Harmonogramowanie przedsięwzięć

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Harmonogramowanie przedsięwzięć"

Transkrypt

1 Harmonogramowanie przedsięwzięć Mariusz Kaleta Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechnika Warszawska luty 2014, Warszawa Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 1 / 25

2 Wstęp Wprowadzenie Planowanie przedsięwzięć Przedsięwzięcie złożone z dużej liczby czynności/operacji Ograniczenia kolejnościowe wiążące czynności Relacja poprzedzania: operacja może rozpocząć się, gdy wszystkie poprzedzające są zakończone Inne: rozpoczęcie-rozpoczęcie, zakończenie-zakończenie, rozpoczęcie-zakończenie Cel: minimalizacja terminu realizacji przedsięwzięcia przy zachowaniu ograniczeń kolejnościowych Ogólniejsze postawienie problemu wykonywanie operacji wymaga zasobów Kompromis między budżetem a terminem realizacji Zasoby ludzkie Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 2 / 25

3 Wstęp Zastosowania w praktyce Duże projekty w obszarach m.in. Branża budowlana Projekty informatyczne (projektowanie, wdrażania oprogramowania) Budowa źródeł energii elektrycznej Loty kosmiczne Przemysł obronny, np. projektowanie i budowa lotniskowców i łodzi podwodnych o napędzie atomowym Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 3 / 25

4 Wstęp Sformułowanie problemu Dane problemu Lista operacji Tablica poprzedzania operacji Dane liczbowe charakteryzujące operacje: czasy trwania, wymagania zasobowe operacja operacje poprzedzające czas trwania A 2 B A 6 C 3 D A,B,C 7 Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 4 / 25

5 Wstęp Sieć przedsięwzięcia reprezentacja wierzchołkowa Operacje modelowane jako wierzchołki Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 5 / 25

6 Wstęp Sieć przedsięwzięcia reprezentacja wierzchołkowa Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 6 / 25

7 Wstęp Sieć przedsięwzięcia reprezentacja łukowa Operacje modelowane jako łuki Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 7 / 25

8 Wstęp Sieć przedsięwzięcia reprezentacja łukowa Operacja pozorna szczególny typ operacji, która nie zużywa czasu i zasobów, służy do zamodelowania zależności między operacjami Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 8 / 25

9 Wstęp Sieć przedsięwzięcia reprezentacja łukowa Uproszczenie sieci Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 9 / 25

10 Wstęp Modelowanie op. i j k l m op. pop. i j i,j Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 10 / 25

11 Wstęp Modelowanie op. i j k l m op. pop. i j i,j Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 10 / 25

12 Wstęp Modelowanie op. i j k l m op. pop. i j i,j Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 10 / 25

13 Wstęp Modelowanie op. i j k l m op. pop. i j i,j Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 10 / 25

14 Wstęp Modelowanie op. i j k l m op. pop. i j i,j Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 10 / 25

15 Wstęp Modelowanie op. i j k l m op. pop. i j i,j Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 10 / 25

16 Wstęp Przykład liczbowy Utworzenie filii przedsiębiorstwa operacja operacje poprzedzające czas trwania A) wybór lokalizacji 8 B) zatrudnienie A 10 C) wybór personelu A 11 D) plan finansowy 14 E) transfer personelu C 10 F) adaptacja biura C,D 11 G) przeszkolenie B 4 Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 11 / 25

17 Wstęp Przykład liczbowy Utworzenie filii przedsiębiorstwa Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 12 / 25

18 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Metoda ścieżki krytycznej (Critical Path Method CPM) Etap CPM Utworzenie modelu sieciowego w reprezentacji łukowej Uporządkowanie wierzchołków w porządku topologicznym, wykrywanie cykli Wyznaczenie najwcześniejszych terminów zdarzeń Wyznaczenie najpóźniejszych terminów zdarzeń i ścieżki krytycznej Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 13 / 25

19 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Sortowanie topologiczne Definicja Wierzchołki są posortowane topologicznie, jeżeli dla każdej pary (i, j) E numer wierzchołka i jest mniejszy niż numer wierzchołka j Algorytm 1 i := 0 2 Znajdź dowolny, nieponumerowany wierzchołek, który nie posiada poprzedników i przypisz mu numer i 3 Jeżeli nie istnieje taki wierzchołek i istnieją wierzchołki nieponumerowane, to graf ma cykl, STOP i wszystkie wierzchołki ponumerowane to koniec algorytmu 4 Usuń chwilowo z grafu wierzchołek i oraz łuki z nim incydentne; i := i + 1 idź do kroku 2 Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 14 / 25

20 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Sortowanie topologiczne Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 15 / 25

21 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Wyznaczanie najwcześniejszych chwil zdarzeń Algorytm 1 Przyjmij t 0 = 0 2 Dla wierzchołków ponumerowanych topologicznie od 1 do n powtarzaj t j = max i:i<j {t i + t ij } (1) Operacja (i, j) jest aktywna, gdy we wzorze (1) określa maksimum Algorytm wyznacza dendryt operacji aktywnych złożony z n 1 łuków Ścieżka należąca do dendryt prowadząca od wierzchołka 0 do n jest ścieżką krytyczną, a operacje ją tworzące są operacjami krytycznymi Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 16 / 25

22 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Wyznaczanie najwcześniejszych chwil zdarzeń Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 17 / 25

23 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Wyznaczanie najwcześniejszych chwil zdarzeń max{19+0;14} Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 17 / 25

24 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Wyznaczanie najwcześniejszych chwil zdarzeń max{19+11;19+10;18+4}=30 Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 17 / 25

25 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Wyznaczanie najwcześniejszego terminu realizacji projektu Ścieżki Najkrótszy termin wykonania przedsięwzięcia = najdłuższa ścieżka w grafie ABG 22 ACE - 29 DF 25 ACF 30 Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 18 / 25

26 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Wyznaczanie najpóźniejszych chwil zdarzeń Algorytm 1 Przyjmij t n = t n = T 2 Dla wierzchołków ponumerowanych topologicznie od n 1 do 0 powtarzaj ti = min i:i<j {t j t ij } (2) Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 19 / 25

