Operációkutatás példatár

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Operációkutatás példatár"

Átírás

1 1 Operációkutatás példatár

2 2 1. Lineáris programozási feladatok felírása és megoldása 1.1. Feladat Egy gazdálkodónak azt kell eldöntenie, hogy mennyi kukoricát és búzát vessen. Ha egységnyi földterületen kukoricát termel, akkor az heti 4 óra munkát igényel, melynek eredményeképp 5 tonna kukorica terem. Egységnyi földterületen a gazda 3 tonna búzát tud termelni heti 2 óra munkával. A gazdálkodónak heti 40 óra munkaidő és 4 egység föld áll rendelkezésére. Egy tonna kukorica eladási ára 4 dollár, egy tonna búzáé pedig 3 dollár. Feltételezzük, hogy költségei nincsenek. a) Írjuk fel a gazdálkodó profitmaximalizálási problémáját kifejező LP feladatot! b) Oldjuk meg a feladatot grafikusan! 1.2. Feladat Oldjuk meg az alábbi feladatot grafikusan! 1.3. Feladat Oldjuk meg grafikusan az alábbi feladatot!

3 Feladat Oldjuk meg grafikusan az alábbi feladatot! 1.5. Feladat Oldjuk meg az előbbi feladatot úgy, hogy minimalizáljuk a célfüggvényt! 2. Lineáris programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel 2.1. Feladat

4 Feladat 2.3. Feladat 2.4. Feladat

5 5 3. Lineáris programozási feladatok megoldása kétfázisú szimplex módszerrel, duál feladatok felírása 3.1. Feladat 3.2. Feladat

6 Feladat Írjuk fel az alábbi feladat duálját! 4. Szállítási feladatok és hozzárendelési feladatok 4.1. Feladat Egy vállalat termékét 3 vevő vásárolja. Mindegyikük évente 30 darab termékre tart igényt. A vállalatnak két raktárában 40 és 30 darab termék van. Továbbiak gyártására nincs mód. Ha a vállalat nem tudja az egyes vevők által igényelt mennyiséget teljesen leszállítani, akkor az egyes vevőknél darabonként rendre 90, 80 és 110 egység veszteséget szenved el a vállalat. Az egyes raktárakból a vevőkhöz történő szállítás költségeit a következő táblázat mutatja. A vevő B vevő C vevő 1. Raktár Raktár a) Adjuk meg a szállítási feladat induló megoldását az északnyugat sarok módszerrel! b) Adjunk induló megoldást a minimális költség módszerével! c) Adjunk induló megoldást a Vogel módszerrel! d) Optimális-e az északnyugat módszerrel megadott induló megoldás? Ha nem, adjuk meg az optimális megoldást!

7 Feladat Egy vállalat 5 dolgozó között szeretne kiosztani 4 feladatot. Az egyes feladatok időigényét az alábbi táblázat mutatja. Melyik feladatot melyik dolgozó kapja, ha célunk a teljes munkaidő minimalizálása? 1. feladat 2. feladat 3. feladat 4. Feladat A dolgozó B dolgozó C dolgozó D dolgozó E dolgozó Feladat Egy vállalat 5 dolgozó között szeretne kiosztani 4 feladatot. Az egyes feladatok elvégzése a vállalatnak az alábbi táblázatban szereplő profitot jelenti. Melyik feladatot melyik dolgozó végezze, ha célunk a profit maximalizálása? 1. feladat 2. feladat 3. feladat 4. Feladat A dolgozó B dolgozó C dolgozó D dolgozó E dolgozó

8 8 5. Minimális feszítőfa, legrövidebb út, maximális folyam 5.1. Feladat Egy város szeretné a legfontosabb csomópontokat kerékpárúttal összekötni. A legfontosabb csomópontok egymástól számított távolságát mutatja az alábbi ábra. Adjuk meg azt a legrövidebb úthálózatot, amely lehetővé teszi, hogy az összes csomópont elérhető legyen kerékpárúton! G 164 E T 290 F 79 S

9 Feladat Adja meg a legrövidebb utat az alábbi gráfon! Feladat a) Adja meg a maximális folyamat az alábbi gráfon! F 1 3 NY b) Adjon meg egy minimális vágást a gráfon!

