AZ ELEKTRONIKUS FUVAR- ÉS RAKTÁRBÖRZÉK LEHETSÉGES JÖVŐBELI SZEREPKÖRE A KOMBINÁLT ÁRUSZÁLLÍTÁS TÁMOGATÁSÁBAN
|
|
- Gizella Vassné
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 AZ ELEKTRONIKUS FUVAR- ÉS RAKTÁRBÖRZÉK LEHETSÉGES JÖVŐBELI SZEREPKÖRE A KOMBINÁLT ÁRUSZÁLLÍTÁS TÁMOGATÁSÁBAN Kovács Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki Kar Közlekedésüzemi Tanszék kovacsg@kku.bme.hu 1. Az elektronikus fuvar- és raktárbörzék lehetőségei a kombinált áruszállítás hatékonyságának javítására Az elektronikus fuvar- és raktárbörzék a szállítási/raktározási kapacitások/feladatok összehangolására létrejött online piacterek [6], melyek bizonyos feltételek mellett alkalmasak lehetnek összetett logisztikai folyamatok támogatására is [7]. A szakirodalom mindemellett igen szegény az elektronikus fuvar- és raktárbörzék közúti áruszállításon kívüli alkalmazási lehetőségeinek elemzése terén. Bruns és társai [2] az elektronikus fuvarbörzék vasúti áruszállításban történő bevezetését javasolják, egy új trend, a zöld logisztika egyik megvalósítási lehetőségeként. Azonban ennek is a fő célja csupán a szabad vasúti kapacitások lekötése, nem pedig az áruszállítási módok összekapcsolása. E mellett létezik néhány fuvarbörze (például cargotc.com), amelyek csupán annyiban segítik a kombinált áruszállítást, hogy különféle áruszállítási módokra vonatkozóan engednek ajánlatokat adni, azonban ezt semmilyen döntéstámogató, optimum kereső algoritmussal nem támogatják. A korábbi kutatások és a szakirodalmi ismeretek alapján a fuvar- és raktárbörze alapvetően két különféle minőségi szinten biztosíthatja a kombinált áruszállítás támogatását: - Az elektronikus fuvar- és raktárbörzén a nagytávolságú és nagy mennyiséget képviselő szállítást biztosító járművek kapacitásaira lehet foglalást tenni, a különböző áruszállítási módok kapcsolódási pontjain fellépő átmeneti tárolási feladatokhoz szabad kapacitást pedig a raktárbörzén lehet keresni. Ennek a legfőbb hátránya, hogy a felhasználókra van bízva, hogy ezt a lehetőséget igénybe veszik-e. - Az elektronikus fuvar- és raktárbörze alapvető tulajdonságát, az online kapcsolatot és adatbázist kihasználva lehetőség van az igények és a kapacitások optimális összerendelésére [9], valamint az eszközpark átcsoportosítás [8] megvalósítására. Ez esetben többszintű, készlet- és szállításoptimalizálási probléma is felmerülhet. Mivel az első lehetőséget egyrészt a meglévő elektronikus fuvar- és raktárbörzék jellegüknél fogva biztosíthatják, másrészt közel sem biztos, hogy ennek alkalmazásával akár egyéni akár globális szinten kielégítő megoldás születik, ezért a későbbi vizsgálatok tárgyát a második szint, azon belül is szállításoptimalizálás jelenti.
2 2. Az igény-kapacitás összerendelés modellje, logikája, célfüggvénye Az 1. ábrán egy képzeletbeli körzet látható, feltüntetve rajta a szállítási feladatok fel- és leadási pontjait, a körzetet átszelő, kombinált szállítást lehetővé tevő áruszállítási mód útvonalát (vasúti vagy folyami áruszállítás) és az átrakást biztosító bimodális csomópontokat. A folytatáshoz az1. ábrával összhangban az alábbiak definiálása szükséges: - szállítási feladatok: 1, 2,, i,, j,, l,, n; - a kombinált áruszállításba vont szállítási feladatok: 1, 2,, j,, l; - S j : a szállítási feladatok feladási állomása; - D j : a szállítási feladatok célállomása; - B 1, B 2 : az átrakást lehetővé tevő bimodális áruszállítási csomópontok. D 5 S 1 S 3 S 2 S i S j B 1 D l D 3 D n S l D j S n S 4 B 2 S 5 D 4 D 2 D 1 D i 1. ábra: Az elektronikus fuvarbörzék szerepe a kombinált áruszállítás szervezésében
3 A szállítási feladatok elektronikus fuvarbörzékkel támogatott kombinált módon történő teljesítését az alábbi főbb tényezők befolyásolják: - a layout, azon belül is: - a szállítási feladatok fel- és leadási pontjainak egymáshoz képesti elhelyezkedése, - a szállítási feladatok fel- és leadási pontjainak a bimodális áruszállítási csomópontokhoz képesti elhelyezkedése, - fontos feltétel a szállítási feladatok fel- és leadási pontjainak a bimodális áruszállítási csomópontokból történő közvetlen elérhetősége, - a fizikai jellemzők: - a szállítási feladatokhoz rendelt áruk fizikai jellemzői, - a kombinált szállítást lehetővé tevő áruszállítási eszköz (vasúti kocsi, hajó) kapacitásjellemzői, - időbeli paraméterek: - a szállítási feladatok teljesítéséhez kapcsolódó időelemek, - a kombinált szállítást biztosító eszközpark időbeli foglaltsága. Alaphelyzetben a szállítási feladatokat egyenként, egy-egy szabad kapacitás (közúti áruszállító jármű) hozzárendelésével teljesítik a jelenlegi fuvarbörzék. Ekkor l számú szállítási feladat vonatkozásában és l számú szállítójármű igénybevételével a (1.) képletben látható szállítási teljesítmény ébred a (2.) képletben látható összes futásteljesítmény mellett. Q =I d F =d (1.) (2.) Q :hagyományos áruszállítás mellett ébredő anyagmozgatási teljesítmény F :hagyományos áruszállítás mellett ébredő futásteljesítmény j=1,2,,j,,l:szállítási feladatok I :az j.szállítási feladathoz tartozó árumennyiség (pl.tonna,egységrakomány) d :az j.szállítási feladat fel és leadási állomásai közötti távolság Ugyanezen l számú szállítási feladat kombinált módon történő teljesítése által az összes szállítási teljesítmény az esetek nagy részében növekszik, legkedvezőbb esetben a szállítási feladatok fel-és leadási pontjainak a bimodális fel- és leadási csomópontokkal való egybeesése esetén legfeljebb ugyanakkora lesz (3.), viszont az összes futásteljesítmény (4.) l>1 esetén csökkenhet is, ami a későbbi optimumkeresés egyik fontos feltétele lesz.
