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

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

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar 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

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

A logisztikai optimumtól az ellátási lánc optimumig Az időalapú verseny követelményei

Döntéselmélet, döntéshozatal lehetséges útjai

Matematikai statisztika

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

operációkutatás példatár

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

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Tanszék

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 Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

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

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

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

XXII. Nemzetközi Köztisztasági Szakmai Fórum és Kiállítás

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

Valós és funkcionálanalízis

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

A Szállítási feladat megoldása

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

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

Sorozatok A.: Sorozatok általában

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

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

Virtuális vállalat JÁRMŰIPARI ALKATRÉSZGYÁRTÁS TERMELÉSPROGRAMOZÁSI FELADATAINAK MODELLEZÉSE ÉS MEGOLDÁSA

Matematikai modellezés

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

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

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

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék

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

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

EUROLOGISZTIKA c. tantárgy 2006/2007. tanév I. félév gépészmérnöki szak, főiskolai szint levelező tagozat

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

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

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága

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

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

Dr. Kulcsár Gyula. Virtuális vállalat félév. Projektütemezés. Virtuális vállalat félév 5. gyakorlat Dr.

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

Kvantum párhuzamosság Deutsch algoritmus Deutsch-Jozsa algoritmus

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

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok

Ó Ó ü ú ú

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai

3. Az energiatermelés költségei Gazdasági elemzések 1.

Témakörök. Egyed-kapcsolat modell. Alapfogalmak

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

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

ű ű ű Ú Ü Ü Ú ű Ó Ó ű

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

ű ű ű Ú ű ű ű ű Ó

Miért érdekes? Magsugárzások. Az atommag felépítése. Az atom felépítése

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

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

Döntéselméleti modellek

V. Deriválható függvények

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék

A matematikai statisztika elemei

ű ű ű ű ű ű ű ű

Ö Ö Ú

Boros Endre. Rutgers University. XXXII. MOK Június 14.

Előfeltétel: legalább elégséges jegy Diszkrét matematika II. (GEMAK122B) tárgyból

Programozási módszertan. Mohó algoritmusok

HÁZI FELADATOK. 1. félév. 1. konferencia A lineáris algebra alapjai

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

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

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Operációkutatás. tanulmányokhoz

Tartalom. Matematikai alapok. Termékgyártási példafeladat. Keverési példafeladat Szállítási példafeladat Hátizsák feladat, egészértékű feladat

Logisztika A. 2. témakör

Híradástechikai jelfeldolgozás

A vezetői munka alapelemei - Döntéselmélet, döntéshozatal lehetséges útjai

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok

Feladat: egy globális logisztikai feladat megoldása

Egy lehetséges tételsor megoldásokkal

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

A 2018-as Modellező (A) specializáció tanegységei. Számítógépes rendszerek

SZÁMÍTÓGÉPPEL INTEGRÁLT SZÁLLÍTÁS MODELLEZÉSE (MODELING OF COMPUTER INTEGRATED TRANSPORTATION)

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 2. MA3-2 modul. Eseményalgebra

Integrálás sokaságokon

Átírás:

Miskolci Egyetem Gépészméröki és Iformatikai Kar Iformatikai Itézet Alkalmazott Iformatikai Itézeti Taszék 2017/18 2. félév 10. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi doces

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: i, ideek (természetes számok) 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(...) További részletek: http://www.mathworks.com/help/toolbo/optim/ug/liprog.html

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 Tipikus példa: Termelésütemezés (gyártási feladatok kiosztása) Ayagmozgatás (szállítási feladatok kiosztása) mi 1 i1 i i i1 1 c i i 1mi de(i 1,2,..., ) 1mi de( 1,2,..., )

Köszööm a figyelmet! Az előadásvázlat elérhető az alábbi webcíme: http://ait.iit.ui-miskolc.hu/~kulcsar/serv01.htm