Optimalizálás. Módszertani fejlesztések az optimalizálásban. Csendes Tibor
|
|
- Ábel Szabó
- 9 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Optimalizálás A Számítógépes Optimalizálás Tanszék ilyen néven 2008 óta szerepel, korábban az Alkalmazott Informatika Tanszék nevet viselte. Ilyen szervezeti egység több is volt, kissé eltérő profillal. Az Informatika Tanszékcsoport kialakulása során a főként a korábbi Kibernetikai Laboratórium kutatási feladatokat végző munkatársaiból állt. A 2008-as névadás annak a következménye volt, hogy eddigre kialakult és letisztult az oktatási és kutatási profil, amely a leginkább a numerikus módszerek és az operációkutatás tárgyainak tanítását jelentette az oktatók saját kutatási érdeklődésének megfelelő részterületek művelésével. A bemutatandó néhány kutatási terület az utóbbi 1 2 évtized munkáját jellemzi. Erre az időszakra esik néhány kollégánk PhD értekezés megvédése, mind az egyetemünkön történt: Bánhelyi Balázs: Dinamikus rendszerek kaotikusságának és stabilitásának vizsgálata megbízható számítógépes módszerekkel, 2007 Blázsik Zoltán: Domináló csúcsok szerepe hálózati folyamatok tervezésében, 2008 Szabó Péter Gábor: Egybevágó körök pakolásai négyzetben korlátok, ismétlődő minták és minimálpolinomok, 2005 Vinkó Tamás: Globális optimalizálási módszerek továbbfejlesztése, tesztelése és alkalmazása atomklaszter feladatokra, 2006 Született egy MTA Doktora fokozat is: Csendes Tibor: Reliable optimization, methods and applications, Módszertani fejlesztések az optimalizálásban Talán ez a kutatási téma volt a legnagyobb volumenű, és a tanszéki kutatások nagy része besorolható ide. Nagyon gyakori gyakorlati feladatok megoldása során, hogy a vizsgált rendszer működését szabályzó föltételek teljesülése mellett a valamilyen szempontból legkedvezőbb viselkedés paraméterezését keressük. Amennyiben a föltételi függvények vagy a célfüggvény valamelyike nemlineáris, akkor nemlineáris optimalizálási feladatról beszélünk. Gyakran a nemlinearitás nem az egyetlen gond, de a megoldások között számos helyi optimum is lehet. Ebben az esetben globális optimalizálási feladatot kell megoldanunk. Évtizedekkel ezelőtt ez a feladat olyan nehéznek számított, hogy 1
2 a nemlineáris optimalizálási monográfiák föl sem vetették az összes, vagy a legjobb helyi szélsőérték meghatározásának problémáját. Az utóbbi évtizedek nagy fejlődéséhez a tanszékünk is hozzájárult. Így kidolgoztunk egy olyan sztochasztikus globális optimalizálási eljárást GLOBAL néven, amely hatékonyan képes jó közelítést adni a globális szélsőértékre és a globális minimumpontra. Ennek jelenleg elérhető FORTRAN C és Matlab implementációja. Az algoritmust több cikkben is összehasonlítottuk korszerű hasonló módszerekkel, és dokumentáltuk azon feladatok körét, amelyekre eredményesen és jó hatékonysággal használható. A programcsomagot több ezren letöltötték már, többek között vezető kutatóhelyekről, és neves ipari alkalmazók is. A 80-as években fejlesztett algoritmus legutóbb 2008-ban igazolta, hogy a tartja a lépést megbízhatóság és hatékonyság terén a közben kifejlesztett divatos módszerekkel. A másik nagy fejlesztési irány az intervallum aritmetikán alapuló megbízható globális optimalizálási eljárás fejlesztése volt. Ezek a módszerek valós függvények kiértékelése helyett úgy nevezett befoglaló függvényeket használnak, amelyek az argumentumokat egy több dimenziós intervallumon értelmezve korlátot tudnak adni a vizsgált függvény értékkészletére. A módszer használhatósága nyilván a korlátok minőségén múlik. Az utóbbi évtizedek fejlődésére támaszkodva olyan algoritmust dolgoztunk ki, amely általános problémaosztályon képes a globális optimum meghatározására kivárható számítási idő alatt. A függvények kiértékelése 4 35-ször több időbe kerül intervallumos formában, mint a hagyományos valós függvény kiszámítása lebegőpontos számokkal. A megbízható optimalizálás ugyan általában nagyobb műveletigényű, mégis vannak olyan feladatok, amiket ezzel a fejlettebb módszertannal gyorsabban lehet megoldani. A fejlesztés során tisztáztuk az intervallumok fölosztási irányának legkedvezőbb megválasztási módját, valamint azt, hogy a földolgozás alatt álló részintervallumokból melyiket érdemes ahhoz kiválasztani a további földarabolás céljából, hogy a teljes módszer hatékonysága a lehető legjobb legyen. Vinkó Tamás a Bécsi Egyetemen dolgozó kollégáinkkal összeállított egy olyan nagy méretű nemlineáris optimalizálási tesztrendszert, amelynek segítségével megbízhatóbban lehet a korlátozás nélküli, a korlátozott optimalizálási feladatokat megoldó, és a tisztán adott korlátokat kielégítő pontokat megkereső algoritmusokat összevetni. Káosz keresés A káosz hétköznapi jelenségek körében a kiszámíthatatlanságot, a rendezetlenséget jelenti. A differenciálegyenletekkel leírt dinamikus rendsze- 2
3 Optimalizálás rek esetében akkor beszélünk káoszról, ha a kezdőpont tetszőlegesen kis megváltoztatása is eredményezhet bármilyen kimenetelt a megoldásban később. Numerikus szempontból ez épp a kezelhetetlenség szinonimája. Számos dinamikus rendszer volt ismert, amelynek a kaotikus viselkedésére jeleket lehetett fölismerni, de a kaotikusságot mégsem igazolták. Ilyen volt például a nagyon egyszerű Hénon leképezés: H(x,y) = (1+y- 1,4 x2, 0,3x). A káosz léte bizonyításához az úgy nevezett Smale-patkót kellett megkeresni: egy egyszerű geometriai tulajdonságokat fölmutató halmazt a vizsgált tartományban. A keresésre az általunk korábban fejlesztett sztochasztikus globális optimalizálási eljárásra, és az intervallum aritmetikán alapuló korlátozás és szétválasztás módszerre is szükség volt. Ezekkel sikerült igazolni az Hénon leképezés számos iteráltjának kaotikusságát, és egy fajta katasztert, általános leírást tudtunk adni a leképezés viselkedésére. A káosz keresése során virtusból minél egyszerűbbnek ismertről érdekes kimutatni a kaotikusságot. J.H. Hubbard 1999-ben az American Mathematical Monthly-ban közölt cikkében a kényszerrezgéses