4 Q =I d +I d +I d F =d +d +d (4.) (3.) Q :kombinált áruszállítás mellett ébredő anyagmozgatási teljesítmény F :kombinált áruszállítás mellett ébredő futásteljesítmény j=1,2,,j,,l:a kombinált áruszállításba vont szállítási feladatok d :az i.szállítási feladat feladási állomásának távolsága a bimodális gyűjtőközponttól d : a bimodális elosztóközpont távolsága a j.szállítási feladat célállomásától d :a bimodális gyűjtő és elosztóközpontok távolsága A célfüggvény az összes anyagmozgatási teljesítménynövekmény minimalizálása (5.), az ehhez tartozó összes futásteljesítmény csökkenés maximalizálása (6.) a kombinált szállítást biztosító jármű minél jobb kihasználása mellett (7.). Q = Q Q=MIN! (5.) F = F =MAX! (6.) F K =I =MAX! K (7.) Q,F,K :az optimalizálás célfüggvényének összetevői K: a kombinált szállítást biztosító jármű kapacitása Az (5.) és (6.) képletekben látható célfüggvények közös jellemzője, hogy a bimodális csomópontokhoz közeli fel- és leadási pontokkal rendelkező szállítási feladatokat részesítik előnyben. A futásteljesítmény csökkenés maximalizálása (6.) és a kombinált szállítást végző jármű minél jobb kihasználása (7.) viszont a minél több szállítási feladat bevonásának irányába hat, ami az összes szállítási teljesítményt növelheti. A három célfüggvény összevonásával egy haszonfüggvény képezhető (8.), amely a kombinált szállítással létrejövő
5 felszabadult kapacitások számával arányos, az optimalizálás célfüggvénye így a H függvény minél magasabb értékének meghatározása (8.), (9.), vagyis olyan szállítási feladatok kombinált úton történő teljesítése, amely ezt lehetővé teszi. H= I d I + I d H=K F Q=MAX! (8.) I d + I d d d +d + d (9.) A (9.) képletben látható célfüggvény és az általa definiált optimumkeresési feladat összetettsége, valamint a módszertani hasonlóságok miatt a megoldást a fuvarbörzéken használható járattervező algoritmus megalkotása során [9] sikeresen alkalmazott metaheurisztikus optimum kereső algoritmus, a hangyakolónia algoritmus segítségével lehet megtalálni. 3. Az optimumkeresési probléma megoldása hangyakolónia algoritmus (BA_ACO) segítségével 3.1. A BA_ACO algoritmus logikája Az Ant Colony optimalizáló algoritmus egy, Marco Dorigo által kifejlesztett, a hangyák szociális viselkedésének modellezésén alapuló metaheurisztikus módszer. A hangyák a természetben először véletlenszerűen keresnek élelemforrást, majd ha élelmet találnak, a bolyba visszatérve feromonnal jelölik meg az utat. Más hangyák az utakon lévő feromonjel alapján nagyobb valószínűséggel válasszák ki a megjelölt utat a véletlen vándorlás helyett. A rövidebb utak hamarabb bejárhatók, így ezeken több, a hosszabbakon pedig kevesebb feromon lesz. Idővel az utakon lévő feromon mennyisége csökken (párolog), a lokális optimumnál való leragadást gátolva meg [1], [3], [4], [5]. A kombinált áruszállítás elektronikus fuvar- és raktárbörzékkel történő támogatása során a hangyák élelemkereséséhez hasonló probléma merül fel: a cél a bimodális csomópontokra gyűjtés és onnan elosztása a (8.) és (9.) képletekben és az azokat megelőző bekezdésekben definiált optimumkeresési problémának megfelelően, melynek megoldási menetét a 2. ábra, ill. a soron következő néhány bekezdés szerint lehet végrehajtani (BA_ACO). 1) Kiinduló adatok meghatározása: - az optimumkeresés kiindulópontja (kombinált áruszállítási csomópontok); - a keresési tér szűkítése (lokális keresés): a bimodális csomópontokhoz és a kombinált áruszállítást biztosító jármű kapacitásához képest teljesíthető szállítási feladatok távolság és árumennyiség alapján történő kiválasztása; - a szállítási feladatok egyedi szállítási feladatként, ill. kombinált módon történő továbbításához kapcsolódó távolság, anyamozgatási teljesítmény és futásteljesítmény értékek számítása ((1.), (2.), (3.), (4.) képletek és azok elemei);
6 - feromon vektor előállítása (az egyes szállítási feladatok kombinált módon történő teljesítésének hatékonyságát jellemző szám, kezdetben csupa 1-es értékeket tartalmaz). - haszonvektor (az egyes szállítási feladatok kombinált áruszállításba történő bevonása mekkora haszonnal jár) kinullázása; 2. ábra: A kombinált áruszállítás elektronikus fuvarbörzék segítségével történő szervezését támogató hangyakolónia algoritmus (BA_ACO)
7 2) Feladatválasztási valószínűség számítása: - Annak valószínűsége, hogy a j-edik szállítási feladatot kombinált módon teljesítjük: φ p = φ (10.) φ j : a j. szállítási feladathoz tartozó feromon mennyisége I :a j. szállítási feladathoz tartozó elszállítandó árumennyiség L: a választható szállítási feladatok száma (j=1 L) :a keresésből származó információk fontosságát kifejező kitevő ( =2) β:heurisztikus információ (mennyiség) fontosságát kifejező kitevő (β= 1 3 ) - a fenti valószínűségekből képezhető egy vektor, amely a szállítási feladatok kombinált áruszállításba vonásának valószínűségét mutatja (valószínűségi vektor). 3) Megoldási változatok létrehozása: - véletlenszámok generálása, majd szállítási feladatok kiválasztása a valószínűségi vektor alapján, a korlátozó feltétel (a kombinált áruszállítást biztosító jármű kapacitása) teljesüléséig; - a járat fő paramétereinek (szállítási feladatok, kihasználtság, anyagmozgatási teljesítmény, futásteljesítmény) meghatározása; - a fenti lépések végrehajtása a hangyakolónia számának megfelelően (pl. 10 hangya=10 verzió). 4) Az iterációs lépés eredményeinek kiértékelése: - haszonvektor feltöltése: az iterációs lépésben elért legnagyobb járatszintű haszon beírása az egyes szállítási feladatokhoz a (9.) képlet alapján. Ebben a vektorban csak azon helyeken lesz érték, melyeket a hangyák közül legalább egy érintett, több hangya esetén a lépés során elért legnagyobb haszon kerül beírásra; - az iterációs lépések során elért maximális haszon (H max ) frissítése, amennyiben sikerült javulást elérni; - a feromon vektor frissítése (az 5/36-os szorzó a konzervatív és a felfedező keresés közötti egyensúlyt biztosítja; H max használata un. erős elitizmust eredményez): φ =φ φ H H (11.) H j : a j. szállítási feladat kombinált módon történő teljesítésével elért haszon H Max : az iterációs lépések során elért legnagyobb haszon - feromon koptatás (csak az adott iteráció során bejárt viszonylatokon kell feromon frissítést végrehajtani): φ =φ (1 ρ) (12.) ρ:feromon párolgási együttható (ρ=0,1)
