Metody Programowania

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Metody Programowania"

Transkrypt

1 POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI i TECHNIK INFORMACYJNYCH Metody Programowania Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński

2 Wykład 8: Wyszukiwanie lokalne. Tabu search. 1. Wprowadzenie. Koncepcja wyszukiwania lokalnego. 2. Przykład: problem spełnialności (SAT). 3. Wyszukiwanie lokalne w optymalizacji. 4. Przykłady: pokrycie wierzchołkowe grafu (VCP), minimalne drzewo rozpinające (MST), problem komiwojażera (TSP). 5. Przykładowe operacje i definicje sąsiedztwa. 6. Ulepszenia i modyfikacje wyszukiwania lokalnego. 7. Algorytm wyszukiwania z listą tabu (TS). 8. Przykład : problem MST z ograniczeniami. 9. Podsumowanie. Zalety i wady wyszukiwania lokalnego.

3 Wprowadzenie Metoda wyszukiwania lokalnego (ang. local search) jest jedną z najbardziej intuicyjnych technik projektowania algorytmów. Polega ona na niewielkich modyfikacjach rozwiązania początkowego (np. losowego), ocenie wszystkich uzyskanych w ten sposób rozwiązań pochodnych i wyborze najlepszego z nich jako nowego rozwiązania początkowego. Postępowanie jest kontynuowane do momentu, aż dalsza poprawa nie będzie już możliwa albo wyczerpał się czas przeznaczony na poszukiwanie rozwiązania. Przykładowe zastosowanie: decyzyjny problem spełnialności formuł boolowskich (SAT, z ang. satisfiability).

4 Problem spełnialności (SAT)

5 Algorytmy dla problemu SAT GSAT (Greedy SAT) i WalkSAT są algorytmami wyszukiwania lokalnego dla problemu spełnialności formuł boolowskich. Oba algorytmy mają zastosowanie do formuł boolowskich w postaci konjunkcyjnej normalnej. Punktem wyjścia jest losowe przyporządkowanie wszystkim zmiennym wartości logicznych 0 i 1. Algorytm kończy pracę, jeśli przyporządkowanie zapewnia wszystkim implicentom wartości 1. W przeciwnym wypadku jedna ze zmiennych może zmienić swoją wartość na przeciwną. Postępowanie jest kontyuowane aż do pozytywnego rezultatu. WalkSAT i GSAT różnią się metodami wyboru zmiennej do zanegowania. GSAT wybiera tę zmienną, której negacja minimalizuje liczbę implicentów o wartości 0. WalkSAT wybiera losowo implicent o wartości 0 przy aktualnym przyporządkowaniu a następnie neguje w tym implicencie losową zmienną, zmianiając wartość tego implicentu na 1. GSAT i WalkSAT kontynuują swoje postępowanie aż cała formuła przyjmie wartość 1. W przypadku braku postępu w zadanym czasie algorytmy mogą wystartować ponownie z nowym losowym przyporządkowaniem. W ten sposób mogą opuścić osiągniete minima lokalne (w SAT chodzi o optimum globalne!).

6 Wyszukiwanie lokalne w optymalizacji Wyszukiwanie lokalne jest bardzo popularną techniką stosowaną rozwiązywaniu problemów optymalizacyjnych. Przestrzeń rozwiązań problemu jest przeszukiwana iteracyjnie. W każdym kroku przechodzimy od najlepszego znalezionego dotąd rozwiązania do kolejnego tymczasowego optimum, wyznaczonego w jego sąsiedztwie. Otoczenie (sąsiedztwo) bieżącego rozwiązania musi być odpowiednio zdefiniowane. Algorytm wyszukiwania lokalnego nie gwarantuje osiągnięcia optimum globalnego, najczęściej uzyskane rozwiazanie jest optymalne lokalnie. Zastosowania do problemów optymalizacyjnych: pokrycie wierzchołkowe grafu (VCP), minimalne drzewo rozpinające (MST), problem komiwojażera (TSP).

7 Minima lokalne i globalne

8 Problem minimalnego drzewa rozpinającego (MST) - wyszukiwanie lokalne Usuwana jest jedna losowa krawędź drzewa i dodawana jest losowa krawędź zapewniająca spójność grafu. W wszystkich rozwiązań sąsiednich wybierane jest rozwiązania najlepsze.

9 Problem komiwojażera operacja 2-opt Z trasy początkowej usuwamy 2 krawędzie : ab oraz cd. Trasy sąsiednie powstają przez dodanie dwóch nowych krawędzi, łączących powstałe odcinki ac oraz bd, tak aby nadal były ze sobą połaczone wszystkie miasta. Są to np. krawędzie ad i bc.

10 Problem komiwojażera (TSP) - wyszukiwanie lokalne za pomocą operacji 2-opt Trasa początkowa ma długość 25. W pierwszym kroku operacja 2-opt zamienia parę krawędzi ae i cd krawędziami ad i ce. Nowa trasa ma długość 23. W drugim kroku operacja 2-opt zamienia parę krawędzi ab i ce krawędziami ac i be. Otrzymana trasa ma długość 19.

11 Problem komiwojażera (TSP) - operacja 3-opt Z trasy początkowej usuwamy 3 krawędzie : ab, cd oraz ef. Trasy sąsiednie powstają przez dodanie trzech nowych krawędzi, łączących powstałe odcinki af, de oraz bc, tak aby nadal były ze sobą połaczone wszystkie miasta. Są to np. krawędzie ad, be i cf lub ad, bf i ce.

12 Problem komiwojażera (TSP) - wyszukiwanie lokalne za pomocą operacji 3-opt

13 Problem komiwojażera (TSP) - operacja 1-shift Z trasy początkowej usuwamy losową krawędź 78, oraz dwie krawędzie sąsiadujące z losowym wierzchołkiem 3 : 23 i 34. Trasa sąsiednia powstaje przez dodanie trzech nowych krawędzi: dwóch krawędzi łączących końce usuniętej krawędzi z wierzchołkiem 3 : 37 i 38 oraz krawędź 24, która jest bypassem omijającym wierzchołek 3.

