Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék. Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens

Hasonló dokumentumok
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Tanszék

Diszkrét, egészértékű és 0/1 LP feladatok

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

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

Lineáris programozási feladatok típusai és grafikus megoldása

A logisztikai optimumtól az ellátási lánc optimumig Az időalapú verseny követelményei

Döntéselmélet, döntéshozatal lehetséges útjai

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék. Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens

Matematikai statisztika

Nyilvántartási Rendszer

operációkutatás példatár

Lineáris egyenlet. Lineáris egyenletrendszer. algebrai egyenlet konstansok és első fokú ismeretlenek pl.: egyenes egyenlete

COMPANY PROFILE SZOFI ALGORITHMIC RESEARCH KFT

Kvantum párhuzamosság Deutsch algoritmus Deutsch-Jozsa algoritmus

MATLAB OKTATÁS 5. ELŐADÁS FELTÉTEL NÉLKÜLI ÉS FELTÉTELES OPTIMALIZÁLÁS. Dr. Bécsi Tamás Hegedüs Ferenc

2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék. Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens

Témakörök. Egyed-kapcsolat modell. Alapfogalmak

Szolgáltatás Orientált Architektúra és több felhasználós adatbázis használata OKF keretein belül. Beke Dániel

Vállalatgazdaságtan. Minden, amit a Vállalatról tudni kell

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

angolul: greedy algorithms, románul: algoritmi greedy

Fülöp Csaba, Kovács László, Micsik András

Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)

Emlékeztető: az n-dimenziós sokaság görbültségét kifejező mennyiség a Riemann-tenzor (Riemann, 1854): " ' #$ * $ ( ' $* " ' #µ

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

Számítógép architektúra

Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem

Multimédiás adatbázisok

A Java EE 5 plattform

MA1143v A. csoport Név: december 4. Gyak.vez:. Gyak. kódja: Neptun kód:.

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Sorozatok A.: Sorozatok általában

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2015/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport

Számítógép-hálózatok, az Internet és szolgáltatásai. Virtuális vállalat 6. előadás Dr. Kulcsár Gyula

Virtuális vállalat JÁRMŰIPARI ALKATRÉSZGYÁRTÁS TERMELÉSPROGRAMOZÁSI FELADATAINAK MODELLEZÉSE ÉS MEGOLDÁSA

A vállalti gazdálkodás változásai

Fejlesztési tapasztalatok multifunkciós tananyagok előállításával kapcsolatban Nagy Sándor

Matematikai modellezés

Cloud Computing - avagy mi hol van és miért? Dr. Kulcsár Zoltán

Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra

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

Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar. Feladatok a Gazdasági matematika I. tárgy gyakorlataihoz. Halmazelmélet

Gyakorló feladatok a Management számvitel elemzés tárgyhoz Témakör: Tevékenység alapú költségszámítás

Fourier sorok FO 1. Trigonometrikus. A diákon megjelenő szövegek és képek csak a szerző (Kocsis Imre, DE MFK) engedélyével használhatók fel!

Témakörök. Alapkoncepciók. Alapfogalmak. Egyed-kapcsolat modell. Alapfogalmak. Egyed-kapcsolat diagram

A Jövő Internet Nemzeti Kutatási Program bemutatása

Algoritmizálás. Horváth Gyula Szegedi Tudományegyetem Természettudományi és Informatikai Kar

Logisztika A. 2. témakör

Neurális hálózatok bemutató

Melyek az újdonságok a Microsoft Dynamics AX 2012-ben? Sasfi Imre

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága

Alkalmazások teljesítmény problémáinak megszűntetése

Valós és funkcionálanalízis

Autóipari klaszter m;ködésének alapelvei Operating Principles of an Automotive Cluster

SZOFI ALGORITHMIC RESEARCH KFT

Pályázat címe: Pályázati azonosító: Kedvezményezett: Szegedi Tudományegyetem Cím: 6720 Szeged, Dugonics tér