8 5) Újabb iterációs lépés végrehajtása (2, 3, 4 lépések) mindaddig, amíg további lényeges javulás (H max ) már nem elérhető, vagy bizonyos lépésszám után A BA_ACO főbb futtatási eredményei, példa az alkalmazásra Az előző pontokban bemutatott algoritmus MS VBA környezetben készült el. A tesztelés az alábbi paraméterek alapján került végrehajtásra: - szállítási feladatok száma: 99 (99 feladási és 99 rendeltetési pont), - a szállítási feladatokhoz rendelt árumennyiség: 1 vagy 2, - a kombinált áruszállítást biztosító eszköz kapacitása: 5, - a bimodális áruszállítási csomópontok, a szállítási feladatok fel- és leadási állomásai, valamint a kombinált áruszállítást biztosító eszköz (vasúti pálya, folyó) nyomvonala (lásd. a 3. ábrán), - a fentiekből számítható az anyagmozgatási- és futásteljesítmény, - futtatások száma: 22, - futtatásonként 50 iteráció, - iterációnként 10 megoldási verzió (hangya) létrehozása. A megoldás a 3. ábrán látható: a kombinált szállításba 4 szállítási feladat lett bevonva, 100%- os kapacitáskihasználtság mellett. A rész-célfüggvények értékeinek ismeretében a legjobb megoldást alapul véve (Q CF =1,259, F CF =1,3404, K CF =5) számítható a célfüggvénynek leginkább megfelelő haszon érték (H=5,323). Ez a megoldás látható a 3. ábrán, mely alapján levonható az a következtetés, hogy az algoritmus a bimodális csomópontokhoz közeli fel- és leadási pontokat keresi, azok közül is a legjobb kapacitás-kihasználtságot eredményezőket. A célfüggvény tárgyalása során támasztott kritériumokat a BA_ACO algoritmus tehát teljesíti. A 4. ábra a 22 futtatásban kapott 22 darab haszonfüggvény egyes iterációk során elért változásait mutatja. Az egyes futtatásokat jelképező függvények között iterációk szintjén számított szórásnégyzetek átlaga 0,5056. A használt paraméterek mellett 22 futtatásból 5 adta ki a fent közölt legjobb célfüggvény értéket, viszont az 50-edik iteráció során kapott haszonfüggvény értékek 22 futtatásra vonatkoztatott átlagos szórásnégyzete (0,4375) az előző szórásértéknél 13,47%-al alacsonyabb volt, vagyis a kezdeti véletlen keresés és nagyobb ingadozások után az algoritmus által adott független futtatásokból származó eredmények közti távolság egyre csökken. Megfigyelhető az is, hogy a 4. ábrán látható függvények egy szűkölő szalag (szaggatott fekete vonal) által határolt területen mozognak, miközben átlagértékük (középső fekete vonal) a szalag aljáról a teteje felé tart. Amennyiben nem 10, hanem ennél nagyobb számú hangyát alkalmaznánk (pl. 20, 30, 40), az egyes futtatásokban kapott haszonfüggvény értékek közti szórás csökkenne, vagyis kisebb lenne a szaggatott fekete vonallal határolt terület (szalag). Továbbá, magasabb hangyaszám esetén az iterációk számával ez a szalag gyorsabban szűkül. Bizonyos hangyaszám felett viszont már nincs érezhető javulás az algoritmus sebességének tekintetében, vagyis az ilyen jellegű feladatok többek között megkívánják az optimális hangyaszám megválasztását is.
9 A bimodális áruszállítási csomópontok S_j D_j A kiválasztott szállítási feladatok feladási pontjai A kiválasztott szállítási feladatok célállomásai 3. ábra: Példa a kombinált áruszállítás elektronikus fuvarbörzék segítségével történő szervezését támogató hangyakolónia algoritmus (BA_ACO) alkalmazására Haszonfüggvény Iterációk száma 4. ábra: A haszonfüggvény alakulása a BA_ACO futtatásai során
10 4. A BA_ACO kiegészítése időalapú büntetőfüggvénnyel Az előző pontokban bemutatott BA_ACO algoritmus az említett layout és igény/kapacitás jellemzőket a célfüggvénybe épített módon veszi figyelembe, az időjellemzőket szűréssel (pl. adott napra, időszakra vonatkozó tervezés) lehet beállítani. Ez utóbbiak esetén a célfüggvényt büntetni lehet, kisebb-nagyobb mértékben attól függően, hogy az egyes szállítási feladatok rakományai a kombinált áruszállítást biztosító eszközre milyen időbeli ütemezéssel kerülnek fel, vagyis meghatározott mértékben a nagytávolságú szállítást biztosító eszköz (vasúti kocsik, hajók) teljes rakodásának és várakozásának ideje (az első szállítási feladat felrakásától az utolsóig eltelt idő) is figyelembe vehető. A (13.) képletben látható módon a legkorábban és a legkésőbb rakodásra kész (vagyis a bimodális áruszállítási csomópontba érkezett) szállítási feladatok felrakodásának kezdése között eltelt idő lesz a büntetőfüggvény alapja (a cél ennek minél kisebb értéken tartása): T =MAXT MINT =MIN! (13.) j=1,2,,j,,l:a kombinált áruszállításba vont szállítási feladatok T : a szállítási feladatok nagytávolságú szállításra történő átrakásának kezdése (0 24) Menetrend szerint közlekedő járatok esetén az időbeli szűrést úgy célszerű végrehajtani, hogy a várható (menetrendben rögzített) indulási időben a vizsgált szállítási feladatok kombinált áruszállításra készen kell, hogy álljanak (itt a fő cél a teljes rakodás időbeli elhúzódásának büntetése). A (13.) képlet eredményét célszerű közvetlenül a H haszonfüggvény (8.) számításánál figyelembe venni, azonban ügyelni annak helyes súlyára, vagyis az eredeti célfüggvény (8.) csökkentésének mértékére. A (14.) képletben egy lehetséges büntetőfüggvény definiálása látható (RI BF a maximális rakodási időközt figyelembe vevő függvény), melynek fő jellemzői: - előzetes szűrést igényel: csak a 24 órán belül és/vagy az ütemezett indulási időponttól legfeljebb 24 órával korábban a bimodális áruszállítási csomóponton átrakásra kész szállítási feladatokat veszi figyelembe; - a növekvő várakozási/rakodási időket gyorsuló ütemben bünteti (5. ábra); - maximális értéke 1, minimális értéke az időtényező súlyától függ (pl. 10%-os súly esetén maximálisan 10%-al csökkenti a (8.) képletben definiált haszonfüggvény értékét (H =0,9H H)); - a p BF paraméter értéke 1%-os maximális csökkentő hatás esetén 58,1977*10-4, ami az időtényező súlyával (mennyivel csökkenti az eredeti haszonfüggvény értékét, %) lineárisan változik (6. ábra). Az RI BF függvény különböző időtényező súlyszámok (p BF paraméter és a hozzá tartozó haszonfüggvény-csökkentés maximális százalékos értéke) melletti alakulása az 5. ábrán, míg ennek beépítése a haszonfüggvénybe a (15.) képletben látható. RI =(1+p ) p e (14.) H =RI K F Q=MAX! (15.)
