PRIKAZ BALASOVOG ALGORITMA ZA 0-1 PROGRAMIRANJE

Size: px
Start display at page:

Download "PRIKAZ BALASOVOG ALGORITMA ZA 0-1 PROGRAMIRANJE"

Transcription

1 Tihomir^Hunjak U D K : $, Fakultet organizacije i informatike Stručni rad V a r a ž d i n PRIKAZ BALASOVOG ALGORITMA ZA - 1 PROGRAMIRANE U uvodnom dijelu rada govori e o cjelobrojnom i nula-jedan pro gramiranju. Daljnji tekt adrži prikaz Balaovog algoritma za nula-jedan programiranje (poznatog još pod nazivom metoda djelomičnog nabrajanja). Rješavanje zadataka pomoću navedenog algoritma prikazano je detaljno na jednom primjeru, a za drugi u pregledno navedeni algoritamki koraci koji e primjenjuju tokom rješavanja zadatka. 1. UVOD Poznato je da e velik broj ekonomkih (i ne amo ekonomkih) problema može prikazati matematičkim modelima koji e rješavaju metodama poznatim pod zajedničkim nazivom linearno, odnono nelinearno programiranje. Oim mnogo upotrebi javan ih metoda oj) čeg karaktera,kojima e može rješavati velik broj problema linearnog programiranja (takva je npr. dobro poznata implek me toda), ponekad e pokaže potreba za algoritmima pecijalne namjene, ovino o pecifičnotima problema koji e rješava.efi ka not tih algoritama ima i voju cijenu - oni obično niu primjenjivi na veći broj problema. Takav je lučaj i problemima nula-jedan programiranja i njihovim rješavanjem. Pod problemima -1 programiranja podrazumijevaju e problemi programiranja u kojima varijable uzimaju vrijednoti ili 1. Velik broj realnih problema, za koje je moguće formirati matematičke modele -1 varijablama, bio je razlogom za izdvajanje ove klae problema iz šire klae problema cjelobrojnog programi_ ranja. Takvi u problemi na primjer: - problem trgovačkog putnika - problem dotave - problem ranca - višetruki problem ranca - problem ravnoteže tekuće vrpce - problem raporeda polova - problem inveticijkog odlučivanja. Izdvajanje -1 programiranja kao poebne grane programiranja bilo je omogućeno i pronalaženjem poebnih metoda za rješavanje 179

2 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova(198), k tih problema. Te metode i algoritmi razlikuju e prema pritupu u rješavanju problema. Tako e razlikuju:^) - algebarki pritup - kombinatorni pritup - nabrajanje - heuritički pritup. Neki problemi cjelobrojnog lineranog programiranja mogu e uz tanovite uvjete2), preveti u probleme -1 programiranja i na taj način e kod njihovog rješavanja mogu korititi odgovarajuće metode koje imaju odredjenih prednoti 3) pred metodama cjelobrojnog programiranja. Ito vrijedi i za odredjenu klau problema linearnog programiranja varijablama dikretnih vrijednoti (ne nužno cjelobrojnim). U ovom članku prikazan je Balaov adi tivni algoritam za rješavanje problema -1 linearnog programiranja, u kojem e koriti metoda djelomičnog nabrajanja. Ovaj algoritam objavljen je 4) godine, a ovdje je dan prikaz prema originalu, pogodan za ručno rješavanje problema. U članku je u potpunoti prikazan tok rješavanja jednog primjera tom metodom. Kako je rješavanje problema većih dimenzija teško zamilivo bez pomoći elektronkog računkog troja, za ovaj algoritam načinjen je i program za item B Taj program adrži i odredjene modifikacije originalnog algoritma, a bit će prikazan u poebnom članku. 2. IDEA BALASOVOG ADITIVNOG ALGORITMA Opći oblik linearnog programa -1 varijablama može e formulirati na lijedeći način: odrediti x' koji minimizira (makimizira) c*x- (1) uz ograničenja A'x"~b' (2) x: = in i, r j E N (3) 1) S.Ahour i A.R.Char: "Computational Experience on Zero-One Programming Approach to veriou Combinatorial Problem, ournal of the Operation Reearch Societ of apan, Vol.13, No.2, 197, tr ) Lj.Martič, "Matematičke metode za ekonomke analize II,Narodne novine, Zagreb, 1972, tr ) S.Ahour i A.R.Char, op.cit. 4) E.Bala, "An Additive Algorithm for Solving Linear Program with Zero-One Variable", Operation Reearch,Vol.l3, 1965, tr

3 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova(198),h pri čemu je x*n komponentni tupac vektor, c' je dani n komponentni redak vektor, A' = ( a jj) e matrica tipa q xn i b' je tupac vektor od q komponenata. Skup {1,2,.,q} označi t će e _, a kup 11,2,...,n) N. Da bi e ovako formulirani problem mogao riješiti pomoću aditivnog algoritma, on e prevodi u nešto drugačiji oblik koji zadovoljava zahtjeve: - va ograničenja moraju biti tipa < - koeficijenti funkcije cilja moraju biti nenegativni. Ako problem (1*), 2'), (3') ne ipunjava ove zahtjeve, on e na željeni oblik može doveti lijedećim tranformacijama: a) ve jednadžbe e zamijene dvije nejednadžbe b) ve nejednadžbe tipa > množe e -1 c) ovino o predznaku koeficijenta varijable u funkciji cilja i o tome da li e rješava problem makimuma ili problem minimuma uvode e nove varijable prema lijedećoj hemi: za max za mi n i x'. kada je c'. < kada je c' > l-xt kada je c'. > kada je ct < Uz ove tranformacije i uz uvodjenje m-komponentnog nenegativnog olabljenog vektora problem prelazi u oblik: pronaći x takav da vrijedi z = cx = min (1) uz uvjete Ax + = b (2) x. = ili 1 (j e N) (3) "> (k) gdje je c > i x, c, A i b u dobiveni iz x^ c', A*, b'. Aditivni algoritam je načinjen tako da bez obzira na zadani problem tranformirani problem je problem minimuma. Dimenzija od x i c otaje n. Dimenzija od b e u odnou na dimenziju od b' može promijeniti pa e nju označi m i uvodi oznaka M za kup {l,2,...,m}. Očito vrijedi m>q. Problem (1), (2), (3), (4) e označi P. S a^ označi e j-ti tupac matrice A. 181

4 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova(198),k (n+m) dimenzionalni vektor u(x,) će e zvati rješenje ako zadovoljava (2) i (3), moguće rješenje ako zadovoljava (2), (3) i,a optimalno (moguće) rješenje ako zadovoljava (1), (2), (3) i (A). Neka je P oznaka za linearni program definiran (l), (2), i ograničenjima Xj > (je N) (3a). Xj = 1 (je ) (3b ) gdje je podkup od N (kada je =o to je problem P dan (1), (2), S (3a) i 4). Kod rješavanja algoritam počinje linearnim programom P vektorom (u =(x,* ) = (,b) koji je očito dualno moguće rješenje za P (zbog c > ). Odgovarajuća baza atoji e od jedinične matrice I ( m ) = (e.) (i=1,,m). Za one i koji imaju vojtvo? <, bira e, u kladu odredjenim pravilom (va pravila koja e pominju u ovom pregledu aditivnog algoritma bit će precizno formulirana u prikazu algoritma po koracima) vektor a^ takav da je a.j <, i uvodi ga e u bazu. No, umjeto uvodjenja vektora a.j^ u bazu na mje_ to vektora e., kao što je to lučaj kod dual ne implek metode, dodaje e 1 problemu P novi uvjet x. = 1 u malo promijenjenom ob1 i ku -x. + Y. = -1 j m+1 pri čemu je Y j artificijelna varijabla. Time e dolazi do problema p 1 ^ ={ 1 >koji obuhvaća (1), (2), (3a) i (k) dodatnim ograničenjem Xj = 1 (3b 1 ). Lako e vidi da je kup x. = (j & N), i == bi (i e M)»Y m+1 = = -l dualno moguće rješenje za problem P. U proširenoj bazi I( m + j) 85 ( e j) ( i = 1»» m+1 )» (m+1). jedinični vektor e^^ odgovara vektoru Y m+ j e n a mjetu jediničnog vektora e pa e zbog toga uvodi u bazu vektor a., rn+1 j 182

