Szakdolgozat. Miskolci Egyetem. A genetikus algoritmus alkalmazási lehetőségei. Készítette: Biró Szilárd 5. Programtervező informatikus
|
|
- Csilla Horváthné
- 9 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Szakdolgozat Miskolci Egyetem A genetikus algoritmus alkalmazási lehetőségei Készítette: Biró Szilárd 5. Programtervező informatikus Témavezető: Dr. Körei Attila Miskolc, 2013
2 Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Matematikai Tanszék Szám: Szakdolgozat Feladat Biró Szilárd (C76HZ6) programtervező informatikus jelölt részére. A szakdolgozat tárgyköre: genetikus algoritmusok A szakdolgozat címe: A genetikus algoritmus alkalmazási lehetőségei A feladat részletezése: A genetikus algoritmus, mint általános kereső eljárás bemutatása. A genetikus algoritmus operátorainak vizsgálata. Alkalmazási lehetőségek felkutatása. Genetikus algoritmussal megoldható keresési feladat programozása. Témavezető(k): Dr. Körei Attila egyetemi docens A feladat kiadásának ideje: szakfelelős 2
3 Eredetiségi Nyilatkozat Alulírott ; Neptun-kód: a Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Karának végzős szakos hallgatója ezennel büntetőjogi és fegyelmi felelősségem tudatában nyilatkozom és aláírásommal igazolom, hogy című szakdolgozatom/diplomatervem saját, önálló munkám; az abban hivatkozott szakirodalom felhasználása a forráskezelés szabályai szerint történt. Tudomásul veszem, hogy szakdolgozat esetén plágiumnak számít: szószerinti idézet közlése idézőjel és hivatkozás megjelölése nélkül; tartalmi idézet hivatkozás megjelölése nélkül; más publikált gondolatainak saját gondolatként való feltüntetése. Alulírott kijelentem, hogy a plágium fogalmát megismertem, és tudomásul veszem, hogy plágium esetén szakdolgozatom visszautasításra kerül. Miskolc, év hó nap Hallgató 3
4 1. A szakdolgozat feladat módosítása szükséges (módosítás külön lapon) nem szükséges dátum témavezető(k) 2. A feladat kidolgozását ellenőriztem: témavezető (dátum, aláírás): konzulens (dátum, aláírás): A szakdolgozat beadható: dátum témavezető(k) 4. A szakdolgozat szövegoldalt program protokollt (listát, felhasználói leírást) elektronikus adathordozót (részletezve) egyéb mellékletet (részletezve) tartalmaz dátum témavezető(k) 5. bocsátható A szakdolgozat bírálatra nem bocsátható A bíráló neve: dátum szakfelelős 6. A szakdolgozat osztályzata a témavezető javaslata: a bíráló javaslata: a szakdolgozat végleges eredménye: Miskolc, a Záróvizsga Bizottság Elnöke 4
5 Tartalomjegyzék 1. Bevezetés A genetikus algoritmus története A genetikus algoritmus működése Egyedek Bitsorozat Vektor Permutáció Populáció Fitnesz függvény Szelekció Véletlen kiválasztásos szelekció Rátermettség-arányos szelekció Sztochasztikus univerzális mintavétel Lineáris rangsorolás Pár-verseny szelekció Rekombináció Egypontos keresztezés Egyenletes keresztezés Köztes keresztezés Mutáció Véletlen génenkénti mutáció Véletlen elemi permutáció Inverziós operátor Speciális esetek Szimulált hűtés Tabu keresés Sztochasztikus hegymászó Alkalmazási területek Szélsőérték problémák Gráfalgoritmusok Játékelmélet Genetikus programozás Tanulási problémák Fejlesztői dokumentáció Felhasználói felület Függvényrajzoló
6 Kezelőszervek A program használata Összefoglalás A genetikus algoritmus előnyei Hátrányok és korlátok Irodalomjegyzék 26 Adathordozó használati útmutató 27 6
7 1. fejezet Bevezetés Nagyon sok olyan feladat van, amelyre nem ismert algoritmus, vagy ismert ugyan, de az nem hatékony, nem gyors, vagy éppen nem lehet megkeresni az optimális megoldást. Sok ilyen feladattal találkozhatunk a keresés illetve az optimalizálás témakörében. Olyan feladatoknál, ahol nehéz meghatározni az optimumot, megelégszünk az optimális megoldás egy közelítésével, és ezekre a közelítésekre keresünk hatékony, gyors algoritmust. Ilyenek a genetikus algoritmusok, melyek a természetben lejátszódó folyamatokat modellezik, mégpedig a genetikus öröklődést, az evolúciót, illetve a darwini küzdelmet az életben maradásért. A módszer egyik fő előnye, hogy a számítástechnikában előforduló problémák egy nagyon széles osztályára alkalmazható, ugyanakkor általában nem használ területfüggő tudást, így akkor is működik, ha a feladat struktúrája kevéssé ismert. Ebből a szempontból a problémafüggetlen metaheurisztikák csoportjába tartozik, amelyek közül a legismertebbek a szimulált hűtés, a tabu keresés és a különböző hegymászó keresések A genetikus algoritmus története A genetikus algoritmusok ötlete egyidős a számítógép, illetve a számítógépes programozás megjelenésével. Az alapkoncepció már megjelent az 1950-es években, természetes evolúciókutatással foglalkozó biológusok kívánták elsőként az elméleti eredményeket minél pontosabb szimulációval vizsgálni. Akkor még nem merült fel bennük, hogy a kidolgozott módszerek szélesebb körben is használhatóak. A 60-as évek elején többen egymástól függetlenül kidolgozták az evolúció által inspirált algoritmusaikat, főként függvényoptimalizálásra és gépi tanulásra, de ezek a munkák kevés érdeklődésre tettek szert ben Ingo Rechenberg publikálta az evolúciós stratégiák alapjait, ami a genetikus algoritmusok egy rokon ága. Az elméletből még hiányoztak alapvető, ma használt fogalmak, de a terület fejlődésének lökést adott. Nem volt még keresztezés, csak önmagukat reprodukáló egyedek, viszont itt vetődött fel először a populáció fogalma egy új irány, az evolúciós programozás születését hozta. A lehetséges megoldásokat ebben a verzióban véges állapotú automaták reprezentálták, egy automata állapotátmenet mátrixának véletlenszerű mutációja hozott létre egy új egyedet, majd az algoritmus a kettő közül jobbnak ítéltet tartotta meg. A keresztezés jelentőségét itt sem ismerték még fel. 7
8 1.1. A genetikus algoritmus története John Holland és csoportja volt az első, akik hivatalosan bevezették a keresztezés fogalmát, rávilágítva annak előnyeire. A hatvanas évek elejétől dolgozott tanuló rendszereken, eredményeit csak 1975-ben publikálta. Ezek az eredmények tekinthetőek a genetikus algoritmusok ma is használt elméleti alapjainak. A 80-as évek közepére az evolúciós programozás különböző válfajai széles körben használtak voltak. A számítási nagyság növekedésével és az Internet rohamos terjedésével jelentősége és használhatósága széles körben kiteljesedett. Míg az első időkben főként elméleti, napjainkban az élet számos terén alkalmazzák gyakorlati problémák megoldására. A kutató munka a Miskolci Egyetem stratégiai kutatási területén működő Fenntartható Természeti Erőforrás Gazdálkodás Kiválósági Központ / Alkalmazott Anyagtudomány és Nanotechnológia Kiválósági Központ / Mechatronikai és Logisztikai Kiválósági Központ / Innovációs Gépészeti Tervezés és Technológiák Kiválósági Központ keretében valósult meg. 8
9 2. fejezet A genetikus algoritmus működése A genetikus algoritmus az adott probléma lehetséges megoldásainak egy populációját tartja fenn. A lehetséges megoldások minőségét egy rátermettségi-, vagy más néven fitnesz függvény adja meg. Az aktuális populációból az algoritmus minden lépésben egy új populációt állít elő úgy, hogy a szelekciós operátor által kiválasztott legrátermettebb elemeken (szülőkön) alkalmazza a rekombinációs- és mutációs operátorokat. Az alapgondolat az, hogy általában minden generáció tagjai az előzőnél rátermettebbek, így a keresés folyamán egyre jobb megoldások állnak rendelkezésre Egyedek A feladat lehetséges megoldásait, melyeket egyedeknek (individual) nevezünk, között optimális, kevésbé optimális és teljesen elfogadhatatlan megoldások is lehetnek. A populációban az egyes megoldásokat valamilyen rögzített struktúrában kódolva kell tárolni. E struktúra neve kromoszóma (chromosome, genome). A klasszikus reprezentációs módszerekben a kromoszóma génekből áll, ahol egy gén egy bitet vagy például egy számot, szimbólumot tartalmazhat. A genetikus műveletek, például a keresztezés és a mutáció, a kromoszómákon, illetve azok génjein működnek. Az egyedeket nagy E-vel jelöljük Bitsorozat Bitsorozattal reprezentáljuk az egyedeket, ha valamely tulajdonsághalmazzal írjuk le azokat, és mindössze arra vagyunk kíváncsiak, hogy az adott tulajdonság jellemzi-e a példányt, vagy sem. Előnye alacsony tárigénye, illetve, hogy könnyű számításokat végezni vele Vektor Másik gyakori módszer a vektoros ábrázolás. Ezt olyan esetekben érdemes használni, ha fontos az egyedek egyes tulajdonságainak mennyiségi értéke is. Vektoros megoldásokkal nagyon sok minden könnyen leírható, és a számítások is jól elvégezhetőek alapvető lineáris algebrai ismeretekkel. Vektorokkal bármely olyan egyedtípus ábrázolható, amelyet fix darabszámú mennyiséggel/költséggel jellemezhető tulajdonság ír le. 9
