Monoton Engedmény Protokoll N-M multilaterális tárgyalás

Tárgyalások. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2018

Tárgyalások Mechanizmus-tervezés: szociális jóléti függvény (Szavazás) (Aukció) Megegyezés keresése/elérése: Tárgyalás (Érvelés) Megegyezés elérése speciálisan megtervezett tárgyalásos protokollokkal Befagyásmentes

Mechanizmus-tervezés: szociális jóléti függvény nem kooperatív (versengő) ágensek. A megegyezés keresése és elérése: Tárgyalás (Negotiation)

Tárgyalások/1 Mechanzmus-tervezés: szocáls jólét függvény nem kooperatív (versengő) ágensek (Szavazás (Votng)) (Árverés (Aucton)) A megegyezés keresése és elérése: Tárgyalás (Negotaton) (Érvelés (Argung))

Mesterséges Intelligencia I. (I602, IB602)

Dr. Jelasity Márk Mesterséges Intelligencia I. (I602, IB602) harmadik (2008. szeptember 15-i) előadásának jegyzete Készítette: Papp Tamás PATLACT.SZE KPM V. HEURISZTIKUS FÜGGVÉNYEK ELŐÁLLÍTÁSA Nagyon fontos

ü ü ü Í ű ű Í ű Í ü ű ü ü Í ü ü ü Í ű ü Í Í É É Á Á Á Í ü Á Á Á É Á ű Á Á Á Á Á É Á Í Á Á Á Í É É Á Ú Á Á Ú Á Á Ü Á É ü Ö Ú ű É ü ü ü ü Í ü ü ü ü Í ü Í ű ű ü ű ü ű ü ű ű ű ű ü ü ü ű ű ű ű ü ű Í ü ü ű ü

ú É ú ú ú ú ú ú ú ú ű ű ú ú ú Í ű Í ű ű ú ú ú ú Í ú ú É Í Ő Í Í É Í ű ú ű ú ú ű ú ú ű ú ú ú ű ú Ó ú ú ű É É ű ű ű ú ű ű ű ú ű ú Í ú Í ú ű ű ű ú ű É ú ű ú ű ű ű ű ú ú ú Í ű ű ú ű ú ú ú ú ú ű ú Í ű ú ú ű

í ú ü ú Ú É ü ú ú Ú í Ú É É í Ú í í ú ú í Ú ú ú í í í ú ú í Ú É í ű ü í í í í í í ü ü í ü ü Ú Ő ü ü í Ö ű í Ú Ü ü ü í ü í Ú í Ü ü Ü í í í ü Ö Ü ű ú Ü ű ú ü ü í í Ú Ú ű í ü í í Ü ü í ű í ű É ú ű ü ú í ú

Í Ü Ő Ő Ő Á Ó ó Á Ó Ú Á Á Á Á Ö Á Í Ü Á Á Í Ú ú ö Í Í ö ö ó ó ú ó ó ú ö ö Á Á Á ú ó ű ö ó ú ó ü ö ű ú Á ó ö Á ö ú ó ó ó ó ó ú ü ó ó ó ö Á ó ű ó ú Í Á ó ó Í Í ü Í ö ö ü Í ó ó ó Á ö Á ö ö ö Í ö ú Í ű ű ú

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Problémamegoldás kereséssel - csak lokális információra alapozva Pataki Béla BME I.E. 414, 463-26-79 pataki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/pataki Lokálisan

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

Döntési 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

Rasmusen, 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

Koordinálás és feladatkiosztás aukciókkal 3.rész. Kooperáció és intelligencia, Dobrowiecki, BME-MIT

Koordinálás és feladatkiosztás aukciókkal 3.rész Komplex feladatok kezelése Elemi feladat nem dekomponálható Dekomponálható egyszerű feladat elemi, v. dekomponálható elemi feladatokra, de egyetlen egy

További 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

Á É Á É Ü É í ö ö ö í ö ö í í ö í ö Ö ö í í í í Ö ö Ö É ö ö Ö ö É ö Í Í ö ö ö í ö ö ö í ö ö ú ö Í ö Ö ö Ö ö í ö í ú ö Ö ö Ö ö í ö í É ö É í í ö í í ö í É ö ö É É É ö ö í ú í ű ö ö Í ö ö í ö Ü ö ö É ö ú

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

Mikroökonómia 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.