11 Időalapú bűntetőfüggvény értéke (RI BF ) 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0, Legkorábbi és legkésőbbi rakodás között eltelt idő (T max ) 1% 5% 10% 15% 20% 100% 5. ábra: Néhány lehetséges időalapú büntetőfüggvény különféle időtényező súlyszámok (maximális %-os csökkentő hatás) mellett A bűntetőfüggvény P BF paramétere 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0, Az időtényező súlya, módosító hatása az eredeti haszonfüggvényre (%) 6. ábra: Az időalapú büntetőfüggvény p BF paraméterének alakulása az időtényező súlyának (maximális %-os csökkentő hatás) függvényében A p BF paramétert célszerű olyan értékűre megválasztani, amelyet a logisztikai folyamat adottságai indokolnak. Olyan feladatok esetén, ahol kevéssé lényeges a magasabb állásidő, a p BF paramétert kicsire kell venni, amelynek hatására az eredeti haszonfüggvény csak kismértékben csökken. Azon feladatok esetén viszont, ahol az idő kritikus tényező, ezt növekvő százalékban kifejezett haszoncsökkentő hatásként (ld. 6. ábra) kell alkalmazni.
12 5. Konklúziók A kifejlesztett hangyakolónia algoritmus képes megadni, hogy az elektronikus fuvar- és raktárbörzén megjelenő szállítási feladatok közül melyeket érdemes a megadott jellemzőkkel rendelkező, kombinált áruszállítást biztosító áruszállítási mód (vasút, folyami áruszállítás) igénybevételével teljesíteni. Segítségével összességében, rendszerszinten csökkenthető a járművek összes futásteljesítménye, ez által a feladatok teljesítéséhez igénybe vett járművek időbeli foglaltsága, valamint az általuk használt utak terheltsége. A BA_ACO algoritmus ezzel a kombinált áruszállítás, a környezetbarát áruszállítási módok terjedését segíti elő. Mindez persze igen nehezen lenne megvalósítható a fuvarbörzék információs és kommunikációs kapcsolatot megteremtő szerepe által, más szavakkal kifejezve: a területileg szétszórt és egymástól független igények BA_ACO-val támogatott szállítás szervezését a megfelelő elektronikus fuvarbörze nélkül nem lehet megteremteni. Köszönetnyilvánítás A munka szakmai tartalma kapcsolódik a "Minőségorientált, összehangolt oktatási és K+F+I stratégia, valamint működési modell kidolgozása a Műegyetemen" c. projekt szakmai célkitűzéseinek megvalósításához. A projekt megvalósítását az ÚMFT TÁMOP-4.2.1/B-09/1/KMR programja támogatja. Felhasznált irodalom [1] Bonabeau, E., Dorigo, M., Theraulaz, G.: Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems. Oxford University Press, ISBN , [2] Bruns, A. S., Günes, N., Zelewski, S.: Online-Frachtenbörse für den trans-europäischen Schienengüterverkehr. Internationales Verkehrswesen (62) 11, pp , [3] Dorigo, M.: Optimization, Learning and Natural Algorithms. PhD thesis, Politecnico di Milano, Italy, [4] Dorigo, M., Gambardella, L. M.: Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Travelling Salesman Problem. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1, pp , [5] Dorigo, M., Stützle T.: Ant Colony Optimization. MIT Press, ISBN , [6] G. Kovács: The structure, modules, services and operational process of modern electronic freight and warehouse exchanges. Periodica Polytechnica Transportation Engineering, 37/1-2 (2009), pp [7] G. Kovács: Possible methods of application of electronic freight and warehouse exchanges in solving the city logistics problems. Periodica Polytechnica Transportation Engineering, 38/1 (2010), pp [8] Kovács G.: Az elektronikus fuvar- és raktárbörzék új alkalmazási területei. Logisztikai Innovációs füzetek 2010, pp [9] Kovács G.: Az elektronikus fuvarbörzékben alkalmazható optimumkeresési eljárások, algoritmusok. Logisztikai Évkönyv 2011, pp
Az elektronikus fuvarbörzékben alkalmazható optimumkeresési eljárások, algoritmusok
Kovács Gábor Az elektronikus fuvarbörzékben alkalmazható optimumkeresési eljárások, algoritmusok Kovács Gábor a BME Közlekedésmérnöki Karán szerzett közlekedésmérnöki oklevelet 2006-ban. A BME Közlekedésüzemi
A VÁROSELLÁTÁS KOMPLEX LOGISZTIKAI PROBLÉMÁI CITY LOGISZTIKA
A VÁROSELLÁTÁS KOMPLEX LOGISZTIKAI PROBLÉMÁI CITY LOGISZTIKA MKTLSZ workshop Kalocsa, 2011.05.18. Bakos András PhD hallgató Foltin Szilvia hallgató Tulajdonképpen mi is az a city-logisztika? Hol hibáztunk
1. A kifejlesztett elektronikus fuvar- és raktárbörze rendszermodellje
Egy korszerű elektronikus fuvar- és raktárbörze kifejlesztése Kovács Gábor tanársegéd Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki Kar, Közlekedésüzemi Tanszék kovacsg@kku.bme.hu +36-1/463-1926
Áruszállítási módok részaránya az Európai Unión belül (1990): Közúti szállítás 75%, Vasúti szállítás 17%, Vízi szállítás 8%.
5. ELŐADÁS ÁRUSZÁLLÍTÁS A GLOBÁLIS LOGISZTIKÁBAN Áruszállítási módok: Közúti áruszállítás, Vasúti áruszállítás, Vízi áruszállítás, Légi áruszállítás, Csővezetékes áruszállítás, Kombinált áruszállítás.
Miskolci Egyetem Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék. 1. fólia
Miskolci Egyetem Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék 1. fólia Miskolci Egyetem Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék 2. fólia 3. fólia Külső anyagmozgatás elemei Szállítás. közúti, vasúti, vízi, légi,
Anyagmozgatás és gépei. 1. témakör. Egyetemi szintű gépészmérnöki szak. MISKOLCI EGYETEM Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék.
Anyagmozgatás és gépei tantárgy 1. témakör Egyetemi szintű gépészmérnöki szak 2004-05. II. félév MISKOLCI EGYETEM Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék Miskolci Egyetem Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék
Anyagmozgatás és gépei. 1. témakör. Egyetemi szintű gépészmérnöki szak. MISKOLCI EGYETEM Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék.
Anyagmozgatás és gépei tantárgy 1. témakör Egyetemi szintű gépészmérnöki szak 2006-07. II. félév MISKOLCI EGYETEM Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék Miskolci Egyetem Anyagmozgatási és Logisztikai Tanszék
ELEKTRONIKUS FUVAR- ÉS RAKTÁRBÖRZE RENDSZERMODELLJE
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR PhD értekezés ELEKTRONIKUS FUVAR- ÉS RAKTÁRBÖRZE RENDSZERMODELLJE Készítette: Kovács Gábor okleveles közlekedésmérnök
API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE. Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com
API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com MIRŐL FOG SZÓLNI AZ ELŐADÁS? Hogyan működik a drungli.com?# Adatok gyűjtése, stratégiák# Ha marad időm még mesélek HOGYAN MŰKÖDIK
VÍZI SZÁLLÍTÁS A GLOBÁLIS LOGISZTIKÁBAN
VÍZI SZÁLLÍTÁS A GLOBÁLIS LOGISZTIKÁBAN A természetes folyami, illetve tengeri utakat igénybe vevő, csak a kikötővel rendelkező helyeket felkeresni tudó szállítási mód. A vízi áruszállítást elsősorban
Újrahasznosítási logisztika. 7. Gyűjtőrendszerek számítógépes tervezése
Újrahasznosítási logisztika 7. Gyűjtőrendszerek számítógépes tervezése A tervezési módszer elemei gyűjtési régiók számának, lehatárolásának a meghatározása, régiónként az 1. fokozatú gyűjtőhelyek elhelyezésének
Beszerzési és elosztási logisztika. Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV
Beszerzési és elosztási logisztika Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV 3. Előadás A beszerzési logisztikai folyamat Design tervezés Szükséglet meghatározás Termelés tervezés Beszerzés
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék 2016/17 2. félév 8. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Kereső algoritmusok alkalmazása
Egy korszerő elektronikus fuvar- és raktárbörze rendszermodellje, optimum keresı és döntéstámogató algoritmusai, alkalmazási lehetıségei
Egy korszerő elektronikus fuvar- és raktárbörze rendszermodellje, optimum keresı és döntéstámogató algoritmusai, alkalmazási lehetıségei Kovács Gábor* *BME, Közlekedésmérnöki Kar, Közlekedésüzemi Tanszék
MKTLSZ workshop. Tulajdonképpen mi is az a city-logisztika? Hol hibáztunk idáig? Hogyan tovább?
