A feladatok. Csökkentsük a teljes költséget úgy, hogy minimalizáljuk: K V. vásárlási költséget, K S. szállítási költséget, K T. tárolási költséget.

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "A feladatok. Csökkentsük a teljes költséget úgy, hogy minimalizáljuk: K V. vásárlási költséget, K S. szállítási költséget, K T. tárolási költséget."

Átírás

1 A feladatok Csökkentsük a teljes költséget úgy, hogy minimalizáljuk: vásárlási költséget, S szállítási költséget, T tárolási költséget. 1

2 A rendszer felépítése B1... Bj... Bm S1 L Sg Sα F1... Fi... Fn 2

3 A rendszerrel szemben támasztott követelmények 1. Egyfajta anyag megvásárlása csak egyetlen beszállítótól történik meg, feltételezve azt, hogy nincs mennyiségi korlát a vásárláskor, a felhasználó, azaz a kisvállalkozás közelében csak egyetlen központi raktár van, 3

4 A rendszerrel szemben támasztott követelmények 2. a központi raktár tárolási költsége lényegesen kisebb, mint a felhasználó saját tárolása esetében, egy kisvállalkozást vagy mindig a központi raktárból, vagy mindig közvetlenül szolgálunk ki az adott anyagból, csak az azonos ütemben lévő anyagok szállíthatók egy járatban. 4

5 Célfüggvényeink Minimalizáljuk a teljes költséget () + S + S + T1 + T2 + T3 min és minimalizáljuk vásárlási költséget ( ), minimalizáljuk szállítási költséget ( S ), minimalizáljuk tárolási költséget ( T ), 5

6 6 A vásárlási költség 1. ahol: A beszerezhető anyag hozzárendelése a beszállítóhoz: ( ) m j j j j r q k x Q 1 1 j j n i i h Q q Q Q ; 1 j x 1 m j x j1

7 A vásárlási költség 2. k j fajlagos vásárlási költség (USD/t) h j a vásárlások száma 7

8 Az egyes költségfüggvények 8

9 A szállítási költség 1. ét fő komponense van: özvetlen szállítás ( S ) költsége S ahol: k sk l s n k 1 i 1 1 S - fajlagos szállítási költség (USD/km) - i szállítási úthossz r k B sκαδ ik S ( h B i ) l B i ( x j ) w ( B B ) α, h, x, w i j ik B ik 9

10 A szállítási költség 2. w ik a k-adik periódusban történő szállítás, B δ ik a jármű terhelés kihasználtsági tényezője, α járműfajta, k a periódusok száma: s k 1 B w ik h B ik 10

11 A szállítási költség 3. S özvetett szállítás ( S ) költsége s m r k 1 j 1 1 s k k 1 δk δ S sκα δ k ( h w k h k 1; 1 S ) l ( x j ) w k x j s + k 1 k 1 j 1 1 w ik h i terheléskihasználási tényezők s m r k sκα δ k ( h ( ) α, h, h, x, w, w i j k ik ) l i w 11 ik

12 A tárolási költség Három fő komponense van: özvetlen szállítás esetén a felhasználónál való tárolás költsége ( 1 ) A központi raktárból való szállítás esetén a felhasználónál való tárolási költség ( 2 ) A központi raktárban való tárolás költsége ( 3 ) 12

13 özvetlen szállítás esetén a felhasználónál való tárolás költsége n r i 1 1 k i Q h i B i φ i ϑ k i - a kisvállalkozásnál lévő fajlagos tárolási φ i költség USD t * nap - a közvetlen szállítás hányada. 13

14 A központi raktárból való szállítás esetén a felhasználónál való tárolási költség n r 1 k i i h i 1 1 Q i ( φ ) i ϑ 14

15 A központi raktárban való tárolás költsége n r 1 k * i i h i 1 1 Q i ( φ ) i ϑ 15

16 iindulási adatok Felhasználók (F) Beszállítók (B) Igényelt anyagmennyiség ( ), Q i E [ e ] Anyagbeszerzési lehetőségek ( j ), Szállítóeszközök kapacitásai ( c ), Útmátrix ( L [ ] ), l γε 16

17 Optimalizálandó adatok 1. Beszállítók hozzárendelése az anyaghoz, özvetlen szállítás aránya, h j ami a -dik anyag j-dik beszállítótól való kilépésének periódusszáma, h j ϕ ij X j ami a -dik anyag j-dik beszállítótól a központi raktárba való belépésének évi periódusszáma, 17

18 Optimalizálandó adatok 2. B h j -t, ami a -dik anyag j-dik beszállítótól közvetlen történő beszállításának évi periódusszáma, h j -t, ami a -dik anyag j-dik beszállítótól való, a központi raktárból történő közvetett beszállítás évi periódusszáma, majd δ-t, azaz a járat-kapacitás kihasználtságot. 18

19 Optimalizációs algoritmus lépés a) Határozzuk meg -t, azaz a beszállító és az anyag összerendelését h j X j valamint azaz a -dik anyag j-dik beszállítóhoz való szállításának periódusszáma. 19

20 Optimalizációs algoritmus 2. Használjuk a következő segédmátrixokat: Q [ ] q vásárlási határmennyiség H H H H j [ ] h j Hj H q H határmátrix ( h ) Q j j 20

21 Optimalizációs algoritmus 3. b) Számítsuk ki a mátrix elemeire: ásárlási költséget ( ) Szállítási költséget ( ) közvetlen szállítást ij feltételezve épezzük a határ-vásárlási költséget : H * c) Ismételjük meg a b.) lépést -ra is, * ha. h H H 1 n n min + + j m j ij i 1 i 1 > Hj hhj + 1 S1 ij H H 21

22 Optimalizációs algoritmus 4. * Ha H > H akkor a következő lépés a d.) * ahol folytatjuk a számítást -ra. A lépéseket addig kell folytatni, amíg csökken. Az első lépést minden -re ki kell terjeszteni és végeredményeképpen kapjuk: H H ' és ' X j h ** Hj * > h Hj mátrixokat. H H + 1 H 22

