Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2015/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport
|
|
- Eszter Fanni Szabóné
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Operációkutatás I. 2015/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport Számítógépes Optimalizálás Tanszék 6. Előadás
2 Árazási interpretáció Tekintsük újra az erőforrás allokációs problémát (vonat és katona gyártása, fa és festék kell) Max z = 3x 1 +2x 2 [profit] x 1 +x 2 80 [fa] 2x 1 +x [festék] x 1, x 2 0 Legyen egy egység fa piaci ára y 1 ($), egy egység festék ára y 2 ($). Mit tehet a gyártó? Eladhatja az erőforrásait (fa, festék) piaci áron Vehet további fát és festéket Gyárt a rendelkezésre álló erőforrásokból és eladja a játékokat Mi a legjobb stratégia (feltéve, hogy mindent tényleg el tud adni)?
3 Árazási interpretáció Ha eladja a készletét 80y y 2 profitra tesz szert Ha egy katona (piaci) előálĺıtási ára kisebb, mint az eladási ára, azaz y 1 + 2y 2 < 3($) akkor a gyártó korlátlan hasznot el tud érni. Miért? 1 db katona gyártási költsége y 1 + 2y 2 = x 1 db katona esetén: x 1 (y 1 + 2y 2 ) Mivel y 1 + 2y 2 < 3, legyen pl. y 1 + 2y 2 = 2.9$ (költség), az eladási ár pedig 3$ = 1db katona esetén a profit 0.1$ = x 1 db katona esetén: 0.1x 1 $ (ami tetszőlegesen nagy lehet)
4 Árazási interpretáció Hasonlóan megy a dolog a vonatokra is: Ha egy vonat (piaci) előálĺıtási ára kisebb, mint az eladási ára, azaz y 1 + y 2 < 2($) akkor a gyártó korlátlan hasznot el tud érni. De hogyan működik a piac? A piac nem engedi, hogy a gyártó korlátlan haszonra tegyen szert. Ellenkezőleg, úgy álĺıtja be az árakat, hogy a gyártó a lehető legkisebb profitot realizálja.
5 Árazási interpretáció: a piac ár képzése A piac a következő optimalizálási feladatot oldja meg : Min 80y y 2 y 1 +2y 2 3 [katonák] y 1 +y 2 2 [vonatok] y 1, y 2 0 Ezt hívjuk az eredeti feladat duálisának Az eredeti feladatot ez alapján primál feladatnak hívjuk.
6 Primál-duál feladatpár A primál feladat: Max z = 3x 1 +2x 2 x 1 +x x 1 +x x 1, x 2 0 A duál feladat: Min 80y y 2 y 1 +2y 2 3 y 1 +y 2 2 y 1, y 2 0
7 Primál-duál feladatpár A primál-duál feladatpár általánosan: n a ij x j b i i = 1, 2,... m j=1 Primál feladat x j 0 j = 1, 2,... n n max c i x i = z i=1 m a ij y i c j j = 1, 2,... n i=1 Duál feladat y i 0 i = 1, 2,... m m min b i y i = w i=1
8 Primál-duál feladatpár A primál-duál feladatpár általánosan, mátrix formában: A primál feladat: Max c T x Ax b x 0 A duál feladat: Min b T y A T y c y 0 A duál a (standard alakú) primából egyszerűen megkapható: transzponáljuk A mátrixot cseréljük fel b és c vektorok szerepét cseréljük az egyenlőtlenségeket -ra Max helyett Min feladat
9 Gyenge dualitás tétel Tétel. (Gyenge dualitás) Ha x = (x 1,..., x n ) lehetséges megoldása a primál feladatnak és y = (y 1,..., y m ) lehetséges megoldása a duál feladatnak, akkor c T x b T y, azaz n m c j x j b i y i. j=1 Vagyis a duális feladat bármely lehetséges megoldása felső korlátot ad a primál bármely lehetséges megoldására (azaz az optimális megoldásra is). Bizonyítás. Egyszerű helyettesítés becsléssel: ( n n m ) m n c j x j y i a ij x j = x j a ij y i j=1 vagy mátrixosan: j=1 i=1 i=1 i=1 j=1 c T x (A T y) T x = (y T A)x = y T (Ax) y T b = b T y m b i y i, i=1
10 Gyenge dualitás Látjuk, hogy a korlátosság és a megoldhatóság nem függetlenek egymástól Ha a primál nem korlátos, akkor a duálnak nincs lehetséges megoldása Hasonlóan, ha a duál nem korlátos, akkor a primálnak nincs lehetséges megoldása Lehetséges, hogy egyiknek sincs lehetséges megoldása De ha mindkettőnek van, akkor mindkettő korlátos Továbbá a primál és a duál feladat egyidejű optimalitása ellenőrizhető
11 Primál-duál esetek
12 Erős dualitás tétel Tétel. (Erős dualitás) Ha x = (x 1,..., x n ) egy optimális megoldása a primál feladatnak és y = (y 1,..., y m ) optimális megoldása a duál feladatnak, akkor c T x = b T y, azaz n c j x j = j=1 m b i y i. i=1 Továbbá az is igaz, hogy y T (b Ax) = 0 és x T (A T y c) = 0. Egyszerűen, ha valamely i-edik feltétel egyenlet nem éles (azaz nincs egyenlőség) a primál optimumban, akkor a duál kapcsolódó y i változó 0 kell legyen. Visszafelé, ha egy primál x i változó szigorúan pozitív, akkor a kapcsolódó duális feltétel egyenlet éles kell legyen. Ezt komplementáris lazaságnak hívjuk.
13 Erős dualitás tétel A második rész bizonyítása: 0 y T (b Ax) = y T b y T Ax = b T y (A T y) T x b T y c T x = 0, illetve 0 x T (A T y c) = (y T A c T )x = y T (Ax) c T x y T b c T x = b T y c T x 0.