fékezett inga viselkedésének kaotikusságára utalt, de bizonyítani nem tudta. Garay Barnával és Hatvani Lászlóval teljes körű bizonyítást adtunk 2008-ban erre. Az új eredmény a napilapokba is belekerült, többek között az Index és a Frankfurter Rundschau is említette. Dinamikus rendszerek megbízható módszerei A káosz keresése és igazolása céljából kidolgozott megbízható számítógépes eljárásoknak késleltetett differenciálegyenletek megoldására is alkalmas változatát adta meg Bánhelyi Balázs. Ezt közvetlenül az y (t) = -α (ey(t-1) -1) késleltetett differenciálegyenletre vonatkozó, E.M. Wrighttól származó közel 60 éves sejtés igazolására használtuk föl. Hardy és Wright híres számelméleti könyvével szokták matematikai könyvtárak minőségét mérni (ha megvan a kötet, akkor jó). A bizonyítás szétválaszthatatlanul egy elméleti eredmény és egy garantált megbízhatóságú számítógépes becslési séma együttes alkalmazása révén vált lehetővé. A sejtés maga egy számelmélethez és közgazdasági alkalmazásokhoz kapcsolódó késleltetett dinamikus rendszer, amire Wright azt sejtette, hogy a modell α paramétere 1.5 és π/2 közti értékeire is nullához tart a megoldás. Wright ezen intervallum kis részére igazolta az állítást, egy további szakaszra sejtette, hogy a módszere működik, de a zöme az intervallumnak évtizedekig nyitott volt. 3
4 A sejtésben szereplő nyitott intervallum több, mint 99%-ára sikerült igazolni a sejtést. Ugyan további számítások árán tovább javítható ez az arány, de sajnos az összeállított módszer láthatóan nem lehet képes a teljes intervallumon igazolást adni. A dinamikus rendszerek matematikai bizonyító erővel való megoldhatóságát illetően mégis nagyon biztató az eredmény, hiszen a késleltetett rendszerek végtelen dimenziós közönséges differenciálegyenleteknek felelnek meg. Az is a számítógépes eljárás kifinomultságát jelzi, hogy az eredeti sejtésnek van olyan megfogalmazása, amelyben olyan végtelen elemszámú összegek, sorok nulla voltának bizonyítását jelenti, amelyeknek tagjai váltakozó előjellel, de exponenciálisan nőnek. Ez a szokásos számítógépes architektúrákon nyilvánvalóan kezelhetetlen. Körpakolás Egyszerűen megérthető feladat adott számú egybevágó körnek a legsűrűbb elhelyezése az egységnégyzetben. Nyilván nem engedjük meg a körök átlapolását, és a négyzet határát is csak érinthetik a körök, de nem érhetnek azon túl. A probléma a diszkrét geometriai feladatok közé tartozik. Már a kilencvenes évek elején kísérletet tettünk sztochasztikus, majd intervallum aritmetikára alapozott megbízható módszerrel is a legkedvezőbb konfigurációk meghatározására. Az első megközelítés viszonylag gyorsan jó közelítő eredményt tud szolgáltatni, számos tudományos közlemény jelent meg e témában, és egy internetes adatbázis is elérhető a Packomania oldalain. Az első megbízható, matematikai bizonyítóerővel rendelkező eredményeinkre viszont sokat kellett várni. A feladat természetes megfogalmazási formája reménytelenül nehéz volt az ilyen korlátozás és szétválasztás típusú módszereknek. Az áttörést a 2000-es évek elején ismert legkorszerűbb trükkök (mint az ún. csempézés) bevetése és ezek gondos implementálása hozta meg. A kör elhelyezésére vonatkozó eredményünket elsőként értük el, és azóta sem sikerült az ennél nehezebb, magasabb körszámmal járó esetek megoldása bár a módszertant is leíró könyvünkhöz mellékeltük a programjaink kódját. A körpakolási feladatokkal kapcsolatban számos részeredményt is publikáltunk, így az ún. rácspakolásokról (amelyek jól szerkeszthetők, és így könynyebben alkalmazhatók), valamint a körpakolási feladatok és egyes egész együtthatós magas fokszámú polinomok gyökei közti összefüggésről. Később Bánhelyi Balázs és Lévai Balázs sikeresen foglalkozott a körökkel való legritkább fedéssel is. 4
5 Optimalizálás 1. ábra. 8, 29 é 30 egybevágó, maximális sugarú kör pakolása a négyzetbe. A szürke színnel jelzet körök szabadok, tehát ezek kis mozgatása mellett is megmarad az optimalitás. Az 1. ábrán is látható szabad körök az amúgy is reménytelenül nehéz feladat megoldásának további keménységét jelzik, hiszen ezek létezése azt jelenti, hogy globálisan optimális pontból nem csak hogy végtelen sok van, de ezek mértéke pozitív is. Gráfmenti adatbányászat A fő cél a komplex pénzügyi modellek felépítésnek a támogatása volt. A predikció egy megfelelően felparaméterezett tranzakciós (fraud esetén metszet) gráf fertőzési modelljén történhet. Ehhez a következő problémákat vizsgáltuk, illetve oldottuk meg: a ritka gráfszerkezetre kiterjesztett regularitási vizsgálatok, mely felhasználható a különböző módszerekkel generált véletlen gráfok felbontására. A gráfok felépítése (az OTP és Complex adatbázis szűrése, transzformációja). A megfelelő paraméterek kinyerése, statisztikák és főként a közösségkeresés algoritmikus vonatkozásai. A közösségkereső algoritmusok egyéb (nyelvészeti) alkalmazása. A fertőzés szimulációkon és approximációkon alapuló hatékony kiszámítása. Ezen belül a részleges és teljes szimulációk a teljes kezdeti eloszlás transzformálására és a lineáris algebrai modell sebességének/pontosságának a vizsgálata a különböző modellekre. Tanuló algoritmus kifejlesztése, amely a múltbeli adatok alapján meghatározza az élfertőzési valószínűségek értéket a relevánsnak ítélt paraméterek függvényében (inverz fertőzési modell). A fenti eredmények módszertanná alakítása, esettanulmány az OTP KKV szektor cégeinek kredit default valószínűségek becslésére, amely felülmúlja/kiegészíti a korábbi egyedi statisztikán alapuló módszereket. 5