14 Wyszukiwanie z listą tabu (Tabu Search) jako uogólnienie wyszukiwania lokalnego

15 Wyszukiwanie z listą tabu (Tabu Search) - schemat blokowy

16 Wyszukiwanie z listą tabu (Tabu Search) algorytm

17 Wyszukiwanie z listą tabu (Tabu Search) zastosowanie do problemu MST z ograniczeniami

18 Wyszukiwanie z listą tabu (Tabu Search) zastosowanie do problemu MST z ograniczeniami

19 Wyszukiwanie z listą tabu (Tabu Search) zastosowanie do problemu MST z ograniczeniami

20 Wyszukiwanie z listą tabu (Tabu Search) zastosowanie do problemu MST z ograniczeniami

21 Podsumowanie 1. Algorytm wyszukiwania lokalnego jest szczególnie cenny w optymalizacji kombinatorycznej. 2. Algorytm wyszukiwania lokalnego znajduje zwykle jedynie rozwiązanie przybliżone danego problemu. 3. Wyszukiwanie lokalne jest użyteczną techniką, która może być dalej ulepszana (np. algorytm wyszukiwania z listę tabu), albo stosowana jako uzupełniająca w bardziej zaawansowanych algorytmach łączących kilka różnych technik (w tzw. algorytmach hybrydowych).

22 Źródła przykładów i rysunków : 1. Aho A.V., Hopcroft J.E., Ullman J.D. : Algorytmy i struktury danych, Helion/Addison-Wesley Sait S.M., Youssef H. : Iterative computer algorithms with applications in engineering, IEEE computer Society Press Strony tematyczne w sieci.

Problemy z ograniczeniami

Problemy z ograniczeniami Problemy z ograniczeniami 1 2 Dlaczego zadania z ograniczeniami Wiele praktycznych problemów to problemy z ograniczeniami. Problemy trudne obliczeniowo (np-trudne) to prawie zawsze problemy z ograniczeniami.

Bardziej szczegółowo

Metody przeszukiwania

Metody przeszukiwania Metody przeszukiwania Co to jest przeszukiwanie Przeszukiwanie polega na odnajdywaniu rozwiązania w dyskretnej przestrzeni rozwiązao. Zwykle przeszukiwanie polega na znalezieniu określonego rozwiązania

Bardziej szczegółowo

Temat 9. Zabłocone miasto Minimalne drzewa rozpinające

Temat 9. Zabłocone miasto Minimalne drzewa rozpinające Temat 9 Zabłocone miasto Minimalne drzewa rozpinające Streszczenie Nasze życie związane jest z funkcjonowaniem wielu sieci: telefonicznych, energetycznych, komputerowych i drogowych. W przypadku każdej

Bardziej szczegółowo

Problemy optymalizacyjne - zastosowania

Problemy optymalizacyjne - zastosowania Problemy optymalizacyjne - zastosowania www.qed.pl/ai/nai2003 PLAN WYKŁADU Zło ono obliczeniowa - przypomnienie Problemy NP-zupełne klika jest NP-trudna inne problemy NP-trudne Inne zadania optymalizacyjne

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Przetwarzanie zapytań. http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU

Hurtownie danych. Przetwarzanie zapytań. http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU Hurtownie danych Przetwarzanie zapytań. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur ZAPYTANIA NA ZAPLECZU Magazyny danych operacyjnych, źródła Centralna hurtownia danych Hurtownie

Bardziej szczegółowo

Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych

Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Wiktor Warmus (wiktorwarmus@gmail.com) Kamil Witecki (kamil@witecki.net.pl) 5 maja 2010 Motywacje Teoria relacyjnych baz danych Do czego

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne

Algorytmy genetyczne Algorytmy genetyczne Motto: Zamiast pracowicie poszukiwać najlepszego rozwiązania problemu informatycznego lepiej pozwolić, żeby komputer sam sobie to rozwiązanie wyhodował! Algorytmy genetyczne służą

Bardziej szczegółowo

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część III - Układy kombinacyjne i P-zupełność

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część III - Układy kombinacyjne i P-zupełność Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część III - Układy kombinacyjne i P-zupełność Łukasz Kuszner pokój 209, WETI http://www.kaims.pl/ kuszner/ kuszner@eti.pg.gda.pl Oficjalna strona wykładu http://www.kaims.pl/

Bardziej szczegółowo

Grafy. Jeżeli, to elementy p i q nazywamy końcami krawędzi e. f a b c d e γ f {1} {1,2} {2,3} {2,3} {1,3}

Grafy. Jeżeli, to elementy p i q nazywamy końcami krawędzi e. f a b c d e γ f {1} {1,2} {2,3} {2,3} {1,3} Grafy Definicja grafu nieskierowanego. Grafem nieskierowanym nazywamy uporządkowaną trójkę: gdzie: V- niepusty zbiór wierzchołków grafu G E- zbiór wszystkich krawędzi grafu G - funkcja ze zbioru E w zbiór

Bardziej szczegółowo

The method for selection and combining the means of transportation according to the Euro standards

The method for selection and combining the means of transportation according to the Euro standards Article citation info: TKACZYK S. The method for selection and combining the means of transportation according to the Euro standards. Combustion Engines. 2015, 162(3), 958-962. ISSN 2300-9896. Sławomir

Bardziej szczegółowo

Sieci komputerowe. Wykład 8: Wyszukiwarki internetowe. Marcin Bieńkowski. Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski

Sieci komputerowe. Wykład 8: Wyszukiwarki internetowe. Marcin Bieńkowski. Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski Sieci komputerowe Wykład 8: Wyszukiwarki internetowe Marcin Bieńkowski Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 8 1 / 37 czyli jak znaleźć igłę w sieci Sieci komputerowe

Bardziej szczegółowo

ID2ZSD2 Złożone struktury danych Advanced data structures. Informatyka II stopień ogólnoakademicki stacjonarne

ID2ZSD2 Złożone struktury danych Advanced data structures. Informatyka II stopień ogólnoakademicki stacjonarne Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013

Bardziej szczegółowo

Excel - użycie dodatku Solver

Excel - użycie dodatku Solver PWSZ w Głogowie Excel - użycie dodatku Solver Dodatek Solver jest narzędziem używanym do numerycznej optymalizacji nieliniowej (szukanie minimum funkcji) oraz rozwiązywania równań nieliniowych. Przed pierwszym

Bardziej szczegółowo

Ubogi kartograf Kolorowanie grafu

Ubogi kartograf Kolorowanie grafu Temat 13 Ubogi kartograf Kolorowanie grafu Streszczenie Wiele problemów optymalizacyjnych dotyczy sytuacji, gdy dwa zdarzenia nie mogą wystąpić w tym samym momencie lub gdy pewne obiekty nie mogą do siebie.

Bardziej szczegółowo

Wykład 9: Markov Chain Monte Carlo

Wykład 9: Markov Chain Monte Carlo RAP 412 17.12.2008 Wykład 9: Markov Chain Monte Carlo Wykładowca: Andrzej Ruciński Pisarz: Ewelina Rychlińska i Wojciech Wawrzyniak Wstęp W tej części wykładu zajmiemy się zastosowaniami łańcuchów Markowa

Bardziej szczegółowo

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Politechnika Poznańska Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Joanna Józefowska POZNAŃ 2010/11 Spis treści Rozdział 1. Metoda programowania dynamicznego........... 5

Bardziej szczegółowo

*Grafomania z. Neo4j. Praktyczne wprowadzenie do grafowej bazy danych.

*Grafomania z. Neo4j. Praktyczne wprowadzenie do grafowej bazy danych. *Grafomania z Neo4j Praktyczne wprowadzenie do grafowej bazy danych. Jak zamodelować relacyjną bazę danych reprezentującą następujący fragment rzeczywistości: Serwis WWW opisuje pracowników różnych firm

Bardziej szczegółowo

Drzewa rozpinajace, zbiory rozłaczne, czas zamortyzowany

Drzewa rozpinajace, zbiory rozłaczne, czas zamortyzowany , 1 2 3, czas zamortyzowany zajęcia 3. Wojciech Śmietanka, Tomasz Kulczyński, Błażej Osiński rozpinajace, 1 2 3 rozpinajace Mamy graf nieskierowany, ważony, wagi większe od 0. Chcemy wybrać taki podzbiór

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych i Usługi Sieciowe

Bazy Danych i Usługi Sieciowe Bazy Danych i Usługi Sieciowe Ćwiczenia III Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2011 P. Daniluk (Wydział Fizyki) BDiUS ćw. III Jesień 2011 1 / 1 Strona wykładu http://bioexploratorium.pl/wiki/ Bazy_Danych_i_Usługi_Sieciowe_-_2011z

Bardziej szczegółowo

Odkrywanie algorytmów kwantowych za pomocą programowania genetycznego

Odkrywanie algorytmów kwantowych za pomocą programowania genetycznego Odkrywanie algorytmów kwantowych za pomocą programowania genetycznego Piotr Rybak Koło naukowe fizyków Migacz, Uniwersytet Wrocławski Piotr Rybak (Migacz UWr) Odkrywanie algorytmów kwantowych 1 / 17 Spis

Bardziej szczegółowo

Grafowy model bazy danych na przykładzie GOOD

Grafowy model bazy danych na przykładzie GOOD GOOD p. 1/1 Grafowy model bazy danych na przykładzie GOOD (Graph-Oriented Object Database Model) Marcin Jakubek GOOD p. 2/1 Plan prezentacji Przykłady modeli danych Zastosowania Inne modele grafowe Wizualizacja

Bardziej szczegółowo

Ekonometria - ćwiczenia 10

Ekonometria - ćwiczenia 10 Ekonometria - ćwiczenia 10 Mateusz Myśliwski Zakład Ekonometrii Stosowanej Instytut Ekonometrii Kolegium Analiz Ekonomicznych Szkoła Główna Handlowa 14 grudnia 2012 Wprowadzenie Optymalizacja liniowa Na

Bardziej szczegółowo

Obliczenia na stosie. Wykład 9. Obliczenia na stosie. J. Cichoń, P. Kobylański Wstęp do Informatyki i Programowania 266 / 303

Obliczenia na stosie. Wykład 9. Obliczenia na stosie. J. Cichoń, P. Kobylański Wstęp do Informatyki i Programowania 266 / 303 Wykład 9 J. Cichoń, P. Kobylański Wstęp do Informatyki i Programowania 266 / 303 stos i operacje na stosie odwrotna notacja polska języki oparte na ONP przykłady programów J. Cichoń, P. Kobylański Wstęp

Bardziej szczegółowo

Literatura. adów w cyfrowych. Projektowanie układ. Technika cyfrowa. Technika cyfrowa. Bramki logiczne i przerzutniki.