14 Erős dualitás tétel A első rész bizonyítás vázlata: Példa. Adott a következő primál feladat: x 1 x 2 x 3 + 3x 4 1 5x 1 + x 2 + 3x 3 + 8x 4 55 x 1 + 2x 2 + 3x 3 5x 4 3 x 1, x 2, x 3, x 4 0 max 4x 1 + x 2 + 5x 3 + 3x 4 = z A feladat megoldásának utolsó szótára x 4 = 5 x 1 x 3 x 5 x 7 x 6 = 1 + 5x 1 + 9x x x 7 x 2 = 14 2x 1 4x 3 5x 5 3x 7 z = 29 2x 1 2x 3 11x 5 6x 7
15 A duális feladat: y 1 + 5y 2 y 3 4 y 1 + y 2 + 2y 3 1 y 1 + 3y 2 + 3y 3 5 3y 1 + 8y 2 5y 3 3 y 1, y 2, y 3 0 min y y 2 + 3y 3 = w A duális egy optimális megoldása: y = (11, 0, 6) A primál feladat utolsó szótárában a mesterséges változók célfüggvény együtthatói: c 5 = 11, c 6 = 0, c 7 = 6 (Mit veszünk észre?)
16 Erős dualitás tétel A gyenge dualitási tétel miatt elég, ha találunk egy olyan (y1, y 1, y 3 ) duál lehetséges megoldást, amelyre 4 j=1 c jx j = 3 i=1 b iyi Az eredeti feladat utolsó szótárából kiolvasható a duális feladat megoldása. A példában x 4 = 5 x 1 x 3 x 5 x 7 x 6 = 1 + 5x 1 + 9x x x 7 x 2 = 14 2x 1 4x 3 5x 5 3x 7 z = 29 2x 1 2x 3 11x 5 +0x 6 6x 7 A duális változók az eredeti feladat mesterséges változóihoz rendelhetők: x 5 y 1, x 6 y 2, x 7 y 3 y 1 = 11, y 2 = 0, y 3 = 6 Az általános esetben az utolsó szótárhoz érve ezt kell számolással ellenőrizni az optimumok egyenlőségét.
17 Dualitási tételből adódó lehetőségek A dualitás fogalma rendkívül hasznos, mert rugalmas hozzáállást teszt lehetővé az LP feladatok megoldásánál. 1 A szimplex algoritmus iterációszáma közeĺıtőleg a sorok számával arányos sok feltétel, kevés változó esetén érdemes áttérni a duálisra 2 Ha az első esetben szükség van 2 fázisra, míg a duálisnál nincs, érdemes áttérni 3 Ha menet közben kell új feltételeket hozzávenni az LP-hez a duál feladattal dolgozva az új feltétel csak egy új, nembázis változóként jelenik meg hozzávesszük az aktuális szótárhoz, és folytatjuk a feladatmegoldást
18 Általános LP feladat Mi a helyzet akkor, ha az LP feladatunk tartalmaz egyenlőséget vagy nem korlátozott változót (ami felvehet negatív értéket is)? A jó hír, hogy ez kezelhető, ugyanis az egyenlőség feltétel egy nem korlátozott változóhoz tartozik egy nem korlátozott változó esetén egy egyenlőség feltétel kell legyen Miért? Például tegyük fel, hogy x 1 + x 2 = 80 [fa] 3x 1 + 2x 2 5x 1 + 2x 2 = ( 1) (x 1 + x 2 ) +3 (2x } {{ } 1 + x 2 ) } {{ } = Azaz y 1 nem korlátozott (itt 1) = 220$
19 Általános LP feladat Összegezve: az feltétel egy nem-pozitív változóhoz tartozik nem-pozitív változóhoz egy feltétel tartozik Primál (Max) Duál (Min) i-edik feltétel y i 0 i-edik feltétel y i 0 i-edik feltétel = y i nem korlátozott x i 0 i-edik feltétel x i 0 i-edik feltétel x i nem korlátozott i-edik feltétel =
20 Általános LP feladat Példa. Primál Duál Max z = 3x 1 + 2x 2 + x 3 x 1 + x x x 1 + x 2 + x 3 = 100 x 1 + x 3 40 x 1 x 2 0 x 3 0 nem korlátozott Min w = 80y y y 3 y 1 + 2y 2 + y 3 = 3 y 1 + y y 1 + y 2 + y 3 1 y 1 y 1 0 y 2 nem korlátozott y 3 0
21 LP feladatok megoldhatósága Inkonzisztencia: egyenletek és egyenlőtlenségek egy m elemű n a ij x j b i j=1 n a ij x j = b i j=1 i I i E rendszere inkonzisztens, ha léteznek olyan y 1, y 2,..., y m valós számok, amelyekre teljesül, hogy m a ij y i = 0 i=1 m b i y i < 0 i=1 y i 0 j = 1, 2,..., n i I
22 LP feladatok megoldhatósága Tucker lehetetlenségi tétele egyenlet és egyenlőtlenség rendszerekre: egyenletek és egyenlőtlenségek egy rendszere akkor és csak akkor megoldhatatlan, ha inkonzisztens Nem bizonyítjuk A tétel bizonyítható a lineáris programozás alaptételének és az erős dualitás tételének általános LP feladatokra vonatkozó formájára támaszkodva
23 Komplementáris lazaság Tekintsük a következő feladatot: Max z = 6x 1 + x 2 x 3 x 4 x 1 + 2x 2 + x 3 + x 4 5 3x 1 + x 2 x 3 8 x 2 + x 3 + x 4 = 1 x 1 nem korlátos x 2, x 3, x 4 0 Azt szeretnénk ellenőrizni, hogy vajon a következők egyike optimális megoldás-e: x 1 = 2, x 2 = 1, x 3 = 0, x 4 = 0 x 1 = 3, x 2 = 0, x 3 = 1, x 4 = 0 Gondoljuk át, miért pont ezeket választottuk?