23 Optimalizációs algoritmus 5. 2-dik lépés Határozzuk meg a közvetett beszállításokat, optimalizáljuk h i -t, a járatok képzését, valamint a szállító eszközt és a szállítási vállalatot a következő célfüggvények alapján : S + min, δ max. 3-dik lépés: égső javítása az X és h j mátrixoknak figyelembe véve a második lépést. 23

Készlet menedzsment. R i. R max R 4 R 2 R 3 R 1. R min. Készletfogyás: K észletmenedzselés: a. Periodikus után pótlás, elhanyagolható rendelési idő

Készlet menedzsment. R i. R max R 4 R 2 R 3 R 1. R min. Készletfogyás: K észletmenedzselés: a. Periodikus után pótlás, elhanyagolható rendelési idő Készlet menedzsment Készletfogyás: i t K észletmenedzselés: a. Periodikus után pótlás, elhanyagolható rendelési idő 1 2 3 4 max min T T T T t b. Azonos pótlási mennyiség, elhanyagolható pótlási idő max

Részletesebben

Beszerzési logisztikai folyamat tervezése

Beszerzési logisztikai folyamat tervezése 1 2 Beszerzési logisztikai folyamat tervezése 3 1. Igények meghatározása, előrejelzése. 2. Beszerzési piac feltárása. 3. Ajánlatkérés. 4. Ajánlatok értékelése, beszállítók kiválasztása. 5. Áruk megrendelése.

Részletesebben

Beszerzési logisztikai folyamat tervezése

Beszerzési logisztikai folyamat tervezése 1 Beszerzési logisztikai folyamat tervezése 1. Igények meghatározása, előrejelzése. 2. Beszerzési piac feltárása. 3. Ajánlatkérés. 4. Ajánlatok értékelése, beszállítók kiválasztása. 5. Áruk megrendelése.

Részletesebben

Újrahasznosítási logisztika. 7. Gyűjtőrendszerek számítógépes tervezése

Újrahasznosítási logisztika. 7. Gyűjtőrendszerek számítógépes tervezése Újrahasznosítási logisztika 7. Gyűjtőrendszerek számítógépes tervezése A tervezési módszer elemei gyűjtési régiók számának, lehatárolásának a meghatározása, régiónként az 1. fokozatú gyűjtőhelyek elhelyezésének

Részletesebben

Beszerzési logisztikai folyamat tervezése

Beszerzési logisztikai folyamat tervezése 1 2 Beszerzési logisztikai folyamat tervezése 3 1. Igények meghatározása, előrejelzése. 2. Beszerzési piac feltárása. 3. Ajánlatkérés. 4. Ajánlatok értékelése, beszállítók kiválasztása. 5. Áruk megrendelése.

Részletesebben

Logisztikai teljesítménytol függo költségek. Teljes logisztikai költségek. Logisztikai teljesítmény hiánya okozta költségek. költség.

Logisztikai teljesítménytol függo költségek. Teljes logisztikai költségek. Logisztikai teljesítmény hiánya okozta költségek. költség. 0., ELŐADÁS LOGISZTIAI ÖLTSÉGE A tevékenységek esetén is számolni kell ekkel. Ezek a ek különbözőképpen számolhatóak, attól függően, hogy milyen tényezőket vesznek számításba és hogy a tevékenységek hogyan

Részletesebben

1. ábra A hagyományos és a JIT-elvű beszállítás összehasonlítása

1. ábra A hagyományos és a JIT-elvű beszállítás összehasonlítása hagyományos beszállítás JIT-elvû beszállítás az utolsó technikai mûvelet a beszállítás minõségellenõrzés F E L H A S Z N Á L Ó B E S Z Á L L Í T Ó K csomagolás raktározás szállítás árubeérkezés minõségellenõrzés

Részletesebben

Népességnövekedés Technikai haladás. 6. el adás. Solow-modell II. Kuncz Izabella. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem.

Népességnövekedés Technikai haladás. 6. el adás. Solow-modell II. Kuncz Izabella. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem. Solow-modell II. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Makroökonómia Jöv héten dolgozat!!! Reál GDP növekedési üteme (forrás: World Bank) Reál GDP növekedési üteme (forrás: World Bank) Mit tudunk

Részletesebben

7. el adás. Solow-modell III. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem

7. el adás. Solow-modell III. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Solow-modell III. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Makroökonómia Mit tudunk eddig? Alkalmazások Hogyan változnak egyensúlyi növekedési pályán az endogén változók? Mi kell a tartós gazdasági

Részletesebben

Beszerzési logisztikai folyamat tervezése

Beszerzési logisztikai folyamat tervezése 1 2 Beszerzési logisztikai folyamat tervezése 3 1. Igények meghatározása, előrejelzése. 2. Beszerzési piac feltárása. 3. Ajánlatkérés. 4. Ajánlatok értékelése, beszállítók kiválasztása. 5. Áruk megrendelése.

Részletesebben

Újrahasznosítási logisztika. 4. Újrahasznosítási gyűjtő- és elosztórendszer matematikai modellje

Újrahasznosítási logisztika. 4. Újrahasznosítási gyűjtő- és elosztórendszer matematikai modellje Újrahasznosítási logisztika 4. Újrahasznosítási gyűjtő- és elosztórendszer matematikai modellje A gyűjtési részfolyamat Háromszintű gyűjtésen keresztül jól jellemezhető az újrahasznosítási rendszer, mert

Részletesebben

1. ábra A hagyományos és a JIT-elvű beszállítás összehasonlítása

1. ábra A hagyományos és a JIT-elvű beszállítás összehasonlítása hagyományos beszállítás JIT-elvû beszállítás az utolsó technikai mûvelet a beszállítás minõségellenõrzés F E L H A S Z N Á L Ó B E S Z Á L L Í T Ó K csomagolás raktározás szállítás árubeérkezés minõségellenõrzés

Részletesebben

Logisztikával integrált termelésirányítás

Logisztikával integrált termelésirányítás Logisztikával integrált termelésirányítás C modell lapanyag, alkatrész beszállítás B modell T 1 lkatrészgyártás modell T 2 Szerelde T 3 észtermék kiszállítás T 1 alapanyag, alkatrész raktár T 2 alkatrész