Keresések Gregorics Tibor Mesterséges intelligencia

Keresések ADAT := kezdeti érték while terminálási feltétel(adat) loop SELECT SZ FROM alkalmazható szabályok ADAT := SZ(ADAT) endloop KR vezérlési szintjei vezérlési stratégia általános modellfüggő heurisztikus

Nem-kooperatív játékok

Nem-kooperatív játékok Versengő ágensek konfliktusai játékelmélet Cselekvéseivel mások cselekvéseinek hatását befolyásolják. Ettől a cselekvések (mind) várható haszna meg fog változni. A változás az én

Számítógép és programozás 2

Számítógép és programozás 2 11. Előadás Halmazkeresések, dinamikus programozás http://digitus.itk.ppke.hu/~flugi/ A keresési feladat megoldása Legyen a lehetséges megoldások halmaza M ciklus { X legyen

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

Vállalkozási VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Tantárgyfelelős: Prof. Dr. Illés B. Csaba Előadó: Dr. Gyenge Balázs Az ökonómiai döntés fogalma Vállalat Környezet Döntések sorozata Jövő jövőre vonatkozik törekszik

Ó É ö ú Ó ö ú ü É É ő Í ü ú ö ú Í ú ö ú ú Í ú ü ö ü Í ü ú ü ő Í ü ö ú ő ő É ö ú ő öú Í ö ő ü ü ö Í Í ő Ü ö ú ú ö ú ő ő ú ú ő ú ü ú ü ú úü Í ü úű É ö Í ú ú ú ö ü Ö É Í ú É ö ú Í ú ü Ó Í É É ő ő Ó ö Í ö

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Racionalitás: a hasznosság és a döntés Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade

Í ú ü Ö ú Ú ű Ú Ú É ú ü ü Ú Ú ű ü Ú Í Ö Ú ú Ú ü ú ú ü ú úí ü Í Ú É Ú ú É Í Ú ú ü ü ű ű Ú Í Á Á ú É Í ü Ó Ú É É Í ü Í É É Í Ó Í ü ú Ú É ú ú ü ÍÍ É Ó Á ú ú ú Ö ú ú ű ú ú ú ü ú Í Ó Ó ú ű Ő ü Ó ú ű ú ú ú ú

Í Ü Ő Ő Á Ó Á Ő Ú Á Á ó ú í Í Á Ö Á í í Í Ő Ű ú ú Á Í í í Í Í ü ó ö ö í ó ó Í ó í ú ö ö Á Á Á Á í ó í ö ó ó ó ö ö ű ú í íí ó Í ú í ö ó ú í í ó ó ó ó ó ű ó ó ú ö ó í óá ű ó í í Á ú Á í í ó Á ü ö ó ó ó ü

Á ú ű Í Í ű ő Í ő ő Í ü ő ő ő ú ő ő ú ú ú ő Í Á ő ú ú ü ő Ú Ü ú ű ű Í ő Í Ü ű ü ű ü Í ő ú ő Í űí ű ú ő ú ő ü ű ő ú ő ü Í ü ü ő ü ü ü ő ű ü ü ü ü ő ü ü ő Í ő ü ü ű Í Í ü ő ú Í Í ő Í Í ü ú ő ü ő Í Í Í ő