24 Komplementáris lazaság Ha a primál-duál feladatpár Max c T x Ax b x 0 Min b T y A T y c y 0 akkor azt mondjuk, hogy x = (x 1,... x n ) és y 1 = (y 1,..., y m ) komplementárisak, ha y T (b Ax) = 0 és x T (A T y c) = 0. Vagyis ha y i > 0, akkor x-et az i-edik egyenletbe helyettesítve =-et kapunk ( a feltétel éles ) ha x i > 0, akkor y-t a duális feladat i-edik egyenletébe helyettesítve az = teljesül
25 Komplementáris lazaság tétel Az erős dualitás tételnél több is tudunk mondani: Tétel. (Komplementáris lazaság) Tegyük fel, hogy x a primál feladat optimális megoldása. Ekkor Ha y a duál optimális megoldása, akkor x és y komplementáris Ha y lehetséges megoldása a duálisnak és komplementáris x-szel, akkor y optimális megoldása a duálnak Létezik olyan lehetséges y megoldása a duálnak, hogy x és y komplementáris.
26 Komplementáris lazaság: példa Visszatérve a példához, annak ellenőrzéséhez, hogy a javasolt megoldások valamelyik optimális-e, kelleni fog a duális feladat: Max z = 6x 1 + x 2 x 3 x 4 x 1 + 2x 2 + x 3 + x 4 5 3x 1 + x 2 x 3 8 x 2 + x 3 + x 4 = 1 x 1 nem korlátos x 2, x 3, x 4 0 Duál: Min w = 5y 1 + 8y 2 + y 3 y 1 + 3y 2 = 6 2y 1 + y 2 + y 3 1 y 1 y 2 + y 3 1 y 1 + y 3 1 y 1, y 2 0 y 3 nem korlátos
27 Komplementáris lazaság: példa Az első javaslat: x 1 = 2, x 2 = 1, x 3 = 0, x 4 = 0; tegyük fel, hogy ez optimális Ekkor létezik y = (y 1, y 2, y 3 ) lehetséges megoldása a duálisnak ami komplementáris x-szel Az első primál feltétel: x 1 + 2x 2 + x 3 + x 4 = = 4 < 5 nem éles y 1 = 0 kell legyen a komplementaritás miatt A második primál feltétel: 3x 1 + x 2 x 3 = = 7 < 8 nem éles y 2 = 0 kell legyen a komplementaritás miatt Ezek alapján az első duál feltétel: y 1 + 3y 2 = = 0 6 azaz (y 1, y 2, y 3 ) nem lehetséges megoldása a duálnak, de feltettük, hogy az x nem optimális megoldása a primálnak
28 Komplementáris lazaság: példa Az második javaslat: x 1 = 3, x 2 = 0, x 3 = 1, x 4 = 0; tegyük fel, hogy ez optimális Ekkor létezik y = (y 1, y 2, y 3 ) lehetséges megoldása a duálisnak ami komplementáris x-szel Az első primál feltétel: x 1 + 2x 2 + x 3 + x 4 = = 4 < 5 nem éles y 1 = 0 kell legyen a komplementaritás miatt A második primál feltétel: 3x 1 + x 2 x 3 = = 8 éles A harmadik primál feltétel: x 2 + x 3 + x 4 = = 1 éles Előjel feltételek is teljesülnek (x 1, x 2, x 3, x 4 0) x lehetséges megoldása a primálnak
29 Komplemetáris lazaság: példa Nézzünk meg a x értékeit a duálra vonatkozóan x 1 nem korlátos első duál feltétel y 1 + 3y 2 = 6 éles (szükségszerűen) x 3 > 0 a harmadik duál feltételnek élesnek kell legyen: y 1 y 2 + y 3 = 1 Összegezve az eddigieket: y 1 = 0 y 1 + 3y 2 + y 3 = 6 y 1 y 2 + y 3 = 1 Ennek az egyértelmű megoldása: y 1 = 0, x 2 = 2, y 3 = 1. A konstrukcióból adódóan ez komplementáris x-szel. Az utolsó lépés annak ellenőrzése, hogy y lehetséges megoldása-e a duálnak. Igen x optimális megoldása a primálnak.
30 Komplementáris lazaság: összegzés Összefoglalva: 1 Adott x (javasolt primál megoldás), ellenőrizzük, hogy lehetséges-e 2 Nézzük meg mely y i változóknak kell 0-nak lennie 3 Nézzük meg mely duál feltételeknek kell élesnek lennie egyenletrendszert kapunk 4 Oldjuk meg ezt a rendszert 5 Ellenőrizzük, hogy a kapott megoldás lehetséges megoldása-e a duálnak Ha minden lépés sikeres volt, akkor az adott x optimális, különben nem. Kérdés: mi van akkor, ha x lehetséges, de nem bázismegoldás?
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
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
RészletesebbenKlasszikus alkalmazások
Klasszikus alkalmazások Termelésoptimalizálás Hozzárendelési probléma: folytonos eset Arbitrázsárazás p. Termelésoptimalizálás A gazdasági élet és a logisztika területén gyakran találkozunk lineáris optimalizálási
RészletesebbenGAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN
GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Gazdaságmatematika középhaladó szinten LINEÁRIS PROGRAMOZÁS Készítette: Gábor Szakmai felel s: Gábor Vázlat 1 2 3 4 A lineáris
RészletesebbenSzimplex módszer, szimplex tábla Példaként tekintsük a következ LP feladatot:
Szimplex módszer, szimplex tábla Példaként tekintsük a következ LP feladatot: z = 5x 1 + 4x 2 + 3x 3 2x 1 + 3x 2 + x 3 5 4x 1 + x 2 + 2x 3 11 3x 1 + 4x 2 + 2x 3 8 x 1, x 2, x 3 0 = maximum, feltéve, hogy
RészletesebbenA lineáris programozás 1 A geometriai megoldás
A lineáris programozás A geometriai megoldás Készítette: Dr. Ábrahám István A döntési, gazdasági problémák optimalizálásának jelentős részét lineáris programozással oldjuk meg. A módszer lényege: Az adott
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
RészletesebbenKOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.
KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I 11 XI LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREk 1 LINEÁRIS EGYENLETRENDSZER A lineáris egyenletrendszer általános alakja: (1) Ugyanez mátrix alakban: (2), ahol x az ismeretleneket tartalmazó
RészletesebbenHiányos másodfokú egyenletek. x 8x 0 4. A másodfokú egyenlet megoldóképlete
Hiányos másodfokú egyenletek Oldjuk meg a következő egyenleteket a valós számok halmazán! 1. = 0 /:. = 8 /:. 8 0 4. 4 4 0 A másodfokú egyenlet megoldóképlete A másodfokú egyenletek általános alakja: a
RészletesebbenDÖNTÉSI MODELL KIALAKÍTÁSA KÖZBESZERZÉSI ELJÁRÁS SORÁN ELŐSZÓ
Dr. Gyarmati József mk. őrnagy ZMNE BJKMK Katonai Logisztikai Minőségügyi és Közlekedésmérnöki Tanszék DÖNTÉSI MODELL KIALAKÍTÁSA KÖZBESZERZÉSI ELJÁRÁS SORÁN Absztrakt A cikk egy olyan algoritmust mutat
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
RészletesebbenTartalom. Matematikai alapok. Termékgyártási példafeladat. Keverési példafeladat Szállítási példafeladat Hátizsák feladat, egészértékű feladat
6. előadás Termelési és optimalizálási feladatok Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor 2013 2014 1 Tartalom Matematikai alapok Matematikai modell Fontosabb feladattípusok Érzékenységvizsgálat Termékgyártási
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 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
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
Részletesebben5. gyakorlat. Lineáris leképezések. Tekintsük azt a valós függvényt, amely minden számhoz hozzárendeli az ötszörösét!
5. gyakorlat Lineáris leképezések Tekintsük azt a valós függvényt, amely minden számhoz hozzárendeli az ötszörösét! f : IR IR, f(x) 5x Mit rendel hozzá ez a függvény két szám összegéhez? x, x IR, f(x +
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
Részletesebben2) = 0 ahol x 1 és x 2 az ax 2 + bx + c = 0 ( a,b, c R és a 0 )
Fogalom gyűjtemény Abszcissza: az x tengely Abszolút értékes egyenletek: azok az egyenletek, amelyekben abszolút érték jel szerepel. Abszolútérték-függvény: egy elemi egyváltozós valós függvény, mely minden
RészletesebbenBeadható feladatok. 2006. december 4. 1. Add meg az alábbi probléma állapottér-reprezentációját!
Beadható feladatok 2006. december 4. 1. Feladatok 2006. szeptember 13-án kitűzött feladat: 1. Add meg az alábbi probléma állapottér-reprezentációját! Adott I 1,..., I n [0, 1] intervallumokból szeretnénk
RészletesebbenLineáris algebra és mátrixok alkalmazása a numerikus analízisben
Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi kar Lineáris algebra és mátrixok alkalmazása a numerikus analízisben Szakdolgozat Készítette: Borostyán Dóra Matematika BSc matematikai elemző Témavezető:
RészletesebbenFejezetek a lineáris algebrából PTE-PMMK, Műszaki Informatika Bsc. Dr. Kersner Róbert
Fejezetek a lineáris algebrából PTE-PMMK, Műszaki Informatika Bsc Dr. Kersner Róbert 007 Tartalomjegyzék Előszó ii. Determináns. Mátrixok 6 3. Az inverz mátrix 9 4. Lineáris egyenletrendszerek 5. Lineáris
RészletesebbenLogaritmikus egyenletek Szakközépiskola, 11. osztály. 2. feladat. Oldjuk meg a következ logaritmikus egyenletet!
Logaritmikus egyenletek Szakközépiskola,. osztály. feladat. Oldjuk meg a következ logaritmikus egyenletet! lg(0x ) lg(x + ) = lg () Kikötések: x > 5 és x >. lg(0x ) lg(x + ) = lg () lg 0x (x + ) = lg (3)
RészletesebbenAz Excel Solver bővítményének megismerése Feladatok gyakorlása BMF-NIK 2008. ősz 3
2008/09 ősz 1. Windows / Word / Excel, önálló feldolgozás! 2. Solver 3. ZH 4. Windows 5. Windows 6. ZH 7. HTML 8. HTML 9. ZH 10. Adatszerkezetek, változók, tömbök 11. Számábrázolási kérdések 12. ZH 13.
Részletesebben1. Előadás Lineáris programozás Szállítási feladatok
1. Előadás Lineáris programozás Szállítási feladatok Salamon Júlia Előadás II. éves gazdaság informatikus hallgatók számára Projekt Témák: Lineáris programozási feladat (3 hallgató) Szállítási feladat
RészletesebbenMATEMATIKA GYAKORLÓ FELADATGYŰJTEMÉNY
MATEMATIKA GYAKORLÓ FELADATGYŰJTEMÉNY (Kezdő 9. évfolyam) A feladatokat a Borbás Lászlóné MATEMATIKA a nyelvi előkészítő évfolyamok számára című könyv alapján állítottuk össze. I. Számok, műveletek számokkal.
RészletesebbenLineáris Algebra gyakorlatok
A V 2 és V 3 vektortér áttekintése Lineáris Algebra gyakorlatok Írta: Simon Ilona Lektorálta: DrBereczky Áron Áttekintjük néhány témakör legfontosabb definícióit és a feladatokban használt tételeket kimondjuk
RészletesebbenMiskolci Egyetem. Diszkrét matek I. Vizsga-jegyzet. Hegedűs Ádám Imre 2010.12.28.