Részletesebben

Beszerzési és elosztási logisztika. Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV

Beszerzési és elosztási logisztika. Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV Beszerzési és elosztási logisztika Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV 2. Előadás A beszerzési logisztika alapjai Beszerzési logisztika feladata/1 a termeléshez szükséges: alapanyagok

Részletesebben

Döntéselőkészítés. VII. előadás. Döntéselőkészítés. Egyszerű Kőnig-feladat (házasság feladat)

Döntéselőkészítés. VII. előadás. Döntéselőkészítés. Egyszerű Kőnig-feladat (házasság feladat) VII. előadás Legyenek adottak Egyszerű Kőnig-feladat (házasság feladat) I, I 2,, I i,, I m személyek és a J, J 2,, J j,, J n munkák. Azt, hogy melyik személy melyik munkához ért ( melyik munkára van kvalifikálva)

Részletesebben

Operációkutatás vizsga

Operációkutatás 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

Részletesebben

4. HÁZI FELADAT NEPTUN-KÓD: ASP2OX NÉV:

4. HÁZI FELADAT NEPTUN-KÓD: ASP2OX NÉV: NÉV: 4. HÁZI FELADAT NEPTUN-KÓD: ASP2OX Beadási határid : 7. heti szeminárium. A helyes megoldással 1 pont szerezhet. Másolás esetén - annak mértékét l függetlenül - az egész házi feladat 0 pontot ér.

Részletesebben

Áruszállítási módok részaránya az Európai Unión belül (1990): Közúti szállítás 75%, Vasúti szállítás 17%, Vízi szállítás 8%.

Áruszállítási módok részaránya az Európai Unión belül (1990): Közúti szállítás 75%, Vasúti szállítás 17%, Vízi szállítás 8%. 5. ELŐADÁS ÁRUSZÁLLÍTÁS A GLOBÁLIS LOGISZTIKÁBAN Áruszállítási módok: Közúti áruszállítás, Vasúti áruszállítás, Vízi áruszállítás, Légi áruszállítás, Csővezetékes áruszállítás, Kombinált áruszállítás.

Részletesebben

Hagyományos termelésirányítási módszerek:

Hagyományos termelésirányítási módszerek: Hagyományos termelésirányítási módszerek: - A termelésirányítás határozza meg, hogy az adott termék egyes technológiai műveletei - melyik gépeken vagy gépcsoportokon készüljenek el, - mikor kezdődjenek

Részletesebben

Gyártási mélység változásának tendenciája

Gyártási mélység változásának tendenciája Gyártási mélység változásának tendenciája 1 Make-or-Buy döntés szükségessége 2 Make or Buy döntés lehet: egy konkrét megrendelés esetére, egy meghatározott időszakra, amíg a feltételek, adottságok nem

Részletesebben

Anyagmozgatás és gépei. 1. témakör. Egyetemi szintű gépészmérnöki szak. MISKOLCI EGYETEM Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék.

Anyagmozgatás és gépei. 1. témakör. Egyetemi szintű gépészmérnöki szak. MISKOLCI EGYETEM Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék. Anyagmozgatás és gépei tantárgy 1. témakör Egyetemi szintű gépészmérnöki szak 2006-07. II. félév MISKOLCI EGYETEM Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék Miskolci Egyetem Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék

Részletesebben

Logisztika A. 2. témakör

Logisztika A. 2. témakör Logisztika A tantárgy 2. témakör Beszerzési-, termelési-, elosztási-, újrahasznosítási logisztika feladata MISKOLCI EGYETEM Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék Beszerzési logisztika Beszállító Vevõ Áruátvétel

Részletesebben

Gyakorló feladatok (szállítási feladat)

Gyakorló feladatok (szállítási feladat) Gyakorló feladatok (szállítási feladat) 1. feladat Egy élelmiszeripari vállalat 3 konzervgyárából lát el 4 nagy bevásárlóközpontot áruval. Az egyes gyárak által szállítható mennyiségek és az áruházak igényei,

Részletesebben

Újrahasznosítási logisztika. 5. Többszintű hulladékgyűjtési rendszerek számítógépes irányítása

Újrahasznosítási logisztika. 5. Többszintű hulladékgyűjtési rendszerek számítógépes irányítása Újrahasznosítási logisztika 5. Többszintű hulladékgyűjtési rendszerek számítógépes irányítása Többszintű gyűjtés és elosztás UH UH UH VK VK GYH GYK GYH VK VK VK GYH VK - fogyasztó, VK - vevőközpont, GYH

Részletesebben

Make or Buy döntés filozófiája

Make or Buy döntés filozófiája Make or Buy döntés filozófiája Make or Buy döntés lehet: - egy konkét megrendelés esetére, - egy meghatározott időszakra, amíg a feltételek, adottságok nem változnak. A vásárlást kizáró esetek - A kívánt

Részletesebben

Makroökonómia. 5. szeminárium

Makroökonómia. 5. szeminárium Makroökonómia 5. szeminárium Mit tudunk eddig? Alapfogalmak Hosszú távú modell Alapvető modellezési keretrendszer Szereplők Piacok Magatartási egyenletek Piaci egyensúlyi feltételek Azonban: statikus modell

Részletesebben

Irányításelmélet és technika II.

Irányításelmélet és technika II. Irányításelmélet és technika II. Modell-prediktív szabályozás Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék amagyar@almos.vein.hu 2010 november

Részletesebben

Anyagszükséglet-tervezés gyakorlat. Termelésszervezés

Anyagszükséglet-tervezés gyakorlat. Termelésszervezés Anyagszükséglet-tervezés gyakorlat egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Feladattípusok Egyszerű tételnagyság-képzési szabályok, heurisztikák, kapacitáskorlátos esetek (3 komponens,

Részletesebben

Az egészségügyi intézményi struktúra átalakítása

Az egészségügyi intézményi struktúra átalakítása Az egészségügyi intézményi struktúra átalakítása dr. Helmle László 2012. szeptember 20. A Semmelweis Terv tézisei Az ellátórendszer összhangjának ismételt megteremtése (térségi szervezés, progresszív ellátás)

Részletesebben

A technológiai berendezés (M) bemenő (BT) és kimenő (KT) munkahelyi tárolói

A technológiai berendezés (M) bemenő (BT) és kimenő (KT) munkahelyi tárolói 9., ELŐADÁS LOGISZTIKA A TERMELÉSIRÁNYÍTÁSBAN Hagyományos termelésirányítási módszerek A termelésirányítás feladata az egyes gyártási műveletek sorrendjének és eszközökhöz történő hozzárendelésének meghatározása.

