Group (U.S.) Recent Development
12.7 CaseStack, Inc. (U.S.)
12.7.1 CaseStack, Inc. (U.S.) Company Details
12.7.2 Company Description and Business Overview
12.7.3 Food Delivery Logistic Introduction
12.7.4 CaseStack, Inc. (U.S.) Revenue in Food Delivery Logistic Business (2013-2018)
12.7.5 CaseStack, Inc. (U.S.) Recent Development
12.8 Echo Global Logistics, Inc. (U.S.)
12.8.1 Echo Global Logistics, Inc. (U.S.) Company Details
12.8.2 Company Description and Business Overview
12.8.3 Food Delivery Logistic Introduction
12.8.4 Echo Global Logistics, Inc. (U.S.) Revenue in Food Delivery Logistic Business (2013-2018)
12.8.5 Echo Global Logistics, Inc. (U.S.) Recent Development
12.9 H&M Bay, Inc. (U.S.)
12.9.1 H&M Bay, Inc. (U.S.) Company Details
12.9.2 Company Description and Business Overview
12.9.3 Food Delivery Logistic Introduction
12.9.4 H&M Bay, Inc. (U.S.) Revenue in Food Delivery Logistic Business (2013-2018)
12.9.5 H&M Bay, Inc. (U.S.) Recent Development
12.10 Hellmann Worldwide Logistics GmbH & Co. (Germany)
12.10.1 Hellmann Worldwide Logistics GmbH & Co. (Germany) Company Details
12.10.2 Company Description and Business Overview
12.10.3 Food Delivery Logistic Introduction
12.10.4 Hellmann Worldwide Logistics GmbH & Co. (Germany) Revenue in Food Delivery Logistic Business (2013-2018)
12.10.5 Hellmann Worldwide Logistics GmbH & Co. (Germany) Recent Development
12.11 Henningsen Cold Storage Co. (U.S.)

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Global Logistics Market Information Report: By Transportation Type (Airways, Waterways, Railways, Roadways), Logistic Type (First Party, Second Party, Third Party) End User (Industrial and Manufacturing, Retail, Healthcare, Oil & Gas) - Forecast 2027

Impact of covid-19 on the Global Logistics Market

In 2019, the global logistics market recorded 1.2% in export trade volume growth due to the sluggish global economy, geopolitical uncertainties, trade disputes, and environmental regulations. In Q1 2020, the COVID-19 outbreak reversed the growth change in every section of the economy, including the global supply chain. Additionally, as economies across the globe are actively focusing on containing the outbreak, the global supply chain and trade is taking a severe hit owing to a rapid drop in global investment flow.

The global maritime industry has been affected by the COVID-19 outbreak, both directly and indirectly. Slumping manufacturing confidence and declining demand for raw materials and commodities are increasing the ambiguity for the ocean freight & transportation market. Stringent containment actions imposed by government bodies across the world and protective measures to lessen the outbreak impact have led to declined cargo volumes and trade across ports in North Europe and the West US.

China accounts for two-thirds of the top 10 busiest ports across the world and is responsible for more than 40% of the maritime trade in the world. The lockdown in the country has resulted in supply deficiencies as the pandemic is taking a toll on several global maritime segments from container lines to oil tankers. The drop in cargo volume has led to increased carrier service delays and cancellations. Considering the uncertain market situation, this trend is anticipated to continue to cause demand/supply imbalance. If the situation persists, carriers are likely to opt for substantial capacity reduction actions, which is expected to impact the fleet-order.

The airfreight segment of the logistics market has been a crucial partner in ensuring that the global supply chain remains effective for important and time-bound shipments. As the COVID-19 outbreak has spread across the world, many air carrier companies have grounded their fleets owing to travel restrictions and reducing demand. Air cargo demand fell by 3% year-on-year in the first two months of 2020 due to the COVID-19 crisis. This deterioration has been partially offset by augmented demand for air shipments of crucial relief supplies and other transitional goods. The air carrier companies based in the US, South Korea, and countries in Europe have begun offering their idled aircraft and passenger jets to transport food supplies and medical/pharmaceutical essentials across important international freight centers. Government bodies are likely to eliminate economic barriers and terminal slot limitations for air cargo actions, ensuring the flow of sensitive and essential goods.