Literatura. adów w cyfrowych. Projektowanie układ. Technika cyfrowa. Technika cyfrowa. Bramki logiczne i przerzutniki. Literatura 1. D. Gajski, Principles of Digital Design, Prentice- Hall, 1997 2. C. Zieliński, Podstawy projektowania układów cyfrowych, PWN, Warszawa 2003 3. G. de Micheli, Synteza i optymalizacja układów

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno Instrukcja laboratoryjna 5 Podstawy programowania 2 Temat: Drzewa binarne Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno 1 Wstęp teoretyczny Drzewa są jedną z częściej wykorzystywanych struktur danych. Reprezentują

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania

Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania Problem NP Problem NP (niedeterministycznie wielomianowy, ang. nondeterministic polynomial) to problem decyzyjny, dla którego rozwiązanie

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE NR 1 WPROWADZENIE DO INFORMATYKI

ĆWICZENIE NR 1 WPROWADZENIE DO INFORMATYKI J.NAWROCKI, M. ANTCZAK, H. ĆWIEK, W. FROHMBERG, A. HOFFA, M. KIERZYNKA, S.WĄSIK ĆWICZENIE NR 1 WPROWADZENIE DO INFORMATYKI ZAD. 1. Narysowad graf nieskierowany. Zmodyfikowad go w taki sposób, aby stał

Bardziej szczegółowo

Lekcja na Pracowni Podstaw Techniki Komputerowej z wykorzystaniem komputera

Lekcja na Pracowni Podstaw Techniki Komputerowej z wykorzystaniem komputera Lekcja na Pracowni Podstaw Techniki Komputerowej z wykorzystaniem komputera Temat lekcji: Minimalizacja funkcji logicznych Etapy lekcji: 1. Podanie tematu i określenie celu lekcji SOSOBY MINIMALIZACJI

Bardziej szczegółowo

VII Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów

VII Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów VII Olimpiada Matematyczna Gimnazjalistów Zawody stopnia pierwszego część testowa, test próbny www.omg.edu.pl (wrzesień 2011 r.) Rozwiązania zadań testowych 1. Liczba krawędzi pewnego ostrosłupa jest o

Bardziej szczegółowo

Konspekt zajęć z informatyki Wojciech Furgała ZPR-S Oława

Konspekt zajęć z informatyki Wojciech Furgała ZPR-S Oława Konspekt zajęć z informatyki Wojciech Furgała ZPR-S Oława 1. Temat: Planowanie optymalnej wycieczki szlakami górskimi (problem Eulera) 2. Czas trwania lekcji: 2 godziny lekcyjne 3. Przygotowanie uczniów:

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe metoda sympleks

Programowanie liniowe metoda sympleks Programowanie liniowe metoda sympleks Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2012 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2012 1 / 12

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do programowania

Wprowadzenie do programowania do programowania ITA-104 Wersja 1 Warszawa, Wrzesień 2009 ITA-104 do programowania Informacje o kursie Zakres tematyczny kursu Opis kursu Kurs przeznaczony jest do prowadzenia przedmiotu do programowania

Bardziej szczegółowo

Fazy przetwarzania zapytania zapytanie SQL. Optymalizacja zapytań. Klasyfikacja technik optymalizacji zapytań. Proces optymalizacji zapytań.

Fazy przetwarzania zapytania zapytanie SQL. Optymalizacja zapytań. Klasyfikacja technik optymalizacji zapytań. Proces optymalizacji zapytań. 1 Fazy przetwarzania zapytanie SQL 2 Optymalizacja zapytań część I dekompozycja optymalizacja generacja kodu wyraŝenie algebry relacji plan wykonania kod katalog systemowy statystyki bazy danych wykonanie

Bardziej szczegółowo

Adam Meissner. SZTUCZNA INTELIGENCJA Gry dwuosobowe

Adam Meissner. SZTUCZNA INTELIGENCJA Gry dwuosobowe Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej Adam Meissner Adam.Meissner@put.poznan.pl http://www.man.poznan.pl/~ameis SZTUCZNA INTELIGENCJA Gry dwuosobowe Literatura [1] Sterling

Bardziej szczegółowo

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje

Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Wyklad 3 mgr inż. Maciej Lasota mgr inż. Karol Wieczorek Politechnika Świętokrzyska Katedra Informatyki Kielce, 2009 Definicje Operacje na

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i schematy blokowe

Algorytmy i schematy blokowe Algorytmy i schematy blokowe Algorytm dokładny przepis podający sposób rozwiązania określonego zadania w skończonej liczbie kroków; zbiór poleceń odnoszących się do pewnych obiektów, ze wskazaniem porządku,

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Podstawy Automatyki Badanie i synteza kaskadowego adaptacyjnego układu regulacji do sterowania obiektu o

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA OPOLSKA

POLITECHNIKA OPOLSKA POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr 2 Temat: Schemat blokowy (algorytm) procesu selekcji wymiarowej

Bardziej szczegółowo

Bazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000

Bazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 Bazy Danych LITERATURA C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 J. D. Ullman, Systemy baz danych, WNT - W-wa, 1998 J. D. Ullman, J. Widom, Podstawowy

Bardziej szczegółowo

WZORU UŻYTKOWEGO PL 67148 Y1. UNITED PACKAGING SPÓŁKA AKCYJNA, Poznań, PL 10.09.2012 BUP 19/12 30.05.2014 WUP 05/14. MATEUSZ PŁÓCIENNIK, Poznań, PL

WZORU UŻYTKOWEGO PL 67148 Y1. UNITED PACKAGING SPÓŁKA AKCYJNA, Poznań, PL 10.09.2012 BUP 19/12 30.05.2014 WUP 05/14. MATEUSZ PŁÓCIENNIK, Poznań, PL PL 67148 Y1 RZECZPOSPOLITA POLSKA Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej (12) OPIS OCHRONNY WZORU UŻYTKOWEGO (21) Numer zgłoszenia: 119796 (22) Data zgłoszenia: 01.03.2011 (19) PL (11) 67148 (13) Y1

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY 2011 INFORMATYKA

EGZAMIN MATURALNY 2011 INFORMATYKA Centralna Komisja Egzaminacyjna w Warszawie EGZAMIN MATURALNY 2011 INFORMATYKA POZIOM PODSTAWOWY MAJ 2011 2 Zadanie 1. a) (0 1) Egzamin maturalny z informatyki poziom podstawowy CZĘŚĆ I Obszar standardów