Részletesebben

Principal Component Analysis

Principal Component Analysis Principal Component Analysis Principal Component Analysis Principal Component Analysis Definíció Ortogonális transzformáció, amely az adatokat egy új koordinátarendszerbe transzformálja úgy, hogy a koordináták

Részletesebben

Bevezetés Standard 1 vállalatos feladatok Standard több vállalatos feladatok 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Bevezetés Standard 1 vállalatos feladatok Standard több vállalatos feladatok 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 10. Előadás Vállalatelhelyezés Vállalatelhelyezés Amikor egy új telephelyet kell nyitni,

Részletesebben

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

11. 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

Részletesebben

A FÖLDGÁZSZÁLLÍTÁSI ÉS TÁROLÁSI KÖLTSÉGEK MEGHATÁROZÁSA ÉS LEOSZTÁSA ÉRTÉKESÍTÉSI KATEGÓRIÁKRA, ADOTT EGYETEMES SZOLGÁLTATÓRA VONATKOZÓAN

A FÖLDGÁZSZÁLLÍTÁSI ÉS TÁROLÁSI KÖLTSÉGEK MEGHATÁROZÁSA ÉS LEOSZTÁSA ÉRTÉKESÍTÉSI KATEGÓRIÁKRA, ADOTT EGYETEMES SZOLGÁLTATÓRA VONATKOZÓAN 1 A FÖLDGÁZSZÁLLÍTÁSI ÉS TÁROLÁSI KÖLTSÉGEK MEGHATÁROZÁSA ÉS LEOSZTÁSA ÉRTÉKESÍTÉSI KATEGÓRIÁKRA, ADOTT EGYETEMES SZOLGÁLTATÓRA VONATKOZÓAN A Magyar Energia Hivatal által a földgázszállítás és tárolás

Részletesebben

GLOBÁLIZÁLT BESZERZÉS ÉS ELOSZTÁS A LOGISZTIKÁBAN

GLOBÁLIZÁLT BESZERZÉS ÉS ELOSZTÁS A LOGISZTIKÁBAN 3. EŐADÁS GOÁIZÁT ESZZÉS ÉS EOSZTÁS A OGISZTIKÁAN A termelés globalizációjának, a késleltetett termelés következménye, hogy két kapcsolódó láncszem a beszerzés és elosztás is globalizálódik. A globalizált

Részletesebben

A Szállítási feladat megoldása

A Szállítási feladat megoldása A Szállítási feladat megoldása Virtuális vállalat 201-2014 1. félév 4. gyakorlat Dr. Kulcsár Gyula A Szállítási feladat Adott meghatározott számú beszállító (source) a szállítható mennyiségekkel (transportation

Részletesebben

Makroökonómia (G-Kar és HR) gyakorló feladatok az 7. és 8. szemináriumra Solow-modell II., Gazdasági ingadozások

Makroökonómia (G-Kar és HR) gyakorló feladatok az 7. és 8. szemináriumra Solow-modell II., Gazdasági ingadozások Makroökonómia (G-Kar és HR) gyakorló feladatok az 7. és 8. szemináriumra Solow-modell II., Gazdasági ingadozások 1. Feladat Az általunk vizsgált gazdaság vállalati szektora az y t = 4, 65k 0,25 t formában

Részletesebben

A Termelésmenedzsment alapjai tárgy gyakorló feladatainak megoldása

A Termelésmenedzsment alapjai tárgy gyakorló feladatainak megoldása azdaság- és Társadalomtudományi Kar Ipari Menedzsment és Vállakozásgazdaságtan Tanszék A Termelésmenedzsment alapjai tárgy gyakorló feladatainak megoldása Készítette: dr. Koltai Tamás egyetemi tanár Budapest,.

Részletesebben

5. el adás. Solow-modell I. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem

5. el adás. Solow-modell I. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem I. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Makroökonómia Mit tudunk eddig? Hogyan hat a skális politika a gazdaságra? Mi a pénz? Milyen költségei vannak az inációnak? Hogyan hat a monetáris politika

Részletesebben

Vállalati modellek. Előadásvázlat. dr. Kovács László

Vállalati modellek. Előadásvázlat. dr. Kovács László Vállalati modellek Előadásvázlat dr. Kovács László Vállalati modell fogalom értelmezés Strukturált szervezet gazdasági tevékenység elvégzésére, nyereség optimalizálási céllal Jellemzői: gazdasági egység

Részletesebben

Hálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék

Hálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék Hálózati Folyamok Alkalmazásai Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék Alsó felső korlátos maximális folyam 3,9 3 4,2 4,8 4 3,7 2 Transzformáljuk több forrást, több nyelőt tartalmazó

Részletesebben

1. ábra Termelő vállalat logisztikai rendszerének kapcsolatai

1. ábra Termelő vállalat logisztikai rendszerének kapcsolatai Elosztó raktár Bank Logisztikai vállalat VÁM Adó, Tbj Felhasználók Vállalat Vállalati m enedzsm ent (Logisztikai menedzsment Tulajdonosok Pénzügyszámvitel Termelési rendszer (Term elés tervezés és irányítás)

Részletesebben

Saj at ert ek-probl em ak febru ar 26.

