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

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

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

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

Gyártórendszerek dinamikája

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

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

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

Üzemszervezés. Projekt tervezés. Dr. Juhász János

Üzemszervezés A BMEKOKUA180

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

Optimalizálási feladatok a termelés tervezésében és irányításában

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék

Példa. Job shop ütemezés

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

A Szállítási feladat megoldása

Diszkrét termelési folyamatok ütemezési feladatainak modellezése és számítógépi megoldása

Idő-ütemterv hálók - I. t 5 4

Idõ-ütemterv há lók - I. t 5 4

Az optimális megoldást adó algoritmusok

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

Hálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék

Vállalati modellek. Előadásvázlat. dr. Kovács László

Hálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék

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

Folyamatoptimalizálás: a felhőalapú modernizáció kiindulópontja. Bertók Botond Pannon Egyetem, Műszaki Informatikai Kar

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Tanszék

Rugalmas gyártórendszerek (FMS) termelésprogramozása (ismétlés DTFSZTIR)

EGYÜTTMŰKÖDŐ ÉS VERSENGŐ ERŐFORRÁSOK SZERVEZÉSÉT TÁMOGATÓ ÁGENS RENDSZER KIDOLGOZÁSA

Ütemezés tervezése A leghátrányosabb helyzet kistérségek fejlesztési és együttm ködési kapacitásainak meger

A projekt idő-, erőforrás és költségterve 1. rész

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

Idotervezés I. A CPM háló. BME Építéskivitelezési Tanszék Dr. Mályusz Levente 1

Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K. 4. A meghirdetés ideje (mintatanterv szerint vagy keresztfélében):

Integrált gyártórendszerek

Hálózati réteg. WSN topológia. Útvonalválasztás.

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Tanszék

TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE IDŐTERVEZÉS. IDŐTERVEZÉS (Gantt diagramm)

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

Teljesítmény Mérés. Tóth Zsolt. Miskolci Egyetem. Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Teljesítmény Mérés / 20

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével

Ütemezési modellek. Az ütemezési problémák osztályozása

Általános algoritmustervezési módszerek

Összeállította Horváth László egyetemi tanár

ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE 6. ea.: Projekttervezés III.

Virtuális vállalat JÁRMŰIPARI ALKATRÉSZGYÁRTÁS TERMELÉSPROGRAMOZÁSI FELADATAINAK MODELLEZÉSE ÉS MEGOLDÁSA

2. Előadás Projekt ütemezés. Solver használata. Salamon Júlia

Az ellátási láncok algoritmikus szintézise

Civilek és az Önkéntesség. - Projektmenedzsment -

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Építésikivitelezés-Vállalkozás / 2: Gráftechnikai alapfogalmak VÁLLALKOZÁS. javított háttöltés

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

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Hatvany József Informatikai Tudományok Doktori Iskola

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

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Tanszék

I.3 ELOSZTOTT FOLYAMATSZINTÉZIS BERTÓK BOTOND. Témavezetői beszámoló

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

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához

ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Tevékenységek tervezése Gantt diagramm

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

MICROSOFT DYNAMICS AX TERMELÉSIRÁNYÍTÁS III.

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

ITIL alapú folyamat optimalizációs tapasztalatok

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához

MŰSZAKKIOSZTÁSI PROBLÉMÁK A KÖZÖSSÉGI KÖZLEKEDÉSBEN

A Jövő Internete - általános tervezési ajánlások

Informatikai alkalmazásfejlesztő alkalmazásfejlesztő Információrendszer-elemző és - Informatikai alkalmazásfejlesztő

5. SOR. Üres: S Sorba: S E S Sorból: S S E Első: S E

Informatikai alkalmazásfejlesztő alkalmazásfejlesztő Információrendszer-elemző és - Informatikai alkalmazásfejlesztő

TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés. TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek

A digitális korszak kihívásai és módszerei az egyetemi oktatásban

Hálózatok II. A hálózati réteg torlódás vezérlése

Ütemezés gyakorlat. Termelésszervezés

SAP EAM MRS és LAM megoldásainak gyakorlati bevezetési tapasztalatai

Mérnök informatikus mesterszak mintatanterve (GE-MI) nappali tagozat/ MSc in, full time Érvényes: 2011/2012. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok

Operációkutatás vizsga

Hagyományos termelésirányítási módszerek:

Előzetes követelmény(ek): Feltételezett tudásanyag, előképzettségi szint: Szervezés 1. Oktató tanszék(ek) 6 :

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

EGYSZERŰ, NEM IRÁNYÍTOTT (IRÁNYÍTATLAN) GRÁF

A hálózattervezés alapvető ismeretei

A projekttervezés folyamata, tevékenységek tervezése, erőforrások fajtái és tervezése. Munkaszervezés elmélet Szász Péter

A FOLYAMATMENEDZSMENT ALAPJAI

Lukovich Gábor Logisztikai rendszerfejlesztő

Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez

Gráfelméleti modell alkalmazása épít ipari kivitelezés ütemezésére

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak

Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter

Balogh János gépészmérnök, műszaki menedzser MSc., vezető programkoordinációs szakértő 1

Anyagszükséglet-tervezés gyakorlat. Termelésszervezés

Informatikai alkalmazásfejlesztő alkalmazásfejlesztő Információrendszer-elemző és - Informatikai alkalmazásfejlesztő

Tőkekihelyezés és projektkövetés informatikája

1964 IBM DEC PDP-8

Modellellenőrzés. dr. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Projektmenedzsment projektmenedzsment alapjai logikai kapcsolatban hálótervezés

A technológiai berendezés (M) bemenő (BT) és kimenő (KT) munkahelyi tárolói

Programfejlesztési Modellek

Diszkrét, egészértékű és 0/1 LP feladatok

SZOFTVERES SZEMLÉLTETÉS A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA OKTATÁSÁBAN _ Jeszenszky Péter Debreceni Egyetem, Informatikai Kar jeszenszky.peter@inf.unideb.

Termelésirányítás. Gyártási erőforrások rugalmas kezelése. Gyártási folyamatábra optimalizálása

Átírás:

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék 06/7. félév 7. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens

Tartalom. A projektütemezés alapjai.. Erőforrás-korlát nélküli projektütemezési feladatok megoldása CPM-módszerrel.. Erőforrás-korlátos projektütemezési feladatok modellezése és heurisztikus megoldása.

Felhasznált irodalom Michael L. Pinedo: Planning and Scheduling in Manufacturing and Services. Springer, (nd ed.), 009

A projektütemezés alapjai

Projekt: Projektütemezés Egy nagy, összetett, általában egyedi igény alapján előállítandó termék vagy nyújtandó szolgáltatás előállítására/teljesítésére irányú törekvés, amely általában nagyszámú komponens feladat/aktivitás végrehajtását igényli. Projektütemezés: Projekt(ek) időbeli végrehajtásának megtervezése úgy, hogy a megfogalmazott célok teljesüljenek figyelembe véve az előírt korlátozásokat.

Cél: Projektütemezés jellemzői egy vagy többcélú optimalizálás, amelyben sokféle szempont szerepelhet (pl. minőség, idő, költség, felhasználói elégedettség stb.). Feladatok/aktivitások hálózata alakul ki (pl. megelőzési relációk alapján). Korlátozottan/korlátlanul rendelkezésre álló erőforrásokat kell figyelembe venni.

Projekt példák Termelés Tervezés Kutatás/fejlesztés Menedzsment Építés Karbantartás, fenntartás Implementálás, telepítés stb.

Hierarchikus tervezés Stratégiai Taktikai Taktikai/ operatív Nagyvonalú folyamattervezés Részletes folyamattervezés Stratégiai erőforrás tervezés Nagyvonalú kapacitástervezés Projektütemezés Operatív Részletes ütemezés 8

Egy projekt struktúrája Projekt Fő tevékenység Fő tevékenység Fő tevékenység RCCP Feladat Feladat Feladat Feladat Feladat Feladat Projektütemezés 9