Miskolci Egyetem Diszkrét matek I. Vizsga-jegyzet Hegedűs Ádám Imre 2010.12.28. KOMBINATORIKA Permutáció Ismétlés nélküli permutáció alatt néhány különböző dolognak a sorba rendezését értjük. Az "ismétlés
RészletesebbenElsôfokú egyenletek, egyenletrendszerek, egyenlôtlenségek
Elsôfokú egyváltozós egyenletek 6 Elsôfokú egyenletek, egyenletrendszerek, egyenlôtlenségek. Elsôfokú egyváltozós egyenletek 000. Érdemes egyes tagokat, illetve tényezôket alkalmasan csoportosítani, valamint
RészletesebbenMUNKAANYAG. Szabó László. Szilárdságtan. A követelménymodul megnevezése:
Szabó László Szilárdságtan A követelménymodul megnevezése: Kőolaj- és vegyipari géprendszer üzemeltetője és vegyipari technikus feladatok A követelménymodul száma: 047-06 A tartalomelem azonosító száma
RészletesebbenKomáromi Éva LINEÁRIS PROGRAMOZÁS
OPERÁCIÓKUTATÁS No.2. Komáromi Éva LINEÁRIS PROGRAMOZÁS Budapest 2005 Komáromi Éva LINEÁRIS PROGRAMOZÁS Javított kiadás OPERÁCIÓKUTATÁS No.2 Megjelenik az FKFP 0231 Program támogatásával a Budapesti Közgazdaságtudományi
RészletesebbenKétfázisú szimplex algoritmus és speciális esetei
5. gyakorlat Kétfázisú szimplex algoritmus és speciális esetei. Emlékeztető Standard alak, áttérés Standard alak Minden feltétel et tartalmaz csak. A célfüggvényünket maximalizáljuk. A b vektor (jobb oldalon
RészletesebbenA racionalitás értelmezése és korlátai a közgazdaságtanban
A racionalitás értelmezése és korlátai a közgazdaságtanban Kovács Máté 2010. szeptember 30. Kivonat A munkában a közgazdasági racionalitás értelmezési lehetőségeit vizsgáljuk. Miután számba vettük a lehetőségeket,
RészletesebbenMATEMATIKA ÉRETTSÉGI 2008. október 21. KÖZÉPSZINT I.
MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 008. október 1. KÖZÉPSZINT I. 1) Adja meg a 4 egyjegyű pozitív osztóinak halmazát! A keresett halmaz: {1 4 6 8}. ) Hányszorosára nő egy cm sugarú kör területe, ha a sugarát háromszorosára
RészletesebbenSzéchenyi István Egyetem, 2005
Gáspár Csaba, Molnárka Győző Lineáris algebra és többváltozós függvények Széchenyi István Egyetem, 25 Vektorterek Ebben a fejezetben a geometriai vektorfogalom ( irányított szakasz ) erős általánosítását
RészletesebbenElső sorozat (2000. május 22. du.) 1. Oldjamegavalós számok halmazán a. cos x + sin2 x cos x. +sinx +sin2x =
2000 Írásbeli érettségi-felvételi feladatok Első sorozat (2000. május 22. du.) 1. Oldjamegavalós számok halmazán a egyenletet! cos x + sin2 x cos x +sinx +sin2x = 1 cos x (9 pont) 2. Az ABCO háromszög
Részletesebbenegyenletek Jó, hogy itt vagytok! titeket vártalak. Hadd találjam ki, hol vagyunk! Kínában. Jól gondolod. Az 1400. évben vagyunk, a Hova vezet minket?
egyenletek és egyenlôtlenségek Jó, hogy itt vagytok! titeket vártalak. Hadd találjam ki, hol vagyunk! Kínában. Egyenesen a császárhoz. ezt a tudást át kell ültetnetek a matematikába. Te nem hiszed ezt
RészletesebbenTARTALOM. Ismétlő tesztek...248 ÚTMUTATÁSOK ÉS EREDMÉNYEK...255
TARTALOM. SZÁMHALMAZOK...5.. Természetes kitevőjű hatványok...5.. Negatív egész kitevőjű hatványok...6.. Racionális kitevőjű hatványok...7.4. Irracionális kitevőjű hatványok...0.5. Négyzetgyök és köbgyök...
RészletesebbenModern piacelmélet. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. Selei Adrienn
Modern piacelmélet ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Selei Adrienn A tananyag a Gazdasági Versenyhivatal Versenykultúra Központja és a Tudás-Ökonómia Alapítvány támogatásával készült az ELTE TáTK
Részletesebben* Modern piacelmélet. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. Tárgyfelelős neve * Modern piacelmélet Kutatás és fejlesztés. * Kutatás és fejlesztés
* Modern piacelmélet ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Tárgyfelelős neve * Modern piacelmélet Kutatás és fejlesztés ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Készítette: Hidi János * Kutatás és fejlesztés
RészletesebbenGráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. Párosítások
Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára Párosítások 2012. november 19. Előadó: Hajnal Péter 1. Alapfogalmak Emlékeztető. Legyen G egy gráf, E(G) a G élhalmaza, V (G) gráfunk csúcshalmaza.