Saj 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

Részletesebben

Beszerzési logisztikai folyamat

Beszerzési logisztikai folyamat BESZÁLLÍTÓ Beszállítás, ütemezés Beszerzési logisztika Szállítási mód és eszköz megválasztása Beszállítás Beszerzési folyamat: - igények meghatározása, - ajánlatkérés és feldolgozás, - beszállítók kiválasztása,

Részletesebben

XI. FIATAL MŰSZAKIAK TUDOMÁNYOS ÜLÉSSZAKA

XI. FIATAL MŰSZAKIAK TUDOMÁNYOS ÜLÉSSZAKA XI. FIATAL ŰSZAKIAK TUDOÁNYOS ÜLÉSSZAKA Kolozsvár, 26. március 24-25. HÁLÓZATSZRŰN ŰKÖDŐ GY LOSZTÓ- RAKTÁRRAL RNDLKZŐ LOGISZTIKÁVAL INTGRÁLT ÖSSZSZRLŐ RNDSZR VÁLTOZATAINAK ÉRZÉKNYSÉGI VIZSGÁLATA Oláh Béla,

Részletesebben

Operációkutatás. 4. konzultáció: Szállítási feladat. A feladat LP modellje

Operációkutatás. 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.

Részletesebben

Alternatívák rangsora Rangsor módszerek. Debreceni Egyetem

Alternatívák rangsora Rangsor módszerek. Debreceni Egyetem Döntéstámogató Rendszerek VII. előadás Bekéné Rácz Anett Debreceni Egyetem Definíciók Példa rangsorfordulásra Rangsorokkal kapcsolatos fogalmak Condorcet nyertes: Az az alternatíva, amely az összes többi

Részletesebben

1. Oldja meg grafikusan az alábbi feladatokat mindhárom célfüggvény esetén! a, x 1 + x 2 2 2x 1 + x 2 6 x 1 + x 2 1. x 1 0, x 2 0

1. Oldja meg grafikusan az alábbi feladatokat mindhárom célfüggvény esetén! a, x 1 + x 2 2 2x 1 + x 2 6 x 1 + x 2 1. x 1 0, x 2 0 Gyakorló feladatok Operációkutatás vizsgára 1. Oldja meg grafikusan az alábbi feladatokat mindhárom célfüggvény esetén! a, b, c, d, x 1 + x 2 2 2x 1 + x 2 6 x 1 + x 2 1 x 1 2, 5 z 1 = 4x 1 3x 2 max; z

Részletesebben

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. Budapest október 10. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Operációkutatás. 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

Részletesebben

Leolvasói rendszer kialakításának koncepciója ipari mobil eszközökkel (ipari PDA-val)

Leolvasói rendszer kialakításának koncepciója ipari mobil eszközökkel (ipari PDA-val) Leolvasói rendszer kialakításának koncepciója ipari mobil eszközökkel (ipari PDA-val) A leolvasási feladat AS Szerver DB Számlázási, ügyfélszolgálati adatbázis Adatgyűjtő szerver Mobil adatgyűjtő AS szerver

Részletesebben

Hálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék

Hálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék Hálózati Folyamok Alkalmazásai Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék Maximális folyam 7 7 9 3 2 7 source 8 4 7 sink 7 2 9 7 5 7 6 Maximális folyam feladat Adott [N, A] digráf (irányított

Részletesebben

Vállalatgazdaságtan. Minden, amit a Vállalatról tudni kell

Vállalatgazdaságtan. Minden, amit a Vállalatról tudni kell Vállalatgazdaságtan Minden, amit a Vállalatról tudni kell 1 Termelési rendszer vizsgálata 2 képzeljük el az alábbi helyzetet örököltünk egy gyárat mit csináljunk vele? működtessük de hogyan? Hogyan működik

Részletesebben

A beszerzés rövid távú céljai és megvalósításuk módszerei

A beszerzés rövid távú céljai és megvalósításuk módszerei A beszerzés rövid távú céljai és megvalósításuk módszerei A változó piaci viszonyokhoz rugalmasan kell alkalmazkodni és ehhez biztosítani kell az áruutánpótlás folyamatosságát. Rövid tárva is kell gondolni

Részletesebben

Termelési folyamat logisztikai elemei

Termelési folyamat logisztikai elemei BESZERZÉSI LOGISZTIKA Termelési logisztika Beszállítás a technológiai folyamat tárolójába Termelés ütemezés Kiszállítás a technológiai sorhoz vagy géphez Technológiai berendezés kiválasztása Technológiai

Részletesebben

Energiafű ellátási logisztika modellezése a Pannon Hőerőmű Zrt-nél

Energiafű ellátási logisztika modellezése a Pannon Hőerőmű Zrt-nél GreenSky Modeling Energiafű ellátási logisztika modellezése a Pannon Hőerőmű Zrt-nél A kutatást az NKFP 3A 061-04 számú Biomassza projekt keretében végeztük. Torjai László torjai@ktk.pte.hu Az erőmű és

Részletesebben

Fotovillamos és fotovillamos-termikus modulok energetikai modellezése

Fotovillamos és fotovillamos-termikus modulok energetikai modellezése Fotovillamos és fotovillamos-termikus modulok energetikai modellezése Háber István Ervin Nap Napja Gödöllő, 2016. 06. 12. Bevezetés A fotovillamos modulok hatásfoka jelentősen függ a működési hőmérséklettől.

Részletesebben

Logisztikai költségek

Logisztikai költségek 1 Logsztka ek Vállalat állandó logsztka ek Logsztka teljesítménytol függo ek Logsztka teljesítmény okozta veszteségek Teljes logsztka ek Logsztka teljesítmény hánya okozta ek Vállalat állandó logsztka

Részletesebben

Érzékenységvizsgálat

Érzékenységvizsgálat 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

Részletesebben

Frissítve: 2015.04.29. Feszültség- és alakváltozási állapot. 1. példa: Írjuk fel az adott kockához tartozó feszültségtenzort!