Í ú ű ú ü űí í í í Ú É í í í ú ú ü Í í Í Íí í í í í ú ú íí í ú ú Í Í í Í Ű ü ű Ü Ú ú ü Ú ű ű Í ü ű Í ű É í í Ú Ű Á Ű Ü ű Á ü ü ü Ú í ÜÉ ü í Ú ű Í Ü Ü ü ú ü ű ú í ü ü Ú É í ü ü í ü Í ű ü ü Á ü ü ü Ü ü í

Diverzifikáció 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,

A mérlegterv nem más, mint a tervidőszak utolsó napjára vonatkozóan összeállított mérleg, amely a vállalat vagyonát mutatja be kétféle vetületben,

A mérlegterv nem más, mint a tervidőszak utolsó napjára vonatkozóan összeállított mérleg, amely a vállalat vagyonát mutatja be kétféle vetületben, pénzértékben. Az üzleti terv-részek nem tartalmaznak olyan

Képrekonstrukció 9. előadás

Képrekonstrukció 9. előadás Balázs Péter Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Szegedi Tudományegyetem hv-konvex összefüggő halmazok Mag-burok-szerű rekonstrukció: S. Brunetti, A. Del Lungo, F.

2. Visszalépéses keresés

2. Visszalépéses keresés Visszalépéses keresés A visszalépéses keresés egy olyan KR, amely globális munkaterülete: egy út a startcsúcsból az aktuális csúcsba (az útról leágazó még ki nem próbált élekkel

Genetikus algoritmusok

Genetikus algoritmusok Zsolnai Károly - BME CS zsolnai@cs.bme.hu Keresőalgoritmusok osztályai Véletlent használó algoritmusok Keresőalgoritmusok Kimerítő algoritmusok Dinamikus programozás BFS DFS Tabu

Számítógép és programozás 2

Számítógép és programozás 2 6. Előadás Problémaosztályok http://digitus.itk.ppke.hu/~flugi/ Emlékeztető A specifikáció egy előfeltételből és utófeltételből álló leírása a feladatnak Léteznek olyan feladatok,

Algoritmusok bonyolultsága

Algoritmusok bonyolultsága 9. előadás http://www.ms.sapientia.ro/~kasa/komplex.htm 1 / 18 Közelítő algoritmusok ládapakolás (bin packing) Adott n tárgy (s i tömeggel) és végtelen sok 1 kapacitású láda

JAVASLAT A TOP-K ELEMCSERÉK KERESÉSÉRE NAGY ONLINE KÖZÖSSÉGEKBEN

JAVASLAT A TOP-K ELEMCSERÉK KERESÉSÉRE NAGY ONLINE KÖZÖSSÉGEKBEN Supporting Top-k item exchange recommendations in large online communities Barabás Gábor Nagy Dávid Nemes Tamás Probléma Cserekereskedelem

Dualitás 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

1. 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)

PIACI SZERKEZETEK BMEGT30A hét, 1. óra: Differenciált termékes Bertrand-oligopólium

PIACI SZERKEZETEK BMEGT30A104 8. hét, 1. óra: Differenciált termékes Bertrand-oligopólium PRN: 10. fejezet 2019.04.01. 10:15 QAF14 Kupcsik Réka (kupcsikr@kgt.bme.hu) Emlékeztető Bertrand-modell: árverseny

Megerősítéses tanulás 7. előadás

Megerősítéses tanulás 7. előadás 1 Ismétlés: TD becslés s t -ben stratégia szerint lépek! a t, r t, s t+1 TD becslés: tulajdonképpen ezt mintavételezzük: 2 Akcióértékelő függvény számolása TD-vel még mindig

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2015/2016-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport

Operációkutatás I. 2015/2016-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport Számítógépes Optimalizálás Tanszék 6. Előadás Árazási interpretáció Tekintsük újra az erőforrás allokációs problémát

Próbaérettségi január 18.

Próbaérettségi MEGOLDÓKULCS KÖZÉPSZINT I. Választásos, egyszerű rövid választ igénylő feladatok Feleletválasztás (10 2 = 20 pont) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. C A C D B D A D C B Minden helyes válasz

Branch-and-Bound. 1. Az egészértéketű programozás. a korlátozás és szétválasztás módszere Bevezető Definíció. 11.