Bardziej szczegółowo

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć Nazwa modułu: Formalne podstawy informatyki Rok akademicki: 2013/2014 Kod: EIB-1-220-s Punkty ECTS: 2 Wydział: Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Kierunek: Inżynieria Biomedyczna

Bardziej szczegółowo

Microsoft EXCEL SOLVER

Microsoft EXCEL SOLVER Microsoft EXCEL SOLVER 1. Programowanie liniowe z wykorzystaniem dodatku Microsoft Excel Solver Cele Po ukończeniu tego laboratorium słuchacze potrafią korzystając z dodatku Solver: formułować funkcję

Bardziej szczegółowo

INDUKOWANE REGUŁY DECYZYJNE ALORYTM APRIORI JAROSŁAW FIBICH

INDUKOWANE REGUŁY DECYZYJNE ALORYTM APRIORI JAROSŁAW FIBICH INDUKOWANE REGUŁY DECYZYJNE ALORYTM APRIORI JAROSŁAW FIBICH 1. Czym jest eksploracja danych Eksploracja danych definiowana jest jako zbiór technik odkrywania nietrywialnych zależności i schematów w dużych

Bardziej szczegółowo

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski : idea Indeksowanie: Drzewo decyzyjne, przeszukiwania binarnego: F = {5, 7, 10, 12, 13, 15, 17, 30, 34, 35, 37, 40, 45, 50, 60} 30 12 40 7 15 35 50 Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski

Bardziej szczegółowo

Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn

Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn Uniwersytet Technologiczno Przyrodniczy im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich w Bydgoszczy Wydział Mechaniczny Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn Bogdan ŻÓŁTOWSKI W pracy przedstawiono proces

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Bazy danych Database Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obieralny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium Matematyka Poziom kwalifikacji: I stopnia Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L Semestr: III Liczba

Bardziej szczegółowo

Technologie cyfrowe. Artur Kalinowski. Zakład Cząstek i Oddziaływań Fundamentalnych Pasteura 5, pokój 4.15 Artur.Kalinowski@fuw.edu.

Technologie cyfrowe. Artur Kalinowski. Zakład Cząstek i Oddziaływań Fundamentalnych Pasteura 5, pokój 4.15 Artur.Kalinowski@fuw.edu. Technologie cyfrowe Artur Kalinowski Zakład Cząstek i Oddziaływań Fundamentalnych Pasteura 5, pokój 4.15 Artur.Kalinowski@fuw.edu.pl Semestr letni 2014/2015 Komunikacja: Internet protokół internetowy (ang.

Bardziej szczegółowo

kształcenia pozaszkolnego WMiI Uni Wrocław, WMiI UMK Toruń

kształcenia pozaszkolnego WMiI Uni Wrocław, WMiI UMK Toruń Aktywizacja uczniów w ramach kształcenia pozaszkolnego Maciej jm. Sysłoł WMiI Uni Wrocław, WMiI UMK Toruń Plan Cele Projektu Czym chcemy przyciągnąć uczniów i nauczycieli Zakres zajęć w Projekcie Formy

Bardziej szczegółowo

ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia ZP/ITS/11/2012 Załącznik nr 1a do SIWZ ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Przedmiotem zamówienia jest: Przygotowanie zajęć dydaktycznych w postaci kursów e-learningowych przeznaczonych

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Techniki Cyfrowej... Układy kombinacyjne

Wstęp do Techniki Cyfrowej... Układy kombinacyjne Wstęp do Techniki Cyfrowej... Układy kombinacyjne Przypomnienie Stan wejść układu kombinacyjnego jednoznacznie określa stan wyjść. Poszczególne wyjścia określane są przez funkcje boolowskie zmiennych wejściowych.

Bardziej szczegółowo

DZIENNIK USTAW RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ

DZIENNIK USTAW RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ DZIENNIK USTAW RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ Warszawa, dnia 23 lipca 2015 r. Poz. 1024 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA FINANSÓW 1) z dnia 6 lipca 2015 r. w sprawie zmiany obszaru składu wolnocłowego na terenie Portu

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN GIMNAZJALNY W ROKU SZKOLNYM 2012/2013

EGZAMIN GIMNAZJALNY W ROKU SZKOLNYM 2012/2013 EGZAMIN GIMNAZJALNY W ROKU SZKOLNYM 2012/2013 CZĘŚĆ MATEMATYCZNO-RZYRODNICZA MATEMATYKA ROZWIĄZANIA ZADAŃ I SCHEMATY UNKTOWANIA GM-M1-132 KWIECIEŃ 2013 Liczba punktów za zadania zamknięte i otwarte: 29

Bardziej szczegółowo

Gospodarcze zastosowania algorytmów genetycznych

Gospodarcze zastosowania algorytmów genetycznych Marta Woźniak Gospodarcze zastosowania algorytmów genetycznych 1. Wstęp Ekonometria jako nauka zajmująca się ustalaniem za pomocą metod statystycznych ilościowych prawidłowości zachodzących w życiu gospodarczym

Bardziej szczegółowo

3.1. Na dobry początek

3.1. Na dobry początek Klasa I 3.1. Na dobry początek Regulamin pracowni i przepisy BHP podczas pracy przy komputerze Wykorzystanie komputera we współczesnym świecie Zna regulamin pracowni i przestrzega go. Potrafi poprawnie

Bardziej szczegółowo

Przykład: budowa placu zabaw (metoda ścieżki krytycznej)

Przykład: budowa placu zabaw (metoda ścieżki krytycznej) Przykład: budowa placu zabaw (metoda ścieżki krytycznej) Firma budowlana Z&Z podjęła się zadania wystawienia placu zabaw dla dzieci w terminie nie przekraczającym 20 dni. Listę czynności do wykonania zawiera