Frissítve: 2015.04.29. Feszültség- és alakváltozási állapot. 1. példa: Írjuk fel az adott kockához tartozó feszültségtenzort! 1. példa: Írjuk fel az adott kockához tartozó feszültségtenzort! 1 / 20 2. példa: Rajzoljuk fel az adott feszültségtenzorhoz tartozó kockát! 2 / 20 3. példa: Feszültségvektor számítása. Egy alkatrész egy

Részletesebben

Makroökonómia. 7. szeminárium

Makroökonómia. 7. szeminárium Makroökonómia 7. szeminárium Az előző részek tartalmából Népességnövekedés L Y t = ak t α L t 1 α Konstans, (1+n) ütemben növekszik Egy főre jutó értékek Egyensúlyi növekedési pálya Összes változó konstans

Részletesebben

MŰSZAKI HŐTAN II. Hőátvitel és hőcserélők. Kovács Viktória Barbara Hőátvitel és Hőcserélők 2014 Műszaki Hőtan II. (BMEGEENAEHK) K

MŰSZAKI HŐTAN II. Hőátvitel és hőcserélők. Kovács Viktória Barbara Hőátvitel és Hőcserélők 2014 Műszaki Hőtan II. (BMEGEENAEHK) K MŰSZAKI HŐTAN II. Hőátvitel és hőcserélők Műszaki Hőtan II. (BMEGEENAEHK) K55 205. április HŐÁTVITEL - SÍKFAL A hőátvitel fizikai és hőellenálláshálózatos modellje t t, α t w, λ t w,2 α 2 t,2 Q x = t,

Részletesebben

Árupiac. Munkapiac. Tőkepiac. KF piaca. Pénzpiac. kibocsátás. fogyasztás, beruházás. munkakínálat. munkakereslet. tőkekereslet (tőkekínálat) beruházás

Árupiac. Munkapiac. Tőkepiac. KF piaca. Pénzpiac. kibocsátás. fogyasztás, beruházás. munkakínálat. munkakereslet. tőkekereslet (tőkekínálat) beruházás kibocsátás Árupiac fogyasztás, beruházás munkakereslet tőkekereslet (tőkekínálat) Munkapiac Tőkepiac munkakínálat beruházás KF piaca megtakarítás pénzkínálat Pénzpiac pénzkereslet Kaptunk érdekes eredményeket.

Részletesebben

Robotika. Kinematika. Magyar Attila

Robotika. Kinematika. Magyar Attila Robotika Kinematika Magyar Attila amagyar@almos.vein.hu Miről lesz szó? Bevezetés Merev test pozíciója és orientációja Rotáció Euler szögek Homogén transzformációk Direkt kinematika Nyílt kinematikai lánc

Részletesebben

Számítógép hálózatok, osztott rendszerek 2009

Számítógép hálózatok, osztott rendszerek 2009 Számítógép hálózatok, osztott rendszerek 2009 1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok 1 Az előadáshoz Előadás: Hétfő 10:00 12:00 óra Gyakorlat: Hétfő 14:00-16:00 óra Honlap: http://people.inf.elte.hu/lukovszki/courses/0910nwmsc

Részletesebben

1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok. HálózatokII, 2007

1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok. HálózatokII, 2007 Hálózatok II 2007 1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok 1 Az előadáshoz Előadás: Szerda 17:00 18:30 Gyakorlat: nincs Vizsga írásbeli Honlap: http://people.inf.elte.hu/lukovszki/courses/g/07nwii

Részletesebben

Járattípusok. Kapcsolatok szerint: Sugaras, ingajárat: Vonaljárat: Körjárat:

Járattípusok. Kapcsolatok szerint: Sugaras, ingajárat: Vonaljárat: Körjárat: Járattípusok Kapcsolatok szerit: Sugaras, igaárat: Voalárat: Körárat: Targocás árattervezés egyszerű modelle Feltételek: az ayagáram determiisztikus, a beszállítási és kiszállítási időpot em kötött a

Részletesebben

A szimplex algoritmus

A szimplex algoritmus A szimplex algoritmus Ismétlés: reprezentációs tétel, az optimális megoldás és az extrém pontok kapcsolata Alapfogalmak: bázisok, bázismegoldások, megengedett bázismegoldások, degenerált bázismegoldás

Részletesebben

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához A. Grama, A. Gupta, G. Karypis és V. Kumar: Introduction to Parallel Computing, Addison Wesley, 2003. könyv anyaga alapján A kereső eljárások

Részletesebben

A Z A N Y A G É S K É S Z L E T G A Z D Á L K O D Á S I R E N D S Z E R V I Z S G Á L A T A L O G I S Z T I K A I S Z E M P O N T O K A L A P J Á N

A Z A N Y A G É S K É S Z L E T G A Z D Á L K O D Á S I R E N D S Z E R V I Z S G Á L A T A L O G I S Z T I K A I S Z E M P O N T O K A L A P J Á N Controlling A Z A N Y A G É S K É S Z L E T G A Z D Á L K O D Á S I R E N D S Z E R V I Z S G Á L A T A L O G I S Z T I K A I S Z E M P O N T O K A L A P J Á N Az anyagok osztályozása és számbavétele Nyersanyagnak

Részletesebben

Anyagmozgatás és gépei. 1. témakör. Egyetemi szintű gépészmérnöki szak. MISKOLCI EGYETEM Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék.

Anyagmozgatás és gépei. 1. témakör. Egyetemi szintű gépészmérnöki szak. MISKOLCI EGYETEM Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék. Anyagmozgatás és gépei tantárgy 1. témakör Egyetemi szintű gépészmérnöki szak 2004-05. II. félév MISKOLCI EGYETEM Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék Miskolci Egyetem Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék

Részletesebben

Gyakorló feladatok Alkalmazott Operációkutatás vizsgára. További. 1. Oldja meg grafikusan az alábbi feladatokat mindhárom célfüggvény esetén!