6 Folyamatszintézis Friedler Ferenc és L.T. Fan egy speciális páros gráffal modellezte a vegyipari folyamatokat. Ennek alkalmazási területei szélesítésében, valamint elméleti vizsgálataiban több szegedi kutató vett részt, a tanszékünkről Blázsik Zoltán és Kovács Zoltán. A leírás lényege, hogy a folyamatokban résztvevő anyagok egy-egy bemeneti részhalmazából feldolgozó egységek előállítanak egy-egy kimeneti részhalmazt. Szegeden főleg a gyártani kívánt anyagok, nyersanyagokból történő optimális előállítását vizsgáltuk, csak a feldolgozó egységek működési költségeit tekintve. Kiderült, hogy a PNS ezen speciális formája egy fontos NP-teljes probléma, így számos egészen eltérő tudományterületen is sikerrel alkalmazható. A kombinatorikus bonyolultság miatt heurisztikus algoritmusokat terveztünk és jól-megoldható probléma osztályokat definiáltunk. Hálózatos optimalizálás Az utóbbi évek divatos kutatási területe a nagy méretű hálózatok vizsgálata, és ezen belül is a hálózati jellegű rendszerek működésének optimalizálása. Ide tartoznak a pletyka alapú teljesen elosztott számítási rendszerek és a peer-to-peer rendszerek, amelyekkel hatékony és eredményes adattárolás valósítható meg. Ilyen a BitTorrent közösség rendszere, amelynek belső jutalmazási rendszerének optimális beállításával foglalkozott Vinkó Tamás. Tekintettel az ilyen jellegű szolgáltatások gyors terjedésére, a nyitott vezérlési, befolyásolási kérdések megválaszolása fontos. A hálózati alapú optimalizálás drámai hatással rendelkezhet az érintett szolgáltatás hozzáférési sebességére, a letöltések sebességére. Lazán ide köthetők azok a vizsgálataink is, amelyek keretében a gráffal megadott összefüggések segítségével a minőség kimutatására tettünk kísérletet tudománymetriai, illetve borkóstolási adatokra alapozva. Az első esetben az összefüggést nyilván a cikkek hivatkozásai adták. A borkóstolás esetén pedig a természetesen adódó páros gráfra alkalmazott ésszerű súlyozással adódó hálózatra alkalmaztunk PageRank, illetve HITS típusú algoritmusokat. Az első empirikus eredményeink kifejezetten biztatók: sikerült Egerváry Jenő híres magyar nyelvű cikkének fontosságát alátámasztani, illetve több borfesztivál adatai alapján plauzibilis, a vártnak megfelelő rangsort sikerült találni a tesztekben részvevő szakértők között. 6
7 Optimalizálás Szimbolikus módszerek az optimalizálásban Optimalizálási feladatok megoldása során gyakran érdemes a feladat kedvező ekvivalens alakjait megkeresni, mert a megoldás minősége, megbízhatósága és műveletigénye szempontjából lényegesen jobb formák is lehetnek. Egy 1993-as ötlet alapján Antal Elvira doktorandusz és Virágh János megadott egy olyan implementációját az eredeti javasolt algoritmusnak, amely Maple számítógépes algebra rendszerre támaszkodva képes volt egyszerűsíthető optimalizálási feladatok automatikus átalakítására. Az eredeti módszer ugyan olyan lépésekkel dolgozott, amelyek mind megoldhatók voltak ilyen szimbolikus számítási környezetben, de számos technikai részlet nyitott volt. Ez a magyarázata annak is, hogy a Maple implementációban jelentkező olyan hibákat, amelyeket a Maple hibás vagy nem teljes eljárásai okoztak, a hasonló Mathematica rendszerben való újra telepítés meg tudta szüntetni. Az átalakítás képes kimutatni a képletekben meglevő redundanciát, megadva azt az összefüggést, amelynek a behelyettesítésével a feladat dimenziója csökkenthető miközben az eredetivel ekvivalens problémát kapunk, tehát a helyi minimumhelyek egymásnak egyértelműen megfeleltethetők a régi és az új alakra vonatkozóan. Jelenleg olyan eljárásunk van, amely lényegében minden olyan feladatot tud egyszerűsíteni, amelyre az eredeti algoritmust tervezték. Van lehetőség további kiterjesztésre is, és előttünk áll még a hálózati változat kidolgozása, és olyan átíró rendszer kifejlesztése, amely képes az intervallum aritmetikán alapuló befoglaló függvények közül azt javasolni, amely a legkisebb túlbecslést adja az értékkészlethez képest. Ipari projektek A Számítógépes Optimalizálás Tanszék alkalmi jelleggel korábban is foglalkozott ipari, illetve gazdasági problémák megoldásával. Ez a fejlesztési, alkalmazott kutatási, vagy innovációs munka az utóbbi években megerősödött. Az első fázisban közvetlen megkeresések nyomán kerültünk kapcsolatba a megbízókkal, később zömében a KNRET által szervezett munkákat végeztünk részben az innovációs járulék, részben a GOP pályázatok támogatásával. Ezen lehetőségek háttérbe szorulásával, illetve lényegében az eltűnésükkel a megbízások darabszáma is és volumene is csökkent. Ennek ellenére számos korábbi megbízónk keresett meg bennünket ismételten. Erre külön büszkék vagyunk, és persze minden projekt esetén gondot fordítottunk arra, hogy a vállalkozások elégedettségéig vigyük az adott megbízás teljesítését. 7
8 Az ilyen alkalmazott kutatási projektek szerződéskötését, a kapcsolódó eljárások tervezését, a munka irányítását valamint a megbízóval való egyeztetést oktatók végezték; az implementálást, az adatok előkészítését, az algoritmusok tesztelését és alkalmazását pedig hallgatók. Ez a szerkezet nagyon sikeresnek bizonyult, volt időszak, amikor a tanszékcsoport köztársasági ösztöndíjas hallgatói egy kivételével mind a tanszékünk ipari projektjein dolgoztak. Ennek nyilvánvaló oka az volt, hogy a kapott feladatok sokrétűek voltak, érdekes matematikai modellezési és algoritmus fejlesztési részfeladatokat jelentettek. LED alapú közvilágítás. Az egyik legérdekesebb feladatunk olyan világítótest tervezése volt, amely kihasználva a LED-es világítótestek hatékonyságát, a közvilágítás számára olyan összetett világítótestet ad meg, amely az érvényes törvényi szabályozásnak megfelelő, gazdaságilag és a működés szempontjából kedvező megoldást kínál. A kapcsolódó nemlineáris optimalizálási feladat ijesztőnek tűnt, hiszen változós térben erősen nemlineáris célfüggvényt kellett minimalizálni súlyos korlátozó föltételek mellett. A megoldásra talált kombinált eljárás háztartási laptop számítógépen kb. fél óra alatt adott a véglegeshez nagyon közeli minőségű megoldást, fél nap alatt pedig tovább már más eszközzel sem javítható közelítést lehetett vele kapni. Vizsgáltuk a grafikus processzorok kínálta párhuzamosítás előnyét (tetemes), és érzékenységvizsgálattal biztosítottuk, hogy az ajánlott megoldások kissé eltérő feladatra is jó eredményt szolgáltatnak. A fejlesztés eredményét a megbízó szabadalmaztatta is, az eredetiség-vizsgálat