10 2.3. Egyedek Permutáció Sok esetben egy összesség bejárására kell sorrendet adnunk (gráfalgoritmusok, pl. utazó ügynök probléma), ilyenkor a megoldás az elemek egy permutációja lesz. Az ábrázolás itt is valós vektorral történik, a vektor elemei az alapelemek sorszámai lesznek a felsorolás sorrendjében. A populációt nagy P-vel jelöljük. A klasszikus genetikus algoritmusok bitsorozattal, vagy valós vektorral megvalósított genotípusos ábrázolást használnak, de az egyedi probléma ismeretében lehetséges egy másfajta, hatékonyabb megoldás is Populáció Az elemek együttese alkotja a populációt (population), melynek újabb és újabb, időben együtt létező egyedekből álló generációi (generation) jönnek létre az algoritmus futása során. Ez nem csak a lehetséges megoldások egy halmaza, mert egy adott tulajdonságokkal rendelkező egyed többször is benne lehet. A pupuláció méretén a benne található egyedek számát értjük: µ = P. Az algoritmus során a könnyebb számolás miatt gyakori az egyedek egyfajta kódolása. Egy ilyen kódolás adja az egyed genotípusát (genotype). Műveleteket az egyed genotípusával végzünk, a folyamat végén ebből dekódoljuk az optimális megoldást. Az egyedeket leíró tulajdonságok megjelenésének összességét fenotípusnak (phenotype) nevezzük. Felfogható úgy, hogy a fenotípus az egyed valóságban vett absztrakt vagy hétköznapi megjelenése, a genotípus ennek egy leképezése valamely az algoritmus során használható adattípusba. Ezt a leképezést kódoló függvénynek, a kimeneti változóit géneknek (gene), azok adott egyednél felvett értékeit alléloknak (allele) nevezzük. Ezek szerint, a kódoló függvény az egyes egyedek tulajdonságait képezi le génekbe. A genetikus algoritmus minden egyes iterációs lépése újabb és újabb populációkat állít elő. Az iterációs lépések során keletkező populációkat generációknak (generation) hívjuk. Az algoritmus minden generáció során új populációt állít elő az aktuális felhasználásával. Az új egyedek beépülnek a populációba lecserélve annak néhány, vagy akár az összes tagját. Utóbbi esetben generációs (generational) algoritmusról beszélhetünk. Ha a populáció mindössze egy elemű, akkor helybeni (steady state) az algoritmus. Sok esetben szokás az aktuális populáció adott számú, százalékú legjobb példányát automatikusan, változtatás nélkül átvinni az újba. Az ilyen megvalósítást elitistának (elitist) nevezzük Fitnesz függvény A genetikus algoritmusok másik fő összetevője a jósági vagy fitneszfüggvény (fitness function). Ez egy, a lehetséges kromoszómák halmazán értelmezett, általában nemnegatív valós értékkészletű leképezés. Az optimalizálási problémáknál a függvényértékek az egyes kromoszómák által reprezentált megoldások jóságát tükrözik, illetve a keresési problémák megoldásaihoz hasonlóan az adott elem elfogadhatóságát is jelzik. Minél rátermettebb egy elem, annál jobban megközelíti a fitnesz függvény értéke a globális szélsőértéket. A fitnesz függvény megválasztása lehet a legnehezebb feladat, és egyben 10
11 2.4. Egyedek a legfontosabb is, hiszen ennek segítségével mérjük az egyedek teljesítményét, alkalmasságát. Kiszámolása az algoritmus szempontjából sok időt vesz igénybe, ezért megválasztása jelentős a futási idő szerint is. Ha kromoszóma n bit hosszúságú, akkor a rátermettségi függvény a keresési téren egy n-dimenziós rátermettségi tájképet (fitness landscape) határoz meg. Valós vektorok esetén ez a függvény egy n-dimenziós folytonos valós függvény lesz. A genetikus algoritmus megoldása ekvivalens a rátermettségi tájkép globális szélsőértékének keresésével Szelekció Alapvető fontossággal bír az algoritmus szempontjából, hogy miként jutunk új megoldásokhoz. A meglévő egyedeken végzett műveleteket, amelyek új lehetséges megoldásokat állítanak elő kereső operátoroknak hívjuk. Háromféle operátort különböztetünk meg, melyek mindegyikét, vagy egy részét használjuk az eljárás során. Ezek: a szelekció, rekombináció, és a mutáció. Az egyedkiválasztás, vagy szelekció (selection) operátor az aktuális populációból alkalmas szülőket (párokat) választ, utódnemzés céljából. A kiválasztás alapja az egyes egyedek fitneszértéke. Általában a jobb értékekkel rendelkező elemek kerülnek nagyobb valószínűséggel kiválasztásra. Ezzel a módszerrel utánozza az algoritmus a természetes szelekció mechanizmusát azaz, hogy a jobb tulajdonságokkal rendelkező egyedek tudnak nagyobb valószínűséggel szaporodni. Így ezek utódaiból kerülnek ki a következő generáció egyedei, amelyek szintén jobb tulajdonságokkal fognak bírni. A művelet során a szelekciós állományból (selection pool) választunk bizonyos feltételek szerint egyedeket, és helyezzük a szülői állományba (mating pool). A szelekciós állomány kezdetben általában megegyezik a teljes populációval. A szülői állományt addig kell növelni, amíg az új egyedek létrehozásához elegendő szülő nem kerül bele, ez a genetikus algoritmus esetében klasszikusan megegyezik a populáció méretével. Az egymástól különböző szelekciós metódusok működését összehasonlíthatjuk, értékelhetjük többféle tulajdonsággal. A szelekciós intenzitás (selection intensity) a populáció átlagos rátermettségének változását mutatja a szelekció hatására: E E E Int = P E P ( ) E E P E µ E P Ahol P a szelekcióval létrehozott populációt jelöli. A változatosság elvesztése (loss of diversity) azon egyedek aránya, amelyek nem kerültek kiválasztásra. Azaz: D = {E : E P nem lett kiválasztva} µ Jellemző érték még a szelekciós változatosság (selection variance), amely a régi és új populációk szórásértékeinek aránya: 11
12 2.4. Egyedek V = E P ( E P E E P ( E E P ) E µ ) E µ Ezen tulajdonságokkal jól vizsgálhatjuk az algoritmusunk szelekciós működését. A szelekciós intenzitás megmutatja, hogy az algoritmus milyen mértékben választja ki a legrátermettebb egyéneket. Ha a változatosság elvesztése túl magas, félő hogy a keresési tér beszűküléséhez és korai, nem feltétlenül globális optimumhoz való konvergenciához vezet, mivel az új populáció túl sok azonos egyedből áll. A variancia ennek pont ellenkezőjét mutatja: nagyobb érték esetén szélesebb keresési térben dolgozhatunk, ami gyorsabb konvergenciát biztosít a globális szélsőértékhez Véletlen kiválasztásos szelekció A legegyszerűbb és legkevésbé hatékony szelekció. Gyakorlatilag az aktuális populációból véletlenszerűen választunk szülőket. Lehet ismétléses, vagy ismétlés nélküli. Előbbinél a szelekció során minden egyes lépésnél minden egyed azonos eséllyel kiválasztható, míg az utóbbi esetben a már kiválasztott egyedek nem vesznek részt a további kiválasztásban. Legnagyobb hátránya az, hogy nem veszi figyelembe azt a darwini alapelvet, miszerint a rátermettebb egyedek nagyobb eséllyel érvényesülnek az egyedlétrehozásban Rátermettség-arányos szelekció A rátermettség-arányos szelekció (fitness proportionate selection) esetében egy egyed kiválasztásának valószínűsége annál magasabb, minél nagyobb a rátermettsége a populáció átlagához viszonyítva. Visszatevéses szelekció, azaz minden lépésnél mindegyik példány (újra) kiválasztható. A kiválasztás esélye tetszőleges Ê egyednél: p(ê) = F (Ê) F (E) E P Ahol F (E) jelenti az E egyed fitneszértékét. Megvalósítása általában a rulett módszerrel történik, ami az egyik legrégebbi, és leginkább használt szelekciós operátor. Az algoritmus analógiája egy rulettkerék: a kerületén felvesszük az egyedeket p(ê) hosszarányú körcikkekkel. Ahol a golyó megáll, az egyed kiválasztásra kerül. Előnye, hogy könnyen megvalósítható, és figyelembe veszi a szülők rátermettségét. Hátránya, hogy egy nagy rátermettségű egyed aránytalanul sokszor bekerülhet a szülők közé, ezáltal beszőkülhet az algoritmus keresési tere. Ennek elkerülésére szokták a fitnesz függvényt skálázni (scaling) a ϕ(e) = g(f (E)) függvény segítségével. Például, ha a fitnesz függvény exponenciális, akkor egy megfelelő g(x) = c log(x) függvény lineárissá teheti. 2 12