A VÁROSELLÁTÁS KOMPLEX LOGISZTIKAI PROBLÉMÁI CITY LOGISZTIKA MKTLSZ workshop Dr. Bóna Krisztián egyetemi adjunktus tanúsított logisztikai szakértı Tulajdonképpen mi is az a city-logisztika? Hol hibáztunk
Újrahasznosítási logisztika. 5. Többszintű hulladékgyűjtési rendszerek számítógépes irányítása
Újrahasznosítási logisztika 5. Többszintű hulladékgyűjtési rendszerek számítógépes irányítása Többszintű gyűjtés és elosztás UH UH UH VK VK GYH GYK GYH VK VK VK GYH VK - fogyasztó, VK - vevőközpont, GYH
ELEKTRONIKUS FUVAR- ÉS RAKTÁRBÖRZE RENDSZERMODELLJE
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR ELEKTRONIKUS FUVAR- ÉS RAKTÁRBÖRZE RENDSZERMODELLJE PhD értekezés tézisei Készítette: Kovács Gábor okleveles közlekedésmérnök
6. előadás: Áruszállítás menedzsmentje
6. előadás: Áruszállítás menedzsmentje A közlekedés személyek és tárgyak helyváltoztatása technikai eszközök, berendezések térbeli, földrajzi távolságok leküzdése Földrajzi elhelyezkedés alapján Szlovákia
Hidraulikus hálózatok robusztusságának növelése
Dr. Dulovics Dezső Junior Szimpózium 2018. Hidraulikus hálózatok robusztusságának növelése Előadó: Huzsvár Tamás MSc. Képzés, II. évfolyam Témavezető: Wéber Richárd, Dr. Hős Csaba www.hds.bme.hu Az előadás
A Markowitz modell: kvadratikus programozás
A Markowitz modell: kvadratikus programozás Harry Markowitz 1990-ben kapott Közgazdasági Nobel díjat a portfolió optimalizálási modelljéért. Ld. http://en.wikipedia.org/wiki/harry_markowitz Ennek a legegyszer
EUROLOGISZTIKA c. tantárgy 2006/2007. tanév I. félév gépészmérnöki szak, főiskolai szint levelező tagozat
EUROLOGISZTIKA c. tantárgy 2006/2007. tanév I. félév gépészmérnöki szak, főiskolai szint levelező tagozat Aláírás és a gyakorlati jegy feltétele az ellenőrző kérdésből szerezhető pontszámnál minimálisan
LOGISZTIKA. Áruszállítás. Az áruszállítás. Szakálosné Mátyás Katalin
LOGISZTIKA Áruszállítás Szakálosné Mátyás Katalin Az áruszállítás Anyagok, termékek (áruk) helyváltoztató mozgatása, térbeli áthelyezése, rendeltetési helyre juttatása. A faanyag nagyobb távolságra, zömében
Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 9. Előadás Az optimalizálás alapfeladata Keressük f függvény maximumát ahol f : R n R és
Anyagmozgatás fejlődésének története
Anyagmozgatás fejlődésének története 1. fólia súlyerő legyőzése, teher felemelése (emelőgépek); nagy mennyiségű anyagok szállítása (szállítóberendezések); nehéz fizikai munka megkönnyítése (gépesített
Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma
Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma Egy bútorgyár polcot, asztalt és szekrényt gyárt faforgácslapból. A kereskedelemben
Ütemezési problémák. Kis Tamás 1. ELTE Problémamegoldó Szeminárium, ősz 1 MTA SZTAKI. valamint ELTE, Operációkutatási Tanszék
Ütemezési problémák Kis Tamás 1 1 MTA SZTAKI valamint ELTE, Operációkutatási Tanszék ELTE Problémamegoldó Szeminárium, 2012. ősz Kivonat Alapfogalmak Mit is értünk ütemezésen? Gépütemezés 1 L max 1 rm
Szinergikus logisztikai K+F területek a JKL prioritásban
Útközben A BME kutatóegyetemi pályán Szinergikus logisztikai +F területek a JL prioritásban Dr. Bóna risztián BME özlekedésmérnöki Járműtechnika, ar közlekedés és logisztika özlekedésüzemi Tanszék Mi a
4. ELŐADÁS GLOBÁLIS ÁRUSZÁLLÍTÁS
4. ELŐADÁS GLOBÁLIS ÁRUSZÁLLÍTÁS Az eddig ismertetett hatások mellett a globalizáció a szolgáltatási logisztikai területeken is megjelenik. A logisztikai szolgáltatásokban bekövetkező változások szerepe
A Markowitz modell: kvadratikus programozás
A Markowitz modell: kvadratikus programozás Losonczi László Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar Debrecen, 2011/12 tanév, II. félév Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév,
Közlekedés csoportosítása
Közlekedés csoportosítása 1. Tömegszerűség szempontból való csoportosítás: - Közösségi közlekedés - Saját járművekkel megvalósuló közlekedés 2. Jogi szempontból való csoportosítás - Közhasználatú járművekkel
AZ ÁRU ÉS SZEMÉLYSZÁLLÍTÁS ENERGIAFELHASZNÁLÁSA
AZ ÁRU ÉS SZEMÉLYSZÁLLÍTÁS ENERGIAFELHASZNÁLÁSA Csűrök Tibor 1. AZ ÁRU ÉS SZEMÉLYSZÁLLÍTÁS ESZKÖZEI, FAJLAGOS ENERGIAFELHASZNÁLÁSUK, SZENNYEZŐANYAG KIBOCSÁTÁSUK 2. A HAJTÓANYAG FELHASZNÁLÁS ÉS SZENNYEZŐANYAG
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék 2016/17 2. félév 5. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Tartalom 1. Párhuzamosan
Energiafű ellátási logisztika modellezése a Pannon Hőerőmű Zrt-nél
GreenSky Modeling Energiafű ellátási logisztika modellezése a Pannon Hőerőmű Zrt-nél A kutatást az NKFP 3A 061-04 számú Biomassza projekt keretében végeztük. Torjai László torjai@ktk.pte.hu Az erőmű és
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
TERMELÉSI MÉLYSÉG OPTIMALIZÁLÁSA ANT COLONY ALGORITMUS ALKALMAZÁSÁVAL BEVEZETÉS
Kota László TERMELÉS MÉLYSÉG OPTMALZÁLÁSA AT COLOY ALGORTMUS ALKALMAZÁSÁVAL BEVEZETÉS apjainkban a termelési mélység optimális kialakítása, menedzselése a termelés mélységének megválasztása az egyes termékeknél
Beszerzési és elosztási logisztika. Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV
Beszerzési és elosztási logisztika Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV 2. Előadás A beszerzési logisztika alapjai Beszerzési logisztika feladata/1 a termeléshez szükséges: alapanyagok
Operációkutatás vizsga
Operációkutatás vizsga A csoport Budapesti Corvinus Egyetem 2007. január 9. Egyéb gyakorló és vizsgaanyagok találhatók a honlapon a Letölthető vizsgasorok, segédanyagok menüpont alatt. OPERÁCIÓKUTATÁS
Nagyméretű közúti közlekedési hálózatok analízise, 3D vizualizációja
Nagyméretű közúti közlekedési hálózatok analízise, 3D vizualizációja Fazekas Sándor Témavezető: dr. Péter Tamás Közlekedés és járműirányítás workshop BME 2011 ISBN 978-963-420-975-1 Köszönet nyilvánítás
A változó költségek azon folyó költségek, amelyek nagysága a termelés méretétől függ.