arra jutott, hogy az alkalmazott eljárások közül a mi optimalizálási módszerünk volt eredeti. Az első világítótesteket legyártották, ezeket Tatabányán üzembe is helyezték. Az elvégzett munkából díjazott tudományos diákköri dolgozat is született. Időalapú villamosjegy hatásvizsgálata. A Szegedi Közlekedési Társaságtól kaptuk a megbízást, hogy tisztázzuk az időalapú menetjegyek bevezetésének hatását a vállalat fő eredményességi mutatóira. A megoldáshoz mikroszimulációt alkalmaztunk a szegedi tömegközlekedés előzetesen kidolgozott, és 2 utasszámlálási vizsgálat eredményéhez igazított modelljére. A város szociológiai modelljét és részletes menetrendjét fölhasználva megadtunk olyan sztochasztikus modellt, amely az elvárható pontossági határon belül helyesen volt képes szimulálni egy-egy nap bekövetkező tömegközlekedési terhelését. Az alkalmazott mikroszimulációs eljárás ezután meg tudta mutatni a hatását a különböző ésszerűnek tűnő időalapú jegyek hatásának. Az eredményünk tömören összefoglalva az lett, hogy tudtunk olyan konstrukciót mutatni, amellyel mind az utasok száma, mind a megtett utaskilométer, mind a bevétel 8
9 Optimalizálás nőtt. A szegedi tömegközlekedés meglevő jegyérvényesítő eszközei különben azonnali bevezetést is lehetővé tesznek: bízunk benne, hogy hamarosan sor kerülhet az időalapú jegyek bevezetésére. Az elvégzett munkából OTDK II. díjas dolgozat is született. Minimális szenzorrendszer hiba előrejelzéséhez. Az Antarktisz Kft. megbízásából kritikus alkalmazási környezetben (pl. műtőkben) működő klíma- és szellőztető rendszerek időben való karbantartásához dolgoztunk ki olyan érzékelő rendszert, amely a minimális számú érzékelő alkalmazásával képes helyes korai előrejelzésre, és így az üzemkiesések időtartamát, és az okozott kárt érdemben lehet csökkenteni. A projektet a Műszaki Informatika Tanszékkel közösen valósítottuk meg. A munka első fázisában egy tesztrendszert alakítottunk ki, számos érzékelő egységgel típus és elhelyezés szempontjából. Meghatároztuk a jellemző hibatípusokat, és megvalósítottuk azok mesterséges kiváltását. Ezután vizsgáltuk az érzékelők jeleinek olyan értelmes tömörítési formáit, amelyek alkalmasnak tűntek a keresett jelenségek korai fölismerésére. Miután sikerült elérni az elvárható érzékenységet, és korai előrejelzési képességet, a szenzorok olyan részhalmazait kerestük, amelyek képesek maradnak az elvárt tucatnyi hiba előrejelzésére, de a lehető legkisebb darabszám és alkalmas elhelyezés révén hatékonyan használhatók. Az elvégzett munkából díjazott tudományos diákköri dolgozat is született. Mobil telefonos alkalmazás NFI alapú azonosítók fölismerésére. Értékes termékek, értékpapírok eredetiségének igazolására egy új technológia természetes módon kialakított egyedi azonosítót használ (Natural Feature Identification): homogén festékbe kevert csillámló részecskék véletlen elhelyezkedése ad erre lehetőséget. Ezeknek a címkéknek a profi fölismerése persze megoldott, de a módszertan elrettentő erejét lényegesen lehet növelni azzal, ha egy egyszerű mobiltelefon kamerája segítségével is lehet adni egy kevésbé megbízható, de a figyelmeztetésre alkalmas eredményességű jelzést. Ezt a módszert dolgoztuk ki a Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszékkel közösen. A megbízó által kitűzött célt sikerült elérni, a továbbfejlesztés ügyében épp a napokban kerestek meg ismét. Vállaltirányítási rendszer és termelés ütemezés. A leghosszabb ideig tartó együttműködésünk egy autóipari beszállító multival volt. Az első feladatunk a gyártósor ütemezésének optimalizálása volt. A különféle gyártmányok előállítási sorrendje az átállás ideje és költsége miatt fontos. A kidolgozott algoritmusunk valós időben volt képes a művezető döntésit jó minőségben 9
10 támogatni, kritikus esetben akár kiváltani is. A teljes gyártást szimuláló modellünkkel lehetővé vált havária helyzeteket előre tanulmányozni, és a gépsorok kiegészítését ennek megfelelően tervezni. A kifejlesztett algoritmus kiválóan alkalmas volt az üzem auditálása során való használatra is. A legnagyobb volumenű munkánk több részüzem gyártásirányítási munkáit támogató vezetői információs rendszer volt. A korábbi esetleges, több program formátumát alkalmazó módszertan helyett a folyamatirányítás korszerű módszereit figyelembevevő, autentikált, naplózott, a jogosultságoknak megfelelően fölépített rendszer a vállalatirányítás minőségét érdemben tudta javítani. A munka által megkívánt adatszolgáltatás sokat jelentett a cég középvezetőinek is a tényleges információáramlás megismerésével és a korábbi hibák elkerülésével. Az itt leírt újabb projektjeinken túl a korábbiakról tömör leírás érhető el a cikkünk végén megadott internetes linkek között. Irodalomjegyzék B. Bánhelyi, T. Csendes, B.M. Garay, and L. Hatvani: A computer-assisted proof for Sigma_3-chaos in the forced damped pendulum equation. SIAM J. on Applied Dynamical Systems 7(2008) B. Bánhelyi, T. Csendes, T. Krisztin, and A. Neumaier: Global attractivity of the zero solution for Wright s equation. SIAM J. on Applied Dynamical Systems 13(2014) Z Blázsik, Cs Holló, B Imreh, Cs Imreh, Z Kovács: On bottleneck and k-sum versions of the Process Network Synthesis problems. Novi Sad Journal of Mathematics 30(2000) T. Csendes and D. Ratz: Subdivision direction selection in interval methods for global optimization, SIAM J. Numerical Analysis 34(1997) I. Heckl, Z. Kovacs, F. Friedler, L.T. Fan, J. Liu: Algorithmic synthesis of an optimal separation network comprising separators of different classes. Chemical Engineering and Processing 46(2007) A. Neumaier, O. Shcherbina, W. Huyer, T. Vinkó: A comparison of complete global optimization solvers. Mathematical Programming 103(2005) A. Pluhár: Greedy colorings of uniform hypergraphs. Random Structures and Algorithms 35(2009) P.G. Szabó: Optimal substructures in optimal and approximate circle packings, Beitrage zur Algebra und Geometrie 46(2005)
