Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal
|
|
- Antal Halász
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 1 Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal 1. Példa. Két játékos Aladár és Bendegúz rendelkeznek egy-egy tetraéderrel, melyek lapjaira rendre az 1, 2, 3, 4 számokat írták. Egy megadott jelre egyszerre felmutatják egymásnak a náluk levő tetraéder valamelyik lapját. Ha Aladár i-t (i = 1, 2, 3, 4), Bendegúz pedig j-t (j = 1, 2, 3, 4) mutat, akkor az alábbi táblázat i-edik sorának j-edik eleme megmutatja, hogy kinek mennyi pénzt kell fizetnie a másiknak. Ha például Aladár 3- at mutat, Bendegúz pedig 2-t, akkor a táblázat harmadik sorának második eleme ( 2) szerint Aladár fizet Bendegúznak két forintot. A táblázat tehát Aladár lehetséges nyereségeit vagy veszteségeit tartalmazza, ha a megfelelő elem pozitív akkor Aladár kap pénzt Bendegúztól, ha negatív, akkor ő fizet Bendegúznak. A kérdés az, hogy a játékosok milyen taktikával játsszák a játékot, ha feltesszük, hogy sok partit szeretnének lebonyolítani. Íme a fizetési táblázat, melyet egy 4 4-es [a ij ] mátrixként is felfoghatunk. Bendegúz Aladár Aladár arra törekszik, hogy az egyes esetekben a számára legrosszabb eset a lehető legjobb legyen. Ezért megnézi, hogy az egyes alternatíváknál nevezzük ezeket stratégiáknak mekkora a táblázat megfelelő sorában a legkisebb érték, és úgy próbál játszani, hogy ez minél nagyobb legyen. Tehát a fizetési mátrix sorminimumainak maximumát keresi meg. Jelen esetben max{ 4, 1, 2, 3} = 1 = a 22. Bendegúz hasonlóan gondolkodik, a legrosszabb eseteket szeretné elkerülni. Mivel a táblázat Aladár szemszögéből készült, ezért ő a mátrix sormaximumainak minimumát keresi meg, amely most min{3, 1, 4, 6} = 1 = a 22. Könnyű látni, hogy mindkét játékos abban érdekelt, hogy állandóan a 2-t tartalmazó lapot mutassa fel. Ugyanis ha ettől eltérne valamelyikük, akkor nem járna jobban, mert a 22 = 1 a sorában minimális, oszlopában pedig maximális. Eszerint a fenti játékot le sem kell játszani, mert mindig ugyanazt fogják lépni a játékosok, és így játékonként Aladár 1 forintot veszítene (amely az ő szempontjából 1 forintként jelenik meg). A a választott stratégiák sorszámaiból képzett (2, 2) párt tiszta nyeregpontnak fogjuk hívni, míg a 22 = 1 a játék értéke. Tekintsünk most általánosan egy k n-es [a ij ] (i = 1,..., k; j = 1,..., n) fizetési mátrixot. Két játékos közül az első a k sor, a második n oszlop közül választhat. A választottak alapján az A mátrixból amely az első játékos szempontjából készült kikeresik, hogy kinek mennyit kell fizetni a másiknak. Ilymódon A egyértelműen meghatározza a játékot. 2. Definíció. Az [a ij ] mátrixszal megadott mátrixjátéknál az (i 0, j 0 ) párt tiszta nyeregpontnak hívjuk, ha a i0 j 0 a sorában minimális és oszlopában maximális, azaz a ij0 a i0 j 0 a i0,j i, j (i = 1,..., k; j = 1,..., n). Ekkor v = a i0 j 0 a játék értéke.
2 2 Amennyiben egy mátrixjátéknak van tiszta nyeregpontja, akkor a játék megoldásának az (i 0, j 0, v) hármast tekintjük. A következő két tétel közül az első egy eljárást ad tiszta nyeregpont létezésének eldöntésére, továbbá annak megkeresésére. A második több tiszta nyeregpont esetén azok felcserélhetőségét mondja ki. 3. Tétel. Az [a ij ] mátrixjátéknak az (i 0, j 0 ) pár akkor és csak akkor tiszta nyeregpontja, ha max min{a ij } = a i0 j 0 = min max{a ij }. i j j i 4. Tétel. Ha egy [a ij ] mátrixszal megadott játéknak több tiszta nyeregpontja van akkor azok ekvivalensek egymással. 5. Példa. [a ij ] = Ebben a játékban max i min j {a ij } = 3 = min j max i {a ij }, de a tiszta nyeregpont négy (egymással egyenértékű) helyen is előfordul: 3 = a 11 = a 14 = a 31 = a 34. Most az első játékos kedvére választhat az első és harmadik stratégiák közül. Hasonlóan a második játékos szabadon cserélgethet az első és negyedik stratégiái között.