Részletesebben9. Áramlástechnikai gépek üzemtana
9. Áramlástechnikai gépek üzemtana Az üzemtan az alábbi fejezetekre tagozódik: 1. Munkapont, munkapont stabilitása 2. Szivattyú indítása soros 3. Stacionárius üzem kapcsolás párhuzamos 4. Szivattyú üzem
RészletesebbenMATEMATIKA ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI-FELVÉTELI FELADATOK 2003. május 19. du. JAVÍTÁSI ÚTMUTATÓ
MATEMATIKA ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI-FELVÉTELI FELADATOK 00 május 9 du JAVÍTÁSI ÚTMUTATÓ Oldja meg a rendezett valós számpárok halmazán az alábbi egyenletrendszert! + y = 6 x + y = 9 x A nevezők miatt az alaphalmaz
RészletesebbenStandardizálás Főátlagok bontása Alkalmazások Feladatok Vége
Statisztika I 5 előadás Főátlagok összehasonlítása http://bmfhu/users/koczyl/statisztika1htm Kóczy Á László KGK-VMI Viszonyszámok (emlékeztető) Jelenség színvonalának vizsgálata viszonyszámokkal Viszonyszám
RészletesebbenKövetelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 1. Előadás Követelmények, teljesítés feltételei Vizsga anyaga Előadásokhoz tartozó diasor
RészletesebbenScherlein Márta Dr. Hajdu Sándor Köves Gabriella Novák Lászlóné MATEMATIKA 1. A FELMÉRŐ FELADATSOROK ÉRTÉKELÉSE
Scherlein Márta Dr. Hajdu Sándor Köves Gabriella Novák Lászlóné MATEMATIKA 1. A FELMÉRŐ FELADATSOROK ÉRTÉKELÉSE A felmérő feladatsorok értékelése A felmérő feladatsorokat úgy állítottuk össze, hogy azok
RészletesebbenMATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ
Matematika emelt szint 0 ÉRETTSÉGI VIZSGA 00. február. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI MINISZTÉRIUM Matematika emelt szint Fontos tudnivalók Formai
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
RészletesebbenÁttekintés LP és geometria Többcélú LP LP és egy dinamikus modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 6. Előadás Áttekintés Kezdjük újra a klasszikus erőforrás allokációs problémával (katonák,
Részletesebben2. feladat Legyenek 1 k n rögzített egészek. Mennyi az. x 1 x 2...x k +x 2 x 3...x k+1 +...+x n k+1 x n k+2...x n
Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny, 2012 13-as tanév MATEMATIKA, III. kategória a gimnáziumok speciális matematikai osztályainak tanulói részére Az első forduló feladatainak megoldásai Kérjük a javító
RészletesebbenKövetelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 1. Előadás Követelmények, teljesítés feltételei Vizsga anyaga Előadásokhoz tartozó diasor
RészletesebbenIV.4. EGYENLŐTLENSÉGEK. A feladatsor jellemzői
IV.4. EGYENLŐTLENSÉGEK Tárgy, téma A feladatsor jellemzői Egyenlőtlenségek megoldási módszerei, egyenlőtlenségekre vezető szöveges feladatok megoldása. A legalább és legfeljebb fogalma. Előzmények Egyenletek
RészletesebbenÉS TESZTEK A DEFINITSÉG
MÁTRIX DEFINITSÉGÉNEK FOGALMA ÉS TESZTEK A DEFINITSÉG ELDÖNTÉSÉRE DR. NAGY TAMÁS egyetemi docens Miskolci Egyetem Alkalmazott Matematikai Tanszék A bemutatott kutató munka a TÁMOP-..1.B-10//KONV-010-0001
RészletesebbenMatematikai alapismeretek. Huszti Andrea
Tartalom 1 Matematikai alapismeretek Algebrai struktúrák Oszthatóság Kongruenciák Algebrai struktúrák Az S = {x, y, z,... } halmazban definiálva van egy művelet, ha az S-nek minden x, y elempárjához hozzá
RészletesebbenKOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.
KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I 9 IX MÁTRIxOk 1 MÁTRIx FOGALmA, TULAJDONSÁGAI A mátrix egy téglalap alakú táblázat, melyben az adatok, a mátrix elemei, sorokban és oszlopokban vannak elhelyezve Az (1) mátrixnak
RészletesebbenHraskó András, Surányi László: 11-12. spec.mat szakkör Tartotta: Surányi László. Feladatok
Feladatok 1. Színezzük meg a koordinátarendszer rácspontjait két színnel, kékkel és pirossal úgy, hogy minden vízszintes egyenesen csak véges sok kék rácspont legyen és minden függőleges egyenesen csak
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
RészletesebbenMikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián főiskolai docens k.krisztian@efp.hu
Mikroökonómia előadás Dr. Kertész Krisztián főiskolai docens k.krisztian@efp.hu Árrugalmasság A kereslet árrugalmassága = megmutatja, hogy ha egy százalékkal változik a termék ára, akkor a piacon hány
RészletesebbenJANUS PANNONIUS TUDOMÁNYEGYETEM. Schipp Ferenc ANALÍZIS I. Sorozatok és sorok
JANUS PANNONIUS TUDOMÁNYEGYETEM Schipp Ferenc ANALÍZIS I. Sorozatok és sorok Pécs, 1994 Lektorok: Dr. FEHÉR JÁNOS egyetemi docens, kandidtus. Dr. SIMON PÉTER egyetemi docens, kandidtus 1 Előszó Ez a jegyzet
Részletesebben2. Halmazelmélet (megoldások)
(megoldások) 1. A pozitív háromjegy páros számok halmaza. 2. Az olyan, 3-mal osztható egész számok halmaza, amelyek ( 100)-nál nagyobbak és 100-nál kisebbek. 3. Az olyan pozitív egész számok halmaza, amelyeknek
RészletesebbenA lineáris tér. Készítette: Dr. Ábrahám István
A lineáris tér Készítette: Dr. Ábrahám István A lineáris tér fogalma A fejezetben a gyakorlati alkalmazásokban használt legfontosabb fogalmakat, összefüggéseket tárgyaljuk. Adott egy L halmaz, amiben azonos
RészletesebbenColor profile: Generic CMYK printer profile Composite 150 lpi at 45 degrees
Color profile: Generic CMYK printer profile Composite 150 lpi at 45 degrees Matematikai Lapo / Borító 2013. december 13. 19:28:39 13-1-borito 2014/5/20 11:55 page 0 #1 MATEMATIKAI LAPOK A Bolyai János
RészletesebbenA DÖNTÉSELMÉLET ELEMEI
A DÖNTÉSELMÉLET ELEMEI Irodalom: Temesi J., A döntéselmélet alapjai, Aula, 2002, Budapest Lawrence, J.A., Pasternack, B.A., Applied management science, John Wiley & Sons Inc. 2002 Stevenson, W. J., Operation
RészletesebbenHALMAZOK TULAJDONSÁGAI,
Halmazok definíciója, megadása HALMAZOK TULAJDONSÁGAI,. A következő definíciók közül melyek határoznak meg egyértelműen egy-egy halmazt? a) A:= { a csoport tanulói b) B:= { Magyarország városai ma c) C:=
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 +
Részletesebben1. feladatsor, megoldások. y y = 0. y h = C e x
1. feladatsor, megoldások 1. Ez egy elsőrendű diffegyenlet, először a homogén egyenlet megoldását keressük meg, majd partikuláris megoldást keresünk: y y = 0 Ez pl. egy szétválasztható egyenlet, melynek
RészletesebbenMATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY
Pék Johanna MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY Nem matematika alapszakos hallgatók számára Tartalomjegyzék Előszó iii. Lineáris algebra.. Mátrixok...................................... Lineáris egyenletrendszerek..........................