11. gyakorlat Branch-and-Bound a korlátozás és szétválasztás módszere 1. Az egészértéketű programozás 1.1. Bevezető Bizonyos feladatok modellezése kapcsán előfordulhat olyan eset, hogy a megoldás során

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Problémamegoldás kereséssel - lokális információval Pataki Béla Bolgár Bence BME I.E. 414, 463-26-79 pataki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/pataki Rugó tervezése

Kétszemélyes játékok Gregorics Tibor Mesterséges intelligencia

Kétszemélyes játékok Kétszemélyes, teljes információjú, véges, determinisztikus,zéró összegű játékok Két játékos lép felváltva adott szabályok szerint, amíg a játszma véget nem ér. Mindkét játékos ismeri

Mikroökonómia I. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 8. hét TERMÉKPIACI EGYENSÚLY VERSENYZŽI ÁGAZATBAN

MIKROÖKONÓMIA I. B ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Mikroökonómia I. B TERMÉKPIACI EGYENSÚLY VERSENYZŽI ÁGAZATBAN K hegyi Gergely, Horn Dániel, Major Klára Szakmai felel s: K hegyi Gergely 2010.

Sapientia - Erdélyi Magyar TudományEgyetem (EMTE) Csíkszereda IRT- 4. kurzus. 3. Előadás: A mohó algoritmus

Csíkszereda IRT-. kurzus 3. Előadás: A mohó algoritmus 1 Csíkszereda IRT. kurzus Bevezetés Az eddig tanult algoritmus tipúsok nem alkalmazhatók: A valós problémák nem tiszta klasszikus problémák A problémák

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Keresés ellenséges környezetben Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade Ellenség

13. Tanulás elosztott rendszerekben/1. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2017

13. Tanulás elosztott rendszerekben/1 (Egyedi ágens) tanulásáról röviden Célja: javulás (feladavégzésben), adaptalódás, robusztusság (környezet), kompenzálás, hibatürés (ismerethiány, meghibasodás) Miből:

Nagy Péter: Fortuna szekerén...

Nagy Péter: Fortuna szekerén... tudni: az ész rövid, az akarat gyenge, hogy rá vagyok bízva a vak véletlenre. És makacs reménnyel mégis, mégis hinni, hogy amit csinálok, az nem lehet semmi. (Teller Ede)

Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az

Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az Interneten Megkülönböztetett kiszolgálás A kiszolgáló architektúrák minősége az Interneten: Integrált kiszolgálás (IntServ) Megkülönböztetett kiszolgálás (DiffServ)

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

Szavazó ágensek: racionális ágensek egyvéleményű közössége /3. Kooperáció és intelligencia, Dobrowiecki, BME-MIT

Szavazó ágensek: racionális ágensek egyvéleményű közössége /3 Hibrid szavazási protokollok és manipulálási komplexitás elmélet Manipulálás szoftver ágensek több veszély, lehetőség - Egyszeri algoritmus

ú Ó ű Ó Ó ű ű ű ű ű ű ú ú Í ú Ö ú Á Ö ú ú ú Í ű ű ű ű ú ű ú Í ű Ú Ö ű ú Í Í ú ű ú ű ú ú ú ú ű Í ú Í ű ú ű Í ű ú ú Ú ű Á Ü ű ú ú ű ű ú Í ú ú É Í Í ú ú ú Í ú Ó ú ű ű Í Í ű ű Á Í ú ú Í Ö ű Ú ű Ó ú ú ú Ö ú

Á Ő É É ó ó ó ó ó ú ó ű ó ú Í Í ó Ö Á ó ó ó ó Í ó ó ó ó Í ű ó ű ű ó É ó ű ó ó ű ó ű ó ó ú ü ü ó ó ó ó ü ú ó ú ó ú ú ó ú ó ó Ú ó ó ú ú ű ó ú Á ü ú Í Ú ű Ú Ö Í Á Á É Á Á Á É Ó ó ó ó ú ó ó ű ó ü ó ó ó ó ó