3 3 Mátrixjátékok általános vizsgálata Tekintsük most egy k n-es a 11 a a 1n a 21 a a 2n [a ij ] = a k1 a k2... a kn mátrixszal adott mátrixjátékot, és tegyük fel, hogy a játékosoknak nincs tiszta stratégiájuk (tehát max i min j {a ij } = min j max i {a ij }). Ebben az esetben egyik fél sem fog ragaszkodni egy konkrét stratégiához, hiszen a másik fél azt kiismerve a játékban kedvezőbb helyzetbe kerülhet. Ugyanez a helyzet akkor is, ha valamelyik játékos előre meghatározott módon cserélgeti a választásait, hiszen egy idő után a másik játékos rájöhet a szabályszerűségre, és az információt a saját javára használhatja fel. A legjobb amit tehetnek, hogy véletlenszerűen választanak az alternatívák közül, tehát keverik a stratégiákat. Ekkor viszont az a kérdés merül fel, hogy az egyes választási lehetőségekhez mekkora valószínűségeket rendeljenek hozzá, másképpen fogalmazva, milyenek legyenek a valószínűség-eloszlások. Jelölje a p = [p 1, p 2,..., p k ] vektor azt, hogy az első játékos a mátrix első, második, stb. k-adik sorát rendre p 1, p 2, stb. p k valószínűséggel választja, ahol k i=1 p i = 1. Hasonlóan a q = [q 1, q 2,..., q n ] ( k j=1 q j = 1) vektor a második játékos alternatíváihoz tartozó valószínűség-eloszlást mutatja. Ekkor az első játékos nyereményének várható értéke az k n E( p, q) = a ij p i q j = p A q i=1 j=1 kifejezéssel számolható. Ebből adott p, q vektorok esetén rögtön eldönthető, hogy kinek előnyös a játékot így játszani. Nyilvánvaló, hogy a hátrányos helyzetben levő fél változtatni szeretne. De vajon sikerülhet-e neki? Most azt vizsgáljuk meg, hogyan kell a kevert stratégiákat megválasztani a jétékosoknak, hogy a lehető legjobban járjanak a játék során. Egyensúlyi helyzet akkor alakul ki, ha a szembenálló feleknek van olyan p 0 ill. q 0 kevert stratégiájuk, melyekre bármely p és q mellett teljesül. E( p, q 0 ) E( p 0, q 0 ) E( p 0, q) (1) 6. Definíció. A ( p 0, q 0 ) vektorpár az A mátrixjáték nyeregpontja, ha bármely p és q eloszlásra E( p, q 0 ) E( p 0, q 0 ) E( p 0, q). Ekkor v = E( p 0, q 0 ) a játék értéke. 7. Tétel. (Játékelmélet alaptétele, Neumann János) Minden mátrixjátéknak van nyeregpontja. Meg kell jegyeznünk, hogy több nyeregpont esetén azok egymással egyenértékűek, ugyanazt a v értéket szolgáltatják. Továbbá könnyen látható, hogy a tiszta stratégia a kevert stratégia olyan speciális esete, mikor a valószínűség-eloszlásban egy valószínűség 1 lesz, a többi pedig 0. A fő kérdés a továbbiakban az, hogyan lehet megkeresni a nyeregpontot?
4 4 Mátrixjátékok vizsgálata speciális esetekben I. ESET 8. Tétel. Ha egy [a ij ] IR k n mátrix minden sorában ugyanaz az S szám az elemek összege, továbbá ugyanaz az O szám az egy oszlopban levő elemek összege, akkor [ 1 p 0 = k, 1 k,..., 1 ] [ 1, q 0 = k n, 1 n,..., 1 ], n továbbá v = ki=1 nj=1 a ij k n = S n = O k. 9. Példa. Az IR 3 4 mátrixszal adott játék esetén minden sorban az elemek összege S = 8, és minden oszlopban az elemek összege O = 6. Az előző tétel szerint a játékosok egyenletesen osztják szét az egységnyi valószínűséget az alternatíváik között: [ 1 p 0 = 3, 1 3, 1 ] [ 1, q 0 = 3 4, 1 4, 1 4, 1 ]. 4 A játék az első játékos számára kedvező, mert a játék értéke pozitív. v = 2 = 8 4 = 6 3 Vannak olyan mátrixjátékok, amelyeknél a feltételek ellenőrzése pillanatok alatt megtörténhet. Ezekben az esetekben a játék vizsgálatát leggyorsabban az előző tétellel lehet végrehajtani. Tekintsünk két ilyen példát. 10. Példa. Legyenek x és y tetszőleges valós számok. Ha [ ] x y IR 2 2 y x akkor S = O = x + y, és mindkét játékosnak 1/2-1/2 valószínűséggel kell választania az egyes lehetőségeit. A játék értéke v = (x + y)/ Példa. Bármely a, b, c valós számok esetén az a b c c a b b c a IR 3 3 mátrixszal megadott játékra S = O = a + b + c, tehát az egyes stratégiákra rendre 1/3 valószínűség jut. A játék értéke v = (a + b + c)/3.