Apart from the factors mentioned above, consumer purchasing behavior sentiments are also expected to impact the overall logistics market as people are not willing to invest in any business deals owing to limited per capita income and fear of market fluctuations. Thus, considering the current scenario, logistics services are not expected to remain affordable for the stakeholders.

consumer price index (cpi%) of prominent countries

1 Executive Summary

2 Scope of the Report

2.4 Market size Estimation

3 Market Landscape

3.1 Porter’s Five Forces Analysis

3.1.1 Threat of New Entrants

3.1.2 Bargaining power of buyers

3.1.3 Bargaining power of Suppliers

3.1.4 Threat of substitutes

3.2 Value Chain/Supply Chain Analysis

4 Market Dynamics

5 Global Logistics Market By Transportation Type

5.2.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

5.2.2 Market Estimates & Forecast by Region, 2020-2027

5.3.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

5.3.2 Market Estimates & Forecast by Region, 2020-2027

5.4.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

5.4.2 Market Estimates & Forecast by Region, 2020-2027

5.5.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

5.5.2 Market Estimates & Forecast by Region, 2020-2027

6 Global Logistics Market, By Logistic Type

6.2.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

6.2.2 Market Estimates & Forecast by Region, 2020-2027

6.3.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

6.3.2 Market Estimates & Forecast by Region, 2020-2027

6.4.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

6.4.2 Market Estimates & Forecast by Region, 2020-2027

7 Global Logistics Market, By End-User

7.2 Industrial and Manufacturing

7.2.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

7.2.2 Market Estimates & Forecast by Region, 2020-2027

7.3.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

7.3.2 Market Estimates & Forecast by Region, 2020-2027

7.4.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

7.4.2 Market Estimates & Forecast by Region, 2020-2027

7.5.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

7.5.2 Market Estimates & Forecast by Region, 2020-2027

7.6.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

7.6.2 Market Estimates & Forecast by Region, 2020-2027

8 Global Logistics Market, By Region

8.2.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.2.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.2.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.2.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.2.5.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.2.5.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.2.5.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.2.5.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.2.6.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.2.6.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.2.6.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.2.6.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.3.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.3.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.3.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.3.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.3.5.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.3.5.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.3.5.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.3.5.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.3.6.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.3.6.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.3.6.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.3.6.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.3.7.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.3.7.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.3.7.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.3.7.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.3.8.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.3.8.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.3.8.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.3.8.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.3.9.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.3.9.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.3.9.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.3.9.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.4.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.4.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.4.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.4.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.4.5.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.4.5.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.4.5.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.4.5.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.4.6.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.4.6.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.4.6.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.4.6.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.4.7.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.4.7.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.4.7.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.4.7.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.4.8.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.4.8.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.4.8.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.4.8.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

8.5.1 Market Estimates & Forecast, 2020-2027

8.5.2 Market Estimates & Forecast by Transportation Type , 2020-2027

8.5.3 Market Estimates & Forecast by Logistic Type , 2020-2027

8.5.4 Market Estimates & Forecast by End-User , 2020-2027

9 Competitive Landscape

10 Company Profile

10.1 C.H. Robinson Worldwide, Inc. (U.S.)

10.1.2 Products/Services Offering

10.2.2 Products/Services Offering

10.3.2 Products/Services Offering

10.4.2 Products/Services Offering

10.5 Expeditors International of Washington, Inc. (U.S.)

10.5.2 Products/Services Offering

10.6 DHL International GmbH (Germany)

10.6.2 Products/Services Offering

10.7 DSV Global Transports and Logistics (Denmark)

10.7.2 Products/Services Offering

10.8 A.P. Moller – Maersk (Denmark)

10.8.2 Products/Services Offering

10.9.2 Products/Services Offering

10.10.2 Products/Services Offering

10.11 DTDC Express Limited (India)

10.11.2 Products/Services Offering

Table 1 Global Logistics Market: By Region, 2020-2027

Table 2 North America Logistics Market: By Country, 2020-2027

Table 3 Europe Logistics Market: By Country, 2020-2027

Table 4 Asia-Pacific Logistics Market: By Country, 2020-2027

Table 5 RoW Logistics Market: By Country, 2020-2027

Table 6 Global Logistics Market by Transportation Type , By Regions, 2020-2027

Table 7 North America Logistics Market by Transportation Type , By Country, 2020-2027