27 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Wyznaczanie najpóźniejszych chwil zdarzeń Oznaczenia NWR ij najwcześniejszy termin rozpoczęcia (równy t i ) NWZ ij najwcześniejszy termin zakończenia (równy t i + t ij ) NPZ ij najpóźniejszy termin zakończenia (równy t j ) NPR ij najpóźniejszy termin rozpoczęcia (równy t j t ij ) Luz całkowity O ile można opóźnić operację, żeby przedsięwzięcie nie opóźniło się Luz swobodny LC ij = NPR ij NWR ij = NPZ ij NWZ ij (3) O ile można opóźnić operację, żeby żadna inna operacja nie została opóźniona LS ij = min k NWR jk NPZ ij (4) Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 20 / 25

28 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Metoda PERT Wadą metody CPM jest konieczność dokładnego zdefiniowania czasów wykonywania operacji Metoda PERT (Program Evaluation nad Review Technique) uwzględnia możliwość wahania czasów trwania o charakterze losowym Czas trwania operacji jest niepewny i scharakteryzowany przez czas optymistyczny a czas najbardziej prawdopodobny m czas pesymistyczny b Na podstawie tych parametrów tworzone są estymaty gęstości prawdopodobieństwa Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 21 / 25

29 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Metoda PERT Wzory aproksymujące E(t) = a + 4m + b 6 σ(t) = b a 6 Na bazie wartości oczekiwanych czasów trwania wyznacza się ścieżkę krytyczną Następie dla operacji krytycznych dokonuje się analizy zmienną losową czasu trwania przedsięwzięcia E(T ) = (i,j)krytyczne E(t ij ) Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 22 / 25

30 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Metoda PERT Zgodnie z centralnym twierdzenie graniczmy suma dużej liczby niezależnych zmiennych losowych ma rozkład zbliżony do normalnego o wartości oczekiwanej będącej sumą wartości oczekiwanych i wariancji będącej sumą wariancji czasów trwania operacji σ 2 (T ) = (i,j)krytyczne σ 2 (t ij ) Prawdopodobieństwo ukończenia przedsięwzięcia przed określonym terminem (lub czas ukończenia z zadanym prawdopodobieństwem) może być wyznaczany po wprowadzeniu zmiennej losowej znormalizowanej Z = T E(T ) σ(t ) Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 23 / 25

31 Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych Planowanie przedsięwzięć bez wymagań zasobowych podsumowanie Problem łatwy z punktu widzenia złożoności obliczeniowej Metody PERT i CPM są koncepcyjnie identyczne CPM głównie do procesów powtarzalnych, w których można uzyskać dobre oszacowania czasów operacji PERT głównie do procesów niepowtarzalnych Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 24 / 25

32 Planowanie przedsięwzięć przy elastycznym budżecie Przydział dodatkowych zasobów Przykład c.d. t t min c A B C D E F G dec. ABG 22 ACE 29 DF 25 ACF 30 koszt Z teorii dualności wynika, że zależność minimalnego czasu od kosztów jest funkcją wypukłą kawałkami liniową Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 25 / 25

33 Planowanie przedsięwzięć przy elastycznym budżecie Przydział dodatkowych zasobów Przykład c.d. t t min c A B C D E F G dec. F-1 A-3 C-2 F-3,E-3 ABG ACE DF ACF koszt Z teorii dualności wynika, że zależność minimalnego czasu od kosztów jest funkcją wypukłą kawałkami liniową Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 25 / 25

Planowanie przedsięwzięć

Planowanie przedsięwzięć K.Pieńkosz Badania Operacyjne Planowanie przedsięwzięć 1 Planowanie przedsięwzięć Model przedsięwzięcia lista operacji relacje poprzedzania operacji modele operacji funkcja celu planowania K.Pieńkosz Badania

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE. dr Adam Sojda Pokój A405

BADANIA OPERACYJNE. dr Adam Sojda  Pokój A405 BADANIA OPERACYJNE dr Adam Sojda adam.sojda@polsl.pl http://dydaktyka.polsl.pl/roz6/asojda/default.aspx Pokój A405 Przedsięwzięcie - zorganizowanie działanie ludzkie zmierzające do osiągnięcia określonego

Bardziej szczegółowo

t i L i T i

t i L i T i Planowanie oparte na budowaniu modelu struktury przedsięwzięcia za pomocą grafu nazywa sie planowaniem sieciowym. Stosuje się do planowania i kontroli realizacji założonych przedsięwzięć gospodarczych,

Bardziej szczegółowo

Metoda CPM/PERT. dr inż. Mariusz Makuchowski

Metoda CPM/PERT. dr inż. Mariusz Makuchowski PM - wstęp PM nazwa metody pochodzi od angielskiego ritical Path Method, jest techniką bazującą na grafowej reprezentacji projektu, używana jest dla deterministycznych danych. PM - modele grafowe projektu

Bardziej szczegółowo

Modele sieciowe. Badania operacyjne Wykład 6. prof. Joanna Józefowska

Modele sieciowe. Badania operacyjne Wykład 6. prof. Joanna Józefowska Modele sieciowe Badania operacyjne Wykład 6 6-6- 6-6- Plan wykładu Zarządzanie złożonymi przedsięwzięciami Metoda ścieżki krytycznej Metoda PERT Projekty z ograniczonymi zasobami Modele z kontrolą czasu

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

ANALIZA SIECIOWA PROJEKTÓW REALIZACJI

ANALIZA SIECIOWA PROJEKTÓW REALIZACJI WYKŁAD 5 ANALIZA SIECIOWA PROJEKTÓW REALIZACJI Podstawowe problemy rozwiązywane z wykorzystaniem programowania sieciowego: zagadnienia transportowe (rozdział zadań przewozowych, komiwojażer najkrótsza