5 5 II. ESET (2 2-es játékok) Legyen most [ a11 a 12 a 21 a 22 egy tiszta nyeregponttal nem rendelkező mátrixjáték. Mivel mindkét játékosnak két választási lehetősége van, így a stratégiáik p = [p 1, p 2 ] = [p, 1 p] illetve q = [q 1, q 2 ] = [q, 1 q] alakban írhatók, ahol 0 p, q 1. Tehát a játék megoldásához elegendő p, q és v meghatározása. 12. Tétel. Ha egy 2 2-es A mátrixjátéknak nincs tiszta nyeregpontja akkor a 11 a 12 a 21 + a Tétel. Ha egy 2 2-es A mátrixjátéknak nincs tiszta nyeregpontja akkor 14. Példa. Az p = a 22 a 21 A, q = a 22 a 12 A [ ], v = a 11a 22 a 21 a 12. A mátrixjátéknak nincs tiszta nyeregpontja. Mivel 2 ( 3) ( 3) + 4 = 12, ezért p = 7/12, q = 7/12 és v = 1/12. Az előző tétel használata nélkül is könnyen meghatározhatók a p, q és v értékek. Erre két módszer is ajánlkozik. Az elsőt algebrai módszernek hívjuk és lényegében az előző tétel bizonyításának lépéseit számoljuk végig az adott mátrix esetén. A második eljárást geometriai módszernek nevezzük, mert az E( p 0, q 0 ) = E(p 0, q 0 ) várható értékre vonatkozó (1) egyenlőtlenségeket használja p = 0 és p = 1 illetve q = 0 és q = 1 esetén. 15. Példa. Lásd 2 2-es mátrixjátékokra vonatkozó mintafeladat. Mivel a mintapéldában nincs leírva az egyenlőtlenségek pontos származtatása, ezért itt tesszük ezt meg. Legyen tehát [a ij ] IR 2 2. Ekkor tetszőleges p és q valószínűségek esetén E(p, q) = a 11 pq + a 12 p(1 q) + a 21 (1 p)q + a 22 (1 p)(1 q). (1) alapján az alábbi egyenlőtlenségrendszerek írhatók fel. és E(1, q 0 ) = a 11 q 0 + a 12 (1 q 0 ) v E(0, q 0 ) = a 21 q 0 + a 22 (1 q 0 ) v v min E(p 0, 1) = a 11 p 0 + a 21 (1 p 0 ) v E(p 0, 0) = a 12 p 0 + a 22 (1 p 0 ) v v max A két egyenlőtlenségrendszert rendezve és külön-külön grafikusan megoldva egyszerűen juthatunk el az optimális stratégiák és a játék értékének meghatározásához. ]
6 6 III. ESET (2 n-es vagy k 2-es játékok) Ezen speciális típusnál ötvöződik az előző esetnél megismert grafikus és algebrai megoldás. Először a geometriai módszert felhasználva meghatározzuk a két választási lehetőséggel rendelkező játékos kevert stratégiáját. A 2 2-es játék megoldásától ez abban különbözik, hogy a megfelelő egyenlőtlenség-rendszer kettőnél több egyenlőtlenséget tartalmaz. A második lépésben az első lépés eredményét is felhasználva algebrai úton kiszámoljuk a másik játékos kevert stratégiáját. 16. Példa. Lásd 2 5-ös mátrixjátékra vonatkozó mintafeladatot.
7 7 Mátrixjátékok megoldás szimplex módszerrel Tekintsük most ismét a k n-es a 11 a a 1n a 21 a a 2n [a ij ] = a k1 a k2... a kn mátrixszal megadott játékot. Most egy univerzális módszert ismertetünk a játékosok optimális stratégiáinak meghatározására. A módszer akkor is működik, ha tiszta stratégia van, de azért annak kritériumát érdemes először a sorminimumokkal és az oszlopmaximumokkal tesztelni, mert a feltétel teljesülése esetén gyorsabban jutunk megoldáshoz, mint az általános eljárással. A megoldás lépéseit pontokba szedve fogalmazzuk meg. 1. Ha az A mátrix elemei között van negatív érték, akkor válasszunk egy (lehetőleg kicsi) pozitív c számot úgy, hogy az A mátrix minden eleméhez c-t adva, a kapott A 1 mátrix minden eleme nemnegatív legyen. 2. A szimplex módszert alkalmazva megoldjuk az A 1 x 1 x 0 1 x max, A 1 ȳ 1 ȳ 0 1 ȳ min primál-duál feladatpárt. 3. A primál programozási feladat és duálisának megoldásában legyen a közös maximális ill. minimális érték ṽ. Az első játékos optimális stratégiájára p = [p 1,..., p k ] = 1 ṽ ȳ = 1 ṽ [y 1,..., y k ] = teljesül, míg a második játékos optimális stratégiája q = [q 1,..., q n ] = 1 ṽ x = 1 ṽ [x 1,..., x n ] = [ y1 ṽ,... y ] k ṽ [ x1 ṽ,... x ] n ṽ alapján számolható. Tehát az első játékos optimális stratégiájára a duális feladat megoldásából, a második játékos optimális staratégiájára a primál feladatéból következtethetünk. Az eredeti A mátrixjáték értéke v = 1 ṽ c. 17. Példa. Lásd a mátrixjátékok szimplex módszerrel való elemzésére vonatkozó mintafeladatot.
Döntési rendszerek I.
Döntési rendszerek I. SZTE Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék Készítette: London András 7. Gyakorlat Alapfogalmak A terület alapfogalmai megtalálhatók Pluhár András Döntési rendszerek
RészletesebbenMintafeladat az RSA algoritmus szemléltetésére
Mintafeladat az RSA algoritmus szemléltetésére Feladat Adottak a p = 269 és q = 24 prímszámok, továbbá az e = 5320 nyilvános kulcs és az x = 48055 nyílt szöveg. Számolja ki n = p q és ϕ(n) értékét! Igazolja
RészletesebbenDöntési rendszerek I.
Döntési rendszerek I. SZTE Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék Készítette: London András 8 Gyakorlat Alapfogalmak A terület alapfogalmai megtalálhatók Pluhár András Döntési rendszerek
Részletesebben1000 forintos adósságunkat, de csak 600 forintunk van. Egyetlen lehetőségünk, hogy a
A merész játékok stratégiája A következő problémával foglalkozunk: Tegyük fel, hogy feltétlenül ki kell fizetnünk 000 forintos adósságunkat, de csak 600 forintunk van. Egyetlen lehetőségünk, hogy a még
RészletesebbenBevezetés a játékelméletbe Kétszemélyes zérusösszegű mátrixjáték, optimális stratégia
Bevezetés a játékelméletbe Kétszemélyes zérusösszegű mátrixjáték, optimális stratégia Készítette: Dr. Ábrahám István A játékelmélet a 2. század közepén alakult ki. (Neumann J., O. Morgenstern). Gyakran
Részletesebben15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK
15 LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK 151 Lineáris egyenletrendszer, Gauss elimináció 1 Definíció Lineáris egyenletrendszernek nevezzük az (1) a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a
RészletesebbenOperációkutatás. 4. konzultáció: Szállítási feladat. A feladat LP modellje
Operációkutatás 1 NYME KTK, gazdálkodás szak, levelező alapképzés 2002/2003. tanév, II. évf. 2.félév Előadó: Dr. Takách Géza NyME FMK Információ Technológia Tanszék 9400 Sopron, Bajcsy Zs. u. 9. GT fszt.