Egyenletek, egyenletrendszerek, matematikai modell. 1. Oldja meg az Ax=b egyenletrendszert Gauss módszerrel és adja meg az A mátrix LUfelbontását,

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok

A Szállítási feladat megoldása

Internetes térkép publikálási technikák, szabványok, trendek, nyílt forráskódú megoldások

Ó Ó ü ú ú

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai

ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu

3. Az energiatermelés költségei Gazdasági elemzések 1.

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

ű ű Ö Ü

ő Ú ú Ü ú

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

Ó

Ó Ü

ű ű ű Ú Ü Ü Ú ű Ó Ó ű

Járattípusok. Kapcsolatok szerint: Sugaras, ingajárat: Vonaljárat: Körjárat:

ű ű Ó

Ú ű Ö ű ű Ü Ú ű Ü ű ű ű ű ű Ö ű

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok

ű ű ű Ú ű ű Ó ű Ó Ö

ú ú ú ű ú Ó ú ű Ö Ö ű ű ű ú ú ű ű ű ű ú ű Ö ú ú ű Ó ű ű

Ú Ö ű Ö

Ó ű ű ű ű ű

Logisztikai fejlesztési feladatok a Technopolis Miskolc Város Versenyképességi Pólus keretei között

Big Data technológiai megoldások fejlesztése közvetlen mezőgazdasági tevékenységekhez

A számítógépes termeléstervezés alapjai. Fundamentals of Production Information Engineering. Felsőfokú műszaki végzettség

ű ű ű Ú ű ű ű ű Ó

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

3. Sztereó kamera. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (

Statisztikai programcsomagok

Többfelhasználós és internetes térkép kezelés, megjelenítés

A programozás alapjai előadás. Amiről szólesz: A tárgy címe: A programozás alapjai

legkésőbb október végéig véleményezze. (50 igen, O ellenszavazat, 1 tartózkodás)

Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában. Előadó: Tar Zoltán

Autodesk Topobase gyakorlati alkalmazások Magyarországon

Jövő Internet - kutatások az elmélettől az alkalmazásig. Eredménykommunikációs kiadvány

Folytonos idejű rendszerek stabilitása

Kalkulus szigorlati tételsor Számítástechnika-technika szak, II. évfolyam, 2. félév

V. Deriválható függvények

Átírás:

Miskolci Egyetem Gépészméröki és Iformatikai Kar Alkalmazott Iformatikai Taszék Dr. Kulcsár Gyula egyetemi doces

Iformatikai ifrastruktúra felődése Decetralizált Cetralizált Lazá csatolt Klies/szerver Háromrétegű klies/szerver Többrétegű klies/szerver

Klies/szerver ifrastruktúra Vékoy (gyege) klies modell Klies Bemeet, kimeet Adatfeldolgozás Adattárolás Szerver Vastag (erős) klies modell Bemeet, Klies Adattárolás Szerver kimeet Adatfeldolgozás

Tipikus klies/szerver architektúrák Web Browser Web Server HTML DB Applicatio DB Server DATA

Háromrétegű klies/szerver ifrastruktúra Megeleítés Feldolgozás Adatkezelés DB Megeleítési réteg Alkalmazás réteg Adatréteg

Tipikus háromrétegű Web-DB alkalmazás DB Server DATA Web Browser Server Etesio Web Server HTML

Többrétegű klies/szerver ifrastruktúra Megeleítés Feldolgozás Feldolgozás Adatkezelés DB Megeleítési réteg Alkalmazás réteg Alkalmazás réteg Adatréteg

Tipikus többrétegű architektúra DB Server DATA Applicatio Server Web Browser Web Server

Matematikai modellek a termelés tervezésébe és iráyításába Néháy fotosabb modell és módszer: lieáris programozás diszkrét programozás hátizsák feladat az utazó ügyök feladata hozzáredelési feladat termelésprogramozási módszerek (gyakorlato ismertetett algoritmusok)