13 2.5. Egyedek Sztochasztikus univerzális mintavétel A sztochasztikus univerzális mintavétel (stochastic universal sampling) fitnesz alapú szelekció. A rulett szelekció olyan módosított változata, amely minimalizálja a művelet során az azonos egyedek többszörös kiválasztását. Itt úgy osztjuk fel a rulettkereket, hogy figyelembe vesszük az egyedek várható kiválasztásainak számát: V (Ê) = µ p(ê) A rulett kerületén µ darab mutatót helyezünk, azt egyenlő részekre felosztva. Pörgetés után azt az egyedet választjuk ki, amelyik a legközelebbi mutatóhoz esik pörgésirány szerint Lineáris rangsorolás A rangsorolásos szelekció (linear ranking) szintén a fitneszérték alapú módszereknél előforduló szórásbeli hátulütőket kívánja kiküszöbölni. A populáció egyedeit sorbarendezzük rátermettség szerint, kezdve a legrosszabbtól a legrátermettebbig. A sorszámozás egyedi, tehát azonos fitnesz értékű egyedek sorszáma eltérő. Az egyes egyedek kiválasztásának valószínűsége lineárisan függ azok sorszámától: p(e i ) = 1 µ ( η + 2(1 η)(i 1) µ 1 Ahol η a legrosszabb rátermettségű példány kiválasztási valószínűsége (0 η 1), i pedig az egyed sorszáma (1 i µ). A legrátermettebb egyed szelekciós esélye 2 η lesz, a köztes elemek valószínűségei lineárisan eloszlanak a két szélsőérték között Pár-verseny szelekció A versengő, vagy pár-verseny szelekció (binary tournament selection) nem fitnesz arányos szelekció. A módszer µ lépéses ciklusból áll. Minden lépésben előre rögzített T (tour) darab elemet választunk ki véletlenszerűen a populációból. Majd az így kapott elemek közül a legrátermettebbet választjuk a szülők közé. Pár-versenyről valójában T = 2 esetén beszélhetünk, ami a leggyakrabban használt paraméterérték. Előnye, hogy kisebb eséllyel veszít a változatosságból, cserébe általánosan kisebb a szelekciós intenzitás, mint a rátermettség arányos metódusoknál. A rekombináció folyamata sztochasztikus genetikus algoritmusok esetén Rekombináció A rekombináció (recombination) operátor két egyed (szülők) reprezentációjából generál új egyedet, egyedeket. Ez a klasszikus biológiai utód létrehozásának felel meg. A genetikus algoritmus alapvető kereső operátora a rekombináció, az új egyedek létrehozásában döntő szerepet játszik Egypontos keresztezés Egypontos keresztezésnél (1-point crossover) az egyedeket egy véletlenszerűen kiválasztott i-edik bitnél (1 i n) elvágjuk. Az új egyed az egyik szülő tulajdonságait ) 13
14 2.6. Egyedek 1,..., i bitig, a másik szülő tulajdonságait (i + 1),..., n-ig örökli. Lehetséges két új egyed (testvérek) létrehozása is: a második keletkező egyed, analóg módon a szülők kromoszómáinak másik feléből áll össze Egyenletes keresztezés Egyenletes keresztezés (uniform crossover) használatával az utód egyes génjei a szülők azonos génjeinek valamelyike lesz. Az i-edik utódgén 0,5 eséllyel az egyik vagy a másik szülő azonos génje lesz. Ez alapján átlagosan a gének fele cserélődik ki a szülők között. Formálisan leírva: u i = ap i + (1 a)q i Ahol u i az utód, p i, q i a szülők megfelelő génjeit jelöli, a pedig minden génre véletlenszerően választott együttható {0, 1} halmazból Köztes keresztezés A köztes keresztezés (intermediate recombination) az egyenletes keresztezés kissé módosított változata. A különbség annyiban rejlik, hogy az előbb megadott formulában a értéke [ h, 1 + h] intervallumban mozoghat (h 0). Tehát az utód génjeinek értéke szüleik génjeinek egy függvénye lesz, ami azt jelenti, hogy nem közvetlenül a szülői tulajdonságokat örökli Mutáció A mutáció művelete alapvetően úgy működik, hogy egy meglévő kromoszómát kismértékben módosít. Ennek leggyakoribb módja, hogy a gének közül egyet véletlenszerűen kiválaszt, majd ennek értékét egy szintén véletlenszerűen választott másikra cseréli. A mutáció elsődleges funkciója a keresési tér újabb területeinek felkutatása. Éppen ezért a mutáció jelentősége a genetikus algoritmus folyamán csekély, egy tulajdonság megváltoztatásának esélye általában p m Ezt úgy kell érteni, hogy a mutáció valószínűsége p m minden egyed, minden génjére Véletlen génenkénti mutáció A mutáció (mutation) legegyszerűbb és legkézenfekvőbb formája, hogy az egyes géneket bizonyos valószínőséggel megváltoztatjuk. Bitsorozat esetén szimplán negáljuk a megfelelő értéket, valós vektoroknál az eredeti értéket egy véletlen értékkel helyettesítjük, ügyelve természetesen arra, hogy az új érték értelmezhető legyen az adott pozícíóban. Egy másik verzió szerint találomra veszünk n p m darab gént, és azokat változtatjuk meg Véletlen elemi permutáció Egy másik könnyen megvalósítható mutációs algoritmus a véletlen elemi permutáció. Igazából akkor van jelentősége, ha az egyedek permutációkkal vannak ábrázolva, hiszen az esetben eme tulajdonságot nem szabad a mutáció során sem elrontani. Ilyenkor az aktuális permutációt megszorozhatjuk (ij) transzpozícióval (1 i, j n), aminek 14
15 2.7. Egyedek eredménye egy olyan permutáció lesz, amiben az i-edik és j-edik érték helyet cserél. A mutáció valószínőségét egyedenként vizsgáljuk, egy kiválasztott egyednél akár több elemi permutációt is végrehajthatunk Inverziós operátor Az inverziós operátor (inversion operator) a véletlen bitenkénti mutáció egy változata. A mutáció valószínűsége itt is egyedekre vonatkozik. A kiválasztott egyedeknél véletlen (1 i, j n) számokra a i-edik és j-edik bit közötti részt invertáljuk. Ez bitsorozatnál a negációt jelenti. Valós vektoroknál az értelmezési tartomány alapján definiálni kell az inverz fogalmát Speciális esetek Az alapalgoritmus egyes lépéseinek elhagyásával, speciális értelmezéseivel speciális, megkülönböztetett eseteket kaphatunk. Ezek közül a legismertebbek a szimulált hűtés, a tabu keresés és a sztochasztikus hegymászó algoritmusok Szimulált hűtés A szimulált hűtés (simulated annealing) esetében a szokásos analógia a fémek edzésének a folyamata, amelynek során a fém lassú hűtés során közel optimálisan rendezett atomi szerkezetet vesz fel. Itt a populáció egyelemű, a kereső operátor kizárólag a mutáció. Ha az új megoldás rosszabb, mint a régi, akkor is elfogadjuk egy bizonyos valószínőséggel, amit a hőmérséklet paraméter szabályoz. Ha a hőmérséklet nulla, az új megoldást csak akkor fogadjuk el, ha nem rosszabb, mint a régi. A hőmérséklet a keresés folyamán fokozatosan csökken Tabu keresés A tabu keresés (tabu search) szintén egyelemű populációt használ, a kereső operátor szintén kizárólag a mutáció. A különbség itt is a visszahelyezési függvényben van. A tabu keresés során egy tabulistát tartunk fenn, amely a legutóbb megvizsgált néhány megoldásból áll. A tabulista mérete az algoritmus paramétere. Az új populáció, azaz az új aktuális megoldás kiválasztásához először megnézzük, hogy a mutációval létrehozott új elem szerepel-e a tabulistában. Ha igen, akkor nem fogadjuk el, egyébként, ha nem rosszabb, mint a régi megoldás, akkor elfogadjuk. A régi megoldás tabulistára kerül. Amennyiben elértük a maximális elemszámot a listán, a legrégebbi elemet töröljük Sztochasztikus hegymászó A sztochasztikus hegymászó (hill climber) a legegyszerűbb változat. A populáció itt is egyelemű, a kereső operátor pedig a mutáció. Az új megoldás felváltja a régit, ha ugyanolyan rátermett vagy rátermettebb. Látható, hogy ez tulajdonképpen egy klasszikus mohó algoritmusos megvalósítás. Érdekes ezen túl, hogy a sztochasztikus hegymászó lényegében egy fix nulla hőmérsékleten futó szimulált hűtés, vagy egy nulla elemű tabulistát használó tabu keresés, vagy egyelemű populációt használó elitista genetikus algoritmus. Az egyes metaheurisztikák tehát a hegymászó különböző általánosításaiként 15
16 2.8. Egyedek is felfoghatók. Másrészről ezen a módszereknek különböző kombinációi is használatosak, pl. tabulistát alkalmazó szimulált hűtés, csökkenő mértékű mutációt alkalmazó genetikus algoritmus, stb Alkalmazási területek Szélsőérték problémák Legnyilvánvalóbb alkalmazási kör, adott függvény, vagy azok rendszerének szélsőérték keresése. Tulajdonképpen itt a fitnesz függvény maga a vizsgált függvény, kiegészítve az egyedre esetleg bizonyos megszorításokkal az értékkészlet, vagy egyéb feltételek alapján Gráfalgoritmusok A gráfelmélet számos, sok helyen előforduló NP-teljes problémával ajándékozta meg a matematikus társadalmat. Ilyen pl. az utazó ügynök problémája, az egyes színezési feladatok, hozzárendelési problémák. A genetikus algoritmus implementációk sokszor jobb eredményeket adnak, mint az elméletileg igazolt egyes algoritmusok Játékelmélet A játékelmélet tipikusan olyan problémákkal van tele, ahol igen nagy keresési teret kell bejárni. Ezen kívül nem mindig egyszerű magát a játékot formalizálni, viszont ha egy adott helyzetet ki tudunk értékelni (megadható rátermettségi függvény), akkor jól alkalmazhatóak a genetikus algoritmussal rokon módszerek Genetikus programozás A genetikus programozás a genetikus algoritmus egy alfaja, programok fejlesztésére használják. Minden egyed egy teljes programkódot ír le, általában a bejárási fákkal reprezentálják. Természetesen a kereső operátorok is eszerint módosulnak, például a mutáció egy formája, ha két ágat kicserélünk egymással a fában. Egyik leggyakoribb alkalmazási terület LISP programkódok készítése Tanulási problémák Elvben minden tanulási probléma megadható optimalizálási feladatként, így a genetikus algoritmusnak is sok alkalmazása van a gépi tanulás területén. 16