10 10 6. Kritikus út, logikai feltételek modellezése 6.1. Feladat a) Adjuk meg a kritikus utat az alábbi gráfon! A2 1 2 C4 B6 4 3 D4 E2 F1 G2 5 6 H1 b) Adjuk meg az egyes tevékenységek mozgáshatárát! 6.2. Feladat Egy vállalat 4 városban állíthat elő egy bizonyos terméket, melyre 3 vevőcsoport tart igényt. Az egyes városokból a vevőkhöz történő szállítás költségét az alábbi táblázat mutatja. Az egyes gyárak legfeljebb 100 terméket tudnak gyártani. Az egyes gyárak fix költségei rendre: 400, 500, 300, 150. Az egyes vevők igénye: 80, 70, 40. Gyár/Vevő N L C A a) Írjuk fel azt az LP feladatot, ami minimalizálja a vállalat költségét! b) Írja fel korlátozó feltételként, hogy ha N-ben épül gyár, akkor L-ben is kell!

11 11 c) Írjuk fel korlátozó feltételként, hogy legfeljebb két gyár épülhet! d) Írjuk fel korlátozó feltételként, hogy vagy az A-, vagy az L gyárnak meg kell épülnie, de mindkettő nem épülhet meg. 7. Egészértékű programozás, hátizsák feladat 7.1. Feladat 7.2. Feladat Egy vállalatnak 6 millió Ft áll rendelkezésre beruházás céljából. A 4 beruházási lehetőség költsége rendre: 3, 5, 2, 4 millió Ft, míg a hasznok rendre: 5, 8, 3, 7 millió Ft. Mely beruházásokat valósítsa meg a vállalat, ha a célja a haszon maximalizálása? 7.3. Feladat

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

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

Részletesebben

operációkutatás példatár

operációkutatás példatár operációkutatás példatár . MŰVELETEK MÁTIXOKKAL. (Megoldás a.-es gyakorló ideóban.) Itt annak ezek a mátriok illete ektorok: A c B d * E f * Végezzük el a köetkező műeleteket: A B B E B c B A A E B d..

Részletesebben

1. Előadás Lineáris programozás

1. Előadás Lineáris programozás 1. Előadás Lineáris programozás Salamon Júlia Előadás II. éves gazdaság informatikus hallgatók számára Operációkutatás Az operációkutatás az alkalmazott matematika az az ága, ami bizonyos folyamatok és

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 1. Előadás Követelmények, teljesítés feltételei Vizsga anyaga Előadásokhoz tartozó diasor

Részletesebben

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 1. Előadás Követelmények, teljesítés feltételei Vizsga anyaga Előadásokhoz tartozó diasor

Részletesebben

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 7. Előadás Árazási interpretáció Tekintsük újra az erőforrás allokációs problémát (vonat

Részletesebben

2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

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

Részletesebben

Érzékenységvizsgálat

Érzékenységvizsgálat Érzékenységvizsgálat Alkalmazott operációkutatás 5. elıadás 008/009. tanév 008. október 0. Érzékenységvizsgálat x 0 A x b z= c T x max Kapacitások, együtthatók, célfüggvény együtthatók változnak => optimális

Részletesebben

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

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. Budapest október 10. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Operációkutatás Vaik Zsuzsanna Vaik.Zsuzsanna@ymmfk.szie.hu Budapest 200. október 10. Mit tanulunk ma? Szállítási feladat Megoldása Adott: Egy árucikk, T 1, T 2, T,..., T m termelőhely, melyekben rendre

Részletesebben

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás Operációkutatás Vaik Zsuzsanna Vaik.Zsuzsanna@ymmfk.szie.hu ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás Operációkutatás Követelmények: Aláírás feltétele: foglalkozásokon való részvétel + a félév

Részletesebben

Közgazdaságtan - 6. elıadás

Közgazdaságtan - 6. elıadás Közgazdaságtan - 6. elıadás A kínálat alakulása, a piac jellege 1 A PIAC JELLEGE Fontossága a vállalat szempontjából: Milyenek a versenytársak? Mekkora a vállalat a piachoz képest? (piaci részesedés) Két

Részletesebben

Gyakorló feladatok (szállítási feladat)

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

Részletesebben

Operációkutatás vizsga

Operációkutatás vizsga Operációkutatás vizsga A csoport Budapesti Corvinus Egyetem 2007. január 9. Egyéb gyakorló és vizsgaanyagok találhatók a honlapon a Letölthető vizsgasorok, segédanyagok menüpont alatt. OPERÁCIÓKUTATÁS

Részletesebben

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/ Operációkutatás I. 2018/2019-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c

Részletesebben

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/ Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c