Lieáris programozás Alkalmazási példák: 1. Egy gyár bizoyos időszakra szóló termelési feladatáak meghatározása gyártott meyiségek meghatározása terméktípusokét erőforráskorlátok és egyéb korlátozások betartása elérhető profit maimalizálása 2. Techológiai folyamat-alteratívák kiválasztása techológiai folyamat-alteratívák kielölése feladatokét kapacitáskorlátok és egyéb korlátozások betartása összköltség miimalizálása

Lieáris programozás Matematikai alapmodell: változók (valós számok), c, b i, a i kostasok (valós számok),, m kostasok (természetes számok) 1 1 c a i ma b (i 1,2,..., m) 0( 1,2,..., ) i

Lieáris programozás 1. Egy gyár bizoyos időszakra szóló termelési feladatáak meghatározása Matematikai alapmodell értelmezése: c i a i b i m a terméktípus azoosítóa a. terméktípusból gyártadó meyiség a terméktípusok száma a. terméktípus egységyi gyártott meyiségé keletkező haszo az erőforrástípus azoosítóa a. terméktípus egységyi gyártásához szükséges erőforrásigéy az i. erőforrástípus eseté az i. erőforrástípus kapacitáskorláta az erőforrástípusok száma További feltételek is figyelembe vehetők, a feladat léyege em változik.

Lieáris programozási feladatok megoldása Matlab segítségével Modell: f,, b, beq, lb, ub vektorok A, Aeq mátriok. Megoldás: = liprog(f,a,b) = liprog(f,a,b,aeq,beq) = liprog(f,a,b,aeq,beq,lb,ub) [,fval] = liprog(...)

Nemfolytoos modellek Nemfolytoos modell: a feladatba az ismeretleek egy része, vagy az összes ismeretle csak diszkrét értékeket vehet fel. Megkülöböztethető tiszta diszkrét típusú, vegyes diszkrét típusú modell. Alkalmazásuk idokai: Bizoyos változók esetébe a folytoos érték em értelmezhető (pl.: em osztható termékek gyártási meyisége, sorozatagysága stb.). A folytoos optimum kerekítésével kapott érték távol eshet a diszkrét optimumtól. Miőségi és meyiségi dötések szétválasztása.

Diszkrét programozás Tipikus példa az ú. Hátizsák feladat: csődarabolás szűkkeresztmetszet vizsgálata (gyártás, logisztika stb.) A Hátizsák feladat matematikai alapmodelle: változók (biáris számok), c, a,, b kostasok (természetes számok) 1 1 c a b ma {0,1}( 1,2,..., )

Diszkrét programozás (folyt.) Továbbfelesztett modell: változók c, a i, b i,, m kostasok, c, b vektorok A mátri B -elemű biáris vektorok halmaza 1 1 c a i ma b i (i 1,2,..., m) {0,1}( 1,2,..., ) c T ma A b B

Vegyes diszkrét programozás Általáosított modell:, m kostasok, y, c, d, b vektorok A, B mátriok c T i d y B T A By b y ma 0(i 1,2,..., )

Az utazó ügyök feladata Tipikus példa: Termelésütemezés (gépátállítási idők) Ayagmozgatás (szállítási idők) P (i 1,i 2,...,i,i 1 i 1 ) mi P 1 c i i 1

Az utazó ügyök módosított feladata Tipikus példa: Termelésütemezés (gépátállítási idők és műveleti idők) Ayagmozgatás (szállítási idők és szállítási korlátok) P, P k1 P (P 1 m P l 2 k,...,p mi 1 P k q P m,...,p k1 i G mi de(k ) k m m 1,..., 0 D k ésl k 1,2,...,m)

Hozzáredelési feladat mi 1 i1 i i i1 1 c i i 1mi de(i 1,2,..., ) 1mi de( 1,2,..., )