Bardziej szczegółowo

PROGRAMOWANIE SIECIOWE. METODA ŚCIEŻKI KRYTYCZNEJ

PROGRAMOWANIE SIECIOWE. METODA ŚCIEŻKI KRYTYCZNEJ PROGRAMOWANIE SIECIOWE. METODA ŚCIEŻKI KRYTYCZNEJ Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WPROWADZENIE Metody programowania sieciowego wprowadzono pod koniec lat pięćdziesiatych Ze względu na strukturę

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie projektami. Tadeusz Trzaskalik

Zarządzanie projektami. Tadeusz Trzaskalik Zarządzanie projektami Tadeusz Trzaskalik 7.1. Wprowadzenie Słowa kluczowe Projekt Sieć czynności zynność bezpośrednio poprzedzająca Zdarzenie, zdarzenie początkowe, zdarzenie końcowe Właściwa numeracja

Bardziej szczegółowo

Analiza sieciowa projektów- metody: CPM, PERT. A. Kasperski, M. Kulej 1

Analiza sieciowa projektów- metody: CPM, PERT. A. Kasperski, M. Kulej 1 Analiza sieciowa projektów- metody: CPM, PERT. A. Kasperski, M. Kulej 1 Określenie projektu Przez projekt rozumie się jednostkowy(najczęściej jednorazowy) proces złożony ze zbioru wzajemnie powiązanych

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie projektami

Zarządzanie projektami Dr Adam Kucharski Spis treści Podstawowe pojęcia Metoda CPM 3 3 Przykład analizy metodą CPM 5 Podstawowe pojęcia Przedsięwzięcia złożone z wielu czynności spotykane są na każdym kroku. Jako przykład może

Bardziej szczegółowo

Zasady sporządzania modelu sieciowego (Wykład 1)

Zasady sporządzania modelu sieciowego (Wykład 1) Zasady sporządzania modelu sieciowego (Wykład 1) Metody planowania sieciowego są stosowane w budownictwie do planowania i kontroli dużych przedsięwzięć, w których z powodu wielu zależności istnieje konieczność

Bardziej szczegółowo

PROGRAMOWANIE SIECIOWE. METODY CPM i PERT

PROGRAMOWANIE SIECIOWE. METODY CPM i PERT PROGRAMOWANIE SIECIOWE. METODY CPM i PERT Maciej Patan Programowanie sieciowe. 1 WPROWADZENIE Metody programowania sieciowego wprowadzono pod koniec lat pięćdziesiatych Ze względu na strukturę logiczna

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie czasem projektu

Zarządzanie czasem projektu Zarządzanie czasem projektu Narzędzia i techniki szacowania czasu zadań Opinia ekspertów Szacowanie przez analogię (top-down estimating) stopień wiarygodności = f(podobieństwo zadań), = f(dostęp do wszystkich

Bardziej szczegółowo

METODA PERT. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski

METODA PERT. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski METODA PERT Maciej Patan Programowanie sieciowe. Metoda PERT 1 WPROWADZENIE PERT (ang. Program Evaluation and Review Technique) Metoda należy do sieci o strukturze logicznej zdeterminowanej Parametry opisujace

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia laboratoryjne - 4. Projektowanie i harmonogramowanie produkcji metoda CPM-COST. Logistyka w Hutnictwie Ćw. L. 4

Ćwiczenia laboratoryjne - 4. Projektowanie i harmonogramowanie produkcji metoda CPM-COST. Logistyka w Hutnictwie Ćw. L. 4 Ćwiczenia laboratoryjne - 4 Projektowanie i harmonogramowanie produkcji metoda CPM-COST Ćw. L. 4 Metody analizy sieciowej 1) Deterministyczne czasy trwania czynności są określane jednoznacznie (jedna liczba)

Bardziej szczegółowo

Rozdział 7 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI

Rozdział 7 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 7 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI 7.2. Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 7.1 Wykorzystując

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI METODA ŚCIEŻKI KRYTYCZNEJ HARMONOGRAM PROJEKTU

ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI METODA ŚCIEŻKI KRYTYCZNEJ HARMONOGRAM PROJEKTU 1 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI METODA ŚCIEŻKI KRYTYCZNEJ HARMONOGRAM PROJEKTU AUTOR: AGENDA LEKCJI 2 CPM wprowadzenie teoretyczne Przykład rozwiązania Zadanie do samodzielnego rozwiązania 3 Critical Path Method

Bardziej szczegółowo

Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych

Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Metody boolowskie w informatyce Robert Sulkowski http://robert.brainusers.net 23 stycznia 2010 1 Definicja 1 (Cykl skierowany). Niech C = (V, A)

Bardziej szczegółowo

EKONOMIKA I ORGANIZACJA BUDOWY

EKONOMIKA I ORGANIZACJA BUDOWY EKONOMIKA I ORGANIZACJA BUDOWY EMA: PROJEK ORGANIZACJI WYKONANIA PRZEDSIĘWZIĘCIA INWESYCYJNEGO (p) ćwiczenia projektowe, pracownia specjalistyczna studia niestacjonarne I stopnia, sem. VI, budownictwo

Bardziej szczegółowo

Równoległy algorytm wyznaczania bloków dla cyklicznego problemu przepływowego z przezbrojeniami

Równoległy algorytm wyznaczania bloków dla cyklicznego problemu przepływowego z przezbrojeniami Równoległy algorytm wyznaczania bloków dla cyklicznego problemu przepływowego z przezbrojeniami dr inż. Mariusz Uchroński Wrocławskie Centrum Sieciowo-Superkomputerowe Agenda Cykliczny problem przepływowy

Bardziej szczegółowo

Zastosowania informatyki w gospodarce. Projekt. dr inż. Marek WODA

Zastosowania informatyki w gospodarce. Projekt. dr inż. Marek WODA Zastosowania informatyki w gospodarce. Projekt dr inż. Marek WODA 1. Wprowadzenie Czasochłonność 2h/tydzień Ocena kursu Główny wpływ jakość techniczna projektu Błędy projektowe dyskwalifikują projekt Wartość

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie projektami. Zarządzanie czasem w projekcie