RészletesebbenJÁTÉKELMÉLETTEL KAPCSOLATOS FELADATOK
1.Feladat JÁTÉKELMÉLETTEL KAPCSOLATOS FELADATOK Az alábbi kifizetőmátrixok három különböző kétszemélyes konstans összegű játék sorjátékosának eredményeit mutatják: 2 1 0 2 2 4 2 3 2 4 0 0 1 0 1 5 3 4 3
RészletesebbenDualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 7. Előadás Árazási interpretáció Tekintsük újra az erőforrás allokációs problémát (vonat
RészletesebbenOpkut deníciók és tételek
Opkut deníciók és tételek Készítette: Bán József Deníciók 1. Deníció (Lineáris programozási feladat). Keressük meg adott lineáris, R n értelmezési tartományú függvény, az ún. célfüggvény széls értékét
RészletesebbenTovábbi forgalomirányítási és szervezési játékok. 1. Nematomi forgalomirányítási játék
További forgalomirányítási és szervezési játékok 1. Nematomi forgalomirányítási játék A forgalomirányítási játékban adott egy hálózat, ami egy irányított G = (V, E) gráf. A gráfban megengedjük, hogy két
Részletesebben11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba
11. Előadás Gondolkodnivalók Sajátérték, Kvadratikus alak 1. Gondolkodnivaló Adjuk meg, hogy az alábbi A mátrixnak mely α értékekre lesz sajátértéke a 5. Ezen α-ák esetén határozzuk meg a 5 sajátértékhez
RészletesebbenA Morra játék Módosított Morra Blöff és alullicitálás mint racionális stratégiák
A Morra játék Módosított Morra Blöff és alullicitálás mint racionális stratégiák Előadás felépítése Morra játék háttere, fajtái Módosított Morra Egyszerűsítési stratégiák Blöff és alullicitálás Mi az Morra?
Részletesebbenút hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám.
1 Az utazó ügynök problémája Utazó ügynök feladat Adott n számú város és a városokat összekötő utak, amelyeknek ismert a hossza. Adott továbbá egy ügynök, akinek adott városból kiindulva, minden várost
RészletesebbenRasmusen, Eric: Games and Information (Third Edition, Blackwell, 2001)
Játékelmélet szociológusoknak J-1 Bevezetés a játékelméletbe szociológusok számára Ajánlott irodalom: Mészáros József: Játékelmélet (Gondolat, 2003) Filep László: Játékelmélet (Filum, 2001) Csontos László
RészletesebbenOperációkutatás vizsga
Operációkutatás vizsga A csoport Budapesti Corvinus Egyetem 2007. január 9. Egyéb gyakorló és vizsgaanyagok találhatók a honlapon a Letölthető vizsgasorok, segédanyagok menüpont alatt. OPERÁCIÓKUTATÁS
Részletesebbenösszeadjuk 0-t kapunk. Képletben:
814 A ferde kifejtés tétele Ha egy determináns valamely sorának elemeit egy másik sor elemeihez tartozó adjungáltakkal szorozzuk meg és a szorzatokat összeadjuk 0-t kapunk Képletben: n a ij A kj = 0, ha
Részletesebben1. feladat Az egyensúly algoritmus viselkedése: Tekintsük a kétdimenziós Euklideszi teret, mint metrikus teret. A pontok
1. feladat Az egyensúly algoritmus viselkedése: Tekintsük a kétdimenziós Euklideszi teret, mint metrikus teret. A pontok (x, y) valós számpárokból állnak, két (a, b) és (c, d) pontnak a távolsága (a c)
RészletesebbenNumerikus módszerek 1.
Numerikus módszerek 1. 6. előadás: Vektor- és mátrixnormák Lócsi Levente ELTE IK 2013. október 14. Tartalomjegyzék 1 Vektornormák 2 Mátrixnormák 3 Természetes mátrixnormák, avagy indukált normák 4 Mátrixnormák
RészletesebbenKözgazdaságtan I. 11. alkalom
Közgazdaságtan I. 11. alkalom 2018-2019/II. 2019. Április 24. Tóth-Bozó Brigitta Tóth-Bozó Brigitta Általános információk Fogadóóra szerda 13-14, előzetes bejelentkezés szükséges e-mailben! QA218-as szoba
RészletesebbenDeterminánsok. A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel. szolgáltat az előbbi kérdésekre, bár ez nem mindig hatékony.
Determinánsok A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel jól jellemezhető a mátrixok invertálhatósága, a mátrix rangja. Segítségével lineáris egyenletrendszerek megoldhatósága dönthető
RészletesebbenS Z Á L L Í T Á S I F E L A D A T
Döntéselmélet S Z Á L L Í T Á S I F E L A D A T Szállítási feladat meghatározása Speciális lineáris programozási feladat. Legyen adott m telephely, amelyeken bizonyos fajta, tetszés szerint osztható termékből
Részletesebben1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI
/ Operációkutatás. gyakorlat Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel Pécsi Tudományegyetem PTI /. Legyen adott az alábbi LP-feladat: x + 4x + x 9 x + x x + x + x 6 x, x, x x + x +
RészletesebbenA lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c
RészletesebbenA stratégiák összes kombinációján (X) adjunk meg egy eloszlást (z) Az eloszlás (z) szerint egy megfigyelő választ egy x X-et, ami alapján mindkét
Készítette: Jánki Zoltán Richárd Robert Aumann (1930) Izraeli-amerikai matematikus 1974-ben általánosította a Nash-egyensúlyt 2005-ben közgazdasági Nobel-díjat kapott (kooperatív és nem-kooperatív játékok)
RészletesebbenA lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/
Operációkutatás I. 2018/2019-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c
RészletesebbenAlgoritmuselmélet. Legrövidebb utak, Bellmann-Ford, Dijkstra. Katona Gyula Y.