Részletesebben

Mikroökonómia - 5. elıadás

Mikroökonómia - 5. elıadás Mikroökonómia - 5. elıadás A KÍNÁLAT ALAKULÁSA, A IAC JELLEGE Bacsi, 5.ea. 1 A IAC JELLEGE Fontossága a vállalat szempontjából: Milyenek a versenytársak? Mekkora a vállalat a piachoz képest? (piaci részesedés)

Részletesebben

G Y A K O R L Ó F E L A D A T O K

G Y A K O R L Ó F E L A D A T O K Döntéselmélet G Y A K O R L Ó F E L A D A T O K Lineáris programozás I Egy vállalat kétféle terméket gyárt, az A és B termékeket. A következő adatok ismertek: A vállalat éves munkaóra-kapacitása 1440 óra,

Részletesebben

Operációkutatás. Feladatok. Rózemberczki Benedek Got It! konzultáció 2014 Őszi félév

Operációkutatás. Feladatok. Rózemberczki Benedek Got It! konzultáció 2014 Őszi félév Operációkutatás Feladatok Rózemberczki Benedek Got It! konzultáció 2014 Őszi félév 1 Tartalomjegyzék 1. LP feladatok felírása 5 1.1. Feladat - Termelési probléma I........................ 5 1.2. Feladat

Részletesebben

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba 11. Előadás Gondolkodnivalók Sajátérték, Kvadratikus alak 1. Gondolkodnivaló Adjuk meg, hogy az alábbi A mátrixnak mely α értékekre lesz sajátértéke a 5. Ezen α-ák esetén határozzuk meg a 5 sajátértékhez

Részletesebben

b) Írja fel a feladat duálisát és adja meg ennek optimális megoldását!

b) Írja fel a feladat duálisát és adja meg ennek optimális megoldását! 1. Három nemnegatív számot kell meghatározni úgy, hogy az elsőt héttel, a másodikat tizennéggyel, a harmadikat hattal szorozva és ezeket a szorzatokat összeadva az így keletkezett szám minél nagyobb legyen.

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma

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

Részletesebben

Áttekintés LP és geometria Többcélú LP LP és egy dinamikus modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Áttekintés LP és geometria Többcélú LP LP és egy dinamikus modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 6. Előadás Áttekintés Kezdjük újra a klasszikus erőforrás allokációs problémával (katonák,

Részletesebben

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai Alkalmazott operációkutatás 1. elıadás 2008/2009. tanév 2008. szeptember 12. Mi az operációkutatás (operations research)? Kialakulása: II.

Részletesebben

S Z Á L L Í T Á S I F E L A D A T

S Z Á L L Í T Á S I F E L A D A T Döntéselmélet S Z Á L L Í T Á S I F E L A D A T Szállítási feladat meghatározása Speciális lineáris programozási feladat. Legyen adott m telephely, amelyeken bizonyos fajta, tetszés szerint osztható termékből

Részletesebben

Növényvédő szerek A B C D

Növényvédő szerek A B C D A feladat megoldása során az Excel 2010 használata a javasolt. A feladat elvégzése során a következőket fogjuk gyakorolni: Termelési és optimalizálási feladatok megoldása. Mátrixműveletek alkalmazása.

Részletesebben

Alkalmazott optimalizálás és játékelmélet Lineáris programozás Gyakorlófeladatok. Rétvári Gábor

Alkalmazott optimalizálás és játékelmélet Lineáris programozás Gyakorlófeladatok. Rétvári Gábor Alkalmazott optimalizálás és játékelmélet Lineáris programozás Gyakorlófeladatok Rétvári Gábor retvari@tmit.bme.hu Feladatok Szöveges feladatok. Egy acélgyárban négyfajta zártszelvényt gyártanak: kis,

Részletesebben

Előadó: Dr. Kertész Krisztián

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

Részletesebben

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI / Operációkutatás. gyakorlat Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel Pécsi Tudományegyetem PTI /. Legyen adott az alábbi LP-feladat: x + 4x + x 9 x + x x + x + x 6 x, x, x x + x +

Részletesebben

Esettanulmányok és modellek 2

Esettanulmányok és modellek 2 Esettanulmányok és modellek Kereskedelem Mezőgazdaság Készítette: Dr. Ábrahám István Kereskedelem. Kocsis Péter: Opt. döntések lin.pr. (. oldal) nyomán: Kiskereskedelmi cég négyféle üdítőt rendel, melyek