5 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), k odnono varijabla x. poprima vrijednot 1 u novom rješenju problema P* koje je^očito dual no moguće. Budući da artificijelna varijabla ^+j dobiva vrijednot i ubuduće ne igra nikakvu ulogu u algoritmu, može biti ipuštena i novo rješenje može e zbog toga piati u obliku 1 / 1 U, K u = (x, ) = (Xj,,x n, j,, m ). Zbog toga je novo dualno moguće rješenje problema P* vektor u (x\^) čije u komponente r i (j = v x. -1! = b. - a.. (IeM). '1 1 1 j [ (jen-'u,}) Vidi e da e u formiranju novih rješenja korite operacije zbrajanja i odbijanja pa je to bio razlog da e algoritmu dalo ime aditivni algoritam. Ako vektor-rješenje u^ još uvijek ima negativne komponente,tada e u kladu gore navedenim pravilom izabere drugi vektor a^ za uvodjenje u bazu, a problemu P^ dodaje novo ograničenje xj 2 = 1, u ob 1 i ku gdje je x j2 + W = _ 1 j druga artif ici jelna vari jabla. 2 To dovodi do problema P atavljenog od (1), (2), (3a) i (4) i dodatnog kupa ograničenja (3b) ačinjenog od x^=1, Xjj=l Skup X j l - 1, X j= I je(n-{ 1 >) I,.=b.-a. j i (i G M), v ^ = -1 2 je dualno moguće rješenje od P. Vektor a._ uveden je umjeto * 2 e m+2* 3 x j2 u z ' m a vrijednot 1 u novom rješenju za P, što o čigledno znači da je ono dualno - moguće. Kako varijabla Y m+ 2 n e < ^ e ubuduće igrati nikakvu ulogu u algoritmu (jer cijelo vrijeme ima vrijednot ), može e iputiti 183

6 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198),4 (kao što je to bio lučaj varijablom,) i novo dualno mo z guče rješenje za problem P je u = (x, ), 9dje je je<m-{ 1, 2 }) 2 1. =. - a.. 7 ' i 2 Taj potupak e ponavlja tako dugo dok e ne dodje do rješenja u kojem u ve komponente nenegativne, ili dok e ne pokaže da takvo rješenje za grob^em P ne potoji. Ako e dodje do nenegativnog vektora u =(x, ), on je optimalno rješenje za problem P. Takvo rješenje je ujedno i moguće rješenje problema P, ali ne mora biti i njegovo optimalno rješenje. Potupak traženja optimalnog rješenja za problem P počinje u tom lučaju od nekog rješenja u^(p < ), izabranog u kladu odredjenim pravilom, time da druga pravila odredjuju izbor vektora koji e uvodi u bazu. Taj potupak traje tako dugo dok e ne dobije drugo moguće rješenje u* a vojtvom da je z^ < z g (z^ je oz.. naka za vrijednot funkcije cilja z za vektor up, p =,1,...) ili e evidentno utanovi nedoputivot takvog rješenja. Niz u^, q =,1,..., konvergira prema optimalnom rješenju. Taj potupak mogao bi e nazvati i peudo-dualnim algoritmom, jer, kao i u dualnoj implek metodi, tarta dualnim mogućim rješenjem i potepeno e približava primal - mogućem području, čuvajući cijelo vrijeme vojtvo dualnog mogućeg rješenja.medjutim, tvarna dual na implek iteracija e ne provodi, ne u potrebljava e ni dualni implek kriterij za izbor vektora ko ji ulazi u bazu, a takodjer ni jedan od vektora e. i = 1,...,m nije eliminiran iz baze u milu da je nadomješten nekim drugim vektorom. Do promjene baze dolazi dodavanjem novog jediničnog retka ili jediničnog tupca, odnono njihovim ipuštanjem i,što je najvažnije, koeficijentimatrice A otaju nepromijenjen i.kako novi jedinični reci i jedinični tupci uvedeni u vakoj iteraciji ne igraju, nikakvu ulogu u lijedećoj iteraciji, nije potrebno ni jedne ni druge ačuvati ni izričito ipiati. Djelovanje aditivnog algoritma može e lakše hvatiti ako e uporedi rješavanjem zadanog problema putem tetiranja kupa vih mogućih rješenja. Kako varijable, koje e javljaju u problemu P, mogu poprimiti amo dvije vrijednoti - ili 1, kup U = {u} vih rješenja od (2) i (3) je konačan i broj elemenata 184

7 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), 4 tog kupa je 2, gdje je n broj varijabli koje e javljaju u problemu P. Potupak promatranja vih 2 mogućih varijacija ponavljanjem od dva elementa prikazan je na lici 1 za problem u kojem e javlja 5 varijabli.5) Slika 1. 5) Na lici 1 može e pratiti tok rješavanja primjera 1 koji je dan nakon ovog prikaza aditivnog algoritma. Grane na tici, koje u izvučene debtjom linijom, upravo ilutriraju tok rješavanja primjera 1. I85

8 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), k Shema na lici 1 ima pet nivoa. Točci iz koje e počinje crtati hema pridruženo je rješenje za koje ve varijable imaju vrijednot nula. Dolakom na prvi nivo moguća u dva rješenja koja e razlikuju u vrijednoti varijable x^. Točka u koju e dodje iz početne točke puštanjem po denoj grani pridružena je rješenju a točka u koju e dodje puštanjem po lijevoj grani pridružena je rješenju Iti princip formiranja novog kupa rješenja zadržava e i kod prelaka na idući nivo. Sve točke u koje e dolazi puštanjem gornjeg nivoa po lijevoj grani pridružene u itom rješenju kome je pridružena i ihodišna točka gornjeg nivoa, a ako e u neku točku dodje puštanjem po denoj grani, to znači da e rješenje koje joj je pridruženo razlikuje od rješenja pridruže_ nog ihodišnoj točki neporedno prethodnog gornjeg nivoa po tome što varijabla rednim brojem nivoa dobiva vrijednot 1^ Za zadani kup od pet varijabli taj potupak provodi e do popunjavanja petog nivoa na kojem e nalazi kup od 32 točke - vaka je pridružena jednoj varijaciji ponavljanjem petog razreda od dva elementa. Pomoću heme a like 1 može e objaniti djelovanje aditivnog algoritma. To je u tvari kup pravila u kladu kojima e potiže optimalno rješenje (ako takvo potoji), ali lijedeći amo neke grane na hemi, dok e druge grane zanemaruju. Startajući iz ituacije u kojoj je vrijednot vih n varijabli, algoritam itematki dodjeljuje nekim varijablama vrijednot 1, tako da nakon provjere malog broja od kupa vih mogućih varijacija vrijednoti varijabli, pronalazi optimalno rješenje ili e pokaže da takvo rješenje ne potoji. U tvari to e potiže kroz kup pravila koja e primjenjuju u vakoj iteracij'r, a grubo e potupak može podijeliti u dva di- jela: a) odredjuje e podkup varijabli koje kandidiraju za dodjelu vrijednoti 1 h) izmedju tih varijabli izaberu e one kojima e dodjeljuje vrijednot

9 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), k Nakon odredjenog broja iteracija potaje jano da je optimalno rješenje potignuto ili da u optimalnom rješenju nemaju vrijednot 1 ve one varijable kojima je ta vrijednot dodijeljena tokom potupka. Potupak e tada zautavlja i ponovo e kreće iz prethodne e tape. Drugim riječima, pravila algoritma omogućuju da e iden tificiraju one grane tabla rješenja koje ne vode k rješenju boljem od već potignutog, i koje e zbog toga mogu naputiti. Efikanot algoritma u znatnoj mjeri ovii o efikanoti potupka kojim e utvrdjuje da neko rješenje nije bolje od već potignutog rješenja, odnono o reduciranju što većeg broja grana koje nije potrebno lijediti. Neke definicije i oznake Promatra e problem P. Budući da vako ograničenje kupa (2) adrži točno jednu komponentu vektora, rješenje u p =(x p, P ) je jedintveno odredjeno kupom = U I en, x P =1} zbog x P -f 1 e p (5) IO j e N \ P P = b.-.. a.. lem (6) 1 1 j e 1 1 P Kao što je pokazano, aditivni algoritam generira niz rješenja. S-ti član tog niza e označi u S = u(jj, r ) = (x S, ) (7) gdje je {j 1,j p } = ={j jen, x!*l} (8) dok će z g biti oznaka za vrijednot forme (1) za u S. Niz ovih rješenja počinje u i za to rješenje je =, x =, =b i Z q =. Naravno, Q C p z a vaki p ^. Skup vrijednoti koje ite- poprima funkcija cilja za moguća rješenja dobivena do -te racije označi e a Z = {z p I p <, u P > } (9) 187