Gyakorló feladatok Alkalmazott Operációkutatás vizsgára. További. 1. Oldja meg grafikusan az alábbi feladatokat mindhárom célfüggvény esetén! Gyakorló feladatok Alkalmazott Operációkutatás vizsgára. További példák találhatók az fk.sze.hu oldalon a letöltések részben a közlekedési operációkutatásban 1. Oldja meg grafikusan az alábbi feladatokat

Részletesebben

Beszerzési és elosztási logisztika. Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV

Beszerzési és elosztási logisztika. Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV Beszerzési és elosztási logisztika Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV 5. Előadás Elosztási folyamat A klasszikus elosztási logisztikai rendszer Az elosztási logisztikai rendszer:

Részletesebben

Bevezetés a Warehouse Management azaz a raktárgazdálkodás rejtelmeibe

Bevezetés a Warehouse Management azaz a raktárgazdálkodás rejtelmeibe A raktárgazdálkodás segítségével hatékonyan tárolhatjuk és mozgathatjuk az anyagokat, alacsony szinten tarthatjuk a raktárkészletet, magas szolgáltatási színvonalat nyújtva. A WM be- és kitárolási stratégiákkal

Részletesebben

Logisztikai hálózatok funkcionális elemekre bontása intralogisztikai

Logisztikai hálózatok funkcionális elemekre bontása intralogisztikai Logisztikai hálózatok funkcionális elemekre bontása intralogisztikai rendszerekben Minden rendszer, és így a logisztikai hálózatok is egymással meghatározott kapcsolatban lévő rendszerelemekből, illetve

Részletesebben

Lukovich Gábor Logisztikai rendszerfejlesztő

Lukovich Gábor Logisztikai rendszerfejlesztő Lukovich Gábor Logisztikai rendszerfejlesztő Intra-logisztikai rendszerek Lay-out tervezése/fejlesztése Logisztikai informatikai rendszerek tervezése Egymással kölcsönhatásban lévő részfeladatok rendszere

Részletesebben

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei A Gauss-Jordan elimináció, mátrixinvertálás Gauss-Jordan módszer Ugyanazzal a technikával, mint ahogy a k-adik oszlopban az a kk alatti elemeket kinulláztuk, a fölötte lévő elemeket is zérussá lehet tenni.

Részletesebben

Termelési logisztika tervezése

Termelési logisztika tervezése Termelési logisztika tervezése Anyagáramlás tervezése: Raktárak, üzemek elhelyezésének tervezése. Az anyagáramlási utak minimálisra adódjanak. A kapcsolódás az anyagmozgató rendszerekhez a legkedvezőbb

Részletesebben

Norma Determináns, inverz Kondíciószám Direkt és inverz hibák Lin. egyenletrendszerek A Gauss-módszer. Lineáris algebra numerikus módszerei

Norma Determináns, inverz Kondíciószám Direkt és inverz hibák Lin. egyenletrendszerek A Gauss-módszer. Lineáris algebra numerikus módszerei Indukált mátrixnorma Definíció A. M : R n n R mátrixnormát a. V : R n R vektornorma által indukált mátrixnormának nevezzük, ha A M = max { Ax V : x V = 1}. Az indukált mátrixnorma geometriai jelentése:

Részletesebben

Gépi tanulás a gyakorlatban. Lineáris regresszió

Gépi tanulás a gyakorlatban. Lineáris regresszió Gépi tanulás a gyakorlatban Lineáris regresszió Lineáris Regresszió Legyen adott egy tanuló adatbázis: Rendelkezésünkre áll egy olyan előfeldolgozott adathalmaz, aminek sorai az egyes ingatlanokat írják

Részletesebben

Makroökonómia. 6. szeminárium

Makroökonómia. 6. szeminárium Makroökonómia 6. szeminárium Ismétlés: egy főre jutó makromutatók Népességnövekedés L Y t = ak t α L t 1 α Konstans, (1+n) ütemben növekszik Egy főre jutó értékek Egyensúlyi növekedési pálya Összes változó

Részletesebben

Miskolci Egyetem Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék. 1. fólia

Miskolci Egyetem Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék. 1. fólia Miskolci Egyetem Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék 1. fólia Miskolci Egyetem Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék 2. fólia 3. fólia Külső anyagmozgatás elemei Szállítás. közúti, vasúti, vízi, légi,

Részletesebben

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához A. Grama, A. Gupta, G. Karypis és V. Kumar: Introduction to Parallel Computing, Addison Wesley, 2003. könyv anyaga alapján A kereső eljárások

Részletesebben

Diszkrét Matematika. zöld könyv ): XIII. fejezet: 1583, 1587, 1588, 1590, Matematikai feladatgyűjtemény II. (

Diszkrét Matematika. zöld könyv ): XIII. fejezet: 1583, 1587, 1588, 1590, Matematikai feladatgyűjtemény II. ( FELADATOK A LEKÉPEZÉSEK, PERMUTÁCIÓK TÉMAKÖRHÖZ Diszkrét Matematika 4. LEKÉPEZÉSEK Értelmezési tartomány és értékkészlet meghatározása : Összefoglaló feladatgyűjtemény matematikából ( zöld könyv ): XIII.

Részletesebben

Gyakorlati példák Dr. Gönczi Dávid

Gyakorlati példák Dr. Gönczi Dávid Szilárdságtani számítások Gyakorlati példák Dr. Gönczi Dávid I. Bevezető ismeretek I.1 Definíciók I.2 Tenzoralgebrai alapismeretek I.3 Bevezetés az indexes jelölésmódba I.4 A lineáris rugalmasságtan általános

Részletesebben

Dinamikus programozás II.

Dinamikus programozás II. Dinamikus programozás II. Dinamikus programozás stratégiája A dinamikus programozás stratégiája 1. Az [optimális] megoldás szerkezetének tanulmányozása. 2. Részproblémákra és összetevőkre bontás úgy, hogy:

Részletesebben

SZÁMÍTÁSI FELADATOK II.

SZÁMÍTÁSI FELADATOK II. SZÁMÍTÁSI FELADATOK II. A feladatokat figyelmesen olvassa el! A válaszokat a feladatban előírt módon adja meg! A számítást igénylő feladatoknál minden esetben először írja fel a megfelelő összefüggést

Részletesebben

Adatbázis és szoftverfejlesztés elmélet. Programozási tételek

Adatbázis és szoftverfejlesztés elmélet. Programozási tételek Adatbázis és szoftverfejlesztés elmélet Témakör 8. 1. Egy sorozathoz egy érték hozzárendelése Az összegzés tétele Összefoglalás Programozási tételek Adott egy számsorozat. Számoljuk és írassuk ki az elemek