Algoritmuselmélet Legrövidebb utak, Bellmann-Ford, Dijkstra Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 3. előadás Katona Gyula Y. (BME
RészletesebbenAgrárstratégiai irányok játékelméleti alapokon
fejlesztés,felzárkózás Agrárstratégiai irányok játékelméleti alapokon Dr. Zöldréti Attila Miskolc 2015.09.04. Mit értünk stratégia fogalma alatt? Ne tévedjünk el! Egy irányba kell haladni! Azért nem ilyen
RészletesebbenKOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA II.
KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA II 3 III NUmERIkUS SOROk 1 Alapvető DEFInÍCIÓ ÉS TÉTELEk Végtelen sor Az (1) kifejezést végtelen sornak nevezzük Az számok a végtelen sor tagjai Az, sorozat az (1) végtelen sor
RészletesebbenKÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely. 2010. június
KÖZGAZDASÁGTAN I. Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/a/KMR-2009-0041 pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék az MTA Közgazdaságtudományi
RészletesebbenDöntési rendszerek I.
Döntési rendszerek I. SZTE Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék Készítette: London András 3. Gyakorlat Egy újságárus 20 centért szerez be egy adott napilapot a kiadótól és 25-ért adja
Részletesebbena = 2 + [ i] b = ahol 1 i 162 a hallgató sorszáma a csatolt névsorban, [x] az x szám
Döntéselmélet házi feladat, 2011-12 tanév II. félév A házi feladat beadása az aláírás feltétele. A házi feladatra adott minősítés az (anyag első felére vonatkozó) jegyben 40% súllyal szerepel, ennek megfelelően
Részletesebben2015/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2015/2016-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 9. Előadás Egy példa Adott két TV csatorna (N1, N2), melyek 100 millió nézőért versenyeznek.
RészletesebbenA Markowitz modell: kvadratikus programozás
A Markowitz modell: kvadratikus programozás Harry Markowitz 1990-ben kapott Közgazdasági Nobel díjat a portfolió optimalizálási modelljéért. Ld. http://en.wikipedia.org/wiki/harry_markowitz Ennek a legegyszer
RészletesebbenA szimplex tábla. p. 1
A szimplex tábla Végződtetés: optimalitás és nem korlátos megoldások A szimplex algoritmus lépései A degeneráció fogalma Komplexitás (elméleti és gyakorlati) A szimplex tábla Példák megoldása a szimplex
RészletesebbenArany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2012/2013-as tanév első (iskolai) forduló haladók II. kategória
Bolyai János Matematikai Társulat Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2012/2013-as tanév első (iskolai) forduló haladók II. kategória Megoldások és javítási útmutató 1. A 23-as szám című misztikus filmben
RészletesebbenOperációkutatás vizsga
Operációkutatás vizsga A csoport Budapesti Corvinus Egyetem 2007. január 16. Egyéb gyakorló és vizsgaanyagok találhatók a honlapon a Letölthető vizsgasorok, segédanyagok menüpont alatt. OPERÁCIÓKUTATÁS,
RészletesebbenLineáris programozás. Modellalkotás Grafikus megoldás Feladattípusok Szimplex módszer
Lineáris programozás Modellalkotás Grafikus megoldás Feladattípusok Szimplex módszer Feladat: Egy gyár kétféle terméket gyárt (A, B): /db Eladási ár 1000 800 Technológiai önköltség 400 300 Normaóraigény
Részletesebben9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, Leontyev-modell
9. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 75. 84. oldal. Gondolkodnivalók Mátrix rangja 1. Gondolkodnivaló Tegyük fel, hogy egy elemi bázistranszformáció kezdetekor a sor- és oszlopindexek sorban helyezkednek
RészletesebbenAmortizációs költségelemzés
Amortizációs költségelemzés Amennyiben műveleteknek egy M 1,...,M m sorozatának a futási idejét akarjuk meghatározni, akkor egy lehetőség, hogy külön-külön minden egyes művelet futási idejét kifejezzük
Részletesebbenkarakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja
Mátrixok hasonlósága, karakterisztikus mátrix, karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja 1.Mátrixok hasonlósága, karakterisztikus mátrix, karakterisztikus
RészletesebbenKonjugált gradiens módszer
Közelítő és szimbolikus számítások 12. gyakorlat Konjugált gradiens módszer Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Vinkó Tamás Faragó István Horváth Róbert jegyzetei alapján 1 LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK
Részletesebben5. Előadás. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze március 6. 1 / 39
5. Előadás (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 1 / 39 AX = B (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 2 / 39 AX = B Probléma. Legyen A (m n)-es és B (m l)-es
RészletesebbenDiszkrét matematika II., 5. előadás. Lineáris egyenletrendszerek
1 Diszkrét matematika II, 5 előadás Lineáris egyenletrendszerek Dr Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@infnymehu http://infnymehu/ takach/ 2007 március 8 Egyenletrendszerek Középiskolás módszerek:
RészletesebbenA lineáris programozás alapjai
A lineáris programozás alapjai A konvex analízis alapjai: konvexitás, konvex kombináció, hipersíkok, félterek, extrém pontok, Poliéderek, a Minkowski-Weyl tétel (a poliéderek reprezentációs tétele) Lineáris
RészletesebbenKétváltozós függvény szélsőértéke
Kétváltozós függvény szélsőértéke Sütő Andrea Kétváltozós függvény szélsőértéke Legyen adott f ( xy, ) kétváltozós függvény és ez legyen folytonosan totálisan differenciálható, azaz létezzenek az elsőrendű
RészletesebbenBevezetés az algebrába 2 Vektor- és mátrixnorma
Bevezetés az algebrába 2 Vektor- és mátrixnorma Wettl Ferenc Algebra Tanszék B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M 2016.