Részletesebben

a = 2 + [ i] b = ahol 1 i 162 a hallgató sorszáma a csatolt névsorban, [x] az x szám

a = 2 + [ i] b = ahol 1 i 162 a hallgató sorszáma a csatolt névsorban, [x] az x szám Döntéselmélet házi feladat, 2011-12 tanév II. félév A házi feladat beadása az aláírás feltétele. A házi feladatra adott minősítés az (anyag első felére vonatkozó) jegyben 40% súllyal szerepel, ennek megfelelően

Részletesebben

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

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

Részletesebben

További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás

További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás Készítette: Dr. Ábrahám István Hiperbolikus programozás Gazdasági problémák optimalizálásakor gyakori, hogy

Részletesebben

Optimumkeresés számítógépen

Optimumkeresés számítógépen C Optimumkeresés számítógépen Az optimumok megtalálása mind a gazdasági életben, mind az élet sok más területén nagy jelentőségű. A matematikában számos módszert dolgoztak ki erre a célra, például a függvények

Részletesebben

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba

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

Részletesebben

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János Totális Unimodularitás és LP dualitás Tapolcai János tapolcai@tmit.bme.hu 1 Optimalizálási feladat kezelése NP-nehéz Hatékony megoldás vélhetően nem létezik Jó esetben hatékony algoritmussal közelíteni

Részletesebben

A dualitás elve. Készítette: Dr. Ábrahám István

A dualitás elve. Készítette: Dr. Ábrahám István A dalitás elve Készítette: Dr. Ábrahám István A dalitás fogalma, alapösszefüggései Definíció: Adott a lineáris programozás maimm feladata: 0 A b f()=c* ma Ekkor felírható a kővetkező minimm feladat: y

Részletesebben

A fenntartható társadalom elvárásai. Gyulai Iván 2013. november 21. Budapest

A fenntartható társadalom elvárásai. Gyulai Iván 2013. november 21. Budapest A fenntartható társadalom elvárásai Gyulai Iván 2013. november 21. Budapest Fenntartható fejlődés A jelen szükségleteinek kielégítése a jövő sérelme nélkül addig nyújtózkodj, amíg a takaród ér! Elvárás

Részletesebben

Adott: VPN topológia tervezés. Költségmodell: fix szakaszköltség VPN végpontok

Adott: VPN topológia tervezés. Költségmodell: fix szakaszköltség VPN végpontok Hálózatok tervezése VITMM215 Maliosz Markosz 2012 12.10..10.27 27. Adott: VPN topológia tervezés fizikai hálózat topológiája Költségmodell: fix szakaszköltség VPN végpontok 2 VPN topológia tervezés VPN

Részletesebben

Matematikai modellezés

Matematikai modellezés Matematikai modellezés Bevezető A diasorozat a Döntési modellek című könyvhöz készült. Készítette: Dr. Ábrahám István Döntési folyamatok matematikai modellezése Az emberi tevékenységben meghatározó szerepe

Részletesebben

GYAKORLÓ FELADATOK 4: KÖLTSÉGEK ÉS KÖLTSÉGFÜGGVÉNYEK

GYAKORLÓ FELADATOK 4: KÖLTSÉGEK ÉS KÖLTSÉGFÜGGVÉNYEK GYAKORLÓ FELADATOK 4: KÖLTSÉGEK ÉS KÖLTSÉGFÜGGVÉNYEK 1. Egy terméket rövid távon a függvény által leírt költséggel lehet előállítani. A termelés határköltségét az összefüggés adja meg. a) Írja fel a termelés

Részletesebben

Termeléstervezés és -irányítás Termelés és kapacitás tervezés Xpress-Mosel FICO Xpress Optimization Suite

Termeléstervezés és -irányítás Termelés és kapacitás tervezés Xpress-Mosel FICO Xpress Optimization Suite Termeléstervezés és -irányítás Termelés és kapacitás tervezés Xpress-Mosel FICO Xpress Optimization Suite Alkalmazásával 214 Monostori László egyetemi tanár Váncza József egyetemi docens 1 Probléma Igények

Részletesebben

3. előadás. Termelési és optimalizálási feladatok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

3. előadás. Termelési és optimalizálási feladatok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor 3. előadás Termelési és optimalizálási feladatok Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor 2014 2015 1 Tartalom Matematikai alapok Matematikai modell Fontosabb feladattípusok Érzékenységvizsgálat Fontos fogalmak

Részletesebben

1/ gyakorlat. Hiperbolikus programozási feladat megoldása. Pécsi Tudományegyetem PTI