Termelői magatartás II. A költségfüggvények: A költségek és a termelés kapcsolatát mutatja, hogyan változnak a költségek a termelés változásával. A termelési függvényből vezethető le, megkülönböztetünk
BX Routing. Routin
BX Routing Inteligens Járatoptimalizáló Megoldás SAP Business One-hoz Routin Kis és közepes méretű, kereskedelmi és gyártó cégek logisztikai feladatainak tervezéséhez, optimalizálásához és megvalósításához
Korszerű elektronikus fuvarbörze felépítése, folyamata
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki Kar Közlekedésüzemi Tanszék Korszerű elektronikus fuvarbörze felépítése, szolgáltatásai és működési folyamata Készítette: Kovács Gábor PhD
A TransHUSK Plus projekt
A TransHUSK Plus projekt dr. Siska Miklós KTI Zárókonferencia Győr, 2015. június 17. A projekt keretében vizsgált térségek A két projekt néhány jellemző adata 680 km közös határ; 22 (TransHUSK) + 18 (TransHUSK
Előrenéző és paraméter tanuló algoritmusok on-line klaszterezési problémákra
Szegedi Tudományegyetem Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszék Dr. Németh Tamás Előrenéző és paraméter tanuló algoritmusok on-line klaszterezési problémákra SZTE TTIK, Móra Kollégium,
Termelési logisztika tervezése
Termelési logisztika tervezése Anyagáramlás tervezése: Raktárak, üzemek elhelyezésének tervezése. Az anyagáramlási utak minimálisra adódjanak. A kapcsolódás az anyagmozgató rendszerekhez a legkedvezőbb
Megoldások a tehergépjárműpihenők parkolóhely előrejelző rendszereire
Megoldások a tehergépjárműpihenők parkolóhely előrejelző rendszereire Sándor Zsolt zsolt.sandor@mail.bme.hu Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésüzemi
5. előadás: Magasraktárak, raktári folyamatok irányítása, készletezés
5. előadás: Magasraktárak, raktári folyamatok irányítása, készletezés Magasraktározási rendszerek Elterjedésének okai: korszerű elosztási rendszerek fejlődése termelési folyamatok automatizálása raktártechnika
2651. 1. Tételsor 1. tétel
2651. 1. Tételsor 1. tétel Ön egy kft. logisztikai alkalmazottja. Ez a cég új logisztikai ügyviteli fogalmakat kíván bevezetni az operatív és stratégiai működésben. A munkafolyamat célja a hatékony készletgazdálkodás
VBKTO logisztikai modell bemutatása
VBKTO logisztikai modell bemutatása Logisztikai rendszerek információs technológiája: Szakmai nyílt nap Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar 2007. június 6. Tartalom Vagyontárgy nyilvántartó központ
A közlekedésfejlesztés országos céljai. Fónagy János parlamenti államtitkár Nemzeti Fejlesztési Minisztérium Balatonfenyves, szeptember 10.
A közlekedésfejlesztés országos céljai Fónagy János parlamenti államtitkár Nemzeti Fejlesztési Minisztérium Balatonfenyves, 2015. szeptember 10. A hazai közlekedésfejlesztés három pillére Nemzeti Közlekedési
Autonóm - és hagyományos közúti járművek alkotta közlekedési rendszerek összehasonlító elemzése
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék Záróvizsga 2017.06.20. Autonóm - és hagyományos közúti járművek alkotta közlekedési
A DREHER hazai ellátási hálózatának optimalizálása
Partner in Change A DREHER hazai ellátási hálózatának optimalizálása www.integratedconsulting.hu 1 Supply Chain Management Purchase Production Distribution Service Strategic Planning Supply Chain Optimization
Készítette: Juhász Ildikó Gabriella
14. tétel Egy kft. logisztikai költséggazdálkodása a számviteli adatok szerint nem megfelelő, ezért a számviteli vezetővel együttműködve a logisztikai vezető számára meghatározták a szolgáltatási rendszer
Logisztikai módszerek
BME GTK Ipari menedzsment és Vállalkozásgazdasági Tanszék Menedzser program Logisztikai módszerek 1. Anyagmozgatás I. dr. Prezenszki József - dr. Tóth Lajos egyetemi docens egyetemi docens ek - 1. Anyagmozgatás
Kontrollcsoport-generálási lehetőségek retrospektív egészségügyi vizsgálatokhoz
Kontrollcsoport-generálási lehetőségek retrospektív egészségügyi vizsgálatokhoz Szekér Szabolcs 1, Dr. Fogarassyné dr. Vathy Ágnes 2 1 Pannon Egyetem Rendszer- és Számítástudományi Tanszék, szekersz@gmail.com
Oszkar.com Android alkalmazás v1.2
Oszkar.com Android alkalmazás v1.2 Az 1.2 verzióban a következő funkciók érhetők el: Be- kijelentkezés Autós ajánlatok keresése, akár dátum intervallumra Pontos és közeli ajánlatok megjelenítése Autós
Kombinált szállítási lehetőségek
8. ELŐADÁS KOMBINÁLT SZÁLLÍTÁS A GLOBÁLIS LOGISZTIKÁBAN A kombinált (multimodális) szállítás esetén egy szerződés keretében két vagy több szállítási alágazat vesz részt egy adott szállítási feladat megoldásában,
Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba
I. előadás Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva Informatika Tanszék A 602 szoba Tárggyal kapcsolatos anyagok megtalálhatók: http://www.sze.hu/~egertne Konzultációs idő: (páros tan. hét) csütörtök 10-11 30
A Szállítási feladat megoldása
A Szállítási feladat megoldása Virtuális vállalat 201-2014 1. félév 4. gyakorlat Dr. Kulcsár Gyula A Szállítási feladat Adott meghatározott számú beszállító (source) a szállítható mennyiségekkel (transportation
Logisztikai hálózatok funkcionális elemekre bontása intralogisztikai
Logisztikai hálózatok funkcionális elemekre bontása intralogisztikai rendszerekben Minden rendszer, és így a logisztikai hálózatok is egymással meghatározott kapcsolatban lévő rendszerelemekből, illetve
Járatoptimalizálási programcsomagok
LOGISZTIKAI RENDSZEREK Járatoptimalizálási programcsomagok Miben különböznek egymástól a járatoptimalizáló programcsomagok? Milyen követelményeket kell teljesíteniük? Ezekre a kérdésekre kereste a választ
Egyszerű programozási tételek
Egyszerű programozási tételek 2. előadás Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar 2011. szeptember 15. Sergyán (OE NIK) AAO 02 2011. szeptember 15.