Zarządzanie projektami. Zarządzanie czasem w projekcie Zarządzanie projektami Zarządzanie czasem w projekcie Zarządzanie czasem w projekcie PROJECT TIME MANAGEMENT Zarządzanie czasem - elementy 1. Zarządzanie harmonogramem 2. Określanie działań (określanie

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych

BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych e-mail: tpisula@prz.edu.pl 1 Literatura podstawowa wykorzystywana podczas zajęć wykładowych: 1. Gajda J.,

Bardziej szczegółowo

TEORIA GRAFÓW I SIECI

TEORIA GRAFÓW I SIECI TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 5: Sieci, drogi ekstremalne w sieciach, analiza złożonych przedsięwzięć (CPM i PERT) dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Algorytmy grafowe: podstawowe pojęcia, reprezentacja grafów, metody przeszukiwania, minimalne drzewa rozpinające, problemy

Bardziej szczegółowo

Analiza czasowo-kosztowa

Analiza czasowo-kosztowa Analiza czasowo-kosztowa Aspekt ekonomiczny: należy rozpatrzyć techniczne możliwości skrócenia terminu wykonania całego przedsięwzięcia, w taki sposób aby koszty związane z jego realizacją były jak najniższe.

Bardziej szczegółowo

Zastosowania informatyki w gospodarce Projekt

Zastosowania informatyki w gospodarce Projekt Zastosowania informatyki w gospodarce Projekt dr inż. Marek WODA 1. Wprowadzenie Czasochłonność 2h/tydzień Obligatoryjne konto na portalu Assembla Monitoring postępu Aktywność ma wpływ na ocenę 1. Wprowadzenie

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

Digraf. 13 maja 2017

Digraf. 13 maja 2017 Digraf 13 maja 2017 Graf skierowany, digraf, digraf prosty Definicja 1 Digraf prosty G to (V, E), gdzie V jest zbiorem wierzchołków, E jest rodziną zorientowanych krawędzi, między różnymi wierzchołkami,

Bardziej szczegółowo

Wybrane podstawowe rodzaje algorytmów

Wybrane podstawowe rodzaje algorytmów Wybrane podstawowe rodzaje algorytmów Tomasz Głowacki tglowacki@cs.put.poznan.pl Zajęcia finansowane z projektu "Rozwój i doskonalenie kształcenia na Politechnice Poznańskiej w zakresie technologii informatycznych

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie projektami. mgr inż. Michał Adamczak

Zarządzanie projektami. mgr inż. Michał Adamczak Zarządzanie projektami mgr inż. Michał Adamczak Ćwiczenie 2 mgr inż. Michał Adamczak Agenda spotkania: 1. CPM wprowadzenie 2. Tabela czynności 3. Podstawowe elementy budowy diagramu sieciowego 4. Zasady

Bardziej szczegółowo

Sieć (graf skierowany)

Sieć (graf skierowany) Sieć (graf skierowany) Siecia (grafem skierowanym) G = (V, A) nazywamy zbiór wierzchołków V oraz zbiór łuków A V V. V = {A, B, C, D, E, F}, A = {(A, B),(A, D),(A, C),(B, C),...,} Ścieżki i cykle Ciag wierzchołków

Bardziej szczegółowo

Szeregowanie zadań. Wykład nr 2. dr Hanna Furmańczyk. 12 października 2014

Szeregowanie zadań. Wykład nr 2. dr Hanna Furmańczyk. 12 października 2014 Wykład nr 2 12 października 2014 Złożoność problemów szeregowania zadań Problemy: wielomianowe NP-trudne otwarte Złożoność problemów szeregowania zadań Problemy: wielomianowe NP-trudne otwarte Jak sobie

Bardziej szczegółowo

METODA ŚCIEŻKI KRYTYCZNEJ STUDIUM PRZYPADKU

METODA ŚCIEŻKI KRYTYCZNEJ STUDIUM PRZYPADKU METODA ŚCIEŻKI KRYTYCZNEJ STUDIUM PRZYPADKU Celina BARTNICKA Streszczenie: W dzisiejszych czasach przedsiębiorstwa pracują w bardzo szybko zmieniających się warunkach, więc aby osiągnąć sukces, stawia

Bardziej szczegółowo

WPŁYW TYPU ROZKŁADU CZASU TRWANIA CZYNNOŚCI NA WYNIKI ANALIZY RYZYKA W PLANOWANIU REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ

WPŁYW TYPU ROZKŁADU CZASU TRWANIA CZYNNOŚCI NA WYNIKI ANALIZY RYZYKA W PLANOWANIU REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ Dane bibliograficzne o artykule: http://mieczyslaw_polonski.users.sggw.pl/mppublikacje mgr inż. Wojciech Bogusz dr hab. inż. Mieczysław Połoński, prof. SGGW mgr inż. Kamil Pruszyński Szkoła Główna Gospodarstwa

Bardziej szczegółowo

Algorytmy równoległe. Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2010

Algorytmy równoległe. Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2010 Algorytmy równoległe Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka Znajdowanie maksimum w zbiorze n liczb węzły - maksimum liczb głębokość = 3 praca = 4++ = 7 (operacji) n - liczność

Bardziej szczegółowo

TEORIA GRAFÓW I SIECI

TEORIA GRAFÓW I SIECI TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 1: Definicja grafu. Rodzaje i części grafów dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 261-83-95-04, p.225/100

Bardziej szczegółowo

Praktyczne aspekty statycznej estymacji stanu pracy elektroenergetycznych sieci dystrybucyjnych w warunkach krajowych

Praktyczne aspekty statycznej estymacji stanu pracy elektroenergetycznych sieci dystrybucyjnych w warunkach krajowych ZARZĄDZANIE ENERGIĄ I TELEINFORMATYKA, ZET 03 Praktyczne aspekty statycznej estymacji stanu pracy elektroenergetycznych sieci dystrybucyjnych w warunkach krajowych Jacek Wasilewski Politechnika Warszawska

Bardziej szczegółowo

TEORIA GRAFÓW I SIECI

TEORIA GRAFÓW I SIECI TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr : Grafy Berge a dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 6-83-95-0, p.5/00 Zakład Badań Operacyjnych i