1/ gyakorlat. Hiperbolikus programozási feladat megoldása. Pécsi Tudományegyetem PTI 1/12 Operációkutatás 5. gyakorlat Hiperbolikus programozási feladat megoldása Pécsi Tudományegyetem PTI 2/12 Ha az Hiperbolikus programozási feladat feltételek teljesülése mellett a A x b x 0 z(x) = c

Részletesebben

Lineáris programozási feladatok típusai és grafikus megoldása

Lineáris programozási feladatok típusai és grafikus megoldása Lineáris programozási feladatok típusai és grafikus megoldása Alkalmazott operáiókutatás. elıadás 8/9. tanév 8. szeptemer 9. Maimumfeladat grafikus megoldása lehetséges megoldások + 4 + () 8 + Optimális

Részletesebben

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Gazdinfo Nappali Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató 2016/17 tanév II. félév 1/4 Tantárgy megnevezése: Operációkutatás II. Tantárgy kódja: OPKT2KOMEMM Tanterv szerinti óraszám:

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Gazdinfo Nappali Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató 2015/16 tanév II. félév 1/4 Tantárgy megnevezése: Operációkutatás II. Tantárgy kódja: OPKT2KOMEMM Tanterv szerinti óraszám:

Részletesebben

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

Operációkutatás. 4. konzultáció: Szállítási feladat. A feladat LP modellje Operációkutatás 1 NYME KTK, gazdálkodás szak, levelező alapképzés 2002/2003. tanév, II. évf. 2.félév Előadó: Dr. Takách Géza NyME FMK Információ Technológia Tanszék 9400 Sopron, Bajcsy Zs. u. 9. GT fszt.

Részletesebben

Operációkutatás I. Tantárgyi útmutató

Operációkutatás I. Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Gazdinfo nappali tagozat Operációkutatás I. Tantárgyi útmutató 2017/18 tanév 1. félév 1/4 Tantárgy megnevezése: Operációkutatás Tantárgy kódja: OPKU1KOMEMM Tanterv szerinti

Részletesebben

1. Grafikusan megoldható feladatok

1. Grafikusan megoldható feladatok Operációkutatás 1 - Feladat gyűjtemény Bekéné Rácz Anett 1. Grafikusan megoldható feladatok 1. Juli néni gofrit és palacsintát árul a strandon. Két alapanyag szükséges ezek előállításához: tej és liszt.

Részletesebben

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

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2015/2016-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport Operációkutatás I. 2015/2016-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport Számítógépes Optimalizálás Tanszék 6. Előadás Árazási interpretáció Tekintsük újra az erőforrás allokációs problémát

Részletesebben

1/12. 3. gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

1/12. 3. gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI / Operációkutatás. gyakorlat Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel Pécsi Tudományegyetem PTI Normál feladatok megoldása szimplex módszerrel / / Normál feladatok megoldása szimplex

Részletesebben

Operációkutatási modellek

Operációkutatási modellek Operációkutatási modellek Alkalmazott matematika A sorozat kötetei: Kóczy T. László Tikk Domonkos: Fuzzy rendszerek (2000) Elliott, J. R. Kopp, P. E.: Pénzpiacok matematikája (2000) Michelberger Szeidl

Részletesebben

Nem-lineáris programozási feladatok

Nem-lineáris programozási feladatok Nem-lineáris programozási feladatok S - lehetséges halmaz 2008.02.04 Dr.Bajalinov Erik, NyF MII 1 Elég egyszerű példa: nemlineáris célfüggvény + lineáris feltételek Lehetséges halmaz x 1 *x 2 =6.75 Gradiens

Részletesebben

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Operációkutatás. tanulmányokhoz

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Operációkutatás. tanulmányokhoz II. évfolyam szakirány BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Operációkutatás tanulmányokhoz TÁVOKTATÁS Tanév (2014/2015) I. félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Operációkutatás Tanszék: BGF Módszertani Intézeti

Részletesebben

Korlátozás és szétválasztás elve. ADAGOLO adattípus

Korlátozás és szétválasztás elve. ADAGOLO adattípus Korlátozás és szétválasztás elve ADAGOLO adattípus Értékhalmaz: E Adagolo : A E Műveletek: A : Adagolo, x : E {Igaz} Letesit(A) {A = /0} {A = A} Megszuntet(A) {Igaz} {A = A} Uresit(A) {A = /0} {A = A}

Részletesebben

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. 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