Table 8 Europe Logistics Market, by Transportation Type , By Country, 2020-2027

Table 9 Asia-Pacific Logistics Market by Transportation Type , By Country, 2020-2027

Table 10 RoW Logistics Market by Transportation Type , By Country, 2020-2027

Table 11 Global Logistics by Logistic Type Market: By Regions, 2020-2027

Table 12 North America Logistics Market by Logistic Type : By Country, 2020-2027

Table 13 Europe Logistics Market by Logistic Type : By Country, 2020-2027

Table 14 Asia Pacific Logistics Market by Logistic Type : By Country, 2020-2027

Table 15 RoW Logistics Market by Logistic Type : By Country, 2020-2027

Table 16 Global Logistics Market by End-User , By Regions, 2020-2027

Table 17 North America Logistics Market by End-User , By Country, 2020-2027

Table 18 Europe Logistics Market by End-User , By Country, 2020-2027

Table 19 Asia Pacific Logistics Market by End-User , By Country, 2020-2027

Table 20 RoW Logistics Market by End-User , By Country, 2020-2027

Table 21 Global Transportation Type Market: By Region, 2020-2027

Table 22 Global Logistic Type Market: By Region, 2020-2027

Table 23 Global End-User Market: By Region, 2020-2027

Table 24 North America Logistics Market By Country

Table 25 North America Logistics Market By Transportation Type

Table 26 North America Logistics Market By Logistic Type

Table 27 North America Logistics Market By End-User

Table 28 Europe: Logistics Market By Country

Table 29 Europe: Logistics Market By Transportation Type

Table 30 Europe: Logistics Market By Logistic Type

Table 31 Europe: Logistics Market By End-User

Table 32 Asia-Pacific: Logistics Market By Country

Table 33 Asia-Pacific: Logistics Market By Transportation Type

Table 34 Asia-Pacific: Logistics Market By Logistic Type

Table 35 Asia-Pacific: Logistics Market By End-User

Table 36 RoW: Logistics Market By Region

Table 37 RoW Logistics Market By Transportation Type

Table 38 RoW Logistics Market By Logistic Type

Table 39 RoW Logistics Market By End-User

FIGURE 1 RESEARCH PROCESS OF MRFR

FIGURE 2 TOP DOWN & BOTTOM UP APPROACH

FIGURE 4 IMPACT ANALYSIS: MARKET DRIVERS

FIGURE 5 IMPACT ANALYSIS: MARKET RESTRAINTS

FIGURE 6 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS

FIGURE 7 VALUE CHAIN ANALYSIS

FIGURE 8 GLOBAL LOGISTICS MARKET SHARE, BY RAW MATERIAL, 2020 (%)

FIGURE 9 GLOBAL LOGISTICS MARKET BY TRANSPORTATION TYPE , 2020-2027 (USD MILLION)

FIGURE 10 GLOBAL LOGISTICS MARKET SHARE, BY END-USER, 2020 (%)

FIGURE 11 GLOBAL LOGISTICS MARKET BY END-USER , 2020-2027 (USD MILLION)

FIGURE 12 GLOBAL LOGISTICS MARKET SHARE (%), BY REGION, 2020

FIGURE 13 GLOBAL LOGISTICS MARKET BY REGION, 2020-2027 (USD MILLION)

FIGURE 14 NORTH AMERICA LOGISTICS MARKET SHARE (%), 2020

FIGURE 15 NORTH AMERICA LOGISTICS MARKET BY COUNTRY, 2020-2027 (USD MILLION)

FIGURE 16 EUROPE LOGISTICS MARKET SHARE (%), 2020

FIGURE 17 EUROPE LOGISTICS MARKET BY COUNTRY, 2020-2027 (USD MILLION)

FIGURE 18 ASIA-PACIFIC LOGISTICS MARKET SHARE (%), 2020

FIGURE 19 ASIA-PACIFIC LOGISTICS MARKET BY COUNTRY, 2020-2027 (USD MILLION)

FIGURE 20 REST OF THE WORLD LOGISTICS MARKET SHARE (%), 2020

FIGURE 21 REST OF THE WORLD LOGISTICS MARKET BY COUNTRY, 2020-2027 (USD MILLION)


Assista o vídeo: Studia NIESTACJONARNE - jak wyglądają i dla kogo są? (Novembro 2021).