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Systemy przekazywania wiadomości z założeniem bezbłędności działania

Wykład 1. Systemy przekazywania wiadomości z założeniem bezbłędności działania Mariusz Juszczyk 16 marca 2010 Seminarium badawcze Wykład 1. Systemy przekazywania wiadomości z założeniem bezbłędności działania Wstęp Systemy przekazywania wiadomości wymagają wprowadzenia pewnych podstawowych

Bardziej szczegółowo

RELACYJNE BAZY DANYCH

RELACYJNE BAZY DANYCH RELACYJNE BAZY DANYCH Aleksander Łuczyk Bielsko-Biała, 15 kwiecień 2015 r. Ludzie używają baz danych każdego dnia. Książka telefoniczna, zbiór wizytówek przypiętych nad biurkiem, encyklopedia czy chociażby

Bardziej szczegółowo

Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć

Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne Matematyka. Poznać, zrozumieć Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 3 Poniżej podajemy umiejętności, jakie powinien zdobyć uczeń z każdego

Bardziej szczegółowo

Porównanie wydajności CUDA i OpenCL na przykładzie równoległego algorytmu wyznaczania wartości funkcji celu dla problemu gniazdowego

Porównanie wydajności CUDA i OpenCL na przykładzie równoległego algorytmu wyznaczania wartości funkcji celu dla problemu gniazdowego Porównanie wydajności CUDA i OpenCL na przykładzie równoległego algorytmu wyznaczania wartości funkcji celu dla problemu gniazdowego Mariusz Uchroński 3 grudnia 2010 Plan prezentacji 1. Wprowadzenie 2.

Bardziej szczegółowo

PODRĘCZNIK UŻYTKOWNIKA SYSTEMU MaxeBiznes MODUŁ KANCELARIA-Elektroniczny obieg faktury

PODRĘCZNIK UŻYTKOWNIKA SYSTEMU MaxeBiznes MODUŁ KANCELARIA-Elektroniczny obieg faktury PODRĘCZNIK UŻYTKOWNIKA SYSTEMU MaxeBiznes MODUŁ KANCELARIA-Elektroniczny obieg faktury 1.1. Uruchomienie aplikacji Aplikacja uruchamiana jest przez uruchomienie skrótu umieszczonego na pulpicie ekranu

Bardziej szczegółowo

Rodzaje Code slicing w weryfikacji Narzędzia Literatura. Code slicing. Bartłomiej Wołowiec. 16 lutego 2011

Rodzaje Code slicing w weryfikacji Narzędzia Literatura. Code slicing. Bartłomiej Wołowiec. 16 lutego 2011 w weryfikacji 16 lutego 2011 w weryfikacji 1 Rodzaje Statyczny slicing (ang. Static Slicing) Dynamiczny slicing (ang. Dynamic Slicing) Warunkowy slicing (ang. Conditioned Slicing) Bezpostaciowy slicing

Bardziej szczegółowo

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ LABORATORIUM EKONOMIKA W ELEKTROTECHNICE INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA 6 Analiza decyzji

Bardziej szczegółowo

W dowolnym kwadracie 3x3 ustawiamy komórki na palące się (stan 3). Program powinien pokazywać ewolucję pożaru lasu.

W dowolnym kwadracie 3x3 ustawiamy komórki na palące się (stan 3). Program powinien pokazywać ewolucję pożaru lasu. 1. Symulacja pożaru lasu ver. 1 Las reprezentowany jest przez macierz 100x100. W lesie występują dwa rodzaje drzew: liściaste i iglaste. Przyjmijmy, że prostokąt A(1:50,1:100) wypełniony jest drzewami

Bardziej szczegółowo

Sieć LAN to dziś nieodzowny element infrastruktury informatycznej

Sieć LAN to dziś nieodzowny element infrastruktury informatycznej Projektowanie sieci firmowej od A do Z 01 Sieć LAN to dziś nieodzowny element infrastruktury informatycznej w każdej firmie, a coraz częściej także w domu. Jeśli zależy Ci, aby sieć w Twojej firmie funkcjonowała

Bardziej szczegółowo

Strumień pola elektrycznego i prawo Gaussa

Strumień pola elektrycznego i prawo Gaussa Strumień pola elektrycznego i prawo Gaussa Ryszard J. Barczyński, 2010 2015 Politechnika Gdańska, Wydział FTiMS, Katedra Fizyki Ciała Stałego Materiały dydaktyczne do użytku wewnętrznego Strumień pola

Bardziej szczegółowo

Marek Miszczyński KBO UŁ. Wybrane elementy teorii grafów 1

Marek Miszczyński KBO UŁ. Wybrane elementy teorii grafów 1 Marek Miszczyński KBO UŁ. Wybrane elementy teorii grafów 1 G. Wybrane elementy teorii grafów W matematyce teorię grafów klasyfikuje się jako gałąź topologii. Jest ona jednak ściśle związana z algebrą i

Bardziej szczegółowo

Ekonometria - ćwiczenia 11

Ekonometria - ćwiczenia 11 Ekonometria - ćwiczenia 11 Mateusz Myśliwski Zakład Ekonometrii Stosowanej Instytut Ekonometrii Kolegium Analiz Ekonomicznych Szkoła Główna Handlowa 21 grudnia 2012 Na poprzednich zajęciach zajmowaliśmy

Bardziej szczegółowo

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych i przykładowe rozwiązania zadań otwartych

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych i przykładowe rozwiązania zadań otwartych Centralna Komisja Egzaminacyjna Materiał współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Próbny egzamin maturalny z matematyki listopad 009 Klucz odpowiedzi do

Bardziej szczegółowo

Teoria treningu. Projektowanie. systemów treningowych. jako ciąg zadań optymalizacyjnych. Jan Kosendiak. Istota projektowania. systemów treningowych