Részletesebben

AZ ÁRU ÉS SZEMÉLYSZÁLLÍTÁS ENERGIAFELHASZNÁLÁSA

AZ ÁRU ÉS SZEMÉLYSZÁLLÍTÁS ENERGIAFELHASZNÁLÁSA AZ ÁRU ÉS SZEMÉLYSZÁLLÍTÁS ENERGIAFELHASZNÁLÁSA Csűrök Tibor 1. AZ ÁRU ÉS SZEMÉLYSZÁLLÍTÁS ESZKÖZEI, FAJLAGOS ENERGIAFELHASZNÁLÁSUK, SZENNYEZŐANYAG KIBOCSÁTÁSUK 2. A HAJTÓANYAG FELHASZNÁLÁS ÉS SZENNYEZŐANYAG

Részletesebben

KÉSLELTETETT ÖSSZESZEREL ÜZEMEK LOGISZTIKA ORIENTÁLT TELEPÍTÉSÉRE SZOLGÁLÓ MATEMATIKAI MODELLEK ÉS MÓDSZEREK FEJLESZTÉSE GLOBALIZÁLT TERMELÉS ESETÉN

KÉSLELTETETT ÖSSZESZEREL ÜZEMEK LOGISZTIKA ORIENTÁLT TELEPÍTÉSÉRE SZOLGÁLÓ MATEMATIKAI MODELLEK ÉS MÓDSZEREK FEJLESZTÉSE GLOBALIZÁLT TERMELÉS ESETÉN HATVANY JÓZSEF INFORMATIKAI TUDOMÁNYOK DOKTORI ISKOLA MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI KAR KÉSLELTETETT ÖSSZESZEREL ÜZEMEK LOGISZTIKA ORIENTÁLT TELEPÍTÉSÉRE SZOLGÁLÓ MATEMATIKAI MODELLEK ÉS MÓDSZEREK FEJLESZTÉSE

Részletesebben

Optika gyakorlat 2. Geometriai optika: planparalel lemez, prizma, hullámvezető

Optika gyakorlat 2. Geometriai optika: planparalel lemez, prizma, hullámvezető Optika gyakorlat. Geometriai optika: planparalel lemez, prizma, hullámvezető. példa: Fényterjedés planparalel lemezen keresztül A plánparalel lemezen történő fényterjedés hatására a fénysugár újta távolsággal

Részletesebben

Line aris f uggv enyilleszt es m arcius 19.

Line aris f uggv enyilleszt es m arcius 19. Lineáris függvényillesztés 2018. március 19. Illesztett paraméterek hibája Eddig azt néztük, hogy a mérési hiba hogyan propagál az illesztett paraméterekbe, ha van egy konkrét függvényünk. a hibaterjedés

Részletesebben

Algoritmusok bonyolultsága

Algoritmusok bonyolultsága Algoritmusok bonyolultsága 5. előadás http://www.ms.sapientia.ro/~kasa/komplex.htm 1 / 27 Gazdaságos faváz Kruskal-algoritmus Joseph Kruskal (1928 2010) Legyen V = {v 1, v 2,..., v n }, E = {e 1, e 2,...,

Részletesebben

Operációkutatás példatár

Operációkutatás példatár 1 Operációkutatás példatár 2 1. Lineáris programozási feladatok felírása és megoldása 1.1. Feladat Egy gazdálkodónak azt kell eldöntenie, hogy mennyi kukoricát és búzát vessen. Ha egységnyi földterületen

Részletesebben

Problémás regressziók

Problémás regressziók Universitas Eotvos Nominata 74 203-4 - II Problémás regressziók A közönséges (OLS) és a súlyozott (WLS) legkisebb négyzetes lineáris regresszió egy p- változós lineáris egyenletrendszer megoldása. Az egyenletrendszer

Részletesebben

A kontrolling a megoldások alappillére. Mátyásföldi Imre LogControl Kft.

A kontrolling a megoldások alappillére. Mátyásföldi Imre LogControl Kft. A kontrolling a megoldások alappillére Mátyásföldi Imre LogControl Kft. A Logisztikai szolgáltatás modellje B XD T1 T2 AR T KR XD Megrendelő Beszállító Beszállítás Alapanyag Raktár Termelés Készáru Raktár

Részletesebben

11. Előadás. 1. Lineáris egyenlőség feltételek melletti minimalizálás

11. Előadás. 1. Lineáris egyenlőség feltételek melletti minimalizálás Optimalizálási eljárások MSc hallgatók számára 11. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Hajnal Péter 2011. április 27. 1. Lineáris egyenlőség feltételek melletti minimalizálás Múlt héten nem szerepeltek

Részletesebben

Példa: Tartó lehajlásfüggvényének meghatározása végeselemes módszer segítségével

Példa: Tartó lehajlásfüggvényének meghatározása végeselemes módszer segítségével Példa: Tartó lehajlásfüggvényének meghatározása végeselemes módszer segítségével Készítette: Dr. Kossa Attila (kossa@mm.bme.hu) BME, Műszaki Mechanikai Tanszék 213. október 8. Javítva: 213.1.13. Határozzuk

Részletesebben

Statisztika elméleti összefoglaló

Statisztika elméleti összefoglaló 1 Statisztika elméleti összefoglaló Tel.: 0/453-91-78 1. Tartalomjegyzék 1. Tartalomjegyzék.... Becsléselmélet... 3 3. Intervallumbecslések... 5 4. Hipotézisvizsgálat... 8 5. Regresszió-számítás... 11

Részletesebben

u u IR n n = 2 3 t 0 <t T

u u IR n n = 2 3 t 0 <t T IR n n =2 3 u() u u u u IR n n = 2 3 ξ A 0 A 0 0 0 < T F IR n F A 0 A 0 A 0 A 0 F :IR n IR n A = F A 0 A 0 A 0 0 0 A F A 0 A F (, y) =0 a = T>0 b A 0 T 1 2 A IR n A A A F A 0 A 0 ξ A 0 = F (ξ) ε>0 δ ε

Részletesebben

Keresési algoritmusok, optimalizáció

Keresési algoritmusok, optimalizáció Keresési algoritmusok, optimalizáció Az eddig tanultakból a mostani részben gyakran használt (emiatt szükséges az ismeretük) programozási ismeretek: függvények létrehozása, meghívása (ld. 3. óra anyagában)

Részletesebben