11 Optimalizálás P.G. Szabó, M.Cs. Markót, T. Csendes, E. Specht, L.G. Casado, and I. García: New Approaches to Circle Packing in a Square With Program Codes. Springer, Berlin, T. Vinkó, F. Santos, N. Andrade, and M. Capotă. On swarm-level resource allocation in BitTorrent communities. Optimization Letters, 7(2013) Kapcsolódó internetes linkek Packomania: Ismertető hír a Wright sejtés igazolásáról: hu/~csendes/ szegedi_hirek_ avi.mp4 Egy szabadegyetemi előadás a megbízható számítógépes eljárásokról: szabadegyetem-szeged/vii-szemeszter/megbizhato-szamitogepes?objectparentfolderid=16164 És egy másik érdekes optimalizálási problémákról: ged.hu/szabadegyetem-szeged/xiii-szemeszter/erdekes-optimalizalasi-?objectparentfolderid=24714 Egy körpakolási applet: A Számítógépes Optimalizálás Tanszék ipari projektjeinek egy kicsit régi ismertetője: A kényszerrezgéses inga kaotikusságáról szóló rádió interjú: inf.u-szeged.hu/~csendes/hatvani.mp3 A sztochasztikus GLOBAL és egy intervallum aritmetikán alapuló korlátozás és szétválasztás algoritmus letölthető több nyelven: inf.u-szeged.hu/~csendes/reg/regform.php 11
12 12
2007. június 8. XXVII. Magyar Operációkutatási Konferencia, Balatonőszöd 1/22. feladatok megoldásában. Csendes Tibor
2007. június 8. XXVII. Magyar Operációkutatási Konferencia, Balatonőszöd 1/22 Megbízható optimalizálás matematikai feladatok megoldásában Csendes Tibor 2007. június 8. XXVII. Magyar Operációkutatási Konferencia,
Módszer köztes tárolókat nem tartalmazó szakaszos működésű rendszerek ütemezésére
Módszer köztes tárolókat nem tartalmazó szakaszos működésű rendszerek ütemezésére Doktori (PhD) értekezés tézisei Holczinger Tibor Témavezető: Dr. Friedler Ferenc Veszprémi Egyetem Műszaki Informatikai
Teljesen elosztott adatbányászat pletyka algoritmusokkal. Jelasity Márk Ormándi Róbert, Hegedűs István
Teljesen elosztott adatbányászat pletyka algoritmusokkal Jelasity Márk Ormándi Róbert, Hegedűs István Motiváció Nagyméretű hálózatos elosztott alkalmazások az Interneten egyre fontosabbak Fájlcserélő rendszerek
Csendes Tibor. Gyakran a gép memóriája is nagy kell hogy legyen. A pontatlanság egyik oka: Adjunk össze 3 számot, majd igazoljuk, hogy ha
Megbízható számítások Csendes Tibor A cím kissé rejtélyes: a számítógépes algoritmusok a köztudat szerint pontosak és megbízhatók. Az alku során az ügynökök végső érve gyakran az, hogy a kalkulátor is
Számítógép és programozás 2
Számítógép és programozás 2 6. Előadás Problémaosztályok http://digitus.itk.ppke.hu/~flugi/ Emlékeztető A specifikáció egy előfeltételből és utófeltételből álló leírása a feladatnak Léteznek olyan feladatok,
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
Sztöchiometriai egyenletrendszerek minimális számú aktív változót tartalmazó megoldásainak meghatározása a P-gráf módszertan alkalmazásával
Sztöchiometriai egyenletrendszerek minimális számú aktív változót tartalmazó megoldásainak meghatározása a P-gráf módszertan alkalmazásával * Pannon Egyetem, M szaki Informatikai Kar, Számítástudomány
Sztochasztikus optimalizálás tehenészetben
Sztochasztikus optimalizálás tehenészetben Bánhelyi Balázs, Csendes Tibor, Mester Abigél, Mikó Józsefné és Horváth József Szegedi Tudományegyetem, Mezőgazdasági Kar és Informatikai Intézet Anyag Több tehenészetet
Matematika MSc záróvizsgák (2015. június )
Június 23. (kedd) H45a 12.00 13.00 Bizottság: Simonovits András (elnök), Simon András, Katona Gyula Y., Pap Gyula (külső tag) 12.00 Bácsi Marcell Közelítő algoritmusok és bonyolultságuk tv.: Friedl Katalin
Kurzus címe, típusa (ea, sz, gy, lab, konz stb.) Tárgyfelelős Előfeltétel (kurzus kódja) Előfeltétel típusa
Az Intézet minden előadás és gyakorlatból álló tárgyánál az előadás és a gyakorlat párhuzamos felvétele, az előadások vizsgáinak a gyakorlat teljesítettsége feltétel. Szak neve: Programtervező informatikus
Konjugált gradiens módszer
Közelítő és szimbolikus számítások 12. gyakorlat Konjugált gradiens módszer Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Vinkó Tamás Faragó István Horváth Róbert jegyzetei alapján 1 LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK
Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar. Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet
Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet 1034 Budapest, Bécsi út 96/B Tel., Fax:1/666-5544,1/666-5545 http://nik.uni-obuda.hu/imri Az 2004-ben alakult IMRI (BMF)
Szétválasztási hálózatok szintézise: Különböző tulajdonságokon alapuló szétválasztó módszerek egyidejű alkalmazása. Heckl István
Szétválasztási hálózatok szintézise: Különböző tulajdonságokon alapuló szétválasztó módszerek egyidejű alkalmazása Doktori (PhD) értekezés Heckl István témavezető: Dr. Friedler Ferenc Pannon Egyetem Műszaki
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
Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével
Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével Pekárdy Milán, Baumgartner János, Süle Zoltán Pannon Egyetem, Veszprém XXXII. Magyar Operációkutatási
A MODELLALKOTÁS ELVEI ÉS MÓDSZEREI
SZENT ISTVÁN EGYETEM GÖDÖLLŐ MECHANIKAI ÉS GÉPTANI INTÉZET A MODELLALKOTÁS ELVEI ÉS MÓDSZEREI Dr. M. Csizmadia Béla egyetemi tanár, az MMK Gépészeti Tagozatának elnöke Budapest 2013. október. 25. BPMK
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
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
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
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek szimuláció Kovács Zoltán Szervezési és Vezetési Tanszék E-mail: kovacsz@gtk.uni-pannon.hu URL: http://almos/~kovacsz Mennyiségi problémák megoldása analitikus numerikus szimuláció
Kahr Csaba ügyvezető igazgató dr. Bánhelyi Balázs egyetemi adjunktus
Kahr Csaba ügyvezető igazgató dr. Bánhelyi Balázs egyetemi adjunktus 3. oldal Kahr Csaba ügyvezető igazgató 4. oldal Döntéstámogató, optimalizáló rendszerfelügyelet kifejlesztése a légkezelő és hűtéstechnikai
ANALÍZIS TANSZÉK Szakdolgozati téma. Piezoelektromos mechanikai redszer rezgését leíró parciális