A projektütemezés alapjai Projekt/projektek reprezentálása (precedencia gráfok) Modellek és megoldási módszerek Kritikus útvonal módszer (egyszerű) (Critical Path Method, CPM) Erőforrás-korlátos projektütemezés (bonyolult) (Resource-Constrained Project Scheduling, RCPS) Prioritás/szabályalapú megoldási módszerek Tudás-intenzív megoldási módszerek Kiterjesztett modellek és módszerek (összetett)

Projekt ábrázolása Feladat p(j) Előfeltétel - - - 4 4, 5, 6 4 job on node reprezentáció: 4 6 5 job on arc reprezentáció: 4 5 6

Projekt ábrázolása Feladat Végrehajtási idő [időegység] Megelőző feladat(ok) - 4 4 5 6 4, 5 7 4, 5 job on arc reprezentáció: 4 6 5 7

Projekt reprezentálása precedencia gráffal Feladat Végrehajtási idő [időegység] Megelőző feladat(ok) - 4 4 5 6 4, 5 7 4, 5 job on node ábrázolás Csomópont: feladat A csomópontok számozottak. Irányított él: kötelező sorrendiség Nincs irányított körút. Nincs redundáns él. 4 6 5 7

Erőforrás-korlát nélküli projektütemezési feladatok megoldása CPM-módszerrel

Projektütemezési feladat erőforráskorlátok nélkül Feltételezzük, hogy: korlátlan erőforrások állnak rendelkezésre párhuzamosan, adott n feladat megelőzési relációkkal. minden egyes feladat p j végrehajtási idejét ismertjük. Az ütemezés célja: a projekt befejezési időpontjának (makespan) minimalizálása. 5

A j feladat: Projektütemezési feladat erőforráskorlátok nélkül végrehajtási ideje: p j legkorábbi lehetséges kezdési időpontja: S j legkorábbi lehetséges befejezési időpontja: C j legkésőbbi megengedett befejezési időpontja: C j időtartaléka: slack C p S '' ' j j j j Kritikus feladat: nincs tartaléka slack j 0 Kritikus útvonal: kritikus feladatok láncolata. 6

Kritikus útvonal módszer (Critical Path Method, CPM) A CPM módszer két algoritmusból áll: Forward procedure Backward procedure

Kritikus útvonal módszer (Critical Path Method, CPM) Előre haladó eljárás (Forward procedure): Kezdeti időpontból indul, a precedencia gráfon végighaladva az irányított élek mentén kiszámítja minden feladat esetében a legkorábbi megengedett indítási és befejezési időpontot. Az utolsónak elkészülő feladat adja meg a projekt befejezési időpontját.

Előre haladó eljárás (Forward procedure). lépés: Legyen t = t s (pl. t s = 0 az indítás referencia időpontja). A megelőző feladattal nem rendelkező minden egyes j feladat esetében legyen S j = t és C j = t + p j.. lépés: A megelőző feladattal rendelkező minden egyes j feladat esetében legyen induktív módon: ' ' S j max Ck és C j = S j + p j. all k j. lépés: A legkorábbi projekt-befejezési időpont: C max C,C,...,C ' ' ' max n 9

Kritikus útvonal módszer (Critical Path Method, CPM) Visszafelé haladó eljárás (Backward procedure): A projekt befejezési időpontjából indul, a precedencia gráfon az irányított élek mentén visszafelé haladva kiszámítja minden feladat esetében a legkésőbbi megengedett befejezési és indítási időpontot tekintettel arra, hogy a projektbefejezési határidő még tartható legyen.

Visszafelé haladó eljárás (Backward procedure). lépés: Legyen t = C max A rákövetkező feladattal nem rendelkező minden egyes j feladat esetében S n legyen C j = C max és S j = C max - p j.. lépés: A rákövetkező feladattal rendelkező minden egyes j feladat esetében legyen C '' j min S j all k. lépés: Ellenőrizzük, hogy '' k és S j = C j - p j. t min{ S,...,S }. '' '' s n

Magyarázat A forward procedure megadja az S j megengedett legkorábbi indítási időpontját minden feladatnak. A backward procedure megadja az S j megengedett legkésőbbi indítási időpontját minden feladatnak. Ha ezek azonosak, akkor a feladat kritikus. Ha ezek különbözőek, akkor a feladatnak van időtartaléka (slack). Kritikus útvonal (critical path): kritikus feladatok láncolata, amely a t s kezdési időponttól a C max befejezési időpontig vezet. Kritikus útvonalból egyszerre több is lehet, ezek akár részben fedhetik is egymást.