Részletesebben

Kétfázisú szimplex algoritmus és speciális esetei

Kétfázisú szimplex algoritmus és speciális esetei 5. gyakorlat Kétfázisú szimplex algoritmus és speciális esetei. Emlékeztető Standard alak, áttérés Standard alak Minden feltétel et tartalmaz csak. A célfüggvényünket maximalizáljuk. A b vektor (jobb oldalon

Részletesebben

Money és Risk Management

Money és Risk Management Money és Risk Management Antimartingale rendszerek módszerek modellek technikák Kreatív Stop kockázatok Kockázatcsökkentés Profitmaximalizálás Stop Loss megbízások A kereskedésünk legfontosabb része, mely

Részletesebben

Gazdasági informatika gyakorlat

Gazdasági informatika gyakorlat Gazdasági informatika gyakorlat P-Gráfokról röviden Mester Abigél P-Gráf: A P-Gráfok olyan speciális páros gráfok, ahol a csúcsok két halmazba oszthatók: ezek az anyag jellegű csúcsok, valamint a gépek.

Részletesebben

Szombathelyre és Kapuvárra rendelnek 8 autót, Pápára és Sárvárra pedig 10-t. Az egyes városok

Szombathelyre és Kapuvárra rendelnek 8 autót, Pápára és Sárvárra pedig 10-t. Az egyes városok Beküldendő Vezeteknev-keresztnev.doc nevű fileban a feladat matematikai modellje és megoldása, és Vezeteknev-keresztnev.gms fileban a gams file. Határidő dec. 5. 20 óra F1. Egy cég le akarja cserélni az

Részletesebben

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató Gazdálkodási és menedzsment alapszak Nappali tagozat Döntési módszerek Tantárgyi útmutató 2018/19. tanév II. félév 1 Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa: Döntési módszerek. D Kontaktórák száma/hét:

Részletesebben

MIKROÖKONÓMIA - konzultáció - Termelés és piaci szerkezetek

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

Részletesebben

Diszkrét, egészértékű és 0/1 LP feladatok

Diszkrét, egészértékű és 0/1 LP feladatok Diszkrét, egészértékű és 0/1 LP feladatok In English Integer Programming - IP Zero/One (boolean) programming 2007.03.12 Dr. Bajalinov Erik, NyF MII 1 Diszkrét és egészértékű változókat tartalmazó feladatok

Részletesebben

Az érzékenységvizsgálat jelentősége

Az érzékenységvizsgálat jelentősége Az érzékenységvizsgálat jelentősége (Tanulmány) Egyéb olyan fontos szempontok mellett, mint a stabilitás, rugalmasság, társadalmi elfogadottság, stb., az ipari menedzser fő célja, hogy növelje cége nyereségét.

Részletesebben

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék kallo@mvt.bme.hu Tematika Bevezetés A termelési, szolgáltatási igény előrejelzése Alapfogalmak, az előrejelzési módszerek osztályozása Előrejelzési

Részletesebben

Ütemezési problémák. Kis Tamás 1. ELTE Problémamegoldó Szeminárium, ősz 1 MTA SZTAKI. valamint ELTE, Operációkutatási Tanszék

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

Részletesebben

EuroOffice Optimalizáló (Solver)

EuroOffice Optimalizáló (Solver) 1. oldal EuroOffice Optimalizáló (Solver) Az EuroOffice Optimalizáló egy OpenOffice.org bővítmény, ami gyors algoritmusokat kínál lineáris programozási és szállítási feladatok megoldására. Szimplex módszer

Részletesebben

Döntési rendszerek I.

Döntési rendszerek I. Döntési rendszerek I. SZTE Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék Készítette: London András 3. Gyakorlat Egy újságárus 20 centért szerez be egy adott napilapot a kiadótól és 25-ért adja

Részletesebben

Lineáris programozás. A mese

Lineáris programozás. A mese Lineáris programozás A mese Célok Geometriai szemlélet (nem lesz matek ) Gakorlati kérdések Már megint a szendvics Kétfajta szendvicset szeretnénk készíteni, sonkásat és szalámisat. Lehetőleg minél többet.

Részletesebben

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 13.

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 13. Algoritmuselmélet NP-teljes problémák Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 13. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet

Részletesebben

Klasszikus alkalmazások

Klasszikus alkalmazások Klasszikus alkalmazások Termelésoptimalizálás Hozzárendelési probléma: folytonos eset Arbitrázsárazás p. Termelésoptimalizálás A gazdasági élet és a logisztika területén gyakran találkozunk lineáris optimalizálási

Részletesebben

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

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

Részletesebben

Nemlineáris programozás 2.