ö Ö ö ó í ó ó í ö Ö í ö í ü ó ö Ö ö ö Á ö ö ö ö Ö ö ö ö ö ó ó ó ö ö ö ü ü ö ö ü í í í í ú ö ö ö ö í ö ö ó í ö ó ö ú ö ü ü ü ö ö í üí ö ö ü ó ö úí ö ó ö ó í ö ó í ö í í í ü ö ó ó ó ó ó ö ö í í ü ó ö ö í

ö ü ö Ö ö ö Ö Á ö ö ö ö Ö ü í ö í í ú ú í ö ü ű ü ú í ü ű ö ö í í ü í ü í ü ü ű Á Á í Ú í ú ú í ö ü ö ö ö ö ü ö í ü í ö ü í í í í í í É ú ú É ü ü ű ú ú ö ü ö ü í í ü ö ü ú ú í ü ö ü ö ö ö ö ö ö ö Á ö Ö

Í Í Í Á É É Í Ó Ó Í Á Á É Á Á Ö É Á Ö Á Á Á Í É É ű Í ű É É Ű Á Á Ó Á Á ű ű É Í Á Á Í Í É É É Á Ó Á Á Ó ű Í Á Á ű ű ű ű Á ű Í ű ű É Í Í Í ű ű ű ű Í ű ű ű ű ű ű Í É ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű É Í ű Í Í Í Ü

ű ű Í ű Í Á ű ű Á É Á Á Á Á É Á Á É Ó ű Á Ő Ó É É É Á Í Á É Á Á Á Í Á É Á Ó Í Í ű ű ű Í Í ű Í ű Í Í ű Í Í ű ű ű Í ű ű ű ű ű Í ű ű Í Í ű Á Á ű ű ű ű Í ű Í ű ű ű ű ű Í Í ű Í ű ű Í Í Í É ű Í ű ű ű Í ű Í ű

Ö í Ö Ü Ü í í ü ü í í í Ó Í í í í Ó í í íí Ó íí ü ü í í Á íí í ü Ü Ó Ü í í í ü í ü í í í í ü ü í ü í í ü ü ü í í í í ü í í í í í Ö í í ü í í ü ü ü Ó Ó ü í í í í ü ü ü Ö ü ü Ö í í í í í Ö ü í í í ü í í

ü ű ü ű Í ű ü ü ü ü ü ü ü ű ü ű ű ű ü ű ü ű ü ű ü ü ü ü ű ü Í ü Ü Á É Í Á Á Á É Á Á Á Á Á Á Á Ö Á Í ű Á É Á É É É Ú ű É É Ú Á Í Á Ő Á É Ú Á Á Á Á Á Ú Á Á ű É Ó Á É É Ú Ő Á ü ű ű ü ű ű ű ű ű ű ü ü Ú ű Í

Ö ü Ö ü ü ü í í ü í ü ü ü Á í ü ü í ü í ü ü ű í Ö ü í í í ü ü ű í ú í ü ü í í Á Á ű ü í í í í í ű í í í í ú í ü í í í ü ű í ű ú í ü ü í ű í Á ü í ü ü í Á Ö ü ü ű ü í ü ú ü Á ú ű ü ü ü ű Á Ö ü ű Ö í í ü

Á Á Á Ó É ö ó ő ó ő ő ő ó ó ó ú ő ö ü ő ó ó ó ó ó ő ó ü ö ö ó ü ő ó ű ó ö ó ó ó ö ő ö ó ó ü ő ö ő ő ü ő ő ő ő ő ó ű ú ó ő ő ö ő ő ü ő ő ő ú ö ö ü Ü ú ö Í ó Ú ó ö ó ő ó ő ű ó ú ú ő ü ő ő ú ö ő ö ú ó ö ó