Teoria treningu. Projektowanie. systemów treningowych. jako ciąg zadań optymalizacyjnych. Jan Kosendiak. Istota projektowania. systemów treningowych Teoria treningu 77 Projektowanie procesu treningowego jest jednym z podstawowych zadań trenera, a umiejętność ta należy do podstawowych wyznaczników jego wykształcenia. Projektowanie systemów treningowych

Bardziej szczegółowo

Spis treúci. Księgarnia PWN: Wayne Lewis - Akademia sieci Cisco. CCNA semestr 3

Spis treúci. Księgarnia PWN: Wayne Lewis - Akademia sieci Cisco. CCNA semestr 3 Księgarnia PWN: Wayne Lewis - Akademia sieci Cisco. CCNA semestr 3 Spis treúci Informacje o autorze...9 Informacje o redaktorach technicznych wydania oryginalnego...9 Podziękowania...10 Dedykacja...11

Bardziej szczegółowo

INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład X

INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład X Wrocław 2006 INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład X Paweł Skrobanek C-3, pok. 323 e-mail: pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl INTERNETOWE BAZY DANYCH PLAN NA DZIŚ zajęcia 1: 2. Procedury składowane

Bardziej szczegółowo

SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU

SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W GŁOGOWIE SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU Systemy produkcyjne komputerowo zintegrowane. NAZWA JEDNOSTKI PROWADZĄCEJ PRZEDMIOT Instytut Politechniczny 3. STUDIA

Bardziej szczegółowo

Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja I

Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja I Zespół TI Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski ti@ii.uni.wroc.pl http://www.wsip.com.pl/serwisy/ti/ Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja I Rozkład zgodny

Bardziej szczegółowo

Wymagania edukacyjne na poszczególne oceny z informatyki w gimnazjum klasa III Rok szkolny 2015/16

Wymagania edukacyjne na poszczególne oceny z informatyki w gimnazjum klasa III Rok szkolny 2015/16 Wymagania edukacyjne na poszczególne oceny z informatyki w gimnazjum klasa III Rok szkolny 2015/16 Internet i sieci Temat lekcji Wymagania programowe 6 5 4 3 2 1 Sieci komputerowe. Rodzaje sieci, topologie,

Bardziej szczegółowo

Uczeń otrzymuje ocenę z przedmiotu uzależnioną od opanowania przez niego wymagań edukacyjnych na określonym poziomie.

Uczeń otrzymuje ocenę z przedmiotu uzależnioną od opanowania przez niego wymagań edukacyjnych na określonym poziomie. Wymagania edukacyjne w klasie III z przedmiotu Informatyka obowiązujące w Gimnazjum Nr 4 w Bielsku-Białej. Uczeń otrzymuje ocenę z przedmiotu uzależnioną od opanowania przez niego wymagań edukacyjnych

Bardziej szczegółowo

Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja II

Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja II Zespół TI Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski ti@ii.uni.wroc.pl http://www.wsip.com.pl/serwisy/ti/ Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja II Rozkład wymagający

Bardziej szczegółowo

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH 1. Przedmiot nie wymaga przedmiotów poprzedzających 2. Treść przedmiotu Proces i cykl decyzyjny. Rola modelowania matematycznego w procesach decyzyjnych.

Bardziej szczegółowo

Matura próbna 2014 z matematyki-poziom podstawowy

Matura próbna 2014 z matematyki-poziom podstawowy Matura próbna 2014 z matematyki-poziom podstawowy Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych zad 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 odp A C C C A A B B C B D A 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 C C A B A D C B

Bardziej szczegółowo

3 zawartości szklanki obliczył, że w pozostałej

3 zawartości szklanki obliczył, że w pozostałej Klasa I - zakres podstawowy Etap rejonowy 07.0.004 rok Zadanie 1 ( pkt ) Uzasadnij, że 7 50 : 81 37 jest liczbą większą od 8. Zadanie ( pkt ) Spośród 40 uczniów pewnej klasy 17 gra w szachy, 1 w brydża,

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH wprowadzenie. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski

BAZY DANYCH wprowadzenie. Opracował: dr inż. Piotr Suchomski BAZY DANYCH wprowadzenie Opracował: dr inż. Piotr Suchomski Prowadzący Katedra Systemów Multimedialnych dr inż. Piotr Suchomski (e-mail: pietka@sound.eti.pg.gda.pl) (pok. 730) dr inż. Andrzej Leśnicki

Bardziej szczegółowo

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NOWYM SĄCZU SYLABUS PRZEDMIOTU. Obowiązuje od roku akademickiego: 2011/2012

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NOWYM SĄCZU SYLABUS PRZEDMIOTU. Obowiązuje od roku akademickiego: 2011/2012 PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NOWYM SĄCZU SYLABUS Obowiązuje od roku akademickiego: 2011/2012 Instytut Techniczny Kierunek studiów: Informatyka Kod kierunku: 11.3 Specjalność: Informatyka Stosowana

Bardziej szczegółowo

Komunikacja za pomocą potoków. Tomasz Borzyszkowski

Komunikacja za pomocą potoków. Tomasz Borzyszkowski Komunikacja za pomocą potoków Tomasz Borzyszkowski Wstęp Sygnały, omówione wcześniej, są użyteczne w sytuacjach błędnych lub innych wyjątkowych stanach programu, jednak nie nadają się do przekazywania

Bardziej szczegółowo

Ż Ł ć ć ź ź Ś Ó ćę Ę Ą Ę ć Ę ć Ń Ż ć ć Ż ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ź ć ć Ę ć ć ć Ą ć Ż ć Ł Ż ć Ę ć ć ć ć ć ć ć ć Ż ć Ż ć ć ć ć ć Ż ć Ą Ź ć Ą ź Ż ć ć ć ć ć Ź ź Ź ć Ż Ź Ż Ź Ź ć Ż ć Ę Ł Ż ć ź Ż ć ć ź ć ć ć ź Ż Ę

Bardziej szczegółowo

ć ŚĆ Ś Ż Ś ć ć ŚĆ ć ć ć Ś ź ź Ł Ń Ź ź ć Ś ć Ę Ś ź ć Ó ć ć Ś Ś Ś Ł Ś ć ć Ł ć ŚĆ Ś ź Ś Ś Ś Ś ć ć Ł ć Ę Ę ć Ś Ś ć Ś Ę ć Ę Ś Ś Ś Ś Ś Ś ć ć Ś Ż ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ę Ż ć ć Ś Ś ź Ś Ś Ę Ł Ń ć Ę ć Ś ć Ż ć Ę Ę Ę

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych.

Algorytmy i struktury danych. Algorytmy i struktury danych. Wykład 4 Krzysztof M. Ocetkiewicz Krzysztof.Ocetkiewicz@eti.pg.gda.pl Katedra Algorytmów i Modelowania Systemów, WETI, PG Problem plecakowy mamy plecak o określonej pojemności

Bardziej szczegółowo

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15 Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 204/5 Nazwa Bazy danych Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Matematyczno - Przyrodniczy Kod Studia Kierunek studiów Poziom

Bardziej szczegółowo

Scenariusz 14. Miejscowość turystyczna

Scenariusz 14. Miejscowość turystyczna Scenariusz 14. Miejscowość turystyczna Znakomitym modelem wielu problemów (np. inżynierskich) mogą być obiekty matematyczne zwane grafami. Dzięki temu abstrakcyjnemu przedstawieniu danego problemu projektowanie

Bardziej szczegółowo

Pyt.1. Podać warunki jakie musi spełniać model matematyczny dla możliwości rozwiązywania metodami programowania liniowego.

Pyt.1. Podać warunki jakie musi spełniać model matematyczny dla możliwości rozwiązywania metodami programowania liniowego. Firma produkująca płatki śniadaniowe rozważa wypuszczenie na rynek nowego produktu. Ma to być mieszanka pszenicy, ryżu i kukurydzy. Normy zawartości przedstawia tabela: Dane Pszenica Ryż Kukurydza Zawartość

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i. Wykład 5: Drzewa. Dr inż. Paweł Kasprowski

Algorytmy i. Wykład 5: Drzewa. Dr inż. Paweł Kasprowski Algorytmy i struktury danych Wykład 5: Drzewa Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Drzewa Struktury przechowywania danych podobne do list ale z innymi zasadami wskazywania następników Szczególny

Bardziej szczegółowo

Sprawozdanie z laboratorium przedmiotu Bezpieczeństwo sieci

Sprawozdanie z laboratorium przedmiotu Bezpieczeństwo sieci Sprawozdanie z laboratorium przedmiotu Bezpieczeństwo sieci Temat: Bezpieczne transakcje internetowe Cele laboratorium: Celem niniejszego laboratorium jest nabycie wiedzy i umiejętności dotyczących: 1.

Bardziej szczegółowo

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni

Diagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Podstawowe definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych umożliwiający łatwe przeszukiwanie i aktualizację. System zarządzania bazą danych (DBMS) to oprogramowanie

Bardziej szczegółowo

SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO

SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO. Rzeczywistość (istniejąca lub projektowana).. Model fizyczny. 3. Model matematyczny (optymalizacyjny): a. Zmienne projektowania

Bardziej szczegółowo

Wybrane wymagania dla informatyki w gimnazjum i liceum z podstawy programowej

Wybrane wymagania dla informatyki w gimnazjum i liceum z podstawy programowej Wybrane wymagania dla informatyki w gimnazjum i liceum z podstawy programowej Spis treści Autor: Marcin Orchel Algorytmika...2 Algorytmika w gimnazjum...2 Algorytmika w liceum...2 Język programowania w

Bardziej szczegółowo

Temat 15. Drogi na lodzie Drzewa Steinera

Temat 15. Drogi na lodzie Drzewa Steinera Temat 15 Drogi na lodzie Drzewa Steinera Streszczenie Czasem drobna, pozornie mało znacząca, zmiana w sformułowaniu jakiegoś problemu, utrudnia w znaczący sposób jego rozwiązanie. Problem przedstawiony

Bardziej szczegółowo

Programowanie Strukturalne i Obiektowe Słownik podstawowych pojęć 1 z 5 Opracował Jan T. Biernat

Programowanie Strukturalne i Obiektowe Słownik podstawowych pojęć 1 z 5 Opracował Jan T. Biernat Programowanie Strukturalne i Obiektowe Słownik podstawowych pojęć 1 z 5 Program, to lista poleceń zapisana w jednym języku programowania zgodnie z obowiązującymi w nim zasadami. Celem programu jest przetwarzanie

Bardziej szczegółowo

PRYWATNA WYŻSZA SZKOŁA BUSINESSU, ADMINISTRACJI I TECHNIK KOMPUTEROWYCH S Y L A B U S

PRYWATNA WYŻSZA SZKOŁA BUSINESSU, ADMINISTRACJI I TECHNIK KOMPUTEROWYCH S Y L A B U S PRYWATNA WYŻSZA SZKOŁA BUSINESSU, ADMINISTRACJI I TECHNIK KOMPUTEROWYCH ZATWIERDZAM Prorektor ds. dydaktyki i wychowania S Y L A B U S 1 Tytuł (stopień) naukowy oraz imię i nazwisko wykładowcy: dr hab.,

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW

WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW Zadania transportowe Zadania transportowe są najczęściej rozwiązywanymi problemami w praktyce z zakresu optymalizacji

Bardziej szczegółowo