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,

Részletesebben

A minimális költségűfolyam probléma megoldása hálózati szimplex-módszerrel

A minimális költségűfolyam probléma megoldása hálózati szimplex-módszerrel A minimális költségűfolyam probléma megoldása hálózati szimplex-módszerrel 1 A minimális költségűfolyam probléma megoldása hálózati szimplex-módszerrel DR. BENKŐJÁNOS GATE, Logisztikai Tanszék A hálózat

Részletesebben

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok egyetemi docens Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék kallo@mvt.bme.hu Tudnivalók Segédanyagok Jegyzet, előadásvázlatok, munkafüzet Példatár, konzultáció, képletgyűjtemény Elméleti kérdések kidolgozása

Részletesebben

TestLine - Gazdasági és jogi ismeretek Minta feladatsor

TestLine - Gazdasági és jogi ismeretek Minta feladatsor soport: Felnőtt Név: Ignécziné Sárosi ea Tanár: Kulics György Kidolgozási idő: 68 perc lapfogalmak 1. z alábbi táblázatban fogalmakat és azok meghatározásait találja. definíciók melletti cellák legördülő

Részletesebben

Assignment problem Hozzárendelési feladat (Szállítási feladat speciális esete)

Assignment problem Hozzárendelési feladat (Szállítási feladat speciális esete) Assignment problem Hozzárendelési feladat (Szállítási feladat speciális esete) C költség mátrix költség Munkákat hozzá kell rendelni gépekhez: egy munka-egy gép c(i,j) mennyi be kerül i-dik munka j-dik

Részletesebben

Matematikai modellek megoldása számítógéppel Solver Lingo

Matematikai modellek megoldása számítógéppel Solver Lingo Matematikai modellek megoldása számítógéppel Solver Lingo Készítette: Dr. Ábrahám István A matematikai modellek számítógépes megoldásait példákkal mutatjuk be. Példa: Négy erőforrás felhasználásával négyféle

Részletesebben

Tartalom. Matematikai alapok. Fontos fogalmak Termékgyártási példafeladat

Tartalom. Matematikai alapok. Fontos fogalmak Termékgyártási példafeladat 6. előadás Termelési és optimalizálási feladatok Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor 2014 2015 1 Tartalom Matematikai alapok Matematikai modell Fontosabb feladattípusok Érzékenységvizsgálat Fontos fogalmak

Részletesebben

1. A vállalat. 1.1 Termelés

1. A vállalat. 1.1 Termelés II. RÉSZ 69 1. A vállalat Korábbi fejezetekben már szóba került az, hogy különböző gazdasági szereplők tevékenykednek. Ezek közül az előző részben azt vizsgáltuk meg, hogy egy fogyasztó hogyan hozza meg

Részletesebben

Tájékoztató. Használható segédeszköz: -

Tájékoztató. Használható segédeszköz: - A 35/2016. (VIII. 31.) NFM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. Szakképesítés, azonosító száma és megnevezése 54 481 06 Informatikai rendszerüzemeltető Tájékoztató A vizsgázó az első lapra írja

Részletesebben

A lineáris programozás alapjai

A lineáris programozás alapjai A lineáris programozás alapjai A konvex analízis alapjai: konvexitás, konvex kombináció, hipersíkok, félterek, extrém pontok, Poliéderek, a Minkowski-Weyl tétel (a poliéderek reprezentációs tétele) Lineáris

Részletesebben

Mikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián

Mikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián Mikroökonómia előadás Dr. Kertész Krisztián k.krisztian@efp.hu A TERMELÉS KÖLTSÉGEI ÁRBEVÉTEL A termelés gazdasági költsége Gazdasági Explicit költség profit Gazdasági profit Számviteli költség Implicit

Részletesebben

A szimplex algoritmus

A szimplex algoritmus . gyakorlat A szimplex algoritmus Az előző órán bevezetett feladat optimális megoldását fogjuk megvizsgálni. Ehhez új fogalmakat, és egy algoritmust tanulunk meg. Hogy az algoritmust alkalmazni tudjuk,

Részletesebben

A precíziós növénytermesztés döntéstámogató eszközei

A precíziós növénytermesztés döntéstámogató eszközei A precíziós növénytermesztés döntéstámogató eszközei Harnos Zsolt Csete László "Precíziós növénytermesztés" NKFP projekt konferencia Bábolna 2004. június 7-8. 1 A precíziós mezőgazdaság egy olyan farm