Á Á Í Á Ú Á ő í í ö í í í ö ö ő ü ö í ö ü ö üí ő üí í ő ő ú ö í ö ú í í ő í í ö ú ű ö ú í í ú Í ö ú í í ő í Í ő í ö ú ű í Á Á Í Á ö ö í í í í í Ő É Ú Ú Í É Á ü ő ö ő í ö ö Á ö Í É ö ö É Ö É í ő Ö Ö Í Á

ö Ö ü ö ü ö Ö ü ú ü ö ö ö ü ü ü ó ó ó í ö í ö ü ö ö ö í ö ü ö ö ö ü í ó ö ó ö ö í í í ü í ó ü ö í ó ö ö ü ü ú ó ö ö ó ö í ü ű ö ó ú í ö ű ö ű í ö ú ó ó í ó í ö Ó í ú Í ö ü Ö ű ű Ö í ú ó ö í ú ű Ö ö ö ö

íí ú Í í Ó í í ó ó í ó Ü í ü í Í í í í ü í í í í í í í í í í ó í ó í ű í ó ü ó ó ü ű Ü Ú Í Ö ó ó ű í í í í ó Ő ó í í ó í ó í í í ü ü ó í ü ü ó í ü Ó í ó ó ó ú ó ü í ó ó í í í í í í í ó ü ü üí Ü Ü í Í ü

Á Ö Ú Á É É Ő ú ü ú ú ű Ü Ö ü ÚÍ ü ü ú Ü Ü ú ú ú Ó ú ú ú ű ú ú ű É ú ü ü ü ü Ü ü ü Ü ű ű ű ű ú Á Á Á Á Á ú ű ü ű Ü ű ú ű ü ű ü ű Ö ú Ü ű ú Ü É ű ü Ü ü ú Ü ú ú ú ü Ü Ü ü ü ú Í ü ü ú ü Á ü Ü ű ű ű ü ű É

Ü ü ü ű ü ű Í ű ü ü ü ű ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ű Í ü ü ü ü ü Í É Á Á Í É Á Á Á Á Á Á Á Á Ó ű Á ű É É Á Á Á Á Á ű ü Á Á Ó Ó ü ü ű ü ű ü ü ü Í ű Í ü Í Í ü ü Í ü ü ü ü ü ű ü ü ü ü Í Ó É Ü Í Á ü ű Í ü Í Á Á

Ö É Á Ú É É É É Í Ü Ü Ő É ö É ö á ö í ü ü á á á á í á í á ö á á á á á á á í á á ö á á ö á á á á Á ö á á á ö í á ö á ü ö á ö í ü ü á Ő í á ö í í Ü á ü ö ö ü á á á Í á í á á ü ö íí á á í á á á á á í ü ö

ú Ó Ö Ó ű Í Ó ú Í Ü Í Í Í Í ú Í Í Ú É Í Í Ü É Ü Ö Ü ú Í Í Í Í Í É Í Í Í Ó Í Í ú Í ú Í Í ú Ü Í Ü Í Í Í Í Ü Í Í ú Í Í Í ű Ú Í Í Í ú Í ú ú ú ú ú É Í Í Í Í ú Í Í Í Í Í Ü Í Ü ÜÍ ú ú Ú ú ú Í ű Í ú Í Ú Í ű Í

Összefoglalás és gyakorlás

Összefoglalás és gyakorlás High Speed Networks Laboratory 1 / 28 Hálózatok jellemző paraméterei High Speed Networks Laboratory 2 / 28 Evolúció alkotta adatbázis Önszerveződő adatbázis = (struktúra, lekérdezés)

angolul: greedy algorithms, románul: algoritmi greedy

Mohó algoritmusok angolul: greedy algorithms, románul: algoritmi greedy 1. feladat. Gazdaságos telefonhálózat építése Bizonyos városok között lehet direkt telefonkapcsolatot kiépíteni, pl. x és y város