17 3. fejezet Fejlesztői dokumentáció A program egy kétváltozós függvény tetszőleges tartományán keres globális szélsőértéket a genetikus algoritmus segítségével. Ebben az esetben a fitneszfüggvény megegyezik a vizsgált függvénnyel, és a populáció egyedei pontok a függvény értelmezési tartományán. A kezdőpopulációt a program egyenletes eloszlással véletlenszerűen generálja ezen az intervallumon, ügyelve arra, hogy az egyedek csak ott keletkezzenek, ahol a függvény értelmezve van. A genetikus algoritmus egyik előnye, hogy az egyes lépések (keresztezés, mutáció, stb.) az adott problémára szabhatóak. Ezáltal megnő az esélye annak, hogy a keresztezés által létrejött új egyedek fitneszértéke jobb lesz az előző populációénál. A keresztezés implementációja itt a köztes keresztezés egy speciális esete, ahol az új egyed a szülők két dimenziós koordinátáinak felezőpontját örökli. Ez a fajta keresztezés feltételezi, hogy a keresett globális szélsőérték nem az intervallum széleinél található, hanem a pontok közrezárják azt. A program az új populáció létrehozásakor minden egyedet keresztez minden egyeddel. Egy n egyedből álló populációban így (n (n 1))/2 új egyed jön létre. Ezeknek a programban megadott százaléka mutációval jön majd létre. A mutáció itt azt arányt adja meg, hogy az új egyedek közül milyen arányban jöjjenek létre véletlenszerű kordinátával keresztezés helyett. Ezt tekinthetjük a teljes populáció mutációjának, mintsem az egyes egyedek fenotípusainak mutációjának. Hogy optimalizálja a keresést, a program már keresztezéskor elveti az életképtelen (értelmezési tartományon kívüli) egyedeket. A keresztezés pszeudokódja: for mit = 0 egyedek száma 2 do for mivel = mit egyedek száma 1 do ujegyed mit és mivel koordinátáinak felezőpontja if random(0, 100) < mutációs arány or ujegyed not értelmezési tartomány then repeat ujegyed véletlenszerű koordináták until ujegyed értelmezési tartomány end if end for end for Miután létrejöttek, az új egyedeket a szülőkkel együtt növekvő sorba rendezi fitnesz- 17
18 3.1. Felhasználói felület érték szerint, és az n legjobb egyedet tartja meg. Az így kapott egyedek összessége fogja a következő generációt alkotni. Mivel a szülőegyedeket is versenyezteti, ez a program az elitista genetikus algoritmust valósítja meg. Ennek az az előnye, hogy az új generáció fitnesz értéke sosem lehet kisebb az előzőnél, mert egy esetleges rossz generáció nem tudja lerontani a már meglévő jó értékeket. A szélsőérték keresés automatikus, és interaktív módban is futhat. Interaktív módban a program mindig csak egy iterációt hajt végre, azaz egy generációt lép előre, majd megáll. Így megfigyelhetjük az új generáció egyedeit, és nyomot következjük a fitneszértékek változását. A másik mód az automatikus. Ebben a módban a program keresést hajt végre, és csak akkor áll le, hogy a leállási feltételek teljesülnek. A leállási feltétel többféle lehet, a leggyakoribbak az idő- és hibakorlát, illetve a megengedett generációk számának lerögzítése. Mivel a program kisebb tartományokon való keresésre lett tervezve, ezért csak a hibakorlátot lehet megadni. Amennyiben egy új generáció javulása nem halad meg egy hibaküszüböt, a keresés leáll. A generáció fitnesz értékének a benne található legjobb egyed fitnesz értékét tekintjük. A többi egyedet azért nem vesszük figyelembe, mert a szélsőérték megtalálásához elég, ha egyetlen egyed a megfelelő közelségébe kerül. Az új generáció javulásának pszeudokódja: repeat ujf itnessz = populaciof itnessz elozojavulas = javulas javulas = (suly elozojavulas) + abs(ujf itnessz regif itnessz) until javulas > eps Mivel a fitneszérték megegyezik az adott pontban vett függvényértékkel, minimum keresés esetében esetében a fitneszértékek negatívak lesznek. A javuláshoz egy pozitív értéket rendelünk, ami a két generáció fitnesz értéke közötti abszolút eltérést tartalmazza. Ez azért lehetséges, mert az elitista keresés garantálja, hogy az új populáció fitnesz értéke nem lehet rosszabb az előzőnél. Fontos megjegyezni, hogy súlyozva az előző javulást is beleszámítjuk az új generáció javulásába. Erre azért van szükség, hogy a keresés ne ragadjon le egy-egy lokális szélsőértékben. A programban mindkét értéket szabadon paraméterezhetjük Felhasználói felület A program Java nyelven íródott és az IBM által fejlesztett Standard Widget Toolkit-et használja a grafikus elemek megjelenítése. A Swing-gel ellentétben nem képezi részét az alap Java csomagnak, viszont annál gyorsabb és jobban illeszkedik az operációs rendszerre készült nem-java programok kinézetéhez. A program kezelőfelülete három fő részre osztható: a függvényrajzolóra, a kezelőszervekre és egy konzolra, ahol a program kimenete megjelenik. 18
19 3.1. Felhasználói felület Függvényrajzoló A program a 2 dimenziós függvényt egy négyzethálós felületként ábrázolja. Az ábrán láthatjuk ennek a felületnek a kavallier axonometriás megjelenítését. Ez az technika párhuzamos vetítést használ, ahol az Y tengely vízszintes, a Z tengely függőleges, az X tengely pedig a kettővel 135 -os szöget zár be. Ezen kívül az Y tengely a felére rövidül. A centrális vetítéseel szemben ez nem ad helyes térbeli képet, viszont könnyen rajzolható, és a mélységet megfelelően érzékelteti. A függvényen türkiz pontok formájában láthatóak az aktuális populáció egyedei. A legmagasabb fitneszértékkel rendelkező egyed pontja világosabb a többinél, hogy könnyebb legyen megkülönböztetni a többitől. Egy új generáció létrejöttekor az ábra mindig frissül, automatikus keresés esetén is. Az ábra tetszőlegesen forgatható, és nagyítható. Mivel a függvény értékkészletéről a rajzoló nem rendelkezik információval, az értékeket a tengely mentén skálázhatjuk az átláthatóság érdekében. A Nézet/Ábra beállításai menüben további megjelenítési beállításokat találhatunk. Itt bekapcsolhatjuk az élsimítást, ami megszünteti a vonalak töredezettségét, de meglehetősen erőforrásigényes. Az ábra felbontását is itt állíthatjuk be, amivel finomíthatjuk a függvény ábrázolásának lépésközét. Erre azért van szükség, mert a rajzoló a függ- 19
20 3.1. Felhasználói felület vényt diszkrét pontokban ábrázolja, és ezeket köti össze egyenesekkel. A képésköznek megadott számot a program a függvényváltozók értelmezési tartományainak megfelelő arányban osztja ketté az X és Y koordinákhoz. Ha nagy tartományt akarunk ábrázolni, akkor hasznos lehet a felbontás növelése, de ez szintén lassítja a kirajzolást Kezelőszervek Ezen a panelen találjuk az összes beállítást, ami az algoritmust vezérli. A könnyebb kezelhetőség érdekében az egybetartozó beállítások címszóval ellátott csoportokba vannak rendezve. A Populáció paraméterei csoportban az algoritmus alapbeállításait tudjuk változtatni. Az egyedek számánál állíthatjuk be, hogy egy populáció hány egyedből álljon. Ez a szám minden populációra érvényes, az újabb generációk egyedszáma is ennyi lesz. Nagyobb tartományhoz érdemes több egyedet felvenni, mert így a szélsőérték is hamarabb eléri a kívánt pontosságot, és a keresés hamarabb véget ér. A nagy egyedszám hátránya, hogy több időt vesz el az egyedek keresztezése, és a fitneszértékek kiszámítása az új populációhoz. A mutációs arány azt adja meg, hogy a populáció egyedeinek hány százalékában engedélyezzük a mutációt. Ezek az egyedek nem keresztezéssel, hanem véletlenszerűen jönnek majd létre, így frissítik a populáció egyedállományát. Többek között ez az, ami a genetikus algoritmust kiemeli a többi hegymászó algoritmus közül. A szélsőértéknél adhatjuk meg, hogy a függvényen minimumot, vagy maximumot keresünk. Ahhoz, hogy az új egyedszám, és szélsőértéktípus érvénybe lépjen új populációt kell létrehozni. A mutáció aránya bármikor tetszőlegesen állítható az algoritmus futása közben. Az Algoritmus vezérlése csoportban tudunk új populációt létrehozni, de az előző populáció kezdőegyedeit is visszaállíthatjuk. Ez hasznos lehet, ha azt akarjuk vizsgálni, hogy a különböző paramétereket (mutáció, leállási feltétel, stb.) változtatása hogyan befolyásolja a keresést. Itt tudjuk az algoritmust lépésenként futtatni, ahol a program egyszerre csak egy új populációt hoz létre, utána pedig megáll. A populáció egyedei, azok (x, y) koordinátája és fitneszértéke egy táblázatban megtekinthetők. 20