10 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), h Ako taj kup nije prazan, njegov najmanji element će e zvati plafon za u. Ako pak je taj kup prazan, ulogu plafona preuzeti će. Plafon za u bit će označen a» ako je Z = (1) min z ako je Z 4 7 P p Za vaku i teraci ju +1 novi vektor koji e uvodi u bazu bit će izabran iz podkupa kupa {a. jen}, koji e zove kup pobolj^ ) c avajućih vektora za rješenje u. Odgovarajući kup indeka j označi e N (naravno, N C N), a u daljnjem tektu će e definirati preciznije. Nadalje treba definirati neke vrijednoti koje će e korititi kao kriterij za izbor vektora koji e uvodi u bazu. Za vako rješenje u i vaki jen definiraju e vrijednoti iemj" ( -fjj) EN ; H S ~* (11) V. 1 jen ; M S T= ' gdje je M^V {\ \ * - a.. < } (12) Značenje tih vrijednoti je očito; vt, je uma negativnih kom+1 ponenata vektora rješenja u, koji e dobije iz vektora rješenja u povećanjem kupa g na g+^ = l-(j"}. Kao što je po menuto, vrijednot v^ luži za izbor novog vektora koji e gvo di u bazu, a\ko je utanovljeno da je to efikaan kriterij, potrebno je itaći da je on empirički i da nije bitan za funkcioniranje aditivnog algoritma - on može dobro raditi i primjenom nekog drugog kriterija. Izbor kriterija za uvodjenje novog vektora u bazu utiče na efikanot algoritma, ali nema utjecaj na njegovu konačnot. U kladu aditivnim a Igori trnom vrijednot i Vj pridodate vakom rješenju u** potepeno e brišu u idućim i teraci jama u kladu ulogom koju igraju. k k Skup takvih j, za koje u vrijednoti v. pridodate rješenju u briane prije nego je dobiveno rješenje u, označi e C. (k<). k (C, = po definiciji). 188

11 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), 4 Skup indeka j za koje u vrijednoti vp. pridodate vakom rjep -1 šenju u a vojtvom p < i C, briane prije potizanja P.. rješenja u oznaci e C S - C S U ' p p C p (13) Dalje e za rješenje u S definira kup takvih j e (N-C ) da, ako je a. uvedeno u bazu tako da je potignuto S U(} vrijednot funkcije cilja potigne plafon za u. Oznaka za taj kup je D = {j je(n-c ), c.>z x ( ) -z } (14) S Iz kupa indeka j e N-(C S U D & ) izdvojit će e u poeban kup oni j koji imaju vojtvo da, ako e pripadni a. uvede u tako da je - bazu + 1 = U(j}, nenegativan. porate. Skup takvih j označava e E ={j je N -(C\to )h j«na..>} (15) Sada e može dati prava definicija kupa poboljšavajućih vektora za rješenje u. To je kup takvih a^., za koje j pripada kupu N = N - (C S ( D U E ) (16) Očigledno, = za vako moguće rješenje u. Slično definira e par rješenja u S i u^ (k <, ) kup onih j e (N^'C^) za ko je, ako je a. uveden u bazu tako da je potignuto z + 1 potiže-'plafon za u = ^l/tj}«d k ={ j* e(n k " C k } ' C j > z X ( S ) _ z k } ( 1 7 ) 189

12 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova(198),4 k Konačno, za dani par rješenja u i u takav da je u =u(j r...,j r ), u k =u(j 1 j r _^(i t»*n k C $ ) k definira e kup poboljšavaj ućih vektora za rješenje u, preotalih nakon iteracije. To je kup takvih a. za koje j pripada kupu N k \ " < c k u D k» < l8 > Skupovi definirani (16) i (18) igraju centralnu ulogu u ovom algoritmu. Čim e dotigne neko rješenje u, za daljnje uvodjenje u bazu dolaze u obzir amo poboljšavajući vektori za to rješenje. Ako e utanovi da je kup poboljšavajućih vektora za rje_ šenje u prazan, to e interpretira kao "top ignal", što znači da ne potoji moguće rješenje u 1 - takvo da je C t i x() z t < z. U ta_kvom lučaju ponavlja e potupak za neko prethodno rješenje u, identificiranomu kladu odgovarajućim pravi_ lima, i za vako takvo rješenje u amo kup poboljšavajućih vektora preotalih nakon iteracije dolazi u obzir za uvddjenje u bazu. 3. PRIKAZ ADITIVNOG ALGORITMA U daljnjem tektu bit će aditivni algoritam prikazan po koracima. Starta e dualnim mogućim rješenjem u, za koje u x =, =b i z = (19) o ' o Neka je nakon -te iteracije dobiveno rješenje u S =u(j^,, r ) za koje je e (2) j e (N- ) Z z =. _. c. j ej j (21) Tada e dalje potupa na lijedeći način: Korak 1 : I pi ti vanje ^ (iem)., 1a. Ako je. > (icm), kup z = z Skup D. je definiran a (17) za vaki k<, brišu e vrijednoti v. za eu^» k< i prelazi na korak 5. Ako do ovog lučaja dodje za u,tada je u optimalno rješenje i algoritam je okončan. 19

13 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova(198), 4 lb. Ako potoji i- takav da je ^ <, prelazi e na '1 Korak 2 : Identificiranje poboljšavajućeg vektora za rješenje u S formiranjem kupa N kao što je to definirano a (16). 5 2a. Ako e =, tada ne potoji poboljšavajući vektor za u i prelazi e na korak 5. 2b. Ako je ć, prelazi e na Korak 3 : Ipitivanje relacije E a" < * (i/ * < ) (22) jen gdje u a.^ negativni elementi matrice A. 3a. Ako potoji takav i^ M za koji nejednakot (22) ne vrijedi, prelazi e na korak 5. 3b. Ako u ve relacije (22) zadovoljene kao troge neje_ dnakoti, treba izračunati vrijednoti v. prema defj_ nicionim izrazima (11) i (12) za vaki j e N i izabrati onaj j g +^ za koji je v. 1 = max v. /o->\6) (23) en izbriati v. i preći na korak 8. S+ 1 3c Ako ve relacije (22) vrijede, i potoji podkup M od M takav da u relacije (22) zadovoljene kao jednakoti za i e M, prelazi e na Korak 4 : Ipitivanje E j relacije xu) < Z " Z (24) F gdje je F g kup takvih jen, za koje je a..< za naj^ manje jedan iem.. 6)Ako jednakoti(2s)i(28)vrijede za više od jednog 3 ~ 3 & + i e biva tako da je o. =min o.(gdje je kup omn j za d +l 3 je m a X koje vrijedi taj lučaj). Ako ^a relacija takodjer vrijedi za više indeka j, tada e bira bilo koji od njih kao + j- 191

14 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), 4 4a. Ako vrijedi (24), briše e v^ za ve j e F (bez izra_ čunavanja njihovih numeričkin vrijednoti)^ Skup + i= = \F izračunaju e vrijednoti funkcije cilja 5 S z ^1 = z +. E _ c. (25) +1 jrf j i olabljenih varijabli! + 1 =! -. Z c a.. (i e M) (26) 1 1 j ef 11,. ~. +1,.^ za novo rješenje u, 1 prelazi e na novu iteraciju (tarta e ponovo korakom 1) 4b Ako (24) ne toji, briše e vj za vaki j e N (bez izračunavanja numeričkih vrijednoti), i prelazi e na Korak 5 identificiranje poboljšavajućih vektora za rješenje (u (k/^cg) preotalih nakon interacije, ipitivanje kupova (k/^cg) definiranih (18) za opadajući redolijed brojeva k, tako dugo dok e ne pronadje k^ takav da vrijedi C g i 4 9 ili e utanovi da je kup prazan za vaki k a vojtvom ^C g. 5a. Ako je = za ve k takve da je ^Cg, tada ne potoje poboljšavajući vektori ni za jedan u k (k/,c. ) K S i algoritam je okončan. U tom lučaju, ako je Z g =, P nema moguće rješenje. Ako pak je Z =, tada je u'', za,... x(),. ^ x()... koji je z^ = z optimalno rješenje 1 z je minj_ mum što ga funkcija cilja potiže za to rješenje. 5b. Ako je 4 za k=k^,» preći na Korak 6: Ipitivanje relacije E a" * ) (i/ ) < ) (27) za k=k.j. 192