1. Informatikai trendek, ágensek, többágenses rendszerek. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2018

1. Informatikai trendek, ágensek, többágenses rendszerek A számítástechnika történetének 5 nagy trendje mindenütt jelenlévő (ubiquity) összekapcsolt (interconnection) intelligens delegált (delegation)

Matematika 8. osztály

ELTE Apáczai Csere János Gyakorló Gimnázium és Kollégium Hat évfolyamos Matematika 8. osztály III. rész: Függvények Készítette: Balázs Ádám Budapest, 2018 2. Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék III. rész:

É Á É ó ü É ü ü ő ő ó ó ó í Ö ó ü í í ó ó ó ó ó ó ő Á É ő É ü Ü ü ü ó í ü ő ü ú ó ü ó ű ú ő ü ő ü ú ő ó ó ő í í ó ó ó í ú ó í ú ü ó í ü í í ó ő ü ü ü í ü ü ő ü ő Á í ü ó ó ó ó ó ó ü ü ó ó ő ó ó ó ó ó ó

Interaktív, grafikus környezet. Magasszintû alkalmazási nyelv (KAL) Integrált grafikus interface könyvtár. Intelligens kapcsolat más szoftverekkel

Készítette: Szabó Gábor, 1996 Az Az IntelliCorp IntelliCorp stratégiája: stratégiája: Kifinomult, Kifinomult, objektum-orientált objektum-orientált környezetet környezetet biztosít biztosít tervezéséhez,

A szimplex algoritmus

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

Opkut 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

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék 2016/17 2. félév 8. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Kereső algoritmusok alkalmazása

í ö ü í í í ü í í í ö í í ö í ö É í í ö í í ö ü ö í ö ö Í ö ö í ü ö í í Á ö ö í í ö Ú ö í í Í ö ü ö ö í ú ú í ö í ö ű í í ö ü í í í í í ö ű í í í Í í ü í ü í ű í ű É Á ö í í í ö í ö í ö í üű í í É ö ú

Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás

Monte Carlo módszerek a statisztikus fizikában. Az Ising modell. 8. előadás Démon algoritmus az ideális gázra időátlag fizikai mennyiségek átlagértéke sokaságátlag E, V, N pl. molekuláris dinamika Monte

Az első lépések és a kereskedés alapjai. Varjú Péter - ErsteBroker Befektetési igazgató-helyettes

Az első lépések és a kereskedés alapjai Varjú Péter - ErsteBroker Befektetési igazgató-helyettes 1 Az első lépésektől Előkészületek Kereskedés Kereskedési napló Terv készítése Belépési stratégia Adminisztráció

ú í ú Á É í í ő í ú ú ő í ú ú í ü ú ú í ő í ú í ü ü ő í í í ú í í ű ü ü ő ű ü ő ú í ú ú ő ü ő ü ü ú í ü ü ő í ü ü ő ü ü ő í ű É ü ü ű í ü ű ű ü ü ü ű ő í ő Á ú í ú í ü ő ú í ü ü ű ü ü ü í í ü ü ü ő Á ü

A 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)

Számításelmélet. Második előadás

Számításelmélet Második előadás Többszalagos Turing-gép Turing-gép k (konstans) számú szalaggal A szalagok mindegyike rendelkezik egy független író / olvasó fejjel A bemenet az első szalagra kerül, a többi

Gazdaságpolitika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem

modellje az adós büntetésével Gazdaságpolitika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Nyitott gazdaságok makroökonómiája 1. Bevezetés modellje az adós büntetésével Teljes piacok, Arrow-Debreu-értékpapírok

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével Pekárdy Milán, Baumgartner János, Süle Zoltán Pannon Egyetem, Veszprém XXXII. Magyar Operációkutatási