21 3.2. Felhasználói felület A keresés pontossága javítható az egyedszám növelésével, és a leállási feltételnek megadott hibakorlát csökkentésével. Mindkét esetben nő a futási idő, de a közelítő szélsőérték is pontosabb lesz. A szélsőérték keresés csoportban van lehetőség automatikus szélsőérték keresésre. A leállási feltételben egy hibaküszöböt adhatunk meg. Ha ennél kisebb a legjobb egyed javulása két populáció között, akkor a keresés leáll. Megadhatjuk azt is, hogy a program az előző populáció javulását milyen súllyal vegye figyelembe. Ez biztosítja, hogy ha két populáció között nincs jelentős javulás, akkor ne álljon le rögtön a keresés. Az Ábra csoportban az ábra mozgatásához szükséges egérgombok magyarázatát találjuk. A bal egérgombot lenyomva tartva tudjuk forgatni az ábrát. A vízszintes az X, a függőleges az Y tengely menti forgatást jelent. A jobb egérgombbal tudjuk az ábrát a rajzoló területén mozgatni. Az egérgörgő segítségével nagyítható, illetve kicsinyíthető az ábra. Fontos, hogy ez csak akkor működik ha a rajzoló területén van a fókusz. A beállítások változtatása után az ábrába kell kattintanunk, mielőtt ismét nagyítani tudnánk. Ha szeretnék visszakapni a rajz kiindulóállapotát, akkor az egér középső gombjával visszaállíthatjuk. A Függvény beállítások csoportban adhatjuk meg a függvényt, illetve azt, hogy milyen tartományon szeretnénk a keresést végezni. A program csak kétdimenziós függvényeken tud szélsőértéket keresni. Az itt megadott beállítások csak akkor lépnek érvénybe, ha új populációt hozunk létre, de az ellenőrzésük már a beírás közben megtörténik. A z skálázás csúszka csak a megjelenítést befolyásolja. Ezzel tudjuk a z tengely mentén nagyítani, illetve kicsinyíteni a függvény ábráját A program használata A program használatához tekintsük példaként az alábbi függvényt: f(x, y) = (x + 4)2 + 2 y 4 8 A függvény minimumát az x [ 20, 8], y [ 3, 4] tartományban keressük. A program egyéb paramétereit az alapértelmezésen hagyjuk. A keresés eredménye: 2 21
22 3.2. Felhasználói felület Wolfram Alpha vagy más szimbolikus matematikai szoftver segítségével gyorsan ellenőrizhetjük az eredmény helyességét: A genetikus algoritmus 6 tizedesjegyre kerekítve pontos eredményt adott a függvény minimumára. A szélsőérték helyénél már látható pontatlanság, de a közelítés javítható a populáció egyedszámának növelésével, vagy a leállási feltétel szigorításával. Egy másik teszt futás, egy bonyolultabb függvénnyel: f(x, y) = cos(y 4 ) x + 2 y x 2 e y 22
23 3.2. Felhasználói felület Itt a függvény maximumát keressük az x [ 10, 10], y [ 5, 5] tartományon. Maximalizálás a Wolfram Alpha szoftverrel: 23
24 4. fejezet Összefoglalás 4.1. A genetikus algoritmus előnyei A genetikus algoritmus előnyének legfőképp azt tartják, hogy egy problémafüggetlen metaheurisztika. Ráadásul, ellentétben a legtöbb használt metaheurisztikával, sok esetben jóval gyorsabban eléri a kívánt közelítő eredményt. Globális algoritmus, azaz megfelelően választott kezdőpopuláció és szelekció esetén nagy keresési teret tud bejárni, kicsi az esélye hogy egy probléma valamely lokális optimuma becsapja. Fontos előny, hogy a genetikus algoritmus párhuzamosan működik, azaz egyszerre több megoldást vizsgál a keresési tér több területén. A legtöbb kereső algoritmus egyszerre csak egy lehetséges megoldást tud vizsgálni, és csak egy irányba iterál. Ezeknél egy lokális optimum esetében nincs alternatív választási lehetőség, el kell vetni az addigi eredményeket, és újra kezdeni a teljes eljárást. genetikus algoritmus esetében egy zsákutca könnyen eldobható, más, ígéretesebb irányba folytatva a keresést, ezáltal nagyobb eséllyel juthatunk az optimális megoldáshoz. A párhuzamosság másik előnye, hogy hatalmas méretű keresési terekkel tud dolgozni. Kiválóan alkalmas nemlineáris problémák megoldására, nem ritka az 1000 bitnél is nagyobb tér, azaz ahol a lehetőségek száma feletti. A feldolgozás során működési elvéből adódóan egy lehetséges megoldás vizsgálatával annak rokonait is feldolgozza, hiszen akár megtart, akár eldob egy megoldást, azzal minősíti a hozzá hasonló megoldásokat is (a tőle nem sokban eltérő fitnesz értékkel rendelkezőket). Felfogható egyfajta sztereotípikus gondolkodásnak is, mivel az egyed tulajdonságaiból következtetünk egy csoport tulajdonságaira. Ezt a tulajdonságot szkéma tételnek (Schema Theorem) nevezzük. Jól teljesít olyan helyzetekben is, ahol a kiértékelő függvény nem szép : bonyolult számolni, nem folytonos, időben változó, esetleg örökölt, vagy számítási hibákkal terhelt. Sokszor okoz gondot, hogy egy optimalizáló eljárás nem tud elég nagy teret bejárni, ezért érzékenyebb lehet a kisebb függvényhibákra is. A genetikus algoritmus egyszerre tudja használni a feldolgozáskor kapott információkat. Az különbözteti meg az egyelemű iterációktól, hogy a többszörös kiértékelés nem szimplán sok egyelemű közelítő lépés sorozata, az egyedek keresztezésével megvalósul a potenciális megoldások közötti információáramlás. Jó keresztezési eljárás választásával elérhető, hogy minél értékesebb információk cseréljenek gazdát az új populáció előállításakor. Végezetül, kiemelhetjük a módszer globalitását: az eredeti probléma ismerete nélkül működik, úgy állít elő megoldásokat, hogy nem használja fel annak tulajdonságait. 24
25 Ezért kiválóan alkalmazható olyan esetekben, ahol nem tudjuk leírni magát a problémát, de értékelni tudjuk a lehetséges megoldásokat valamilyen szempont szerint Hátrányok és korlátok A genetikus algoritmus természetesen nem mindenható. Sok esetben nem ad optimális megoldást, ellentétben bizonyos problémakörök ismert algoritmusainál, igaz, hogy ilyen esetekben is egy kellően jó megoldást lehet vele gyártani. Bár azt mondjuk, hogy az algoritmus anélkül képes lefutni, hogy ismerné magát a kiindulási problémát, a valóságban ez egyáltalán nem árt. A probléma alapos ismerete nélkül nehéz igazán jó és hatékony rátermettségi függvényt adnunk. Ha a kiértékelés nincs eléggé arányban az elvárásainkkal, akkor nem fogunk jó eredményt kapni, akárhogy is futtatjuk le az algoritmust. Könnyű, viszonylag kis keresési terű problémáknál túl költséges. A genetikus algoritmus nagy előnye, a párhuzamosság hátrány lehet olyan esetben, ha az adott feladat könnyen megoldható hagyományos módszerekkel. Ilyenkor ugyanis nagyságrenddel több kiértékelést végezhetünk, mint más kereső algoritmusok, ráadásul a sztochasztikus működésből adódóan nem feltétlenül fog olyan sebességgel konvergálni az algoritmusunk, mint az erre kidolgozott más módszerekkel. Általánosságban elmondható, hogy kritikus szerepe van a futás illetve az eredmény szempontjából az alapvető paraméterek választásának. Ezek: a populáció mérete, generációk száma, a különböző kereső operátorok, és nem utolsó sorban a kilépési feltételek jó megválasztása. Ahhoz, hogy ezeket finomra tudjuk hangolni, szükséges lehet a probléma szerkezetének mélyebb ismerete, a meglévő sejtések vagy egyéb eredmények felhasználása. Ha másképp nem megy, egyszerű próbálgatással is kereshetünk jobb paramétereket. Felhasználva egy előző futás eredményeit, tudunk arra következtetni, hogy milyen értéken célszerű változtatni egy jobb közelítés elérése érdekében. Sajnos ez nagyban növelheti az algoritmus költségét, mivel lehet, hogy igen sokszor le kell futtatnunk ahhoz, hogy megfelelő pontosságú, elfogadható eredményt kapjunk. 25
26 Irodalomjegyzék [1] Borgulya István: Evolúciós algoritmusok, Dialógus Campus Kiadó, Pécs, [2] Álmos Attila Győri Sándor Horváth Gábor Várkonyiné Kóczy Annamária: Genetikus algoritmusok, Typotex Kiadó, Budapest, [3] Futó Iván: Mesterséges Intelligencia, Aula Kiadó, Budapest, 1999 [4] Gregory J. E. Rawlins, Foundations of Genetic Algorithms, Morgan Kaufmann Publishers, [5] Jelasity Márk: The Wave Model of Genetic Algorithms, Dept. of Applied Informatics József Attila University, Szeged, Hungary, [6] Z. Michalewicz: Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer-Verlag, [7] Standard Widget Toolkit, [8] Jeks Function Parser, [9] Oracle ThinkQuest Library, index.shtml [10] The Genetic Programming Notebook, 26
27 Adathordozó használati útmutató A CD könyvtárfája: / JRE jre-7u11-windows-i586.exe source genetikus... genetikus.jar A program használatához először telepíteni kell a Java futtatókörnyezetet. A Windows telepítő (jre-7u11-windows-i586.exe) a JRE alkönyvtárban található. Egyéb operációs rendszerekhez a oldalról beszerezhető. A program (genetikus.jar) ezután futtathatóvá válik, és az fájlkezelőből dupla kattintásra indul Windows operációs rendszer esetén. Egyéb rendszereken (GNU/Linux, OS X) szükség lehet a program újracsomagolására, mert a JAR fájl tartalmazza a Windows-os SWT csomagot is. A source alkönyvtárban található a program forráskódja, és a hozzá tartozó Eclipse projekt is. 27
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
2) = 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
Reiczigel Jenő, 2006 1
Reiczigel Jenő, 2006 1 Egytényezős (egyszempontos) varianciaelemzés k független minta (k kezelés vagy k csoport), a célváltozó minden csoportban normális eloszlású, a szórások azonosak, az átlagok vagy
Lineáris 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
Komputer statisztika gyakorlatok
Eszterházy Károly Főiskola Matematikai és Informatikai Intézet Tómács Tibor Komputer statisztika gyakorlatok Eger, 2010. október 26. Tartalomjegyzék Előszó 4 Jelölések 5 1. Mintagenerálás 7 1.1. Egyenletes
Mesterséges intelligencia, 7. előadás 2008. október 13. Készítette: Masa Tibor (KPM V.)