Piezoelektromos mechanikai redszer rezgését leíró parciális di erenciálegyenlet el½oállítása és megoldása Témavezet½o: Dr. Kovács Béla Rugalmas és pizoelektromos rétegekb½ol álló összetett mechanikai rendszer
Hibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára
Hibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára Tudományos Diákköri Konferencia A feladatunk Légtechnikai berendezések Monitorozás Hibadetektálás Újrataníthatóság A megvalósítás Mozgásérzékelő
1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba
Hibaforrások Hiba A feladatok megoldása során különféle hibaforrásokkal találkozunk: Modellhiba, amikor a valóságnak egy közelítését használjuk a feladat matematikai alakjának felírásához. (Pl. egy fizikai
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,
Matematika alapszak (BSc) 2015-től
Matematika alapszak (BSc) 2015-től módosítva 2015. 08. 12. Nappali tagozatos képzés A képzési terv tartalmaz mindenki számára kötelező tárgyelemeket (MK1-3), valamint választható tárgyakat. MK1. Alapozó
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
2 0 1 4 2 0 1 5 I I. H é t f ő Óra IR 011 3 IR 012 3
H é t f ő Óra IR 011 3 IR 012 3 GPGPU: Grafikus processzorok felhasználása általános célú számításokra előadás Nagy A., Varga L. H[12 14] Szenzorhálózatok Kincses Z., SARCEVIC P. H[13 15] GPGPU: Grafikus
MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ
Matematika középszint 063 ÉRETTSÉGI VIZSGA 006. február. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók Formai előírások: A dolgozatot
Alkalmazott matematikus mesterszak MINTATANTERV
Alkalmazott matematikus mesterszak MINTATANTERV Tartalom A MESTERSZAK SZERKEZETE... 1 A KÉPZÉSI PROGRAM ÁTTEKINTŐ SÉMÁJA... 1 NAPPALI TAGOZAT... 2 ESTI TAGOZAT... 6 0BA mesterszak szerkezete Alapozó ismeretek
Hiszterézises káoszgenerátor vizsgálata
vizsgálata Csikja Rudolf 2007. november 14. 1 / 34 Smale-patkó Smale-patkó Smale-patkó Cantor-halmaz A végtelen sorozatok tere 2 / 34 Smale-patkó L S R L R T B 3 / 34 Smale-patkó f(x, y) = A [ ] [ ] x
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
11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK
MATEMATIK A 9. évfolyam 11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK KÉSZÍTETTE: CSÁKVÁRI ÁGNES Matematika A 9. évfolyam. 11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK Tanári útmutató 2 A modul célja Időkeret Ajánlott korosztály Modulkapcsolódási
Optimális hálózatok szintézise változtatható arányú és összetételű anyagáramokat feldolgozó műveleti egységekkel
Optimális hálózatok szintézise változtatható arányú és összetételű anyagáramokat feldolgozó műveleti egységekkel Doktori (PhD) értekezés tézisei Szlama Adrián György Témavezető: Heckl István, PhD Pannon
Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel
Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Fürjes Andor Tamás BME Híradástechnikai Tanszék Kép- és Hangtechnikai Laborcsoport, Rezgésakusztika Laboratórium 1 Tartalom A geometriai akusztika
1. Az informatika alapjai (vezetője: Dr. Dömösi Pál, DSc, egyetemi tanár) Kredit
2. MELLÉKLET Az oktatási koncepciója 1. Az informatika alapjai (vezetője: Dr. Dömösi Pál, DSc, egyetemi tanár) Az informatika alapjai Tud. Min. 1 Automata hálózatok 2 V Dr. Dömösi Pál DSc 2 Automaták és
Regresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.
Regresszió Csorba János Nagyméretű adathalmazok kezelése 2010. március 31. A feladat X magyarázó attribútumok halmaza Y magyarázandó attribútumok) Kérdés: f : X -> Y a kapcsolat pár tanítópontban ismert
Diverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 11. Előadás Portfólió probléma Portfólió probléma Portfólió probléma Adott részvények (kötvények,tevékenységek,
Oktatói önéletrajz Bozóki Sándor
egyetemi docens Közgazdaságtudományi Kar Operációkutatás és Aktuáriustudományok Tanszék Karrier Felsőfokú végzettségek: 1996-2001 ELTE-TTK, alkalmazott matematikus 1999-2003 ELTE-TTK, matematika tanár
PROGRAMTERVEZŐ INFORMATIKUS ALAPKÉPZÉSI SZAK
PROGRAMTERVEZŐ INFORMATIKUS ALAPKÉPZÉSI SZAK 1. Az alapképzési szak megnevezése: programtervező informatikus (Computer Science) 2. Az alapképzési szakon szerezhető végzettségi szint és a szakképzettség
Oktatói önéletrajz Bozóki Sándor
egyetemi docens Közgazdaságtudományi Kar Operációkutatás és Aktuáriustudományok Tanszék Karrier Felsőfokú végzettségek: 1999-2003 ELTE-TTK, matematika tanár 1996-2001 ELTE-TTK, alkalmazott matematikus
Budapesti Mûszaki Fõiskola Rejtõ Sándor Könnyûipari Mérnöki Kar Médiatechnológiai Intézet Nyomdaipari Tanszék. Karbantartás-szervezés a nyomdaiparban
Budapesti Mûszaki Fõiskola Rejtõ Sándor Könnyûipari Mérnöki Kar Médiatechnológiai Intézet Nyomdaipari Tanszék Karbantartás-szervezés a nyomdaiparban 6. előadás Karbantartás irányítási információs rendszer
Miskolci Egyetem GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR. Osztályozási fák, durva halmazok és alkalmazásaik. PhD értekezés
Miskolci Egyetem GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR Osztályozási fák, durva halmazok és alkalmazásaik PhD értekezés Készítette: Veres Laura okleveles matematikus-informatikus Hatvany József Informatikai
DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST RESULTS
Műszaki Földtudományi Közlemények, 83. kötet, 1. szám (2012), pp. 271 276. HULLADÉKOK TEHERBÍRÁSÁNAK MEGHATÁROZÁSA CPT-EREDMÉNYEK ALAPJÁN DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST
Gauss-Seidel iteráció
Közelítő és szimbolikus számítások 5. gyakorlat Iterációs módszerek: Jacobi és Gauss-Seidel iteráció Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor London András Deák Gábor jegyzetei alapján 1 ITERÁCIÓS
6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének
6. Függvények I. Elméleti összefoglaló A függvény fogalma, értelmezési tartomány, képhalmaz, értékkészlet Legyen az A és B halmaz egyike sem üreshalmaz. Ha az A halmaz minden egyes eleméhez hozzárendeljük
"A tízezer mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik."