15 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), k 6a. Ako i jedna od relacija (27) nije ipunjena za k=k^, briati v.^1 za vaki j e i ponoviti korak 5 za k< k^, pišući k_ umjeto k^ u koracima 5 i 6. Uvijek kada e korak 5 ponavlja za k< k a, treba piati k^ umjeto k u koracima 5 i 6. Ako relacije (27) niu zadovoljene za vaki k takav da je Nj* 4, algoritam je okončan, itim zaključcima kao u 5a. 6b. Ako u za k=k ve relacije (27) zadovoljene kao p troge nejednakoti, treba izabrati j. takav da je k v. = max v. 3 (28) +1 j e N k B 3 poništiti v. i preći na korak c. Ako u za k = k ve relacije (27) zadovoljene, i potoji podkup M, od M takav da u relacije (27) B zadovoljene kao jednadžbe za ie Korak 7- Ipitivanje relacije 3, preći na l e Fr S 1 k * ( 2 9 > gdje je F, kup takvih j e N, B 6 najmanje jedan i e M,. P za koje je a.,< za ko 7a. Ako vrijedi (29), poni štit v &za vaki je j B Skup j = ( F^. Izračunati vrijednot funkcije 3 3 cilja z + l = Z k B + c ef k B j ( 3 ) 19

16 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova(198), 4 i olabljenih varijabli 7b. f + 1 = V z a (i e M) (31) I 'l.,-s I ef k. ~. +1.,.., za novo rješenje u 1 preci na novu iteraciju (tartati ponovo korakom 1). Ako ne vrijedi (29), poništiti vrijednoti v. k B za vaki j e i ponoviti korak 5 za vaki k < k^. Ako takav k < k^ ne potoji, npr. ako je k^ =, algoritam je okončan itim zaključcima kao u 5a. Korak 8: Skup j" + 1 = SU^ S +^* Izračunati vrijednoti funkcije cilja i olabljenih varijabli za novo rješenje +1 u kladu formulom Z +1 = Z p + c. '+1 = Z je +1 c. (32) +1 p. =T - a.. = b. - a.. (iem) (33) i 1 1 j +1 je +1 gdje je p definiran poljednjom izbrianom vrijednošću v?. Preći na iduću iteraciju (npr.tartati ponovo +^korakom 1). Algoritam pretaje kada je dobiveno rješenje u z za koje je (I) (II) dobivena ituacija 5a i 1 i dobivena ituacija 6a i (27) ne vrijedi ni za jedan k takav da je N* 4 ili (III) dobivena je ituacija 7b i k =. p Treba napomenuti da aditivni algoritam opiuje dobivanje jednog optimal 1 nog rješenja (ako takvo potoji). No, ako potoji više optimalnih rješenja za dani problem, ona e mogu potići uz modifikaciju izloženog algoritma u kojoj e u (14) i (17) tavlja znak > umjeto >, a u (24) i(29) < umjeto <. 194

17 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), k Nadalje, moguće je reducirati broj rješenja koja e direktno i pituju tokom izvodjenja algoritma. Cijena za to je nešto loženija numerička procedura u vakoj iteraciji, a koja e zaniva na promjeni a 1 goritamkih koraka 3b, 3c, 6b, 6c kako lijed; 3b. Ako vrijedi (22) ipitati relacije E a7. - a7. <? (i/? < ) (22a)... ij ij i i jen x qdje je.. = max a... Ako ve relacije (22a) vrii j * i j x jen jede, izračunati vrijednoti v. za vaki jen,i za brati j, takav da je v. = max v S + 1 jen Poništiti v. i preći na korak c Ako vrijede relacije (22), i potoji podkup M od M takav da relacije korak k. (22a) ne vrijede za i e M S, preći na Odgovarajuće promjene treba u cijeloti učiniti i u koracima 6b i 6c. k. PRIMERI U ovom dijelu rada prikazano je rješavanje dvaju primjera izneenom metodom. Prvi problem, problem minimuma, je u potpunoti riješen uz navodjenje vih a 1 goritamkih koraka. Za drugi problem navedeni u amo algoritamki koraci kroz koje e prolazi tokom rješavanja, a čitalac može lako pratiti potupak rješavanja kombiniranjem ovog prethodnim zadatkom. Za problem makimuma nije dan primjer jer e on rješava jednotavnim vodjenjem na problem minimuma, kako je prikazano na početku iznošenja algoritma. 195

18 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198),4 Primjer 1: Odrediti minimalnu vrijednot funkcije i* = -2xj + + x 3 + 5x - 4x! uz uvjete zj" + 2x 2-4x^ + 4x + 3x^ž 4 2 x 1 " 3 x 2 " X x x 5-4x^ + x 2-3x^ - 2x^ < xj = i 1 i 1 za j = 1 5 Da bi e ovaj problem tranformirao u oblik na koji e može primi jeni ti aditivni algoritam (oblik koji odgovara problemu P iz prethodnog prikaza aditivnog algoritma), treba uradi ti i ijedeće: - prvu nejednadžbu pomnožiti -1 da bi e vela na oblik - izvršiti zamjenu varijabli kako lijedi 8 x. = x: za j = 2,4 1 -xj za j = 1, 3, 5 - uveti dopunke varijable Tranformirani problem u tom lučaju glai: Odrediti minimum funkcije z = 2x 1 + 3x 2 + x^ + 5x^ + 4x,- uz uvjete x 1-2x 2-4x^ - 4x^ + 3x 5 + ] = -4-2x 1-3x 2 + x^ + 5x^ - 6x^ + 2 = 1-4x 1 - x 2-3x^ + 2x,- + 3 = -2 x. = ili 1 za j = 1,..., 5 Rješavanje ovog zadatka može e pratiti kroz tabelu 1. U daljnjem tektu bit će navedeni algoritamki koraci koji e poduzimaju u vakoj iteraciji, uz prikaz izračunavanja pojedinih veličina i formiranja kupova indeka koji u potrebni za rad a 1 go r i trna. 196

19 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (I98O), 4 Broj z reda 1 N i i V. c D j E F 2 Z ar k a M V a i V a i a i" i4 1 î E a-. 1 N j 1 -A , ,1 3 1? , a. -1 ' , 1 4 a V i4-5 -5* 2 î ,1 5 I a-. cn 2 ' j -6, a.~ '1 12, a.. -3 o ,1, a:. 3, 17 at. U en ,1,2,4 11 i it j -2 ^ Tabela 1 197

20 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), 4 Algoritam počinje odredjivanjem vrijednoti =, q =, z = za početno rješenje u (, b). Za ovo početno rješenje u vrijednoti olabljenih varijabli ;, o 1 o I Iteracija: 1. korak:? < za i = 1, 3, prema lb prelazi e na 2. korak: Traženje poboljšavajućeg vektora za rješenje u, formiranjem kupa N = N - o (C \DU o v E ) o,, C =, D = (zbog Z = ->z o =<»-> ne potoj? j takav da bi vrijedilo x(o) C. Z V - 2 ) E = {5} (vidi 1. red tabele 1) N q = {1,2,3,4,5} - {5} = {1, 2, 3, 4} Zbog N Q ^ ovo je ituacija 2b, pa e prelazi na 3. korak: i pi ti vanje relacije (22) za i = 1,3 (2.red u, tabeli 1) o \ atj = a l2 + a T = " 2 " 4 ^ = " 1 < k S a31 jen o 34 ^ = a = ~ k " 3 = " 7 Y 3 = " Kako u nejednakoti (22) trogo zadovoljene, ovo je lučaj 3b, pa e izračunavaju vrijednoti v. definirane (11) i (12) za j eh (to je pri kazano u 3., 4., 5. i 6. redu tabele 1): v 1 - E - L I > 1 emj E V2 = u " 1 em^ : V E V3 3 = i em -= 3» 198

21 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198),4 v -, ( -, I. Vidi e da je max v. = /, pa e prema 3b poništava v, (kako i 5 jen je algoritam važno kojim e redom poništavaju vrijednoti v., to e redolijed poništavanja tih vrijednoti bilježi doda- - * vanjem numeracije; npr. uz v^ = -2 doda e 1 (-21) - vidi 5- red tabele 1) i prelazi na 1 = U (3> = U (3) = o z 1 = z + c^ = 3 1 o = a 1 3 = = 1 o = a 2 3 = 1-1 = 1 o Y = a (ve ove vrijednoti upiane u u edmi red tab.l) Prelazi e na iduću iteraciju. i I Iteracija: 1. korak: 3 <, prema lb prelazi e na 2. korak: N ] = N - (c'ljd^e^ C 1 = {3}, D 1 =, E 1 = {2,5}, (vidi 7.red tab.l) N 1 = {1,2,3,4,5} - {{3}U (2,3,5}} = {1,4} Zbog ć, prema 2b prelazi e na 3. korak: Ipitivanje relacije (22) za i=3 (prikazano u 8. redu tabele 1) ^ jen = + "Š* = ^ "3 = "7 < Y 3 = -2 Kako je ovo lučaj 3b, treba izračunati vrijednoti v! za j = 1,4 (vidi 9.i 1.red tabele 1): A = V ( 1 * " " " } = - 1 = - 1 V i em 1 4 =. \ l M - a i4 } = ~ 5 = -5 um; 199