Mesterséges intelligencia, 7. előadás 2008. október 13. Készítette: Masa Tibor (KPM V.) Bizonytalanságkezelés: Az eddig vizsgáltakhoz képest teljesen más világ. A korábbi problémák nagy része logikai,
Leggyakrabban használt adatbányászási technikák. Vezetői információs rendszerek
Leggyakrabban használt adatbányászási technikák ADATBÁNYÁSZÁS II. 1. A társításelemzés társítási szabályok (asszociációs szabályok) feltárását jelenti. Azt vizsgájuk, hogy az adatbázis elemei között létezik-e
ADATBÁZISKEZELÉS ADATBÁZIS
ADATBÁZISKEZELÉS 1 ADATBÁZIS Az adatbázis adott (meghatározott) témakörre vagy célra vonatkozó adatok gyűjteménye. - Pl. A megrendelések nyomon követése kereskedelemben. Könyvek nyilvántartása egy könyvtárban.
JANUS 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
Ittfoglalomösszea legfontosabbtudnivalókat, részleteka honlapon, illetvea gyakorlatvezetőtől is kaptok információkat.
1 Ittfoglalomösszea legfontosabbtudnivalókat, részleteka honlapon, illetvea gyakorlatvezetőtől is kaptok információkat. A statisztika tanulásához a legtöbb infomrációkat az előadásokon és számítógépes
Széchenyi 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
Miskolci 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
Digitális technika VIMIAA01
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika VIMIAA01 Fehér Béla BME MIT Digitális Rendszerek Számítógépek
Egyszerű programozási tételek
Egyszerű programozási tételek Sorozatszámítás tétele Például az X tömbben kövek súlyát tároljuk. Ha ki kellene számolni az összsúlyt, akkor az S = f(s, X(i)) helyére S = S + X(i) kell írni. Az f0 tartalmazza
Aronic Road Útnyilvántartó program
6085 Fülöpszállás, Kiskunság tér 4. Internet: www.cin.hu E-mail: software@cin.hu Tel: 78/435-081, 30/9-573-673 Aronic Road útnyilvántartó program V2.000 Szoftverdokumentáció Önnek is jár egy jó szoftver!
Általános statisztika II. Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László
Általános statisztika II Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László Általános statisztika II Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László Publication
NYILVÁNOS KÖNYVTÁRI KATALÓGUSOK
NYILVÁNOS KÖNYVTÁRI KATALÓGUSOK A bibliográfiák rendszerező jegyzékek, amelyek a dokumentumokról készült leírásokat, valamilyen nézőpont vagy elv alapján egységben láttatják, értelmezik, visszakereshetővé
TERMELÉSMENEDZSMENT. 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.
Számítástudomány matematikai alapjai segédlet táv és levelező
Számítástudomány matematikai alapjai segédlet táv és levelező Horváth Árpád 2008. december 16. A segédletek egy része a matek honlapon található: http://www.roik.bmf.hu/matek Kötelező irodalom: Bagyinszki
Karbantartás. Az ESZR Karbantartás menüjébentudjuk elvégezni az alábbiakat:
Karbantartás Az ESZR Karbantartás menüjébentudjuk elvégezni az alábbiakat: Jelszó módosítása: A felhasználói jelszavunkat módosíthatjuk ebben a menüpontban, a régi jelszavunk megadása után. Általánosan
BEVEZETÉS AZ ÁBRÁZOLÓ GEOMETRIÁBA
Pék Johanna BEVEZETÉS AZ ÁBRÁZOLÓ GEOMETRIÁBA (Matematika tanárszakos hallgatók számára) Tartalomjegyzék Előszó ii 0. Alapismeretek 1 0.1. Térgeometriai alapok............................. 1 0.2. Az ábrázoló
BUDAPESTI KÖZGAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM. Puskás Csaba, Szabó Imre, Tallos Péter LINEÁRIS ALGEBRA JEGYZET
BUDAPESTI KÖZGAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM Puskás Csaba, Szabó Imre, Tallos Péter LINEÁRIS ALGEBRA JEGYZET BUDAPEST, 1997 A szerzők Lineáris Algebra, illetve Lineáris Algebra II c jegyzeteinek átdolgozott
LINEÁRIS ALGEBRA PÉLDATÁR MÉRNÖK INFORMATIKUSOKNAK
Írta: LEITOLD ADRIEN LINEÁRIS ALGEBRA PÉLDATÁR MÉRNÖK INFORMATIKUSOKNAK Egyetemi tananyag COPYRIGHT: Dr. Leitold Adrien Pannon Egyetem Műszaki Informatika Kar Matematika Tanszék LEKTORÁLTA: Dr. Buzáné
6. modul Egyenesen előre!
MATEMATIKA C 11 évfolyam 6 modul Egyenesen előre! Készítette: Kovács Károlyné Matematika C 11 évfolyam 6 modul: Egyenesen előre! Tanári útmutató A modul célja Időkeret Ajánlott korosztály Modulkapcsolódási
FAUR KRISZTINA BEÁTA, SZAbÓ IMRE, GEOTECHNIkA
FAUR KRISZTINA BEÁTA, SZAbÓ IMRE, GEOTECHNIkA 7 VII. A földművek, lejtők ÁLLÉkONYSÁgA 1. Földművek, lejtők ÁLLÉkONYSÁgA Valamely földművet, feltöltést vagy bevágást építve, annak határoló felületei nem
Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok
BLSZM-10 p. 1/18 Számítógépes döntéstámogatás Genetikus algoritmusok Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu BLSZM-10 p. 2/18 Bevezetés 1950-60-as
A 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
Csődvalószínűségek becslése a biztosításban
Csődvalószínűségek becslése a biztosításban Diplomamunka Írta: Deák Barbara Matematikus szak Témavezető: Arató Miklós, egyetemi docens Valószínűségelméleti és Statisztika Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem,
AutoN cr. Automatikus Kihajlási Hossz számítás AxisVM-ben. elméleti háttér és szemléltető példák. 2016. február
AutoN cr Automatikus Kihajlási Hossz számítás AxisVM-ben elméleti háttér és szemléltető példák 2016. február Tartalomjegyzék 1 Bevezető... 3 2 Célkitűzések és alkalmazási korlátok... 4 3 Módszertan...
9. Entitás modulok. Nagy Gusztáv: Drupal 7 alapismeretek Fejlesztői verzió: 2011. október 6.
9 9. Entitás modulok A szerző véleménye szerint a Drupal legnagyobb erősségei közé tartozik a magas szintű, absztrakt fogalmak mentén történő építkezés. A korábbiakban már megismerkedtünk a tartalmak és
HomeManager - leírás. advix software solutions. http://www.advix.hu
by advix software solutions http://www.advix.hu Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék... 2 Bevezető... 3 Áttekintés... 3 Felhasználási feltételek... 3 Első lépések... 4 Indítás... 4 Főképernyő... 4 Értesítés
2. Interpolációs görbetervezés
2. Interpolációs görbetervezés Gondoljunk arra, hogy egy grafikus tervező húz egy vonalat (szabadformájú görbét), ezt a vonalat nekünk számítógép által feldolgozhatóvá kell tennünk. Ennek egyik módja,
Gráfszínezés adaptív evolúciós algoritmusokkal
Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport Gráfszínezés adaptív evolúciós algoritmusokkal Diplomamunka Készítette: Veress Krisztián programtervező matematikus szakos hallgató Témavezető: Dr. Blázsik
Természetes 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
Fejezetek az abszolút geometriából 6. Merőleges és párhuzamos egyenesek
Fejezetek az abszolút geometriából 6. Merőleges és párhuzamos egyenesek Ebben a fejezetben megadottnak feltételezzük az abszolút tér egy síkját és tételeink mindig ebben a síkban értendők. T1 (merőleges
Analízisfeladat-gyűjtemény IV.