RészletesebbenModellalkotási feladatgyűjtemény
Modellalkotási feladatgyűjtemény Az év végi írásbeli vizsgán, a vizsga első részében a teszt mellett minden egy feladatot is fog kapni az alábbiak közül. A feladat megoldása a maximális pontszám eléréséhez
RészletesebbenTulajdonjogi intézmények. A közpolitika mozgatórugói. Finanszírozási szerződés. Közpolitika és vállalatfinanszírozás
Közpolitika és vállalatfinanszírozás Vállalati pénzügyek és politikai gazdaságtan Vállalati pénzügytan 3. Intézményi, szaályozói környezet ETE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Készítette: Bárczy Péter
Részletesebben8. Mohó algoritmusok. 8.1. Egy esemény-kiválasztási probléma. Az esemény-kiválasztási probléma optimális részproblémák szerkezete
8. Mohó algoritmusok Optimalizálási probléma megoldására szolgáló algoritmus gyakran olyan lépések sorozatából áll, ahol minden lépésben adott halmazból választhatunk. Sok optimalizálási probléma esetén
RészletesebbenDiszkrét matematika II. gyakorlat
Név: EHA-kód: 1. 2. 3. 4. 5. Diszkrét matematika II. gyakorlat 1. ZH 2014. március 19. Uruk-hai csoport 1. Feladat. 4 pont) Oldja meg az 5 122 x mod 72) kongruenciát? Érdekesség: az 5 122 szám 86 számjegyű.)
RészletesebbenMATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ
Matematika emelt szint 0613 ÉRETTSÉGI VIZSGA 007. május 8. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM Formai előírások: Fontos tudnivalók
RészletesebbenMiskolci Egyetem GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR. Analízis I. példatár. (kidolgozott megoldásokkal) elektronikus feladatgyűjtemény
Miskolci Egyetem GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR Analízis I. példatár kidolgozott megoldásokkal) elektronikus feladatgyűjtemény Összeállította: Lengyelné Dr. Szilágyi Szilvia Miskolc, 013. Köszönetnyilvánítás
RészletesebbenAnalízisfeladat-gyűjtemény IV.
Oktatási segédanyag a Programtervező matematikus szak Analízis. című tantárgyához (003 004. tanév tavaszi félév) Analízisfeladat-gyűjtemény IV. (Függvények határértéke és folytonossága) Összeállította
RészletesebbenAlgoritmusok 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
RészletesebbenFeladatok a koordináta-geometria, egyenesek témaköréhez 11. osztály, középszint
TÁMOP-.1.4-08/2-2009-0011 A kompetencia alapú oktatás feltételeinek megteremtése Vas megye közoktatási intézményeiben Feladatok a koordináta-geometria, egyenesek témaköréhez 11. osztály, középszint Vasvár,
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
RészletesebbenBírálat. Farkas András
Bírálat Farkas András Közlekedési rendszerek fejlesztése és értékelése többtényezős döntési eljárások felhasználásával (Appraisal and Development of Transportation Systems Using Multiple Criteria Decision
RészletesebbenGyakorló feladatok ZH-ra
Algoritmuselmélet Schlotter Ildi 2011. április 6. ildi@cs.bme.hu Gyakorló feladatok ZH-ra Nagyságrendek 1. Egy algoritmusról tudjuk, hogy a lépésszáma O(n 2 ). Lehetséges-e, hogy (a) minden páros n-re
RészletesebbenDifferenciálegyenletek a hétköznapokban
Differenciálegyenletek a hétköznapokban BSc Szakdolgozat Írta: Gondos Réka Matematika BSc, alkalmazott matematikus szakirány Témavezető: Besenyei Ádám adjunktus Alkalmazott Analízis és Számításmatematikai
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.
RészletesebbenHogyan jött az üzleti rész? Hogyan csöppentem a DXN üzletbe?