22 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova(198),4 Kako je vi = max vi, briše e vi i prelazi na jen 1 2~ Z 2 = 1 U {1} + Z1 c = 1 " a = 2 " a a = (vidi 11. red {3,U 1+2=3 = - 1 = -1 = + 2 = 2 = =2 Prelazi e na novu iteraciju. I I I iteracija: 2 1. korak: ^ <, pa e prema lb prelazi na 2. korak: N = N -(C 2 UD UE / z z C 2 = {3,1}, D 2 =, E 2 = {5} (vidi 11.red tabele 1) N 2 = N-(c 2 U D 2 U E 2 )={1,2,3,4,5} -{{3,1}U{5}}={2,4} Zbog N 2 4 prelazi e, prema 2b,na 3. korak: Ipitivanje relacije (22) za i=1 (prikazano u 12. redu tabele i). \ a ij = a ~\2 + a" 4 = -2-4 = -6 < 2 = -1 Očito e radi o lučaju 3b, pa treba izračunati vrijednoti v? za j = 2,4 (vidi 13., 14., 15. red u tabeli 1 ) em 2 V4 =. Z M2- ( Y i " ^ = 2 " 5 = " Vidi e da je v 2 = max v., pa e briše v 2 i prelazi na j E N 2 2

23 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), 4 3 " 2 U {2} 2 2 Z + C 2 l " a l2 2 2 " a 22 Y " a 32 = (vidi 15. red Prelazi e na (3,1,2} = 6 = -1+2 = 1 = = 5 = 5-1=4 IV Iteraciju: 3 1. korak: Kako je. > za ve i, ovo je lučaj 1a. Z = {z }, z x ( 3 ) = z = Treba formirati kupove D q, D^ i D^: n o = / e(v C o)' c.*(6-) }= (jer je C j<6 V j) D 3 = {j/ je(n 1 -C 3 ), c.*(6-1)} N ] = {1,4}, C 3 = {1}=>D 3 = {4} D 3 = {]/ je(n 2 -C 3 ), C j>(6-3)} N 2 = {2,4}, C 3 = {2}* D 3 = {4} Dalje e, prema 1a, brišu v^ (zbog D^ = {4}) i v^ (zbog D 3 = {4} i prelazi e na 5. korak: Ipituje e da li potoji poboljšavajući vektor za 3 3 rješenje u, ipitivanjem kupova N (definiranih (18)) za k = 2,1,. N 3 = N 2 - (C 3 UD 3 ) N 2 = {2,4}, C 3 = {2}, D 3 = {4} + N 3 = N 3 = N 1 -(C 3 U D 3 ) N ] = {1,2,3,4}, C 3 = {1}, D 3 = {4} -> N 3 = {2,3} 21

24 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), 4 3 Kako je ^, ovo je ituacija 5b, pa e prelazi na 6. korak: Ipituje e relacija (27) za k = 1, i=3 (jer je ^ < ) (vidi 16. red tabele 1) E a" = ^ \ = Prema tome, ovo je lučaj 6a. Brišu e i v^ (već 5. korak: N 3 = N -(c 3 UD 3 ) u briani) i ponavlja e 5. korak za k=5. N Q = {1,2,3,4}, C 3 = {3}, D 3 = -* N 3 = {1,2,4} 3 Zbog /, prema 5a, prelazi e na 6. korak: Ipituje e relacija (27) za k =, 1=1,3 ^.; } < - E a" = -4-3 = -7 < = -2. jeht 3 3 o Ovo je lučaj 6b. Kako je max v. = v^ poništi e v^ i prelazi na -i^o ^ 8. korak: = U {4} = {3, 1, 2, 4} = = = 11 z 4 = z 3 + c = A - l4 = 1+4 = 5 a 4 a 2 = A - 24 = 5-5 = 4 = 3 A - 34 = 1+3 = 4 a (vidi 18. red u tabeli I 1) prelazi e na V Iteraciju: 1. korak: Zbog ^ (I=1,2,3) ovo je lučaj 1a. Z, = {6,11} z x ( 1 = 6 4 ^ Formiraju e kupovi D fc za k =, 1, 2, 3; 22

25 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), k D 4 = C j * 6} i- {}/ je(n 1 -c»>. C j * 5} N 1 = {1, 4}, = {1, 4} <- {j/j e (N 2 - c }, C j " N 2 = {2, 4}, = {2, 3} (zbog = ) Prelazi e na k 5. korak: = N 3 N 2 - (C3U D) = - (C^U u\) N 2 ' N 2 = {2, 4}, (cj N UD) 1 N 1 = {1, 4}, ' 2 4 ^ = N -<C*UD*) o N = {1,2,3,4}, Prema 5b prelazi e na 4 4 ) =+ N H o o 6. korak: Ipitivanje relacije (27) za k =, i = 1,3 o =. a Tj = " 2 < h = ~ k o Ovo je lučaj 6a, pa treba briati v^ i v^. Kako e relacija (27) dalje ne može ipitivati (ipitana je za ve vrijednoti indeka k), algoritam je okončan. 3 x(4) Prema 5a,optimal no je rješenje u jer je z^ = z =6. 23

26 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198),4 Prema tome, funkcija z iz problema P potiže minimum z=6 za vrijednoti varijabli x 1 = 1 ' x 2 = 1 ' X 3 = 1 ' X 4 = ' X 5 = * Odgovarajuće rješenje početnog zadatka je x 1 = ' x 2 = 1 x ' 3 = ' x 4 = ' x 5 = 1 a vrijednot funkcije cilja min z* = -1. U tabeli 2 pregledno je prikazana provedba aditivnog algoritma za primjer 1, po algoritamkim koracima. U tupcima tabele u redom napiani; iteracija, kup za odgovarajuću iteraciju, algoritamki koraci u vakoj iteraciji. Niz rješenja Algori tamki koraci lb, 2b, 3b, b, 2b, 3b, 8 2 3,1 1b, 2b, 3b, 8 3 3,1,2 1a, 5b, 6a, 5a, 6b, 8 4 3,1,2,4 la, 5b, 6a, 5a. Tabela 2. Na lici 1, danoj u klopu aditivnog algoritma, može e prati ti rješavanje primjera 1. Starta e rješenjem u za koje je x. = (j = 1,...,5). Potom e dobije rješenje 1... u ta koje je Xj 1 za j = 3 za j = 1,2,4,5 (na lici tom rješenju odgovara čvor T^). Iduće rješenje koje daje algoritam je 2 r1 za j = 1,3 za j = 2,4,5 Na lici e vidi kojom granom treba ići da bi e došlo u čvor T^ koji odgovara tom rješenju. 24

27 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova(198),4 Rješenje koje i i jedi je 3,.. fl za j = 1,2,3 u za koje je x. =< p za j = 4,5 'ako e na kraju pokaže da je ovo optimalno rješenje, prema algoritmu, potrebno je ipitati još i rješenje 4 / 1 za j = 1, 2, 3, 4 U 5 X. = < za j = 5 ali e utanovi da grana kroz pripadni čvor ne vodi do optimalnog rješenja, odnono da je optimalno rješenje već prije potignuto. Algoritam e zautavlja "dolakom" na poljednji, peti nivo u čvor T - taj čvor odgovara rješenju u3 jer e u njega dodje iz čvora puštanjem po lijevim granama. Primjer 2: Odrediti minimum funkcije z' = 4x - 3x 2 uz uvjete _ 12x^ + x + 8x^ -x^ + 2x* - 5x' - 4x + 6x^ < 2 4x* - 5x 2 - x^ + 4x^ - 8x^ > 5 2x^ - x 2 + ** x 3 " x ij + 2 x 5 - xj = ili 1 (j = 1 5) Da bi e mogao primijeniti Balaov algoritam na rješavanje ovog zadatka, potrebno je proveti lijedeće tranformacije: - drugu nejednadžbu pomnožiti -1 - zamijeniti varijable kako lijedi x.,f j " ^ X xj j = 2,3 Nakon toga zadani problem poprima oblik: Odrediti minimum funkcije z = 4xj + 3x x^ + 4x^ + 8x c 25