CPM példa j 4 5 6 7 8 9 0 4 p j 5 6 9 7 0 6 0 9 7 8 7 5 4 7 6 9 0 4 5 8

Előre haladó eljárás j 4 5 6 7 8 9 0 4 p j 5 6 9 7 0 6 0 9 7 8 7 5 5+6= += +0= 4 7 +9=4 5 4+=6 C 56 max 6+0=6 6 9 0 4+8=5 5+5=56 4 5+9=4 5 8 6+7=4 4+7=50 4+7= 6+6= C max = A feladatok legkorábbi befejezési időpontjainak számítása

Visszafelé haladó eljárás j 4 5 6 7 8 9 0 4 p j 5 6 9 7 0 6 0 9 7 8 7 5-6=6 4-= 4-0=4 4 7 4-9=4 5-5=0 6-=4 6-0=6 6 9 0 4-7=6 5-8=4 56-5=5 4 56 4-9=5 5 8 5-7=44 6-7=9 6-6=0 A feladatok legkésőbbi indítási időpontjainak számítása

Kritikus útvonal 4 7 0 6 9 4 5 8

CPM példa Feladat Műveleti idő Megelőző feladat(ok) Job p(j) Predecessors - - - 4 4, 5, 6 4 Projekt befejezés (Sink) 0 4 0 S 4 6 T Projekt indítás (Source) 5

Job p(j) Predecessors S' C'' - 0-0 - 0 6 4 4, 7 5, 8 6 4 7 8 CPM példa (folyt.) Kritikus feladat (Critical job): S + p = C = C = S + p Jelölés: p j S C 0 0 4 0 S 4 6 T 0 0 0 7 7 8 8 8 5 0 6 8

Erőforrás-korlátos projektütemezési feladatok modellezése és heurisztikus megoldása

Erőforrás-korlátos projektütemezés Resource Constrained Project Scheduling (RCPSP)

Projektütemezés Erőforrás-korlátok nélkül viszonylag egyszerű. Erőforrás-korlátokkal nagyon bonyolult: amikor a korlátozottan rendelkezésre álló erőforrások miatt bizonyos munkák (jobs) nem hajthatók végre párhuzamosan diszjunktív élek jelennek meg a gráfban. Például: Jobs 4 5 p(j) 8 4 6 4 4 R(,j) R(,j) 0 4 0 Erőforrás R R Korlát 4 8 4 5

Diszjunktív élek Tegyük fel, hogy R =4. A következő munkák nem hajtók végre párhuzamosan: & & 6 4 & 5 5 & 6 4 Job p(j) Predecessors S' C'' R(,j) - 0-0 - 0 6 4 4, 7 5, 8 6 4 7 8 6 5 diszjunktív élek

RCPSP n munka (job) j=,,n N erőforrás i=,,n R k :a k erőforrás korlátja (rendelkezésre állás) p j : a j munka (job) végrehajtási ideje R kj : a j munka (job) igénye az k erőforrásból P j : a j munkát (job-ot) közvetlenül megelőző munkák halmaza (predecessors).

RCPSP Cél: a projekt befejezési Cmax max C j időpontjának (C max ) minimalizálása: Korlátozások: a T=0 időpont előtt egyetlen munka sem indíthtó a precedencia korlátozásokat be kell tartani az erőforrások kapacitása véges ' j 4

RCPSP (példa) A munkák erőforrást igényelnek: Job p(j) Predecessors S' C'' R(,j) - 0-0 - 0 6 4 4, 7 5, 8 6 4 7 8 6 5 4 5 Erőforrás-igény 4 6 4 5 6 7 8 5

RCPSP (példa folyt.) Tételezzük fel, hogy R = 4, ekkor: 6 5 4 4 5 6 4 5 6 7 8 9 0 C max nő időegységgel! 6