Hogyan jött az üzleti rész? Hogyan csöppentem a DXN üzletbe? Amikor első kisbabámat vártam, a munkahelyem megszűnt. Elgondolkodtam, mihez fogok kezdeni, ha nem találok később sem munkahelyet. A kisgyermekes
RészletesebbenOnline jegyzet az Egészérték Programozás I. és II. tárgyhoz
Online jegyzet az Egészérték Programozás I. és II. tárgyhoz Király Tamás, Kis Tamás és Szeg László October 25, 2013 Egészérték programozás I. vizsgatematika 2013. tavasz 1. Az egészérték lineáris programozási
RészletesebbenBevezetés 2. Aggregált terv készítése (esettanulmány) 3. Megoldás 3. Aggregált termelési terv összeállítása 8. Érzékenységvizsgálat 12
Bevezetés 2 Aggregált terv készítése (esettanulmány) 3 Megoldás 3 Zéró raktárkészlet stratégia 4 Állandó munkaerőszint stratégia 5 Az optimális megoldás lineáris programozással 6 Aggregált termelési terv
RészletesebbenFeladatok és megoldások a 4. hétre
Feladatok és megoldások a. hétre Építőkari Matematika A3. Pisti nem tanult semmit a vizsgára, ahol 0 darab eldöntendő kérdésre kell válaszolnia. Az anyagból valami kicsi dereng, ezért kicsit több, mint
RészletesebbenTermészetes számok: a legegyszerűbb halmazok elemeinek. halmazokat alkothatunk, ezek elemszámai természetes 3+2=5
1. Valós számok (ismétlés) Természetes számok: a legegyszerűbb halmazok elemeinek megszámlálására használjuk őket: N := {1, 2, 3,...,n,...} Például, egy zsák bab felhasználásával babszemekből halmazokat
Részletesebben8. előadás EGYÉNI KERESLET
8. előadás EGYÉNI KERESLET Kertesi Gábor Varian 6. fejezete, enyhe változtatásokkal 8. Bevezető megjegyzések Az elmúlt héten az optimális egyéni döntést elemeztük grafikus és algebrai eszközökkel: a preferenciatérkép
RészletesebbenProgramozási módszertan. Dinamikus programozás: Nyomtatási feladat A leghosszabb közös részsorozat
PM-04 p. 1/18 Programozási módszertan Dinamikus programozás: Nyomtatási feladat A leghosszabb közös részsorozat Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu
RészletesebbenDoktori Ertekez es J osvai J anos Sz echenyi Istv an Egyetem, M uszaki Tudom anyi Kar 2012
Doktori Értekezés Jósvai János Széchenyi István Egyetem, Műszaki Tudományi Kar 2012 Jósvai János Proaktív termelésütemezési, logisztikai módszerek és ipari alkalmazásaik doktori értekezés Témavezetők:
Részletesebben4. A GYÁRTÁS ÉS GYÁRTÓRENDSZER TERVEZÉSÉNEK ÁLTALÁNOS MODELLJE (Dudás Illés)
4. A GYÁRTÁS ÉS GYÁRTÓRENDSZER TERVEZÉSÉNEK ÁLTALÁNOS MODELLJE (Dudás Illés) ). A gyártás-előkészítés-irányítás funkcióit, alrendszereit egységbe foglaló (általános gyártási) modellt a 4.1. ábra szemlélteti.
RészletesebbenLÁNG CSABÁNÉ SZÁMELMÉLET. Példák és feladatok. ELTE IK Budapest 2010-10-24 2. javított kiadás
LÁNG CSABÁNÉ SZÁMELMÉLET Példák és feladatok ELTE IK Budapest 2010-10-24 2. javított kiadás Fels oktatási tankönyv Lektorálták: Kátai Imre Bui Minh Phong Burcsi Péter Farkas Gábor Fülöp Ágnes Germán László
RészletesebbenTERMELÉSMENEDZSMENT. Gyakorlati segédlet a műszaki menedzser szak hallgatói számára. Összeállította: Dr. Vermes Pál főiskolai tanár 2006.
Szolnoki Főiskola Műszaki és Mezőgazdasági Fakultás Mezőtúr TERMELÉSMENEDZSMENT Gyakorlati segédlet a műszaki menedzser szak hallgatói számára Összeállította: Dr. Vermes Pál főiskolai tanár Mezőtúr 6.
RészletesebbenDifferenciaegyenletek
Differenciaegyenletek Losonczi László Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar Losonczi László (DE) Differenciaegyenletek 1 / 24 3.1 Differenciaegyenlet fogalma, egzisztencia- és unicitástétel
Részletesebben* Modern piacelmélet. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. Tárgyfelelős neve * Modern piacelmélet Reklám
* Modern piacelmélet ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Tárgyfelelős neve * Modern piacelmélet Reklám ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Készítette: Hidi János * Reklámozás - áttekintés * Miért
RészletesebbenTermékdifferenciálás. Modellek. Helyettesíthetıség és verseny. 13.elıadás: Monopolisztikus verseny és monopolista viselkedés
1 /8 13.elıadás: Monopolisztikus verseny és monopolista viselkedés Termékdifferenciálás A termékek azért differenciáltak, mert a fogyasztók úgy gondolják, hogy különböznek egymástól A fogyasztónak mindig
RészletesebbenA Nemzeti Névtér megvalósításának néhány kérdése
A Nemzeti Névtér megvalósításának néhány kérdése A Nemzeti Névtér létrehozásának és működtetésének igazi értelme abban van, hogy a névterek közös archívumi használata révén átjárhatóvá tegyük a kulturális
RészletesebbenKOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.
KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I 5 V ELEmI ALGEbRA 1 BINÁRIS műveletek Definíció Az halmazon definiált bináris művelet egy olyan függvény, amely -ből képez -be Ha akkor az elempár képét jelöljük -vel, a művelet
RészletesebbenE B D C C DD E E g e 112 D 0 e B A B B A e D B25 B B K H K Fejhallgató Antenna A B P C D E 123 456 789 *0# Kijelzés g B A P D C E 0 9* # # g B B 52 Y t ] [ N O S T \ T H H G ? > < p B E E D 0 e B D
RészletesebbenKÖZGAZDASÁGI ALAPISMERETEK (ELMÉLETI GAZDASÁGTAN)
Közgazdasági alapismeretek (elméleti gazdaságtan) középszint 1421 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2014. október 13. KÖZGAZDASÁGI ALAPISMERETEK (ELMÉLETI GAZDASÁGTAN) KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI
RészletesebbenProgramozás I. Metódusok C#-ban Egyszerű programozási tételek. Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu
Programozás I. 3. előadás Tömbök a C#-ban Metódusok C#-ban Egyszerű programozási tételek Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Szoftvertechnológia
RészletesebbenA nyugdíjpénztárak. specialitásai. Előadók: Pálffy László és Szűcs Dávid. 2011. november 23.
A nyugdíjpénztárak könyvvizsgálatának specialitásai Előadók: Pálffy László és Szűcs Dávid 2011. november 23. Tartalom Legfrissebb változások hatásai Általános piaci áttekintés Jogszabályi háttér A könyvvizsgálati
Részletesebben