28 Hunjak T. Balaov algoritam Zbornik radova (198), 4 uz uvjete ~x 1-2x 2 + 5x 3 - kx h + 6x 5 + ] =5-4x r - 5x 2 - x^ - 4x i + 5x^ + 2 = -11 2x. + x 9-4x - x, + 2x c +, = -3 1 / x. = ili 1 (j=l,...,5) Ovaj problem, pa toga i polazni, nema rješenje. Tok rješavanja tog problema, napi an po algori tamkim koracima, vidljiv je iz lijedeće tabele (tabela 3) : Niz rješenja Koraci X lb,2b,3b,8 1 4 lb,2b,3b,8 2 4,2 lb,2b,3b,8 3 4,2,3 lb,2b,3b,8 4 4,2,3,1 lb,2a,5b,6b 5 4,2,3,1 lb,2a,5b,6b 6 4,2,3,1 lb, 2a,5b,6a,5b,6a,5a Tabela 3 26

29 Hunjak T. Balao algoritam Zbornik radova (198), k L I T E R A TURA 1. Lj.Martić, Matematičke metode za ekonomke analize II, Narodne novine, Zagreb, 1972, tr Lj.Martić, Kvantitativne metode za financijke i računovodtvene analize, Ekonomki fakultet, Zagreb, E.Bala, An additive algorithm for olving linear program with zero-one variable, Operation Reearch, Vol. 13, 1965, tr S.Ahour and A.R.Char, Computational Experience on Zero-One Programming Approach to Veriou Combinatorial Problem, ournal of the Operation Reearch Societ of apan, Vol.13, No.2, 197, tr Primljeno: Hunjak T. A Decription of Bala' Algorithm for Zero-One Programming S U M M A R Y In thi paper the author preent an algorithm for olving linear program with zero-one variable. In the introductor part of the paper attention i called to the importance of zero-one programming problem. The paper itelf i divided into thre part: the firt part dicue the baic idea of the algorithm, the econd contain a decription of the algorithm, while the third provide the olution of two numerical example. 27

TEORIJA SKUPOVA Zadaci

TEORIJA SKUPOVA Zadaci TEORIJA SKUPOVA Zadai LOGIKA 1 I. godina 1. Zapišite simbolima: ( x nije element skupa S (b) d je član skupa S () F je podskup slupa S (d) Skup S sadrži skup R 2. Neka je S { x;2x 6} = = i neka je b =

More information

Projektovanje paralelnih algoritama II

Projektovanje paralelnih algoritama II Projektovanje paralelnih algoritama II Primeri paralelnih algoritama, I deo Paralelni algoritmi za množenje matrica 1 Algoritmi za množenje matrica Ovde su data tri paralelna algoritma: Direktan algoritam

More information

Algoritam za množenje ulančanih matrica. Alen Kosanović Prirodoslovno-matematički fakultet Matematički odsjek

Algoritam za množenje ulančanih matrica. Alen Kosanović Prirodoslovno-matematički fakultet Matematički odsjek Algoritam za množenje ulančanih matrica Alen Kosanović Prirodoslovno-matematički fakultet Matematički odsjek O problemu (1) Neka je A 1, A 2,, A n niz ulančanih matrica duljine n N, gdje su dimenzije matrice

More information

ZANIMLJIV NAČIN IZRAČUNAVANJA NEKIH GRANIČNIH VRIJEDNOSTI FUNKCIJA. Šefket Arslanagić, Sarajevo, BiH

ZANIMLJIV NAČIN IZRAČUNAVANJA NEKIH GRANIČNIH VRIJEDNOSTI FUNKCIJA. Šefket Arslanagić, Sarajevo, BiH MAT-KOL (Banja Luka) XXIII ()(7), -7 http://wwwimviblorg/dmbl/dmblhtm DOI: 75/МК7A ISSN 5-6969 (o) ISSN 986-588 (o) ZANIMLJIV NAČIN IZRAČUNAVANJA NEKIH GRANIČNIH VRIJEDNOSTI FUNKCIJA Šefket Arslanagić,

More information

Mathcad sa algoritmima

Mathcad sa algoritmima P R I M J E R I P R I M J E R I Mathcad sa algoritmima NAREDBE - elementarne obrade - sekvence Primjer 1 Napraviti algoritam za sabiranje dva broja. NAREDBE - elementarne obrade - sekvence Primjer 1 POČETAK

More information

Uvod u relacione baze podataka

Uvod u relacione baze podataka Uvod u relacione baze podataka Ana Spasić 2. čas 1 Mala studentska baza dosije (indeks, ime, prezime, datum rodjenja, mesto rodjenja, datum upisa) predmet (id predmeta, sifra, naziv, bodovi) ispitni rok

More information

PRIPADNOST RJEŠENJA KVADRATNE JEDNAČINE DANOM INTERVALU

PRIPADNOST RJEŠENJA KVADRATNE JEDNAČINE DANOM INTERVALU MAT KOL Banja Luka) ISSN 0354 6969 p) ISSN 1986 58 o) Vol. XXI )015) 105 115 http://www.imvibl.org/dmbl/dmbl.htm PRIPADNOST RJEŠENJA KVADRATNE JEDNAČINE DANOM INTERVALU Bernadin Ibrahimpašić 1 Senka Ibrahimpašić

More information

Quasi-Newtonove metode

Quasi-Newtonove metode Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Milan Milinčević Quasi-Newtonove metode Završni rad Osijek, 2016. Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Milan Milinčević

More information

Geometrijski smisao rješenja sustava od tri linearne jednadžbe s tri nepoznanice

Geometrijski smisao rješenja sustava od tri linearne jednadžbe s tri nepoznanice Osječki matematički list 6(2006), 79 84 79 Geometrijski smisao rješenja sustava od tri linearne jednadžbe s tri nepoznanice Zlatko Udovičić Sažetak. Geometrijski smisao rješenja sustava od dvije linearne

More information

Metode izračunavanja determinanti matrica n-tog reda

Metode izračunavanja determinanti matrica n-tog reda Osječki matematički list 10(2010), 31 42 31 STUDENTSKA RUBRIKA Metode izračunavanja determinanti matrica n-tog reda Damira Keček Sažetak U članku su opisane metode izračunavanja determinanti matrica n-tog

More information

Red veze za benzen. Slika 1.

Red veze za benzen. Slika 1. Red veze za benzen Benzen C 6 H 6 je aromatično ciklično jedinjenje. Njegove dve rezonantne forme (ili Kekuléove structure), prema teoriji valentne veze (VB) prikazuju se uobičajeno kao na slici 1 a),

More information

Fajl koji je korišćen može se naći na

Fajl koji je korišćen može se naći na Machine learning Tumačenje matrice konfuzije i podataka Fajl koji je korišćen može se naći na http://www.technologyforge.net/datasets/. Fajl se odnosi na pečurke (Edible mushrooms). Svaka instanca je definisana

More information

Linearno programiranje i primjene

Linearno programiranje i primjene Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Rebeka Čordaš Linearno programiranje i primjene Diplomski rad Osijek, 2014. Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Rebeka

More information

KLASIFIKACIJA NAIVNI BAJES. NIKOLA MILIKIĆ URL:

KLASIFIKACIJA NAIVNI BAJES. NIKOLA MILIKIĆ   URL: KLASIFIKACIJA NAIVNI BAJES NIKOLA MILIKIĆ EMAIL: nikola.milikic@fon.bg.ac.rs URL: http://nikola.milikic.info ŠTA JE KLASIFIKACIJA? Zadatak određivanja klase kojoj neka instanca pripada instanca je opisana

More information

KVADRATNE INTERPOLACIJSKE METODE ZA JEDNODIMENZIONALNU BEZUVJETNU LOKALNU OPTIMIZACIJU 1

KVADRATNE INTERPOLACIJSKE METODE ZA JEDNODIMENZIONALNU BEZUVJETNU LOKALNU OPTIMIZACIJU 1 MAT KOL (Banja Luka) ISSN 0354 6969 (p), ISSN 1986 5228 (o) Vol. XXII (1)(2016), 5 19 http://www.imvibl.org/dmbl/dmbl.htm KVADRATNE INTERPOLACIJSKE METODE ZA JEDNODIMENZIONALNU BEZUVJETNU LOKALNU OPTIMIZACIJU

More information

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Mateja Dumić Cjelobrojno linearno programiranje i primjene Diplomski rad Osijek, 2014. Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku

More information

Slika 1. Slika 2. Da ne bismo stalno izbacivali elemente iz skupa, mi ćemo napraviti još jedan niz markirano, gde će

Slika 1. Slika 2. Da ne bismo stalno izbacivali elemente iz skupa, mi ćemo napraviti još jedan niz markirano, gde će Permutacije Zadatak. U vreći se nalazi n loptica različitih boja. Iz vreće izvlačimo redom jednu po jednu lopticu i stavljamo jednu pored druge. Koliko različitih redosleda boja možemo da dobijemo? Primer

More information

Ivan Soldo. Sažetak. U članku se analiziraju različiti načini množenja matrica. Svaki od njih ilustriran je primjerom.