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie projektów

Zarządzanie projektów Zarządzanie projektów Zarządzanie projektów Część 1 Organizacja Kursu Wykład - interaktywna prezentacja (ok. 95% czasu) Test (ok.. 5% czasu) Opracowanie indywidualne lub grupowe związane z zaliczeniem

Bardziej szczegółowo

Reprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów

Reprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów 1 / 69 Macierz incydencji Niech graf G będzie grafem nieskierowanym bez pętli o n wierzchołkach (x 1, x 2,..., x n) i m krawędziach (e 1, e 2,..., e m). 2 / 69

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne egzamin

Badania operacyjne egzamin Imię i nazwisko:................................................... Nr indeksu:............ Zadanie 1 Załóżmy, że Tablica 1 reprezentuje jeden z kroków algorytmu sympleks dla problemu (1)-(4). Tablica

Bardziej szczegółowo

K.Pieńkosz Badania Operacyjne Wprowadzenie 1. Badania Operacyjne. dr inż. Krzysztof Pieńkosz

K.Pieńkosz Badania Operacyjne Wprowadzenie 1. Badania Operacyjne. dr inż. Krzysztof Pieńkosz K.Pieńkosz Wprowadzenie 1 dr inż. Krzysztof Pieńkosz Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechniki Warszawskiej pok. 560 A tel.: 234-78-64 e-mail: K.Pienkosz@ia.pw.edu.pl K.Pieńkosz Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie symulacji Monte Carlo do zarządzania ryzykiem przedsięwzięcia z wykorzystaniem metod sieciowych PERT i CPM

Zastosowanie symulacji Monte Carlo do zarządzania ryzykiem przedsięwzięcia z wykorzystaniem metod sieciowych PERT i CPM SZKOŁA GŁÓWNA HANDLOWA w Warszawie STUDIUM MAGISTERSKIE Kierunek: Metody ilościowe w ekonomii i systemy informacyjne Karol Walędzik Nr albumu: 26353 Zastosowanie symulacji Monte Carlo do zarządzania ryzykiem

Bardziej szczegółowo

Zasady organizacji projektów informatycznych

Zasady organizacji projektów informatycznych Zasady organizacji projektów informatycznych Systemy informatyczne w zarządzaniu dr hab. inż. Joanna Józefowska, prof. PP Plan Definicja projektu informatycznego Fazy realizacji projektów informatycznych

Bardziej szczegółowo

Sieć (graf skierowany)

Sieć (graf skierowany) Sieci Sieć (graf skierowany) Siecia (grafem skierowanym) G = (V, A) nazywamy zbiór wierzchołków V oraz zbiór łuków A V V. V = {A, B, C, D, E, F}, A = {(A, B), (A, D), (A, C), (B, C),..., } Ścieżki i cykle

Bardziej szczegółowo

Zapasy czasowe czynności

Zapasy czasowe czynności Zapasy czasowe czynności Na podstawie wyliczonych najwcześniejszych możliwych oraz najpóźniejszych dopuszczalnych momentów zajścia zdarzeń, można wyznaczyć zapasy czasu dla poszczególnych czynności przedsięwzięcia.

Bardziej szczegółowo

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2013/14 Znajdowanie maksimum w zbiorze

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7 Prof. dr hab. inż. Jan Magott Problemy NP-zupełne Transformacją wielomianową problemu π 2 do problemu π 1 (π 2 π 1 ) jest funkcja f: D π2 D π1 spełniająca

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie metody łańcucha krytycznego w procesie wdrażania zintegrowanego systemu zarządzania. mgr inż. K. Marek-Kołodziej

Zastosowanie metody łańcucha krytycznego w procesie wdrażania zintegrowanego systemu zarządzania. mgr inż. K. Marek-Kołodziej Zastosowanie metody łańcucha krytycznego w procesie wdrażania zintegrowanego systemu zarządzania mgr inż. K. Marek-Kołodziej Koncepcja metody łańcucha krytycznego Szacowanie czasu trwania zadań Eliminacja

Bardziej szczegółowo

Każde zadanie (ang. task) ma wyróżnione dwa stany:

Każde zadanie (ang. task) ma wyróżnione dwa stany: fie skierowanym (rys 1). Pomiędzy zadaniami rzeczywistymi modelującymi określone działania i stany w realizacji przedsięwzięcia definiuje się zależności, wprowadzając do modelu zadania pozorne. Zadania

Bardziej szczegółowo

LOGISTYKA DYSTRYBUCJI ćwiczenia 11 i 12 WYKORZYSTANIE METOD SIECIOWYCH W PROJEKTACH LOGISTYKI DYSTRYBUCJI. AUTOR: dr inż.

LOGISTYKA DYSTRYBUCJI ćwiczenia 11 i 12 WYKORZYSTANIE METOD SIECIOWYCH W PROJEKTACH LOGISTYKI DYSTRYBUCJI. AUTOR: dr inż. LOGISTYKA DYSTRYBUCJI ćwiczenia i WYKORZYSTANIE METOD SIECIOWYCH W PROJEKTACH LOGISTYKI DYSTRYBUCJI AUTOR: dr inż. ROMAN DOMAŃSKI Literatura Piotr Cyplik, Danuta Głowacka-Fertsch, Marek Fertsch Logistyka

Bardziej szczegółowo

M1 M2 M3 Jednostka produkcyjna W1 6h 3h 10h h/1000szt 2zł W2 8h 4h 5h h/100szt 25zł Max. czas pracy maszyn:

M1 M2 M3 Jednostka produkcyjna W1 6h 3h 10h h/1000szt 2zł W2 8h 4h 5h h/100szt 25zł Max. czas pracy maszyn: Zad. Programowanie liniowe Jakiś zakład produkcyjny, ma 3 różne maszyny i produkuje różne produkty. Każdy z produktów wymaga pewnych czasów każdej z 3ch maszyn (podane w tabelce niżej). Ile jakiego produktu

Bardziej szczegółowo

Harmonogramowanie produkcji

Harmonogramowanie produkcji Harmonogramowanie produkcji Harmonogramowanie produkcji jest ściśle związane z planowaniem produkcji. Polega na: rozłożeniu w czasie przydziału zasobów do zleceń produkcyjnych, podziale zleceń na partie

Bardziej szczegółowo

Drzewa spinające MST dla grafów ważonych Maksymalne drzewo spinające Drzewo Steinera. Wykład 6. Drzewa cz. II

Drzewa spinające MST dla grafów ważonych Maksymalne drzewo spinające Drzewo Steinera. Wykład 6. Drzewa cz. II Wykład 6. Drzewa cz. II 1 / 65 drzewa spinające Drzewa spinające Zliczanie drzew spinających Drzewo T nazywamy drzewem rozpinającym (spinającym) (lub dendrytem) spójnego grafu G, jeżeli jest podgrafem

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA DYSKRETNA - MATERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY

MATEMATYKA DYSKRETNA - MATERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY ERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY Graf nieskierowany Grafem nieskierowanym nazywamy parę G = (V, E), gdzie V jest pewnym zbiorem skończonym (zwanym zbiorem wierzchołków grafu G), natomiast E jest zbiorem nieuporządkowanych

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA? /9/ Zagadnienie transportowe Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład --9 Plan wykładu Przykład zagadnienia transportowego Sformułowanie problemu Własności zagadnienia transportowego Metoda potencjałów

Bardziej szczegółowo

Przykład planowania sieci publicznego transportu zbiorowego

Przykład planowania sieci publicznego transportu zbiorowego TRANSPORT PUBLICZNY Przykład planowania sieci publicznego transportu zbiorowego Źródło: Bieńczak M., 2015 Politechnika Poznańska, Wydział Maszyn Roboczych i Transportu 1 METODYKA ZAŁOśENIA Dostarczanie

Bardziej szczegółowo

Programowanie dynamiczne i algorytmy zachłanne

Programowanie dynamiczne i algorytmy zachłanne Programowanie dynamiczne i algorytmy zachłanne Tomasz Głowacki tglowacki@cs.put.poznan.pl Zajęcia finansowane z projektu "Rozwój i doskonalenie kształcenia na Politechnice Poznańskiej w zakresie technologii

Bardziej szczegółowo

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2014/15 Znajdowanie maksimum w zbiorze

Bardziej szczegółowo

Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa

Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa Teoria obliczeń i złożoność obliczeniowa Kontakt: dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. pokój 509 B4 adam.kasperski@pwr.wroc.pl materiały + informacje na stronie www. Zaliczenie: Egzamin Literatura Problemy

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie projektem informatycznym, w2

Zarządzanie projektem informatycznym, w2 Planowanie projektów informatycznych Zarządzanie projektem informatycznym, w2 walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Cykl życia projektu Ocena Inicjacja Realizacja Identyfikacja Planowanie Zanim zacznie się budować

Bardziej szczegółowo

System wspomagania harmonogramowania przedsięwzięć budowlanych

System wspomagania harmonogramowania przedsięwzięć budowlanych System wspomagania harmonogramowania przedsięwzięć budowlanych Wojciech Bożejko 1 Zdzisław Hejducki 2 Mariusz Uchroński 1 Mieczysław Wodecki 3 1 Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika

Bardziej szczegółowo

Statystyka z elementami badań operacyjnych BADANIA OPERACYJNE - programowanie liniowe -programowanie sieciowe. dr Adam Sojda

Statystyka z elementami badań operacyjnych BADANIA OPERACYJNE - programowanie liniowe -programowanie sieciowe. dr Adam Sojda Statystyka z elementami badań operacyjnych BADANIA OPERACYJNE - programowanie liniowe -programowanie sieciowe dr Adam Sojda Literatura o Kukuła K. (red.): Badania operacyjne w przykładach i zadaniach.

Bardziej szczegółowo

ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE

ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE P O L I T E C H N I K A W A R S Z A W S K A WYDZIAŁ BUDOWNICTWA, MECHANIKI I PETROCHEMII INSTYTUT INŻYNIERII MECHANICZNEJ ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE Planowanie przedsięwzięcia metodą CPM Instrukcja do ćwiczeń

Bardziej szczegółowo

Algorytm Dijkstry znajdowania najkrótszej ścieżki w grafie

Algorytm Dijkstry znajdowania najkrótszej ścieżki w grafie Algorytm Dijkstry znajdowania najkrótszej ścieżki w grafie Używane struktury danych: V - zbiór wierzchołków grafu, V = {1,2,3...,n} E - zbiór krawędzi grafu, E = {(i,j),...}, gdzie i, j Î V i istnieje

Bardziej szczegółowo

TEORIA GRAFÓW I SIECI

TEORIA GRAFÓW I SIECI TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 7: Przydziały w grafach i sieciach dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 26-83-95-04, p.225/00 Zakład

Bardziej szczegółowo

MONITOROWANIE, KONTROLA I ZAMKNIĘCIA PROJEKTU. Dr Jerzy Choroszczak

MONITOROWANIE, KONTROLA I ZAMKNIĘCIA PROJEKTU. Dr Jerzy Choroszczak MONITOROWANIE, KONTROLA I ZAMKNIĘCIA PROJEKTU Dr Jerzy Choroszczak Kontrola w zarządzaniu projektami Kontrola terminów przygotowania i wykonawstwa projektu Kontrola zużycia zasobów Kontrola kosztów przygotowania

Bardziej szczegółowo

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 9 Sieci rekurencyjne. Autoasocjator Hopfielda

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 9 Sieci rekurencyjne. Autoasocjator Hopfielda Wstęp do sieci neuronowych, wykład 9. M. Czoków, J. Piersa 2010-12-07 1 Sieci skierowane 2 Modele sieci rekurencyjnej Energia sieci 3 Sieci skierowane Sieci skierowane Sieci skierowane graf połączeń synaptycznych

Bardziej szczegółowo

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 10 Sieci rekurencyjne. Autoasocjator Hopfielda

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 10 Sieci rekurencyjne. Autoasocjator Hopfielda Wstęp do sieci neuronowych, wykład 10. Maja Czoków, Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2011-12-13 1 Modele sieci rekurencyjnej Energia sieci 2 3 Modele sieci

Bardziej szczegółowo

Technologie Informacyjne

Technologie Informacyjne POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK - KATEDRA AUTOMATYKI Technologie Informacyjne www.pk.edu.pl/~zk/ti_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl Wykład 3: Wprowadzenie do algorytmów i ich

Bardziej szczegółowo

Złożoność algorytmów. Wstęp do Informatyki

Złożoność algorytmów. Wstęp do Informatyki Złożoność algorytmów Złożoność pamięciowa - liczba i rozmiar struktur danych wykorzystywanych w algorytmie Złożoność czasowa - liczba operacji elementarnych wykonywanych w trakcie przebiegu algorytmu Złożoność

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie projektami Ćwiczenia 1. Jakub Światłowski

Zarządzanie projektami Ćwiczenia 1. Jakub Światłowski Zarządzanie projektami Ćwiczenia 1 Jakub Światłowski jakub.swiatlowski@wsl.com.pl Tematyka zajęć 1. Metoda ścieŝki krytycznej 2. Krzywa S i jej interpretacja 3. Pięć faz zarządzania projektem 4. Planowanie

Bardziej szczegółowo

Ograniczenia projektu. Zakres (co?) Czas (na kiedy?) Budżet (za ile?)

Ograniczenia projektu. Zakres (co?) Czas (na kiedy?) Budżet (za ile?) Harmonogram Ograniczenia projektu Zakres (co?) Czas (na kiedy?) Budżet (za ile?) Pojęcia podstawowe Harmonogram: Daty wykonania działań Daty osiągnięcia kamieni milowych Działanie: Element składowy pakietu

Bardziej szczegółowo

Algorytmy równoległe: prezentacja i ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów równoległych

Algorytmy równoległe: prezentacja i ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów równoległych Algorytmy równoległe: prezentacja i ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów równoległych Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2018/19 Problem: znajdowanie

Bardziej szczegółowo

Rys Wykres kosztów skrócenia pojedynczej czynności. k 2. Δk 2. k 1 pp. Δk 1 T M T B T A

Rys Wykres kosztów skrócenia pojedynczej czynności. k 2. Δk 2. k 1 pp. Δk 1 T M T B T A Ostatnim elementem przykładu jest określenie związku pomiędzy czasem trwania robót na planowanym obiekcie a kosztem jego wykonania. Związek ten określa wzrost kosztów wykonania realizacji całego przedsięwzięcia

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN - Wersja A. ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Lisek89 opracowanie kartki od Pani dr E. Koszelew

EGZAMIN - Wersja A. ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Lisek89 opracowanie kartki od Pani dr E. Koszelew 1. ( pkt) Dany jest algorytm, który dla dowolnej liczby naturalnej n, powinien wyznaczyd sumę kolejnych liczb naturalnych mniejszych od n. Wynik algorytmu jest zapisany w zmiennej suma. Algorytm i=1; suma=0;

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 03/0 Przeszukiwanie w głąb i wszerz I Przeszukiwanie metodą

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja. Przeszukiwanie lokalne

Optymalizacja. Przeszukiwanie lokalne dr hab. inż. Instytut Informatyki Politechnika Poznańska www.cs.put.poznan.pl/mkomosinski, Maciej Hapke Idea sąsiedztwa Definicja sąsiedztwa x S zbiór N(x) S rozwiązań, które leżą blisko rozwiązania x

Bardziej szczegółowo

Szeregowanie zadań. Wykład nr 3. dr Hanna Furmańczyk

Szeregowanie zadań. Wykład nr 3. dr Hanna Furmańczyk Wykład nr 3 27.10.2014 Procesory identyczne, zadania niezależne, podzielne: P pmtn C max Algorytm McNaughtona 1 Wylicz optymalną długość C max = max{ j=1,...,n p j/m, max j=1,...,n p j }, 2 Szereguj kolejno

Bardziej szczegółowo

Poziom przedmiotu: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L, 1C PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Poziom przedmiotu: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L, 1C PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka Rodzaj przedmiotu: przedmiot obowiązkowy dla specjalności matematyka finansowa i ubezpieczeniowa Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium Metody optymalizacji w ekonomii

Bardziej szczegółowo

Microsoft Project laboratorium zarządzania projektami

Microsoft Project laboratorium zarządzania projektami Microsoft Project laboratorium zarządzania projektami Jędrzej Wieczorkowski Katedra Informatyki Gospodarczej Szkoła Główna Handlowa jedrzej.wieczorkowski@sgh.waw.pl Przykładowa literatura nt. MS Project

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE C1. Podniesienie poziomu wiedzy studentów z zagadnień dotyczących analizy i syntezy algorytmów z uwzględnieniem efektywności

Bardziej szczegółowo

METODY PROJEKTOWANIA TECHNOLOGII ROBÓT

METODY PROJEKTOWANIA TECHNOLOGII ROBÓT Katedra Mostów i Kolei dr inż. Jacek Makuch ZAJĘCIA PROJEKTOWE 1 METODY PROJEKTOWANIA TECHNOLOGII ROBÓT TECHNOLOGIA ROBÓT KOLEJOWYCH studia I stopnia, specjalność ILB / DK, semestr 7 rok akademicki 2018/19

Bardziej szczegółowo

Projektowanie i Analiza Algorytmów

Projektowanie i Analiza Algorytmów POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI I TECHNIK INFORMACYJNYCH Projektowanie i Analiza Algorytmów www.pk.edu.pl/~zk/piaa_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl Wykład

Bardziej szczegółowo

Wykład Zarządzanie projektami Zajęcia 3 Zarządzanie czasem w projekcie Zarządzanie kosztami projektu

Wykład Zarządzanie projektami Zajęcia 3 Zarządzanie czasem w projekcie Zarządzanie kosztami projektu Wykład Zarządzanie projektami Zajęcia Zarządzanie czasem w projekcie Zarządzanie kosztami projektu dr Stanisław Gasik s.gasik@vistula.edu.pl www.sybena.pl/uv/014-wyklad-eko-zp-9-pl/wyklad.pdf Zarządzanie

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i złozoność obliczeniowa. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Struktury danych i złozoność obliczeniowa. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Struktury danych i złozoność obliczeniowa Prof. dr hab. inż. Jan Magott Formy zajęć: Wykład 1 godz., Ćwiczenia 1 godz., Projekt 2 godz.. Adres strony z materiałami do wykładu: http://www.zio.iiar.pwr.wroc.pl/sdizo.html

Bardziej szczegółowo

W. 3. Zarządzanie projektami: potrzeba str. 30. W. 4. Odpowiedź na zmieniające się warunki str. 32. W. 5. Systemowe podejście do zarządzania str.

W. 3. Zarządzanie projektami: potrzeba str. 30. W. 4. Odpowiedź na zmieniające się warunki str. 32. W. 5. Systemowe podejście do zarządzania str. Spis treści O autorach str. 15 Przedmowa str. 17 Podziękowania str. 21 Wprowadzenie str. 23 W. 1. Dawno, dawno temu str. 23 W. 2. Projekt - co to takiego? str. 26 W. 3. Zarządzanie projektami: potrzeba

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( ) Statystyka Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez Wykład III (04.01.2016) Rozkład t-studenta Rozkład T jest rozkładem pomocniczym we wnioskowaniu statystycznym; stosuje się go wyznaczenia przedziału

Bardziej szczegółowo

Algorytmy stochastyczne laboratorium 03

Algorytmy stochastyczne laboratorium 03 Algorytmy stochastyczne laboratorium 03 Jarosław Piersa 10 marca 2014 1 Projekty 1.1 Problem plecakowy (1p) Oznaczenia: dany zbiór przedmiotów x 1,.., x N, każdy przedmiot ma określoną wagę w(x i ) i wartość

Bardziej szczegółowo

Kolorowanie wierzchołków grafu

Kolorowanie wierzchołków grafu Kolorowanie wierzchołków grafu Niech G będzie grafem prostym. Przez k-kolorowanie właściwe wierzchołków grafu G rozumiemy takie przyporządkowanie wierzchołkom grafu liczb naturalnych ze zbioru {1,...,

Bardziej szczegółowo

Diagramy obiegu dokumentów a UML w modelowaniu procesów biznesowych. Stanisław Niepostyn, Ilona Bluemke Instytut Informatyki, Politechnika Warszawska

Diagramy obiegu dokumentów a UML w modelowaniu procesów biznesowych. Stanisław Niepostyn, Ilona Bluemke Instytut Informatyki, Politechnika Warszawska Diagramy obiegu dokumentów a UML w modelowaniu procesów biznesowych Stanisław Niepostyn, Ilona Bluemke Instytut Informatyki, Politechnika Warszawska Wprowadzenie Modelowanie biznesowe jest stykiem między

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 Metody optymalizacji Metody bezgradientowe optymalizacji bez ograniczeń Materiały pomocnicze do ćwiczeń

Bardziej szczegółowo

ANALIZA CZASOWO-KOSZTOWA SIECI CPM-COST

ANALIZA CZASOWO-KOSZTOWA SIECI CPM-COST ANALIZA CZASOWO-KOSZTOWA SIECI CPM-COST Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WPROWADZENIE W metodach CPM i PERT zwraca się uwagę jedynie na analizę ilościowa Równie ważne zagadnienie aspekt ekonomiczny

Bardziej szczegółowo

1 Obliczanie modeli sieciowych w funkcji środków

1 Obliczanie modeli sieciowych w funkcji środków 1 Obliczanie modeli sieciowych w funkcji środków Przykład zaczerpnięty z mojego podręcznika Harmonogramy sieciowe w robotach inżynierskich. Wydawnictwo SGGW 001 str. 77. 1.1 Założenia analizy środków oraz

Bardziej szczegółowo

Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek międz. grafu. Daniel Golubiewski. 22 listopada Instytut Informatyki

Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek międz. grafu. Daniel Golubiewski. 22 listopada Instytut Informatyki Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek między wierzchołkami grafu. Instytut Informatyki 22 listopada 2015 Algorytm DFS w głąb Algorytm przejścia/przeszukiwania w głąb (ang. Depth First

Bardziej szczegółowo

UNIKANIE IMPASÓW W SYSTEMACH PROCESÓW WSPÓŁBIEŻNYCH

UNIKANIE IMPASÓW W SYSTEMACH PROCESÓW WSPÓŁBIEŻNYCH UNIKANIE IMPASÓW W SYSTEMACH PROCESÓW WSPÓŁBIEŻNYCH Robert Wójcik Instytut Cybernetyki Technicznej Politechniki Wrocławskiej 1. Impasy w systemach procesów współbieżnych 2. Klasyczne algorytmy unikania

Bardziej szczegółowo

Przykłady grafów. Graf prosty, to graf bez pętli i bez krawędzi wielokrotnych.

Przykłady grafów. Graf prosty, to graf bez pętli i bez krawędzi wielokrotnych. Grafy Graf Graf (ang. graph) to zbiór wierzchołków (ang. vertices), które mogą być połączone krawędziami (ang. edges) w taki sposób, że każda krawędź kończy się i zaczyna w którymś z wierzchołków. Graf

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE Programowanie liniowe i jego zastosowanie w innych zagadnieniach

BADANIA OPERACYJNE Programowanie liniowe i jego zastosowanie w innych zagadnieniach BADANIA OPERACYJNE Programowanie liniowe i jego zastosowanie w innych zagadnieniach dr Adam Sojda adam.sojda@polsl.pl http://dydaktyka.polsl.pl/roz6/asojda/default.asp Pokój A405 Literatura okukuła K.

Bardziej szczegółowo