Dr. habil. Maróti György
infokommunikációs technológiák III.8. MÓDSZER KIDOLGOZÁSA ALGORITMUSOK ÁTÜLTETÉSÉRE KIS SZÁMÍTÁSI TELJESÍTMÉNYŰ ESZKÖZÖKBŐL ÁLLÓ NÉPES HETEROGÉN INFRASTRUKTÚRA Dr. habil. Maróti György maroti@dcs.uni-pannon.hu
Az ellátási láncok algoritmikus szintézise
Az ellátási láncok algoritmikus szintézise Bertók Botond, Adonyi Róbert, Kovács Zoltán, Friedler Ferenc Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar XXVII. Magyar Operációkutatási Konferencia 2007. június 7.
Beszerzési logisztikai folyamat tervezése
1 2 Beszerzési logisztikai folyamat tervezése 3 1. Igények meghatározása, előrejelzése. 2. Beszerzési piac feltárása. 3. Ajánlatkérés. 4. Ajánlatok értékelése, beszállítók kiválasztása. 5. Áruk megrendelése.
KÉSZLETMODELLEZÉS EGYKOR ÉS MA
DR. HORVÁTH GÉZÁNÉ PH.D. * KÉSZLETMODELLEZÉS EGYKOR ÉS MA Az optimális tételnagyság (Economic Order Quantity) klasszikus modelljét 96-tól napjainkig a világon széles körben alkalmazták és módosított változatait
Tartalomjegyzék. Tartalomjegyzék... 3 Előszó... 9
... 3 Előszó... 9 I. Rész: Evolúciós számítások technikái, módszerei...11 1. Bevezetés... 13 1.1 Evolúciós számítások... 13 1.2 Evolúciós algoritmus alapfogalmak... 14 1.3 EC alkalmazásokról általában...
HÁLÓZATSZERŰEN MŰKÖDŐ LOGISZTIKÁVAL INTEGRÁLT TERMELÉSÜTEMEZÉS MEGOLDÁSA GENETIKUS ALGORITMUS ALKALMAZÁSÁVAL. OLÁH Béla
HÁLÓZATSZERŰEN MŰKÖDŐ LOGISZTIKÁVAL INTEGRÁLT TERMELÉSÜTEMEZÉS MEGOLDÁSA GENETIKUS ALGORITMUS ALKALMAZÁSÁVAL OLÁH Béla A TERMELÉSÜTEMEZÉS MEGFOGALMAZÁSA Flow shop: adott n számú termék, melyeken m számú
EGYÜTTMŰKÖDŐ ÉS VERSENGŐ ERŐFORRÁSOK SZERVEZÉSÉT TÁMOGATÓ ÁGENS RENDSZER KIDOLGOZÁSA
infokommunikációs technológiák EGYÜTTMŰKÖDŐ ÉS VERSENGŐ ERŐFORRÁSOK SZERVEZÉSÉT TÁMOGATÓ ÁGENS RENDSZER KIDOLGOZÁSA Témavezető: Tarczali Tünde Témavezetői beszámoló 2015. január 7. TÉMAKÖR Felhő technológián
our future our clients + our values Szeptember 16. MEE vándorgyűlés 2010
MEE vándorgyűlés 2010 our clients + our values our future Az átviteli hálózati munkairányítási és eszközgazdálkodási rendszer megvalósítása 2010. Szeptember 16. A WAM projekt és azon belül az Eszközgazdálkodás
Villamos autókból álló taxi flotta számára létesítendő töltőállomások modellezése
Villamos autókból álló taxi flotta számára létesítendő töltőállomások modellezése 62. Vándorgyűlés, konferencia és kiállítás Siófok, 2015. 09. 16-18. Farkas Csaba egyetemi tanársegéd Dr. Dán András professor
Logisztikai szimulációs módszerek
Üzemszervezés Logisztikai szimulációs módszerek Dr. Juhász János Integrált, rugalmas gyártórendszerek tervezésénél használatos szimulációs módszerek A sztochasztikus külső-belső tényezőknek kitett folyamatok
Költségmegtakarítás járatoptimalizálással. Lukács Lajos Ügyvezető DSS Consulting Kft.
Költségmegtakarítás járatoptimalizálással Lukács Lajos Ügyvezető DSS Consulting Kft. DSS Consulting Kft. Döntéstámogató rendszerek bevezetése Üzleti- és informatikai tanácsadás Egyedi alkalmazások fejlesztése
Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.
Termelés- és szolgáltatásmenedzsment egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Termelés- és szolgáltatásmenedzsment 13. Ismertesse a legfontosabb előrejelzési módszereket és azok gyakorlati
Általános algoritmustervezési módszerek
Általános algoritmustervezési módszerek Ebben a részben arra mutatunk példát, hogy miként használhatóak olyan általános algoritmustervezési módszerek mint a dinamikus programozás és a korlátozás és szétválasztás
Ausztria-Magyarország határon átnyúló közlekedési modell készítése
Ausztria-Magyarország határon átnyúló közlekedési modell készítése dr. Horváth Balázs dr. Horváth Richárd dr. Koren Csaba Miletics Dániel Széchenyi István Egyetem Közlekedési Tanszék Közlekedésépítési
Szállítási rendszerek. Áruszállítás
Szállítási rendszerek Áruszállítás Áruszállítási rendszerek jellemzése 1)Az áruszállítási rendszerek feladatai 1)Általános megfogalmazásban: anyagok, áruk, termékek helyváltoztatása az értékteremtő lánc
1. A díjszabás fogalma és feladata
Díjszabáselmélet 1. A díjszabás fogalma és feladata A vételár eladó és vevő közötti rögzítésének két alapvető formája van: - az egyedi szerződéses és - a díjszabásos eljárás A díjszabásos eljárás alkalmazhatóságának
Közlekedésmérnöki alapszak (BSc) Közlekedési információs rendszerek II. BMEKOKKA252 (Transportation Information Systems II.)
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék Közlekedésmérnöki alapszak (BSc) Közlekedési információs rendszerek II.
Termelés- és szolgáltatásmenedzsment
Termelés- és szolgáltatásmenedzsment egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Termelés- és szolgáltatásmenedzsment 13. Előrejelzési módszerek 14. Az előrejelzési modellek felépítése
FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV
FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV SZEGED VÁROS KÖZLEKEDÉSE 1.00 verzió Dátum: 2012.02.29. Tartalom 1. Rendszerigény... 3 2. Bevezető... 3 3. Az alkalmazás indítása... 3 4. Az oldal felépítése... 4 4.1. Főképernyő...