FEGYVERNEKI 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,

Navigáci. stervezés. Algoritmusok és alkalmazásaik. Osváth Róbert Sorbán Sámuel

Navigáci ció és s mozgástervez stervezés Algoritmusok és alkalmazásaik Osváth Róbert Sorbán Sámuel Feladat Adottak: pálya (C), játékos, játékos ismerethalmaza, kezdőpont, célpont. Pálya szerkezete: akadályokkal

A sz.ot.ag. III. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia december 8. Bíró Tamás, ELTE, Budapest / RUG, Groningen, NL 1/ 16

A sz.ot.ag Optimalitáselmélet szimulált hőkezeléssel Bíró Tamás Humanities Computing, CLCG University of Groningen, Hollandia valamint Eötvös Loránd Tudományegyetem, Budapest birot@let.rug.nl, birot@nytud.hu

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 007/008 Az Előadások Témái Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció i stratégiák Szemantikus hálók / Keretrendszerek

Elérhetőségi analízis Petri hálók dinamikus tulajdonságai

Elérhetőségi analízis Petri hálók dinamikus tulajdonságai dr. Bartha Tamás Dr. Pataricza András BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Petri hálók vizsgálata Az elemzés mélysége szerint: Vizsgálati

Előadó: Dr. Kertész Krisztián

Előadó: Dr. Kertész Krisztián E-mail: k.krisztian@efp.hu A termelés költségei függenek a technológiától, az inputtényezők árától és a termelés mennyiségétől, de a továbbiakban a technológiának és az inputtényezők

ő ö ő ó ő ó Ö ö ó ó ó ö Á ó ó ő ő ó ő ö ő ó ó ő ó ó ő ó ő ü ö ö ó ó ő ó ö ő ó ó ö ö ő ö ö Í ó ö ü ö ö ó ü ó ö Ő ó ö ó ó ó ó ö ö ő ó ü ó ü ó ó ó ó ó ö ó Ő ó ó ü Í ő ó ó ö ó ö ú ö ó ö ú ő ó ö ü ó ó ó ó Ö

MIKROÖKONÓMIA - konzultáció - Termelés és piaci szerkezetek

MIKROÖKONÓMIA - konzultáció - Termelés és piaci szerkezetek Révész Sándor reveszsandor.wordpress.com 2011. december 17. Elmélet Termelési függvény Feladatok Parciális termelési függvény Adott a következ

Közösség detektálás gráfokban

Közösség detektálás gráfokban Önszervező rendszerek Hegedűs István Célkitűzés: valamilyen objektumok halmaza felett minták, csoportok detektálása csakis az egyedek közötti kapcsolatok struktúrájának a

Programozási módszertan. Mohó algoritmusok

PM-08 p. 1/17 Programozási módszertan Mohó algoritmusok Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu PM-08 p. 2/17 Bevezetés Dinamikus programozás

Számítógép-rendszerek fontos jellemzői (Hardver és Szoftver):

B Motiváció B Motiváció Számítógép-rendszerek fontos jellemzői (Hardver és Szoftver): Helyesség Felhasználóbarátság Hatékonyság Modern számítógép-rendszerek: Egyértelmű hatékonyság (például hálózati hatékonyság)

Az állami szabályozás alternatívái: az ön- és együttszabályozás. Muraközy Balázs Valentiny Pál VÉSZ 2012 bemutató

Az állami szabályozás alternatívái: az ön- és együttszabályozás Muraközy Balázs Valentiny Pál VÉSZ 2012 bemutató Kérdések Az iparági önszabályozás iránti érdeklődés növekszik Az állami szabályozás kudarca

2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 8. Előadás Bevezetés Egy olyan LP-t, amelyben mindegyik változó egészértékű, tiszta egészértékű

N-személyes játékok. Bársony Alex

N-személyes játékok Bársony Alex Előszó Neumann János és Oskar Morgenstern Racionális osztozkodás törvényeinek tanulmányozása Játékosok egy tetszőleges csoportjának ereje Nem 3 személyes sakk Definíció

1000 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