RészletesebbenNumerikus módszerek I. zárthelyi dolgozat (2017/18. I., A. csoport) Megoldások
Numerikus módszerek I. zárthelyi dolgozat (2017/18. I., A. csoport) Megoldások 1. Feladat. (6p) Jelöljön. egy tetszőleges vektornormát, ill. a hozzá tartozó indukált mátrixnormát! Igazoljuk, hogy ha A
RészletesebbenMásodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek
Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek A másodfokú egyenlet grafikus megoldása Példa1. Ábrázold az f(x) = x + 1x + 16 függvényt, majd olvasd le az ábráról az alábbi egyenlet megoldását: x + 1x + 16 = 0.
RészletesebbenSaj at ert ek-probl em ak febru ar 26.
Sajátérték-problémák 2018. február 26. Az alapfeladat Adott a következő egyenlet: Av = λv, (1) ahol A egy ismert mátrix v ismeretlen, nem zérus vektor λ ismeretlen szám Azok a v, λ kombinációk, amikre
Részletesebben1/12. 3. gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI
/ Operációkutatás. gyakorlat Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel Pécsi Tudományegyetem PTI Normál feladatok megoldása szimplex módszerrel / / Normál feladatok megoldása szimplex
RészletesebbenEgyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma
Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma Egy bútorgyár polcot, asztalt és szekrényt gyárt faforgácslapból. A kereskedelemben
RészletesebbenDiverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 11. Előadás Portfólió probléma Portfólió probléma Portfólió probléma Adott részvények (kötvények,tevékenységek,
Részletesebben11. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 11. előadás Kvadratikus alakok, Stratégiai viselkedés
11. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 98. 108. oldal. Gondolkodnivalók Leontyev-modell, Sajátérték 1. Gondolkodnivaló Határozzuk meg, hogy az x valós paraméter mely értékeire lesz az alábbi A mátrix
RészletesebbenMarkov-láncok stacionárius eloszlása
Markov-láncok stacionárius eloszlása Adatbányászat és Keresés Csoport, MTA SZTAKI dms.sztaki.hu Kiss Tamás 2013. április 11. Tartalom Markov láncok definíciója, jellemzése Visszatérési idők Stacionárius
RészletesebbenMásodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek
Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek A másodfokú egyenlet grafikus megoldása Példa1. Ábrázold az f(x) = x 1x 16 függvényt, majd olvasd le az ábráról az alábbi egyenlet megoldását: x 1x 16 =. 1. lépés:
RészletesebbenDöntési módszerek Tantárgyi útmutató
Gazdálkodási és menedzsment alapszak Nappali tagozat Döntési módszerek Tantárgyi útmutató 2018/19. tanév II. félév 1 Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa: Döntési módszerek. D Kontaktórák száma/hét:
RészletesebbenBrósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Számelmélet I.
Számelmélet I. DEFINÍCIÓ: (Osztó, többszörös) Ha egy a szám felírható egy b szám és egy másik egész szám szorzataként, akkor a b számot az a osztójának, az a számot a b többszörösének nevezzük. Megjegyzés:
RészletesebbenA Markowitz modell: kvadratikus programozás
A Markowitz modell: kvadratikus programozás Losonczi László Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar Debrecen, 2011/12 tanév, II. félév Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév,
RészletesebbenA szimplex algoritmus
. gyakorlat A szimplex algoritmus Az előző órán bevezetett feladat optimális megoldását fogjuk megvizsgálni. Ehhez új fogalmakat, és egy algoritmust tanulunk meg. Hogy az algoritmust alkalmazni tudjuk,
RészletesebbenAz optimális megoldást adó algoritmusok
Az optimális megoldást adó algoritmusok shop ütemezés esetén Ebben a fejezetben olyan modellekkel foglalkozunk, amelyekben a munkák több műveletből állnak. Speciálisan shop ütemezési problémákat vizsgálunk.
Részletesebben1/ gyakorlat. Hiperbolikus programozási feladat megoldása. Pécsi Tudományegyetem PTI
1/12 Operációkutatás 5. gyakorlat Hiperbolikus programozási feladat megoldása Pécsi Tudományegyetem PTI 2/12 Ha az Hiperbolikus programozási feladat feltételek teljesülése mellett a A x b x 0 z(x) = c
RészletesebbenÁltalános algoritmustervezési módszerek
Általános algoritmustervezési módszerek Ebben a részben arra mutatunk példát, hogy miként használhatóak olyan általános algoritmustervezési módszerek mint a dinamikus programozás és a korlátozás és szétválasztás
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,
RészletesebbenTanulmány a folyamatok teljesítményméréséről
Tanulmány a folyamatok teljesítményméréséről Hogyan mérhető össze a levesestál a tetőcseréppel? PTE-KTK Zsolnay-projekt Blandl Alexandra Illés Bence Pavlicsek Attila Szabó András Andrew TARTALOM 1. Bevezetés
RészletesebbenALAPFOGALMAK 1. A reláció az program programfüggvénye, ha. Azt mondjuk, hogy az feladat szigorúbb, mint az feladat, ha
ALAPFOGALMAK 1 Á l l a p o t t é r Legyen I egy véges halmaz és legyenek A i, i I tetszőleges véges vagy megszámlálható, nem üres halmazok Ekkor az A= A i halmazt állapottérnek, az A i halmazokat pedig
RészletesebbenMesterséges intelligencia 3. laborgyakorlat
Mesterséges intelligencia 3. laborgyakorlat Kétszemélyes játékok - Minimax A következő típusú játékok megoldásával foglalkozunk: (a) kétszemélyes, (b) determinisztikus, (c) zéróösszegű, (d) teljes információjú.