Oktatási segédanyag a Programtervező matematikus szak Analízis. című tantárgyához (003 004. tanév tavaszi félév) Analízisfeladat-gyűjtemény IV. (Függvények határértéke és folytonossága) Összeállította
Szakdolgozat. Balázs Ádám Kuk József
Szakdolgozat Balázs Ádám Kuk József Debrecen 2010 Debreceni Egyetem Informatika Kar EKG jelek feldolgozása (.NET) Témavezető: Dr. Juhász István Egyetemi adjunktus Készítette: Balázs Ádám Programtervező
BIZONYTALAN ADATOK KEZELÉSE: FUZZY SZAKÉRTŐI RENDSZEREK
BIZONYTALAN ADATOK KEZELÉSE: FUZZY SZAKÉRTŐI RENDSZEREK Szakértői rendszerek, 14. hét, 2008 Tartalom 1 Bevezető 2 Fuzzy történelem A fuzzy logika kialakulása Alkalmazások Fuzzy logikát követ-e a világ?
8. 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
MATEMATIKA 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
Juhász Tibor. Lineáris algebra
Juhász Tibor Lineáris algebra Eszterházy Károly Főiskola Matematikai és Informatikai Intézet Juhász Tibor Lineáris algebra Eger, 2013 Készült a TÁMOP-425B-11/1-2011-0001 támogatásával Tartalomjegyzék
MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ
Matematika emelt szint 051 ÉRETTSÉGI VIZSGA 007. május 8. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM Formai előírások: Fontos tudnivalók
SZAKDOLGOZAT. Nagy Gábor
SZAKDOLGOZAT Nagy Gábor Debrecen 2008 Debreceni Egyetem Informatikai Kar Megoldáskereső Módszerek Témavezető: Dr. Halász Gábor Egyetemi docens Készítette: Nagy Gábor Programtervező Informatikus Debrecen
Korszerű raktározási rendszerek. Szakdolgozat
Gépészmérnöki és Informatikai Kar Mérnök Informatikus szak Logisztikai Rendszerek szakirány Korszerű raktározási rendszerek Szakdolgozat Készítette: Buczkó Balázs KOKIOC 3770 Sajószentpéter, Ady Endre
Analízis előadás és gyakorlat vázlat
Analízis előadás és gyakorlat vázlat Készült a PTE TTK GI szakos hallgatóinak Király Balázs 00-. I. Félév . fejezet Számhalmazok és tulajdonságaik.. Nevezetes számhalmazok ➀ a) jelölése: N b) elemei:
Kvantumkriptográfia III.
LOGO Kvantumkriptográfia III. Gyöngyösi László BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar Tantárgyi weboldal: http://www.hit.bme.hu/~gyongyosi/quantum/ Elérhetőség: gyongyosi@hit.bme.hu A kvantumkriptográfia
XIII. Bolyai Konferencia Bodnár József Eötvös József Collegium, ELTE TTK, III. matematikus. A véletlen nyomában
XIII. Bolyai Konferencia Bodnár József Eötvös József Collegium, ELTE TTK, III. matematikus A véletlen nyomában Mi is az a véletlen? 1111111111, 1010101010, 1100010111 valószínűsége egyaránt 1/1024 Melyiket
8. 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
Készlet és Számla Kézikönyv
Készlet és Számla Kézikönyv PARALLEL Számítástechnikai, Ügyviteli Szolgáltató és Kereskedelmi Kft. ( 273-3310 5 273-3311 Mobil 06 (20) 9-340-661 Bemutatóterem: 1161 Budapest, József u. 18.. INTERNET: http:/
2. 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
ÁBRÁZOLÓ GEOMETRIA. Csavarvonal, csavarfelületek. Összeállította: Dr. Geiger János. Gépészmérnöki és Informatikai Kar MISKOLCI EGYETEM
ÁBRÁZOLÓ GEOMETRIA Csavarvonal, csavarfelületek Összeállította: Dr. Geiger János Gépészmérnöki és Informatikai Kar MISKOLCI EGYETEM 2014 TARTALOM 1. A munkafüzet célja, területei, elsajátítható kompetenciák...
MATEMATIKA 9. osztály Segédanyag 4 óra/hét
MATEMATIKA 9. osztály Segédanyag 4 óra/hét - 1 - Az óraszámok az AROMOBAN követhetőek nyomon! A tananyag feldolgozása a SOKSZÍNŰ MATEMATIKA (Mozaik, 013) tankönyv és a SOKSZÍNŰ MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY
SZAKDOLGOZAT. Takács László
SZAKDOLGOZAT Takács László 2012 SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM Természettudományi és Informatikai Kar Geometria Tanszék Matematika Bsc_LAK SZAKDOLGOZAT Kísérlettervezés latin négyzetek felhasználásával Készítette:
Elméleti összefoglalók dr. Kovács Péter
Elméleti összefoglalók dr. Kovács Péter 1. Adatállományok létrehozása, kezelése... 2 2. Leíró statisztikai eljárások... 3 3. Várható értékek (átlagok) vizsgálatára irányuló próbák... 5 4. Eloszlások vizsgálata...
Algoritmusok Tervezése. 9. Előadás Genetikus Algoritmusok Dr. Bécsi Tamás
Algoritmusok Tervezése 9. Előadás Genetikus Algoritmusok Dr. Bécsi Tamás Biológiai háttér (nagyvonalúan) A sejt genetikai információit hordozó DNS általában kromoszómának nevezett makromolekulákba van
Szeminárium-Rekurziók
1 Szeminárium-Rekurziók 1.1. A sorozat fogalma Számsorozatot kapunk, ha pozitív egész számok mindegyikéhez egyértelműen hozzárendelünk egy valós számot. Tehát a számsorozat olyan függvény, amelynek az
MITISZK Miskolc-Térségi Integrált Szakképző Központ
MITISZK Miskolc-Térségi Integrált Szakképző Központ VALÓSZÍNŰSÉG-SZÁMÍTÁS ÉS MATEMATIKAI STATISZTIKA FEGYVERNEKI SÁNDOR Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Készült a HEFOP-3.2.2-P.-2004-10-0011-/1.0
Helyi tanterv. Batthyány Kázmér Gimnázium Matematika emelt (5+6+6+6 óra/hét) 9-12 évfolyam Készült: 2013 február
Helyi tanterv Batthyány Kázmér Gimnázium Matematika emelt (5+6+6+6 óra/hét) 9-12 évfolyam Készült: 2013 február 1 A TANTERV SZERKEZETE Bevezető Célok és feladatok Fejlesztési célok és kompetenciák Helyes
mágnes mágnesesség irányt Föld északi déli pólus mágneses megosztás influencia mágneses töltés
MÁGNESESSÉG A mágneses sajátságok, az elektromossághoz hasonlóan, régóta megfigyelt tapasztalatok voltak, a két jelenségkör szoros kapcsolatának felismerése azonban csak mintegy két évszázaddal ezelőtt
Alkalmazott modul: Programozás
Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar Alkalmazott modul: Programozás Feladatgyűjtemény Összeállította: Giachetta Roberto groberto@inf.elte.hu http://people.inf.elte.hu/groberto Frissítve: 2015.
Három dimenziós barlangtérkép elkészítésének matematikai problémái
Szegedi Tudományegyetem Természettudományi és Informatikai Kar Bolyai Intézet Geometria Tanszék Három dimenziós barlangtérkép elkészítésének matematikai problémái Szakdolgozat Írta: Pásztor Péter Matematika
A poláros fény rejtett dimenziói
HORVÁTH GÁBOR BARTA ANDRÁS SUHAI BENCE VARJÚ DEZSÕ A poláros fény rejtett dimenziói Elsõ rész Sarkított fény a természetben, polarizációs mintázatok Mivel az emberi szem fotoreceptorai érzéketlenek a fény
MUNKAANYAG. Angyal Krisztián. Szövegszerkesztés. A követelménymodul megnevezése: Korszerű munkaszervezés
Angyal Krisztián Szövegszerkesztés A követelménymodul megnevezése: Korszerű munkaszervezés A követelménymodul száma: 1180-06 A tartalomelem azonosító száma és célcsoportja: SzT-004-55 SZÖVEGSZERKESZTÉS
MATEMATIKA Kiss Árpád Országos Közoktatási Szolgáltató Intézmény Vizsgafejlesztő Központ
MATEMATIKA Kiss Árpád Országos Közoktatási Szolgáltató Intézmény Vizsgafejlesztő Központ I. RÉSZLETES ÉRETTSÉGI VIZSGAKÖVETELMÉNY Az érettségi követelményeit két szinten határozzuk meg: középszinten a
Lineáris 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
Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Gráfelmélet II. Gráfok végigjárása
Gráfelmélet II. Gráfok végigjárása DEFINÍCIÓ: (Séta) A G gráf egy olyan élsorozatát, amelyben a csúcsok és élek többször is szerepelhetnek, sétának nevezzük. Egy lehetséges séta: A; 1; B; 2; C; 3; D; 4;
Mesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Problémamegoldás kereséssel lokális információval 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
diagnosztika 48 autótechnika 2002/9
Az EFT mûködik! Az EFT az Egységes Fékvizsgálati Technológia gyakorlati premierje már élesben zajlik a vizsgahelyek egy jó részénél. Mint közismert, a bevezetésre a rendelet értelmében június 1-jén került
3.1. Alapelvek. Miskolci Egyetem, Gyártástudományi Intézet, Prof. Dr. Dudás Illés
3. A GYÁRTERVEZÉS ALAPJAI A gyártervezési folyamat bemutatását fontosnak tartottuk, mert a gyártórendszer-tervezés (amely folyamattervezés) része a gyártervezési feladatkörnek (objektumorientált tervezés),
Bemenet modellezése II.
Bemenet modellezése II. Vidács Attila 2005. november 3. Hálózati szimulációs technikák, 2005/11/3 1 Kiszolgálási id k modellezése Feladat: Egy bemeneti modell felállítása egy egy kiszolgálós sorbanállási
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 6. MA3-6 modul. A statisztika alapfogalmai
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematika III. 6. MA3-6 modul A statisztika alapfogalmai SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői jogról szóló 1999.