"A tízezert mérföldes utazás is egyetlen lépéssel kezdődik dik." A BINB INSYS Előadók: Kornafeld Ádám SYS PROJEKT Ádám MTA SZTAKI kadam@sztaki.hu Kovács Attila ELTE IK attila@compalg.inf.elte.hu Társszerzők:
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
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
Bánhelyi Balázs, Csendes Tibor, Palatinus Endre és Lévai. Szeptember 28-30, 2011, Balatonöszöd, Hungary
optimalizáló eljárás, Csendes Tibor, Palatinus Endre és Lévai Balázs László Szegedi Tudományegyetem Szeptember 28-30, 2011, Balatonöszöd, Hungary Közmegvilágítási feladat Adott egy megvilágítandó terület,
Matematika és Számítástudomány Tanszék
Matematika és Számítástudomány Tanszék Műszaki Tudományi Kar Matematika és Számítástudomány Tanszék Tanszékvezető: Dr. Horváth Zoltán Beosztás: Főiskolai tanár Elérhetőség: Telefon: (96)/503-647 E-mail:
Vezetői információs rendszerek
Vezetői információs rendszerek Kiadott anyag: Vállalat és információk Elekes Edit, 2015. E-mail: elekes.edit@eng.unideb.hu Anyagok: eng.unideb.hu/userdir/vezetoi_inf_rd 1 A vállalat, mint információs rendszer
Kurzuskód Kurzus címe, típusa (ea, sz, gy, lab, konz stb.) Tárgyfelelős Előfeltétel (kurzus kódja) típusa
Az Intézet minden előadás és gyakorlatból álló tárgyánál az előadás és a gyakorlat párhuzamos felvétele, az előadások vizsgáinak a gyakorlat teljesítettsége feltétel. Szak neve: Programtervező informatikus
MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MATEMATIKAI INTÉZET SZAKDOLGOZATI TÉMÁK
SZAKDOLGOZATI TÉMÁK 2018 Fedélzeti kamera alapú helymeghatározó, navigációs algoritmusok vizsgálata és implementálása Témavezető: Dr. Árvai-Homolya Szilvia A drónok mind szélesebb körű elterjedésével,
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.)
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
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.
Számítógépes Grafika SZIE YMÉK
Számítógépes Grafika SZIE YMÉK Analóg - digitális Analóg: a jel értelmezési tartománya (idő), és az értékkészletes is folytonos (pl. hang, fény) Diszkrét idejű: az értelmezési tartomány diszkrét (pl. a
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
Folyamatoptimalizálás: a felhőalapú modernizáció kiindulópontja. Bertók Botond Pannon Egyetem, Műszaki Informatikai Kar
Folyamatoptimalizálás: a felhőalapú modernizáció kiindulópontja Bertók Botond Pannon Egyetem, Műszaki Informatikai Kar Tartalom Felhőalapú szolgáltatások Kihívások Módszertan Kutatás Projektek 2 Felső
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
Automatikus tesztgenerálás modell ellenőrző segítségével
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Automatikus tesztgenerálás modell ellenőrző segítségével Micskei Zoltán műszaki informatika, V. Konzulens: Dr. Majzik István Tesztelés Célja: a rendszerben
Függvények növekedési korlátainak jellemzése
17 Függvények növekedési korlátainak jellemzése A jellemzés jól bevált eszközei az Ω, O, Θ, o és ω jelölések. Mivel az igények általában nemnegatívak, ezért az alábbi meghatározásokban mindenütt feltesszük,
Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez
Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez IPM-08irAREAE kurzus cikkfeldolgozás Balassi Márton 1 Englert Péter 1 Tömösy Péter 1 1 Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2013. november
Gingl Zoltán, Szeged, 2015. 2015.09.29. 19:14 Elektronika - Alapok
Gingl Zoltán, Szeged, 2015. 1 2 Az előadás diasora (előre elérhető a teljes anyag, fejlesztések mindig történnek) Könyv: Török Miklós jegyzet Tiezte, Schenk, könyv interneten elérhető anyagok Laborjegyzet,
A hálózattervezés alapvető ismeretei
A hálózattervezés alapvető ismeretei Infokommunikációs hálózatok tervezése és üzemeltetése 2011 2011 Sipos Attila ügyvivő szakértő BME Híradástechnikai Tanszék siposa@hit.bme.hu A terv általános meghatározásai
JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI MATEMATIKA ÚTMUTATÓ ÉRETTSÉGI VIZSGA KÖZÉPSZINT% ÍRÁSBELI. ÉRETTSÉGI VIZSGA 2006. február 21. OKTATÁSI MINISZTÉRIUM
Matematika középszint Javítási-értékelési útmutató 063 MATEMATIKA KÖZÉPSZINT% ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ ÉRETTSÉGI VIZSGA 006. február. OKTATÁSI MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók
GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak. 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet A tantárgy adatlapja Tantárgy neve:
ELTE, matematika alapszak
Matematika alapszak szerkezete 1. év ELTE, matematika alapszak NORMÁL Kb 60 fő (HALADÓ) Kb 40 fő INTENZÍV Kb 30 fő Zempléni András oktatási igazgatóhelyettes Matematikai Intézet matematikai elemző 2. és
Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9 http://www.vizgep.bme.hu Alap-ötlet:
Gépi tanulás a gyakorlatban. Lineáris regresszió
Gépi tanulás a gyakorlatban Lineáris regresszió Lineáris Regresszió Legyen adott egy tanuló adatbázis: Rendelkezésünkre áll egy olyan előfeldolgozott adathalmaz, aminek sorai az egyes ingatlanokat írják
Exponenciális kisimítás. Üzleti tervezés statisztikai alapjai
Exponenciális kisimítás Üzleti tervezés statisztikai alapjai Múlt-Jelen-Jövő kapcsolat Egyensúlyi helyzet Teljes konfliktus Részleges konfliktus: 0 < α < 1, folytatódik a múlt, de nem változatlanul módosítás:
DIFFERENCIAEGYENLETEK, MINT A MODELLEZÉS ESZKÖZEI AZ ISKOLAI MATEMATIKÁBAN
DIFFERENCIAEGYENLETEK, MINT A MODELLEZÉS ESZKÖZEI AZ ISKOLAI MATEMATIKÁBAN KOVÁCS ZOLTÁN 1. Bevezetés A természeti jelenségeket sokszor differenciálegyenletekkel lehet leírni: a vizsgált mennyiség például
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
MŰSZAKKIOSZTÁSI PROBLÉMÁK A KÖZÖSSÉGI KÖZLEKEDÉSBEN
infokommunikációs technológiák MŰSZAKKIOSZTÁSI PROBLÉMÁK A KÖZÖSSÉGI KÖZLEKEDÉSBEN Készítette: Árgilán Viktor, Dr. Balogh János, Dr. Békési József, Dávid Balázs, Hajdu László, Dr. Galambos Gábor, Dr. Krész
Kollektív tanulás milliós hálózatokban. Jelasity Márk
Kollektív tanulás milliós hálózatokban Jelasity Márk 2 3 Motiváció Okostelefon platform robbanásszerű terjedése és Szenzorok és gazdag kontextus jelenléte, ami Kollaboratív adatbányászati alkalmazások
Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)
Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time) (specializáció választás a 4. félévben, specializációra lépés feltétele: az egyik szigorlat
JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ
Matematika középszint 0513 ÉRETTSÉGI VIZSGA 005. május 8. MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÉRETTSÉGI VIZSGA Az írásbeli vizsga időtartama: 180 perc JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI MINISZTÉRIUM Fontos tudnivalók
EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM MATEMATIKAI INTÉZET ALKALMAZOTT MATEMATIKUS MESTERKÉPZÉS SZAKLEÍRÁS
EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM MATEMATIKAI INTÉZET ALKALMAZOTT MATEMATIKUS MESTERKÉPZÉS SZAKLEÍRÁS BUDAPEST 2013 ALKALMAZOTT MATEMATIKUS MESTERSZAK (2013 ) Képzési idő: 4 félév A szak indításának tervezett
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:
Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése
Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése Dr. Kallós Gábor 2014 2015 1 Az Ordó jelölés Azt mondjuk, hogy az f(n) függvény eleme az Ordó(g(n)) halmaznak, ha van olyan c konstans (c
A Riemann-Siegel zeta függvény kiugró értékeinek keresése. A matematikai egyik legnehezebb problémája, avagy a prímszámok misztériuma
A Riemann-Siegel zeta függvény kiugró értékeinek keresése A matematikai egyik legnehezebb problémája, avagy a prímszámok misztériuma 2013 A probléma fontossága és hatása a hétköznapi életre A prímszámok
VIKKK III: firány: Korszer technológia rendszerek fejlesztése, se, optimalizálása
VIKKK III: firány: Korszer technológia rendszerek fejlesztése, se, optimalizálása Szeifert Ferenc Veszprémi Egyetem, Folyamatmérnöki Tanszék Veszprém, 2006. január Elzmény projektek: Projektek Vegyipari
Gépi tanulás a gyakorlatban. Kiértékelés és Klaszterezés
Gépi tanulás a gyakorlatban Kiértékelés és Klaszterezés Hogyan alkalmazzuk sikeresen a gépi tanuló módszereket? Hogyan válasszuk az algoritmusokat? Hogyan hangoljuk a paramétereiket? Precízebben: Tegyük
DIGITÁLIS TEREPMODELL A TÁJRENDEZÉSBEN
DIGITÁLIS TEREPMODELL A TÁJRENDEZÉSBEN DR. GIMESI LÁSZLÓ Bevezetés Pécsett és környékén végzett bányászati tevékenység felszámolása kapcsán szükségessé vált az e tevékenység során keletkezett meddők, zagytározók,
Összeállította Horváth László egyetemi tanár
Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet Intelligens Mérnöki Rendszerek Szakirány a Mérnök informatikus alapszakon Összeállította Horváth László Budapest, 2011
- Matematikus. tanszék/ Tantárgyfelelős oktató neve szeptemberétől
- Matematikus Matematika alapszak - Tanári szakirányok mintatanterve "A" típusú tantárgyak 2006. szeptemberétől 7 8 9 10 tanszék/ oktató neve Környezettani alapismeretek AIB1004 2 0 K 2 KT Dr. Kiss Ferenc
A pedagógiai kutatás metodológiai alapjai. Dr. Nyéki Lajos 2015
A pedagógiai kutatás metodológiai alapjai Dr. Nyéki Lajos 2015 A pedagógiai kutatás jellemző sajátosságai A pedagógiai kutatás célja a személyiség fejlődése, fejlesztése során érvényesülő törvényszerűségek,
Mesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Valószínűségi hálók - következtetés 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 Következtetés
egy szisztolikus példa
Automatikus párhuzamosítás egy szisztolikus példa Áttekintés Bevezetés Példa konkrét szisztolikus algoritmus Automatikus párhuzamosítási módszer ötlet Áttekintés Bevezetés Példa konkrét szisztolikus algoritmus
Valószínűségi modellellenőrzés Markov döntési folyamatokkal
Valószínűségi modellellenőrzés Markov döntési folyamatokkal Hajdu Ákos Szoftver verifikáció és validáció 2015.12.09. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek
2006. szeptemberétől. kódja
- Programtervező informatikus Programtervező informatikus alapszak - Tanári szakirányok mintatanterve 2006. szeptemberétől "A" típusú tantárgyak 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tantágy neve Tantárgy kódja Heti Tantárgyfelelős
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:
Kardex Remstar Horizontal: gyors komissiózás és készenlétbe helyezés horizontális irányban.
Szabványos megoldások Horizontális páternoszter rendszerek Kardex Remstar Horizontal: gyors komissiózás és készenlétbe helyezés horizontális irányban. 20 21 Kardex Remstar Horizontal Kardex Remstar Horizontal:
Intelligens partner rendszer virtuális kórházi osztály megvalósításához
Intelligens partner rendszer virtuális kórházi osztály megvalósításához 1. Célkitűzések A pályázat célja egy virtuális immunológiai osztály kialakítása, amelynek segítségével a különböző betegségekkel
Számítógépes képelemzés 7. előadás. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék
Számítógépes képelemzés 7. előadás Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Momentumok Momentum-alapú jellemzők Tömegközéppont Irányultáság 1 2 tan 2 1 2,0 1,1 0, 2 Befoglaló
Önéletrajz. Burai Pál Debreceni Egyetem, Informatikai Kar Alkalmazott Matematika és Valószín ségszámítás Tanszék
Önéletrajz Burai Pál Debreceni Egyetem, Informatikai Kar Alkalmazott Matematika és Valószín ségszámítás Tanszék Személyes adatok Név: Burai Pál Végzettség: Okleveles matematikus (2003, DE-TTK) Tudományos
Keresés képi jellemzők alapján. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék
Keresés képi jellemzők alapján Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Lusta gépi tanulási algoritmusok Osztályozás: k=1: piros k=5: kék k-legközelebbi szomszéd (k=1,3,5,7)
OKLEVÉLKÖVETELMÉNYEK MÓDOSÍTOTT VÁLTOZAT Alkalmazott matematikus szak (régi képzés)
OKLEVÉLKÖVETELMÉNYEK MÓDOSÍTOTT VÁLTOZAT Alkalmazott matematikus szak (régi képzés) A három A modul és a két B modul közül egyet-egyet kell választani. Kötelezı tárgyak, diplomamunka, szakmai gyakorlat
Mechatronika oktatásával kapcsolatban felmerülő kérdések
Mechatronika oktatásával kapcsolatban felmerülő kérdések Az emberi tudásnak megvannak a határai, de nem tudjuk, hol (Konrad Lorenz) Célom ezzel a tanulmánnyal a mechatronika, mint interdiszciplináris tudomány