RCPSP (Példa ) 4 Job p(j) P(j) S' C'' R(,j) R(,j) - 0-0 - 0 6 4 4, 7 5, 8 6 4 7 8 R 4 4 6 5 0 4 6 8 0 R 0 4 6 8 0 4 6 5 7

Prioritási szabály alapú ütemezés (Priority-rule-based scheduling) Generálási sémák (Generation scheme) Soros (serial) Párhuzamos (parallel) Prioritási szabályok (Priority rule) Legkésőbbi befejezési időpont (latest finish time) Minimális időtartalék (minimum slack) 8

Soros ütemezési módszer (Serial scheduling method) Minden feladat egy munkát jelent n munka (job) a kész munkák halmaza: a beütemezett munkák a döntési halmaz: azok a munkák, amelyek indíthatók (az előfeltételeik be vannak ütemezve) a fennmaradó munkák halmaza: a többi munka Az eljárás:. Készítsünk egy üres ütemtervet.. Válasszuk ki a legnagyobb prioritású munkát a döntési halmazból, és ütemezzük a lehető legkorábbi kezdéssel.. Ha a döntési halmaz nem üres, akkor folytassuk a. lépéssel, egyébként vége. 9

Soros ütemezési módszer Példa (#) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - Döntési halmaz R 0 4 6 8 40

Soros ütemezési módszer Példa (#) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - Döntési halmaz R 0 4 6 8 4

Soros ütemezési módszer Példa (#) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - Döntési halmaz R 0 4 6 8 4

Soros ütemezési módszer Példa (#4) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - R 0 4 6 8 4

Párhuzamos ütemezési módszer (Parallel scheduling method). Készítsünk egy üres ütemtervet.. Legyen T az a legkorábbi időpont, amikor egy ütemezetlen munka indítható (az előfeltételei teljesültek). Válogassuk ki azokat a munkákat, melyek a T időpontban indíthatók. Jelölje ezen munkák halmazát D.. Ha a D halmaz nem üres, akkor válasszuk ki belőle a legnagyobb prioritású munkát. Ütemezzük a kiválasztott munkát a T indítási időpontra. Folytassuk a. lépéssel. 4. Ha a D halmaz üres, akkor vége. 44

Párhuzamos ütemezési módszer Példa (#) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - D T 0 R 0 4 6 8 45

Párhuzamos ütemezési módszer Példa (#) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - D T 0 R 0 4 6 8 46

Párhuzamos ütemezési módszer Példa (#) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - D T R 0 4 6 8 47

Párhuzamos ütemezési módszer Példa (#4) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - R 0 4 6 8 48

Prioritási szabály alapú ütemezés (Priority-rule-based scheduling) Generálási sémák (Generation scheme) Soros (serial) Párhuzamos (parallel) Prioritási szabályok (Priority rule) Legkésőbbi befejezési időpont (latest finish time) Minimális időtartalék (minimum slack) 49

Prioritási szabályok Legkésőbbi befejezési időpont Latest finish time (LFT): v j = - C j Minimális időtartalék Minimum slack (MS): v j = - (C j - p j t*) az aktuális legkorábbi indítási időpont 50

MS prioritási szabály soros ütemezési sémával (#) Job p(j) P(j) R(,j) S'(j) C''(j) v(j) (priority) - 0 0-0 5-5 0 R 0 4 6 8 5

MS prioritási szabály soros ütemezési sémával (#) Job p(j) P(j) R(,j) S'(j) C''(j) v(j) (priority) - 0-0 5-5 0 v j = - (C j - p j t*) R 0 4 6 8 5

MS prioritási szabály soros ütemezési sémával (#) Job p(j) P(j) R(,j) S'(j) C''(j) v(j) (priority) - 0-5 5 5 v j = - (C j - p j t*) R 0 4 6 8 5

Összefoglalás A projektütemezés alapjai Erőforrás korlát nélküli probléma CPM módszer RCPS problema Generálási sémák és prioritási szabályok Keresési algoritmusok (következő előadás) 54

Köszönöm a figyelmet! Az előadásvázlat elérhető az alábbi webcímen: http://ait.iit.uni-miskolc.hu/~kulcsar/serv07.htm