A kvantummechanika általános formalizmusa
A kvantummechanika általános formalizmusa October 4, 2006 Jelen fejezetünk célja bevezetni egy általános matematikai formalizmust amelynek segítségével a végtelen dimenziós vektorterek elegánsan tárgyalhatók.
MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ
Matematika emelt szint 1613 ÉRETTSÉGI VIZSGA 016. május 3. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA Fontos tudnivalók Formai előírások:
Markers stratégia építő program leírása
Markers stratégia építő program leírása A program felépítése A stratégia építő modult a grafikon alatt találjuk. Két részt érdemes elkülöníteni. Az első a felső sor, ahol a majdani stratégiáról találunk
IFJÚSÁG-NEVELÉS. Nevelés, gondolkodás, matematika
IFJÚSÁG-NEVELÉS Nevelés, gondolkodás, matematika Érdeklődéssel olvastam a Korunk 1970. novemberi számában Édouard Labin cikkét: Miért érthetetlen a matematika? Egyetértek a cikk megállapításaival, a vázolt
19. Hasításos technikák (hash-elés)
19. Hasításos technikák (hash-elés) Példák: 1. Ha egy telefon előfizetőket a telefonszámaikkal azonosítjuk, mint kulcsokkal, akkor egy ritkán kitöltött kulcstartományhoz jutunk. A telefonszám tehát nem
A 3D képgenerálás komplexitása
Renderidő 1 óra. Sok vagy kevés? (Készítette M. Youth Ákos) Vass Gergely A 3D képgenerálás komplexitása avagy miért tart olyan iszonyú sokáig??? A következőkben arra keressük a választ, hogy miért ennyire
elektronikus kitöltés és benyújtás
Felhasználói kézikönyv Agrár-környezetgazdálkodási kifizetés (AKG- VP) elektronikus kitöltés és benyújtás 2015. Verzió 02. 1 1. Tartalomjegyzék 1. TARTALOMJEGYZÉK... 2 2. BEVEZETÉS... 4 3. A BEADÓ FELÜLET
MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY
Pék Johanna MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY Nem matematika alapszakos hallgatók számára Tartalomjegyzék Előszó iii. Lineáris algebra.. Mátrixok...................................... Lineáris egyenletrendszerek..........................
Jelalakvizsgálat oszcilloszkóppal
12. fejezet Jelalakvizsgálat oszcilloszkóppal Fűrészjel és impulzusjel megjelenítése oszcilloszkóppal Az oszcilloszkópok feszültség vagy bármilyen feszültséggé átalakítható mennyiség időbeli változásának
2. Piaci modellek. 2.1. Oligopóliumok
2. Piaci modellek 5 2. Piaci modellek A piac tanulmányozásának legalább két fontos megközelítése létezik, melyek a szerkezet-magatartás-teljesítmény paradigma és az árelmélet. Az első szerint egy iparág
Véletlenített algoritmusok. 4. előadás
Véletlenített algoritmusok 4. előadás Tartalomjegyzék: elfoglalási probléma, születésnap probléma, kupongyűjtő probléma, stabil házassági feladat, Chernoff korlát (példák), forgalomirányítási probléma.
Titkosítási rendszerek CCA-biztonsága
Titkosítási rendszerek CCA-biztonsága Doktori (PhD) értekezés szerző: MÁRTON Gyöngyvér témavezető: Dr. Pethő Attila Debreceni Egyetem Természettudományi Doktori Tanács Informatikai Tudományok Doktori Iskola
EMMI kerettanterv 51/2012. (XII. 21.) EMMI rendelet 2. sz. melléklet 2.2.03. Matematika az általános iskolák 5 8.
EMMI kerettanterv 51/2012. (XII. 21.) EMMI rendelet 2. sz. melléklet 2.2.03 Matematika az általános iskolák 5 8. évfolyama számára Alapelvek, célok Az iskolai matematikatanítás célja, hogy hiteles képet
HELYI TANTERV MATEMATIKA (emelt szintű csoportoknak) Alapelvek, célok
HELYI TANTERV MATEMATIKA (emelt szintű csoportoknak) Alapelvek, célok Az iskolai matematikatanítás célja, hogy hiteles képet nyújtson a matematikáról mint tudásrendszerről és mint sajátos emberi megismerési,
On-line értékelési módszerek II. Lengyelné Molnár Tünde
On-line értékelési módszerek II. Lengyelné Molnár Tünde MÉDIAINFORMATIKAI KIADVÁNYOK On-line értékelési módszerek II. Lengyelné Molnár Tünde Eger, 2013 Korszerű információtechnológiai szakok magyarországi
ÉS 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
Működési kockázati önértékelések veszteségeloszlás-alapú modellezése
506 HITELINTÉZETI SZEMLE HAJNAL BÉLA KÁLLAI ZOLTÁN NAGY GÁBOR Működési kockázati önértékelések veszteségeloszlás-alapú modellezése Tanulmányunkban a működési kockázatok önértékelésen alapuló modellezését
Érdekes informatika feladatok
K. L. Érdekes informatika feladatok XXVIII. rész A konvex burkoló (burok) Legyen S a Z sík egy ponthalmaza. S konvex, ha tetszőleges A, B S-beli pont esetén az AB szakasz is S-be esik. Legyen S a Z sík
ProAnt Felhasználói Útmutató
ProAnt Felhasználói Útmutató http://www.proant.hu/ 2014. október 17. Adminisztrátor 6722 Szeged, Gogol u. 3. 1 TARTALOMJEGYZÉK 1 Tartalomjegyzék... 2 2 A ProAnt szoftverről... 4 3 Jelszó módosítása...
Matematika. 5. 8. évfolyam
Matematika 5. 8. évfolyam 5. 6. évfolyam Éves órakeret: 148 Heti óraszám: 4 Témakörök Óraszámok Gondolkodási és megismerési módszerek folyamatos Számtan, algebra 65 Összefüggések, függvények, sorozatok
OPERÁCIÓKUTATÁS, AZ ELFELEDETT TUDOMÁNY A LOGISZTIKÁBAN (A LOGISZTIKAI CÉL ELÉRÉSÉNEK ÉRDEKÉBEN)
OPERÁCIÓKUTATÁS, AZ ELFELEDETT TUDOMÁNY A LOGISZTIKÁBAN (A LOGISZTIKAI CÉL ELÉRÉSÉNEK ÉRDEKÉBEN) Fábos Róbert 1 Alapvető elvárás a logisztika területeinek szereplői (termelő, szolgáltató, megrendelő, stb.)
Valószínűségszámítás és statisztika. István Fazekas
Valószínűségszámítás és statisztika István Fazekas Tartalomjegyzék 1. fejezet. A valószínűségszámítás alapfogalmai 5 1.1. A valószínűség 5 1.2. Halmazalgebrák és σ-algebrák 11 1.3. A feltételes valószínűség
EGÉSZSÉGÜGYI DÖNTÉS ELŐKÉSZÍTŐ
EGÉSZSÉGÜGYI DÖNTÉS ELŐKÉSZÍTŐ MODELLEZÉS Brodszky Valentin, Jelics-Popa Nóra, Péntek Márta BCE Közszolgálati Tanszék A tananyag a TÁMOP-4.1.2/A/2-10/1-2010-0003 "Képzés- és tartalomfejlesztés a Budapesti
Load-flow jellegű feladat a villamos rendszerirányításban
NASZVADI PÉTER Load-flow jellegű feladat a villamos rendszerirányításban TDK dolgozat 2006 Előszó: Adott egy (villamosenergiaellátást biztosító) villamoshálózat, és ezen hálózathoz csatlakozó energiatermelők
DIPLOMAMUNKA Bir o P eter
DIPLOMAMUNKA Biró Péter BUDAPESTI CORVINUS EGYETEM KÖZGAZDASÁGTUDOMÁNYI KAR VILÁGGAZDASÁGI TANSZÉK EURÓPA FŐSZAKIRÁNY STABIL PÁROSÍTÁSOK GAZDASÁGI ALKALMAZÁSAI Készítette: Biró Péter Témavezető: Dr. Magas
Ökonometria. Adminisztratív kérdések, bevezetés. Ferenci Tamás 1 tamas.ferenci@medstat.hu. Első fejezet. Budapesti Corvinus Egyetem
Adminisztratív kérdések, bevezetés Ferenci Tamás 1 tamas.ferenci@medstat.hu 1 Statisztika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Első fejezet Tartalom Technikai kérdések 1 Technikai kérdések Adminisztratív
Síklefedések Erdősné Németh Ágnes, Nagykanizsa
Magas szintű matematikai tehetséggondozás Síklefedések Erdősné Németh Ágnes, Nagykanizsa Kisebbeknek és nagyobbaknak a programozási versenyfeladatok között nagyon gyakran fordul elő olyan, hogy valamilyen
Számrendszerek. Átváltás a számrendszerek között: Általában 10-es számrendszerből váltunk tetszőlegesre és tetszőlegest 10-esre.
Számrendszerek Tízes számrendszer: Ez az általános, informatikán kívül is használt legelterjedtebb számrendszer. Alapja 10 szám 0,1,2,3 9. Decimális számrendszernek is nevezzük. Egyik felhasználása az
Bináris keres fák kiegyensúlyozásai. Egyed Boglárka
Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar Bináris keres fák kiegyensúlyozásai BSc szakdolgozat Egyed Boglárka Matematika BSc, Alkalmazott matematikus szakirány Témavezet : Fekete István, egyetemi