Makroökonómia. 7. szeminárium
Makroökonómia 7. szeminárium Az előző részek tartalmából Népességnövekedés L Y t = ak t α L t 1 α Konstans, (1+n) ütemben növekszik Egy főre jutó értékek Egyensúlyi növekedési pálya Összes változó konstans
Szállításszervezési módszerek Járattípusok 1
Járattípusok 1 A logisztikában a távolság-áthidalás tetemes költségeinek mérséklését alapvetően kétféleképpen érhetjük el: - a szükséges szállítási teljesítmény csökkentésével, - a szállítójárművek jó
Közlekedési áramlatok MSc. Csomóponti-, útvonali eljutási lehetőségek minősítése
Közlekedési áramlatok MSc Csomóponti-, útvonali eljutási lehetőségek minősítése minősítése jogszabályi esetben Az alárendelt áramlatból egy meghatározott forgalmi művelet csak akkor végezhető el, ha a
ÁRUSZÁLLÍTÁSI MÓDOK ÉS ESZKÖZÖK A GLOBÁLIS LOGISZTIKÁBAN
ÁRUSZÁLLÍTÁSI MÓDOK ÉS ESZKÖZÖK A GLOBÁLIS LOGISZTIKÁBAN Áruszállítási módok: Közúti áruszállítás, Vasúti áruszállítás, Vízi áruszállítás, Légi áruszállítás, Csővezetékes áruszállítás, Kombinált áruszállítás.
HajózásVilág konferencia
HajózásVilág konferencia Vasúti és folyami árufuvarozás: együttműködési lehetőség vagy konkurenciaharc? Vernes András ügyvezető igazgató Budapest, 2017. 03. 30. 1 Fejlesztéspolitikai célkitűzések Cél:
Nemlineáris programozás 2.
Optimumszámítás Nemlineáris programozás 2. Többváltozós optimalizálás feltételek mellett. Lagrange-feladatok. Nemlineáris programozás. A Kuhn-Tucker feltételek. Konvex programozás. Sydsaeter-Hammond: 18.1-5,
Informatikai projekteredmények elfogadottságának tényezői
Informatikai projekteredmények elfogadottságának tényezői Rabi Ákos 2014.02.18. Tartalom 1. Problémafelvetés Informatikai projekteredmények elfogadottsága 2. Informatikai projektek sikertényezői 3. Szoftverek
Kombinált áruszállítás. Készítette: Szűcs Tamás
Kombinált áruszállítás Készítette: Szűcs Tamás 2019 A kombinált áruszállítás elterjedése Az elmúlt évtizedekben a közúti szállítást (gyors és rugalmas szolgáltatása következtében) nagy távolságoknál is
Név KP Blokk neve KP. Logisztika I. 6 LOG 12 Dr. Kovács Zoltán Logisztika II. 6 Logisztika Dr. Kovács Zoltán
Név KP Blokk neve KP Felelıs vizsgáztató Kombinatorikus módszerek és algoritmusok 5 MAT 10 Dr. Tuza Zsolt Diszkrét és folytonos dinamikai rendszerek matematikai alapjai 5 Matematika Dr. Hartung Ferenc
Veszély- és kockázatbecslés alapú rekonfigurált eljárás-befolyásolás a polgári légiközlekedésben
Veszély- és kockázatbecslés alapú rekonfigurált eljárás-befolyásolás a polgári légiközlekedésben Meyer Dóra Témavezető: Dr. Tarnai Géza Közlekedés és járműirányítás workshop BME 20 ISBN 978-963-420-975-
Közlekedési áramlatok Külső mérés ismertetése II. Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék
Közlekedési áramlatok Külső mérés ismertetése II. Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék A csomópontok és útvonalak minősítésének szükségessége A csomópontok
Fogyasztás, beruházás és rövid távú árupiaci egyensúly kétszektoros makromodellekben
Fogyasztás, beruházás és rövid távú árupiaci egyensúly kétszektoros makromodellekben Fogyasztáselméletek 64.) Bock Gyula [2001]: Makroökonómia ok. TRI-MESTER, Tatabánya. 33. o. 1. 65.) Keynesi abszolút
Intelligens Rendszerek Elmélete. Párhuzamos keresés genetikus algoritmusokkal
Intelligens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László Párhuzamos keresés genetikus algoritmusokkal http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html login: ire jelszó: IRE0 IRE / A természet általános kereső algoritmusa:
Projektfeladatok 2014, tavaszi félév
Projektfeladatok 2014, tavaszi félév Gyakorlatok Félév menete: 1. gyakorlat: feladat kiválasztása 2-12. gyakorlat: konzultációs rendszeres beszámoló a munka aktuális állásáról (kötelező) 13-14. gyakorlat:
MELLÉKLET. Magyar Vasúti Áruszállító Kft. Debrecen DÍJSZABÁSOK. Árufuvarozási üzletszabályzat melléklete
Magyar Vasúti Áruszállító Kft. Debrecen DÍJSZABÁSOK Árufuvarozási üzletszabályzat melléklete Bevezetés A Magyar Vasúti Áruszállító Kft. díjszabása az Árufuvarozási Üzletszabályzat feltételei szerint kötött
Tehergépjármű parkolás a hazai gyorsforgalmi úthálózaton Sándor Zsolt zsolt.sandor@mail.bme.hu
Tehergépjármű parkolás a hazai gyorsforgalmi úthálózaton Sándor Zsolt zsolt.sandor@mail.bme.hu Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági
TÁJÉKOZTATÓ A CCN V2015.7 VERZIÓ SP2 változathoz. Változások és kiegészítések a V2015.7 verzió és SP1 kiadása után
TÁJÉKOZTATÓ A CCN V2015.7 VERZIÓ SP2 változathoz Változások és kiegészítések a V2015.7 verzió és SP1 kiadása után Pénzügy - Az Állományok felügyelete/bekérőlevél állományok menüpont hatására megnyíló ablakból
FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV SCHEDULEDETAIL KEZELÉSI ÚTMUTATÓ (DEBRECEN VÁROS KÖZLEKEDÉSE) 1.00 verzió Dátum: 2013.09.05
FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV (DEBRECEN VÁROS KÖZLEKEDÉSE) 1.00 verzió Dátum: 2013.09.05 Tartalom 1. Rendszerigény... 3 2. Bevezető... 3 3. Az alkalmazás indítása... 3 4. Az oldal felépítése... 4 4.1. Főképernyő...
Hogyan írjunk szakdolgozatot? v1.1
Hogyan írjunk szakdolgozatot? v1.1 A szakdolgozat megírásának javasolt menete Algoritmus: 1. ötletelés, jegyzetelés 2. témavezető keresés 3. ötletelés, jegyzetelés 4. egyeztetések a témavezetővel 5. olvasás
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR LOGISZTIKAI MÉRNÖKI. MESTER (MSc) SZAK
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR LOGISZTIKAI MÉRNÖKI MESTER (MSc) SZAK Budapest 2012 A felsőoktatási intézmény neve, címe: BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI