Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék - PowerPoint PPT Presentation

miskolci egyetem g p szm rn ki s informatikai kar alkalmazott informatikai tansz k n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék PowerPoint Presentation
Download Presentation
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék

play fullscreen
1 / 21
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék
94 Views
Download Presentation
alcina
Download Presentation

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

  1. Miskolci EgyetemGépészmérnöki és Informatikai KarAlkalmazott Informatikai Tanszék DTFSZTIR Diszkrét termelési folyamatok számítógépes tervezése és irányítása Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens

  2. Informatikai infrastruktúra fejlődése • Decentralizált • Centralizált • Lazán csatolt • Kliens/szerver • Háromrétegű kliens/szerver • Többrétegű kliens/szerver

  3. Kliens/szerver infrastruktúra Vékony (gyenge) kliens modell Szerver Kliens Bemenet, kimenet Adat-feldolgozás Adattárolás Vastag (erős) kliens modell Kliens Szerver Bemenet, kimenet Adat-feldolgozás Adattárolás

  4. HTML Tipikus kliens/szerver architektúrák WebBrowser WebServer DBApplication DBServer DATA

  5. Háromrétegű kliens/szerver infrastruktúra Adat-kezelés Megjelenítés DB Feldolgozás Alkalmazás réteg Adatréteg Megjelenítési réteg

  6. HTML DBServer DATA Server Extension WebBrowser WebServer Tipikus háromrétegű Web-DB alkalmazás

  7. Többrétegű kliens/szerver infrastruktúra Adat-kezelés DB Feldolgozás Feldolgozás Megjelenítés Alkalmazás réteg Alkalmazás réteg Adatréteg Megjelenítési réteg

  8. DBServer DATA Application Server WebBrowser WebServer Tipikus többrétegű architektúra

  9. Matematikai modellek a termelés tervezésében és irányításában Néhány fontosabb modell és módszer: • lineáris programozás • diszkrét programozás • hátizsák feladat • az utazó ügynök feladata • hozzárendelési feladat • termelésprogramozási módszerek (gyakorlaton ismertetett algoritmusok)

  10. Lineáris programozás Alkalmazási példák: • Egy gyár bizonyos időszakra szóló termelési feladatának meghatározása • gyártott mennyiségek meghatározása terméktípusonként • erőforráskorlátok és egyéb korlátozások betartása • elérhető profit maximalizálása • Technológiai folyamat-alternatívák kiválasztása • technológiai folyamat-alternatívák kijelölése feladatonként • kapacitáskorlátok és egyéb korlátozások betartása • összköltség minimalizálása

  11. Lineáris programozás Matematikai alapmodell: xjváltozók (valós számok), cj, bi, aijkonstansok (valós számok),n, m konstansok (természetes számok)

  12. Lineáris programozás • Egy gyár bizonyos időszakra szóló termelési feladatának meghatározása Matematikai alapmodell értelmezése: j a terméktípus azonosítója xja j. terméktípusbólgyártandó mennyiség n a terméktípusok száma cja j. terméktípus egységnyi gyártott mennyiségén keletkező haszon i az erőforrástípus azonosítója aija j. terméktípus egységnyi gyártásához szükséges erőforrásigény az i. erőforrástípus esetén bi az i. erőforrástípus kapacitáskorlátja m az erőforrástípusok száma További feltételek is figyelembe vehetők, a feladat lényege nem változik.

  13. Lineáris programozási feladatok megoldása Matlab segítségével Modell: f, x, b, beq, lb, ubvektorokA,Aeq mátrixok. Megoldás: x = linprog(f,A,b) x = linprog(f,A,b,Aeq,beq) x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub) [x,fval] = linprog(...)

  14. Nemfolytonos modellek Nemfolytonos modell: a feladatban az ismeretlenek egy része, vagy az összes ismeretlen csak diszkrét értékeket vehet fel. Megkülönböztethető • tiszta diszkrét típusú, • vegyes diszkrét típusú modell. Alkalmazásuk indokai: • Bizonyos változók esetében a folytonos érték nem értelmezhető (pl.: nem osztható termékek gyártási mennyisége, sorozatnagysága stb.). • A folytonos optimum kerekítésével kapott érték távol eshet a diszkrét optimumtól. • Minőségi és mennyiségi döntések szétválasztása.

  15. Diszkrét programozás Tipikus példa az ún. Hátizsák feladat: • csődarabolás • szűkkeresztmetszet vizsgálata (gyártás, logisztika stb.) A Hátizsák feladat matematikai alapmodellje: xjváltozók (bináris számok), cj, aj, n, b konstansok (természetes számok)

  16. Diszkrét programozás (folyt.) Továbbfejlesztett modell: xjváltozók cj, aij, bi, n, m konstansok x, c, b vektorok A mátrix Bnn-elemű bináris vektorok halmaza

  17. Vegyes diszkrét programozás Általánosított modell: n, m konstansok x, y, c, d, b vektorok A, B mátrixok

  18. Az utazó ügynök feladata Tipikus példa: • Termelésütemezés (gépátállítási idők) • Anyagmozgatás (szállítási idők)

  19. Az utazó ügynök módosított feladata Tipikus példa: • Termelésütemezés (gépátállítási idők és műveleti idők) • Anyagmozgatás (szállítási idők és szállítási korlátok)

  20. Hozzárendelési feladat