RészletesebbenM. 33. Határozza meg az összes olyan kétjegyű szám összegét, amelyek 4-gyel osztva maradékul 3-at adnak!
Magyar Ifjúság 6 V SOROZATOK a) Három szám összege 76 E három számot tekinthetjük egy mértani sorozat három egymás után következő elemének vagy pedig egy számtani sorozat első, negyedik és hatodik elemének
RészletesebbenGyakorlatok. P (n) = P (n 1) + 2P (n 2) + P (n 3) ha n 4, (utolsó lépésként l, hl, u, hu-t léphetünk).
Gyakorlatok Din 1 Jelölje P (n) azt a számot, ahányféleképpen mehetünk le egy n lépcsőfokból álló lépcsőn a következő mozgáselemek egy sorozatával (zárójelben, hogy mennyit mozgunk az adott elemmel): lépés
Részletesebben10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai
Optimalizálási eljárások MSc hallgatók számára 10. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: T. Szabó Tamás 2011. április 20. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai A feltétel nélküli optimalizálásnál
RészletesebbenOperációkutatás II. Tantárgyi útmutató
Módszertani Intézeti Tanszék Gazdinfo Nappali Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató 2016/17 tanév II. félév 1/4 Tantárgy megnevezése: Operációkutatás II. Tantárgy kódja: OPKT2KOMEMM Tanterv szerinti óraszám:
RészletesebbenOperációkutatás. Vaik Zsuzsanna. ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás
Operációkutatás Vaik Zsuzsanna Vaik.Zsuzsanna@ymmfk.szie.hu ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás Operációkutatás Követelmények: Aláírás feltétele: foglalkozásokon való részvétel + a félév
RészletesebbenA továbbiakban Y = {0, 1}, azaz minden szóhoz egy bináris sorozatot rendelünk
1. Kódelmélet Legyen X = {x 1,..., x n } egy véges, nemüres halmaz. X-et ábécének, elemeit betűknek hívjuk. Az X elemeiből képzett v = y 1... y m sorozatokat X feletti szavaknak nevezzük; egy szó hosszán
Részletesebben8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II.
8 Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II Elméleti összefoglaló Az a + b+ c, a egyenletet másodfokú egyenletnek nevezzük A D b ac kifejezést az egyenlet diszkriminánsának nevezzük Ha D >, az
RészletesebbenMikroökonómia I. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 12. hét STRATÉGIAI VISELKEDÉS ELEMZÉSE JÁTÉKELMÉLET
MIKROÖKONÓMIA I. B ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Mikroökonómia I. B STRATÉGIAI VISELKEDÉS ELEMZÉSE JÁTÉKELMÉLET K hegyi Gergely, Horn Dániel, Major Klára Szakmai felel s: K hegyi Gergely 2010.
RészletesebbenSzámelméleti alapfogalmak
1 Számelméleti alapfogalmak 1 Definíció Az a IN szám osztója a b IN számnak ha létezik c IN melyre a c = b Jelölése: a b 2 Példa a 0 bármely a számra teljesül, mivel c = 0 univerzálisan megfelel: a 0 =
RészletesebbenA 2015/2016. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló MATEMATIKA III. KATEGÓRIA (a speciális tanterv szerint haladó gimnazisták)
A 205/206. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló MATEMATIKA III. KATEGÓRIA a speciális tanterv szerint haladó gimnazisták Javítási-értékelési útmutató. feladat Az {,2,...,n} halmaz
RészletesebbenOperációkutatás II. Tantárgyi útmutató
Módszertani Intézeti Tanszék Gazdinfo Nappali Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató 2015/16 tanév II. félév 1/4 Tantárgy megnevezése: Operációkutatás II. Tantárgy kódja: OPKT2KOMEMM Tanterv szerinti óraszám:
RészletesebbenBevezetés a lineáris programozásba
Bevezetés a lineáris programozásba 8. előadás Farkas István DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék Szimplex módszer p. 1/1 Az LP feladatok általános modellje A korlátozó feltételeket írjuk fel
RészletesebbenOperációkutatás. Vaik Zsuzsanna. Budapest október 10. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit
Operációkutatás Vaik Zsuzsanna Vaik.Zsuzsanna@ymmfk.szie.hu Budapest 200. október 10. Mit tanulunk ma? Szállítási feladat Megoldása Adott: Egy árucikk, T 1, T 2, T,..., T m termelőhely, melyekben rendre
RészletesebbenSzöveges feladatok a mátrixaritmetika alkalmazására
Szöveges feladatok a mátrixaritmetika alkalmazására Bevezetés: Tekintsük az alábbi -es mátrixot: A. Szorozzuk meg ezt jobbról egy alkalmas méretű (azaz -es) oszlopvektorral, amely az R tér kanonikus bázisának
RészletesebbenSzámítási feladatok a Számítógépi geometria órához
Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához Kovács Zoltán Copyright c 2012 Last Revision Date: 2012. október 15. kovacsz@nyf.hu Technikai útmutató a jegyzet használatához A jegyzet képernyőbarát
RészletesebbenMatematika III előadás
Matematika III. - 3. előadás Vinczéné Varga Adrienn Debreceni Egyetem Műszaki Kar, Műszaki Alaptárgyi Tanszék Előadáskövető fóliák Vinczéné Varga Adrienn (DE-MK) Matematika III. 2016/2017/I 1 / 19 Skalármezők
Részletesebben352 Nevezetes egyenlôtlenségek. , az átfogó hossza 81 cm
5 Nevezetes egyenlôtlenségek a b 775 Legyenek a befogók: a, b Ekkor 9 + $ ab A maimális ab terület 0, 5cm, az átfogó hossza 8 cm a b a b 776 + # +, azaz a + b $ 88, tehát a keresett minimális érték: 88
RészletesebbenDöntési módszerek Tantárgyi útmutató
Gazdálkodási és menedzsment alapszak Nappali tagozat Döntési módszerek Tantárgyi útmutató 2015/16 tanév II. félév 1 Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa: Döntési módszerek. D Kontaktórák száma/hét:
RészletesebbenXI A MÁTRIX INVERZE 1 Az inverzmátrix definíciója Determinánsok szorzástétele Az egységmátrix definíciója: 1 0 0 0 0 1 0 0 E n = 0 0 1 0 0 0 0 1 n-edrenű (azaz n n típusú) mátrix E n -nel bármely mátrixot
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 3 III. VÉLETLEN VEKTOROK 1. A KÉTDIMENZIÓs VÉLETLEN VEKTOR Definíció: Az leképezést (kétdimenziós) véletlen vektornak nevezzük, ha Definíció:
RészletesebbenMátrixok. 3. fejezet. 3.1. Bevezetés: műveletek táblázatokkal
fejezet Mátrixok Az előző fejezetben a mátrixokat csak egyszerű jelölésnek tekintettük, mely az egyenletrendszer együtthatóinak tárolására, és az egyenletrendszer megoldása közbeni számítások egyszerüsítésére
RészletesebbenFüggvények növekedési korlátainak jellemzése
17 Függvények növekedési korlátainak jellemzése A jellemzés jól bevált eszközei az Ω, O, Θ, o és ω jelölések. Mivel az igények általában nemnegatívak, ezért az alábbi meghatározásokban mindenütt feltesszük,
RészletesebbenDisztribúciós feladatok. Készítette: Dr. Ábrahám István
Disztribúciós feladatok Készítette: Dr. Ábrahám István Bevezető Az elosztási, szétosztási feladatok (szállítás, allokáció, stb.) leggazdaságosabb megoldása fontos kérdés. Célunk lehet legkisebb összköltségre
RészletesebbenSzerencsejátékok. Elméleti háttér
Szerencsejátékok A következőekben a Szerencsejáték Zrt. által adott játékokat szeretném megvizsgálni. Kiszámolom az egyes lehetőségeknek a valószínűségét, illetve azt, hogy mennyi szelvényt kell ahhoz
Részletesebbenb) Írja fel a feladat duálisát és adja meg ennek optimális megoldását!
1. Három nemnegatív számot kell meghatározni úgy, hogy az elsőt héttel, a másodikat tizennéggyel, a harmadikat hattal szorozva és ezeket a szorzatokat összeadva az így keletkezett szám minél nagyobb legyen.
RészletesebbenÉrzékenységvizsgálat
Érzékenységvizsgálat Alkalmazott operációkutatás 5. elıadás 008/009. tanév 008. október 0. Érzékenységvizsgálat x 0 A x b z= c T x max Kapacitások, együtthatók, célfüggvény együtthatók változnak => optimális
Részletesebben6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének
6. Függvények I. Elméleti összefoglaló A függvény fogalma, értelmezési tartomány, képhalmaz, értékkészlet Legyen az A és B halmaz egyike sem üreshalmaz. Ha az A halmaz minden egyes eleméhez hozzárendeljük
RészletesebbenPolinomok, Lagrange interpoláció
Közelítő és szimbolikus számítások 8. gyakorlat Polinomok, Lagrange interpoláció Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor Vinkó Tamás London András Deák Gábor jegyzetei alapján 1. Polinomok
RészletesebbenA tiszta stratégiával a biztosan elérhető nyereség:
Mátrixjátékok ismétlés: Mátrixjátékok megoldásáról (ismétlés) Legyen adott két játékos, A és B. A két játékos véges stratégia halmazból választ. Jelölje A stratégia vektorát u U, míg B stratégia vektorát
RészletesebbenLINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL
LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL x 1-2x 2 6 -x 1-3x 3 = -7 x 1 - x 2-3x 3-2 3x 1-2x 2-2x 3 4 4x 1-2x 2 + x 3 max Alapfogalmak: feltételrendszer (narancs színnel jelölve), célfüggvény
Részletesebben9. előadás. Programozás-elmélet. Programozási tételek Elemi prog. Sorozatszámítás Eldöntés Kiválasztás Lin. keresés Megszámolás Maximum.
Programozási tételek Programozási feladatok megoldásakor a top-down (strukturált) programtervezés esetén három vezérlési szerkezetet használunk: - szekvencia - elágazás - ciklus Eddig megismertük az alábbi
Részletesebbenazonosságot minden 1 i, l n, 1 j k, indexre teljesítő együtthatókkal, amelyekre érvényes a = c (j) i,l l,i
A Cochran Fisher tételről A matematikai statisztika egyik fontos eredménye a Cochran Fisher tétel, amely a variancia analízisben játszik fontos szerepet. Ugyanakkor ez a tétel lényegét tekintve valójában
RészletesebbenA szimplex algoritmus
A szimplex algoritmus Ismétlés: reprezentációs tétel, az optimális megoldás és az extrém pontok kapcsolata Alapfogalmak: bázisok, bázismegoldások, megengedett bázismegoldások, degenerált bázismegoldás
Részletesebben