Ivan Soldo. Sažetak. U članku se analiziraju različiti načini množenja matrica. Svaki od njih ilustriran je primjerom. Osječki matematički list 5(005), 8 Različiti načini množenja matrica Ivan Soldo Sažetak U članku se analiziraju različiti načini množenja matrica Svaki od njih ilustriran je primjerom Ključne riječi: linearni

More information

RJEsAVANJE PROBLEMA CJELOBROJNOG PROGRAMIRA~JA PREVODENJEM U PROBLEM 0-1 LINEARNOG PROGRAMIRANJA

RJEsAVANJE PROBLEMA CJELOBROJNOG PROGRAMIRA~JA PREVODENJEM U PROBLEM 0-1 LINEARNOG PROGRAMIRANJA Mr 'I'lhomrr Hunjak, asistent, Fakultet organlzacije i injfonnalt'ilke VaraZdin UDK: 65.012.1 Struenl rad RJEsAVANJE PROBLEMA CJELOBROJNOG PROGRAMIRA~JA PREVODENJEM U PROBLEM 0-1 LINEARNOG PROGRAMIRANJA

More information

Osobine metode rezolucije: zaustavlja se, pouzdanost i kompletnost. Iskazna logika 4

Osobine metode rezolucije: zaustavlja se, pouzdanost i kompletnost. Iskazna logika 4 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia novembar 2012 Rezolucija 1 Metod rezolucije je postupak za dokazivanje da li je neka iskazna (ili

More information

ALGORITAM FAKTORIZACIJE GNFS

ALGORITAM FAKTORIZACIJE GNFS SVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET ELEKTROTEHNIKE I RAČUNARSTVA ALGORITAM FAKTORIZACIJE GNFS Ivan Fratrić Seminar iz predmeta Sigurnost računalnih sustava ZAGREB, Sažetak Faktorizacija brojeva jedan je od

More information

Linearni operatori u ravnini

Linearni operatori u ravnini Linearni operatori u prostoru 1 Linearni operatori u ravnini Rudolf Scitovski Ivana Kuzmanović, Zoran Tomljanović 1 Uvod Neka je (O; e 1, e, e 3 ) pravokutni koordinatne sustav u prostoru X 0 (E). Analogno

More information

Metode praćenja planova

Metode praćenja planova Metode praćenja planova Klasična metoda praćenja Suvremene metode praćenja gantogram mrežni dijagram Metoda vrednovanja funkcionalnosti sustava Gantogram VREMENSKO TRAJANJE AKTIVNOSTI A K T I V N O S T

More information

Strojno učenje. Metoda potpornih vektora (SVM Support Vector Machines) Tomislav Šmuc

Strojno učenje. Metoda potpornih vektora (SVM Support Vector Machines) Tomislav Šmuc Strojno učenje Metoda potpornih vektora (SVM Support Vector Machines) Tomislav Šmuc Generativni i diskriminativni modeli Diskriminativni Generativni (Učenje linije koja razdvaja klase) Učenje modela za

More information

Zadatci sa ciklusima. Zadatak1: Sastaviti progra koji određuje z ir prvih prirod ih rojeva.

Zadatci sa ciklusima. Zadatak1: Sastaviti progra koji određuje z ir prvih prirod ih rojeva. Zadatci sa ciklusima Zadatak1: Sastaviti progra koji određuje z ir prvih prirod ih rojeva. StrToIntDef(tekst,broj) - funkcija kojom se tekst pretvara u ceo broj s tim da je uvedena automatska kontrola

More information

Strojno učenje. Metoda potpornih vektora (SVM Support Vector Machines) Tomislav Šmuc

Strojno učenje. Metoda potpornih vektora (SVM Support Vector Machines) Tomislav Šmuc Strojno učenje Metoda potpornih vektora (SVM Support Vector Machines) Tomislav Šmuc Generativni i diskriminativni modeli Diskriminativni Generativni (Učenje linije koja razdvaja klase) Učenje modela za

More information

Šime Šuljić. Funkcije. Zadavanje funkcije i područje definicije. š2004š 1

Šime Šuljić. Funkcije. Zadavanje funkcije i područje definicije. š2004š 1 Šime Šuljić Funkcije Zadavanje funkcije i područje definicije š2004š 1 Iz povijesti Dvojica Francuza, Pierre de Fermat i Rene Descartes, posebno su zadužila matematiku unijevši ideju koordinatne metode

More information

FIZIKALNA KOZMOLOGIJA VII. VRLO RANI SVEMIR & INFLACIJA

FIZIKALNA KOZMOLOGIJA VII. VRLO RANI SVEMIR & INFLACIJA FIZIKALNA KOZMOLOGIJA VII. VRLO RANI SVEMIR & INFLACIJA KOZMIČKI SAT ranog svemira Ekstra zračenje u mjerenju CMB Usporedba s rezultatima LEP-a Usporedba CMB i neutrina Vj.: Pozadinsko zračenje neutrina

More information

Funkcijske jednadºbe

Funkcijske jednadºbe MEMO pripreme 2015. Marin Petkovi, 9. 6. 2015. Funkcijske jednadºbe Uvod i osnovne ideje U ovom predavanju obradit emo neke poznate funkcijske jednadºbe i osnovne ideje rje²avanja takvih jednadºbi. Uobi

More information

Nelder Meadova metoda: lokalna metoda direktne bezuvjetne optimizacije

Nelder Meadova metoda: lokalna metoda direktne bezuvjetne optimizacije Osječki matematički list (2), 131-143 Nelder Meadova metoda: lokalna metoda direktne bezuvjetne optimizacije Lucijana Grgić, Kristian Sabo Sažetak U radu je opisana poznata Nelder Meadova metoda, koja

More information

NIZOVI I REDOVI FUNKCIJA

NIZOVI I REDOVI FUNKCIJA SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Danijela Piškor NIZOVI I REDOVI FUNKCIJA Diplomski rad Voditelj rada: izv. prof. dr. sc. Ljiljana Arambašić Zagreb, rujan 206.

More information

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 J A R T a l s o c o n c l u d e d t h a t a l t h o u g h t h e i n t e n t o f N e l s o n s r e h a b i l i t a t i o n p l a n i s t o e n h a n c e c o n n e

More information

A L A BA M A L A W R E V IE W

A L A BA M A L A W R E V IE W A L A BA M A L A W R E V IE W Volume 52 Fall 2000 Number 1 B E F O R E D I S A B I L I T Y C I V I L R I G HT S : C I V I L W A R P E N S I O N S A N D TH E P O L I T I C S O F D I S A B I L I T Y I N

More information

pretraživanje teksta Knuth-Morris-Pratt algoritam

pretraživanje teksta Knuth-Morris-Pratt algoritam pretraživanje teksta Knuth-Morris-Pratt algoritam Jelena Držaić Oblikovanje i analiza algoritama Mentor: Prof.dr.sc Saša Singer 18. siječnja 2016. 18. siječnja 2016. 1 / 48 Sadržaj 1 Uvod 2 Pretraživanje

More information

Rešenja zadataka za vežbu na relacionoj algebri i relacionom računu

Rešenja zadataka za vežbu na relacionoj algebri i relacionom računu Rešenja zadataka za vežbu na relacionoj algebri i relacionom računu 1. Izdvojiti ime i prezime studenata koji su rođeni u Beogradu. (DOSIJE WHERE MESTO_RODJENJA='Beograd')[IME, PREZIME] where mesto_rodjenja='beograd'

More information

Maja Antolović Algoritmi u teoriji brojeva

Maja Antolović Algoritmi u teoriji brojeva Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike Maja Antolović Algoritmi u teoriji brojeva Završni rad Osijek, 2017. Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel

More information

Iskazna logika 1. Matematička logika u računarstvu. oktobar 2012

Iskazna logika 1. Matematička logika u računarstvu. oktobar 2012 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia oktobar 2012 Iskazi, istinitost, veznici Intuitivno, iskaz je rečenica koja je ima tačno jednu jednu

More information

An Algorithm for Computation of Bond Contributions of the Wiener Index

An Algorithm for Computation of Bond Contributions of the Wiener Index CROATICA CHEMICA ACTA CCACAA68 (1) 99-103 (1995) ISSN 0011-1643 CCA-2215 Original Scientific Paper An Algorithm for Computation of Bond Contributions of the Wiener Index Istvan Lukouits Central Research