Részletesebben

Győr Sopron Zalaegerszeg

Győr Sopron Zalaegerszeg Beküldendő Vezeteknev-keresztnev.doc nevű fileban a feladat matematikai modellje és szöveges (!)megoldása, és Vezeteknev-keresztnev.gms fileban a gams file. A doc file elejének tartalmaznia kell a beküldő

Részletesebben

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL x 1-2x 2 6 -x 1-3x 3 = -7 x 1 - x 2-3x 3-2 3x 1-2x 2-2x 3 4 4x 1-2x 2 + x 3 max Alapfogalmak: feltételrendszer (narancs színnel jelölve), célfüggvény

Részletesebben

MIKROÖKONÓMIA - konzultáció - Termelés és piaci szerkezetek

MIKROÖKONÓMIA - konzultáció - Termelés és piaci szerkezetek MIKROÖKONÓMIA - konzultáció - Termelés és piaci szerkezetek Révész Sándor reveszsandor.wordpress.com 2011. december 20. Elmélet Termelési függvény Feladatok Parciális termelési függvény Adott a következ

Részletesebben

Tantárgy adatlap Operációkutatás

Tantárgy adatlap Operációkutatás A tantárgy kódja: 4OP13NAK20B A tantárgy megnevezése (magyarul): A tantárgy neve (angolul): Operations Research A tanóra száma (Előadás + szeminárium + gyakorlat + egyéb): 2+1 (előadás+gyakorlat) Kreditérték:

Részletesebben

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 3. Előadás

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 3. Előadás Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 3. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Pék Máté 2009. szeptember 21. 1. Folyamok 1.1. Definíció. G = (V, E, K, B) irányított gráf, ha e! v : ekv

Részletesebben

A szállítási feladat. Készítette: Dr. Ábrahám István

A szállítási feladat. Készítette: Dr. Ábrahám István A szállítási feladat Készítette: Dr Ábrahám István Bevezető A személyek, termékek, nyersanyagok szállításának lehető leggazdaságosabb megszervezése fontos kérdés Célunk lehet legkisebb összköltségre törekvés,

Részletesebben

GAZDASÁGI ISMERETEK JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

GAZDASÁGI ISMERETEK JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Gazdasági ismeretek emelt szint 1011 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2011. május 23. GAZDASÁGI ISMERETEK EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ NEMZETI ERŐFORRÁS MINISZTÉRIUM A javítás során

Részletesebben

Integrált kukoricatermesztés. dr. Szieberth Dénes

Integrált kukoricatermesztés. dr. Szieberth Dénes Integrált kukoricatermesztés dr. Szieberth Dénes www.magyarkukoricaklub.hu 8152 Kőszárhegy Kazinczy Ferenc utca 12. magyarkukoricaklub@me.com mobil telefon: 36 (06) 20 9 442 361 Mit kell tudni a Klubról?

Részletesebben

Döntéselmélet OPERÁCIÓKUTATÁS

Döntéselmélet OPERÁCIÓKUTATÁS Döntéselmélet OPERÁCIÓKUTATÁS Operációkutatás Az operációkutatás az a tudomány, amely az optimális döntések előkészítésében matematikai módszereket használ fel. Az operációkutatás csak a döntés-előkészítés

Részletesebben

Operációkutatás II. Bajalinov, Erik, Nyíregyházi Főiskola, Matematika és Informatika Intézete Bekéné Rácz, Anett, Debreceni Egyetem, Informatikai Kar

Operációkutatás II. Bajalinov, Erik, Nyíregyházi Főiskola, Matematika és Informatika Intézete Bekéné Rácz, Anett, Debreceni Egyetem, Informatikai Kar Operációkutatás II. Bajalinov, Erik, Nyíregyházi Főiskola, Matematika és Informatika Intézete Bekéné Rácz, Anett, Debreceni Egyetem, Informatikai Kar Operációkutatás II. írta Bajalinov, Erik és Bekéné

Részletesebben

Ütemezés gyakorlat. Termelésszervezés

Ütemezés gyakorlat. Termelésszervezés Ütemezés gyakorlat egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Feladattípusok Általános ütemezés Egygépes ütemezési problémák Párhuzamos erőforrások ütemezése Flow-shop és job-shop ütemezés

Részletesebben

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak Dr. Koltai Tamás egyetemi tanár Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Tematika Kvantitatív eszközök használata Esettanulmányok

Részletesebben