More information

ALGORITMI PODIJELI PA VLADAJ

ALGORITMI PODIJELI PA VLADAJ SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Petra Penzer ALGORITMI PODIJELI PA VLADAJ Diplomski rad Voditelj rada: izv.prof.dr.sc. Saša Singer Zagreb, rujan 2016. Ovaj diplomski

More information

Metode rješavanja kvadratičnog problema pridruživanja

Metode rješavanja kvadratičnog problema pridruživanja SVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET ELEKTROTEHNIKE I RAČUNARSTVA MAGISTARSKI RAD Metode rješavanja kvadratičnog problema pridruživanja Dipl. ing. Zvonimir Vanjak Mentor: Prof.dr. Damir Kalpić . Sadržaj. SADRŽAJ...2

More information

DISKRETNI LOGARITAM. 1 Uvod. MAT-KOL (Banja Luka) ISSN (p), ISSN (o) Vol. XVII (2)(2011), 43-52

DISKRETNI LOGARITAM. 1 Uvod. MAT-KOL (Banja Luka) ISSN (p), ISSN (o) Vol. XVII (2)(2011), 43-52 MAT-KOL (Banja Luka) ISSN 0354-6969 (p), ISSN 1986-5228 (o) Vol. XVII (2)(2011), 43-52 DISKRETNI LOGARITAM Bernadin Ibrahimpašić 1, Dragana Kovačević 2 Abstract U ovom članku se opisuje pojam diskretnog

More information

Simetrične matrice, kvadratne forme i matrične norme

Simetrične matrice, kvadratne forme i matrične norme Sveučilište JJStrossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Martina Dorić Simetrične matrice, kvadratne forme i matrične norme Završni rad Osijek, 2014 Sveučilište

More information

PRIMJENA LINEARNOGA PROGRAMIRANJA NA PROBLEME PROMIDŽBE. Diplomski rad

PRIMJENA LINEARNOGA PROGRAMIRANJA NA PROBLEME PROMIDŽBE. Diplomski rad VELEUČILIŠTE U POŽEGI Danijela Japarić PRIMJENA LINEARNOGA PROGRAMIRANJA NA PROBLEME PROMIDŽBE Diplomski rad Lipanj, 2014. VELEUČILIŠTE U POŽEGI SPECIJALISTIČKI DIPLOMSKI STUDIJ TRGOVINSKO POSLOVANJE PRIMJENA

More information

O aksiomu izbora, cipelama i čarapama

O aksiomu izbora, cipelama i čarapama O aksiomu izbora, cipelama i čarapama Aksiom izbora može se izreći u raznim ekvivalentnim formama. Dokazi ekvivalencije aksioma izbora npr. sa Zornovom lemom, ili pak sa Zermelovim teoremom o dobrom uredaju,

More information

KRITERIJI KOMPLEKSNOSTI ZA K-MEANS ALGORITAM

KRITERIJI KOMPLEKSNOSTI ZA K-MEANS ALGORITAM SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Stela Šeperić KRITERIJI KOMPLEKSNOSTI ZA K-MEANS ALGORITAM Diplomski rad Voditelj rada: doc.dr.sc. Pavle Goldstein Zagreb, Srpanj

More information

Nilpotentni operatori i matrice

Nilpotentni operatori i matrice Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Nikolina Romić Nilpotentni operatori i matrice Završni rad Osijek, 2016. Sveučilište J. J. Strossmayera

More information

Ariana Trstenjak Kvadratne forme

Ariana Trstenjak Kvadratne forme Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Ariana Trstenjak Kvadratne forme Završni rad Osijek, 014. Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera

More information

LINEARNI MODELI STATISTIČKI PRAKTIKUM 2 2. VJEŽBE

LINEARNI MODELI STATISTIČKI PRAKTIKUM 2 2. VJEŽBE LINEARNI MODELI STATISTIČKI PRAKTIKUM 2 2. VJEŽBE Linearni model Promatramo jednodimenzionalni linearni model. Y = β 0 + p β k x k + ε k=1 x 1, x 2,..., x p - varijable poticaja (kontrolirane) ε - sl.

More information

Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku

Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Valentina Volmut Ortogonalni polinomi Diplomski rad Osijek, 2016. Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku

More information

Mirela Nogolica Norme Završni rad

Mirela Nogolica Norme Završni rad Sveučilište J.J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Mirela Nogolica Norme Završni rad Osijek, 2014. Sveučilište J.J. Strossmayera u Osijeku Odjel za

More information

Krivulja središta i krivulja fokusa u pramenu konika. konika zadanom pomoću dviju dvostrukih točaka u izotropnoj ravnini

Krivulja središta i krivulja fokusa u pramenu konika. konika zadanom pomoću dviju dvostrukih točaka u izotropnoj ravnini Stručni rad Prihvaćeno 18.02.2002. MILJENKO LAPAINE Krivulja središta i krivulja fokusa u pramenu konika zadanom pomoću dviju dvostrukih točaka u izotropnoj ravnini Krivulja središta i krivulja fokusa

More information

Fibonaccijev brojevni sustav

Fibonaccijev brojevni sustav Fibonaccijev brojevni sustav Ljerka Jukić asistentica Odjela za matematiku Sveučilišta u Osijeku, ljukic@mathos.hr Helena Velić studentica Odjela za matematiku Sveučilišta u Osijeku, hvelic@mathos.hr Sažetak

More information

Hornerov algoritam i primjene

Hornerov algoritam i primjene Osječki matematički list 7(2007), 99 106 99 STUDENTSKA RUBRIKA Hornerov algoritam i primjene Zoran Tomljanović Sažetak. U ovom članku obrad uje se Hornerov algoritam za efikasno računanje vrijednosti polinoma

More information

Software Process Models there are many process model s in th e li t e ra t u re, s om e a r e prescriptions and some are descriptions you need to mode

Software Process Models there are many process model s in th e li t e ra t u re, s om e a r e prescriptions and some are descriptions you need to mode Unit 2 : Software Process O b j ec t i ve This unit introduces software systems engineering through a discussion of software processes and their principal characteristics. In order to achieve the desireable

More information

Uvod u numericku matematiku

Uvod u numericku matematiku Uvod u numericku matematiku M. Klaricić Bakula Oujak, 2009. Uvod u numericku matematiku 2 1 Uvod Jedan od osnovnih problema numericke matematike je rješavanje linearnih sustava jednadbi. U ovom poglavlju

More information

The Prediction of. Key words: LD converter, slopping, acoustic pressure, Fourier transformation, prediction, evaluation

The Prediction of. Key words: LD converter, slopping, acoustic pressure, Fourier transformation, prediction, evaluation K. Kostúr, J. et Futó al.: The Prediction of Metal Slopping in LD Coerter on Base an Acoustic ISSN 0543-5846... METABK 45 (2) 97-101 (2006) UDC - UDK 669.184.224.66:534.6=111 The Prediction of Metal Slopping

More information

DISTRIBUIRANI ALGORITMI I SISTEMI

DISTRIBUIRANI ALGORITMI I SISTEMI Postavka 7: međusobno isključivanje sa read/write promenljivama 1 DISTRIBUIRANI ALGORITMI I SISTEMI Iz kursa CSCE 668 Proleće 2014 Autor izvorne prezentacije: Prof. Jennifer Welch Read/Write deljene promenljive

More information

EXPERIMENTAL ANALYSIS OF THE STRENGTH OF A POLYMER PRODUCED FROM RECYCLED MATERIAL

EXPERIMENTAL ANALYSIS OF THE STRENGTH OF A POLYMER PRODUCED FROM RECYCLED MATERIAL A. Jurić et al. EXPERIMENTAL ANALYSIS OF THE STRENGTH OF A POLYMER PRODUCED FROM RECYCLED MATERIAL Aleksandar Jurić, Tihomir Štefić, Zlatko Arbanas ISSN 10-651 UDC/UDK 60.17.1/.:678.74..017 Preliminary

More information

Karakteri konačnih Abelovih grupa

Karakteri konačnih Abelovih grupa Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Matija Klarić Karakteri konačnih Abelovih grupa Završni rad Osijek, 2015. Sveučilište J. J. Strossmayera

More information

OPTIMIRANJE POSLOVNOG PROCESA U PEKARSKOJ PROIZVODNJI

OPTIMIRANJE POSLOVNOG PROCESA U PEKARSKOJ PROIZVODNJI SVEUČILIŠTE U SPLITU EKONOMSKI FAKULTET SPLIT DIPLOMSKI RAD OPTIMIRANJE POSLOVNOG PROCESA U PEKARSKOJ PROIZVODNJI Mentor: Prof. dr. sc. Zoran Babić Student: Stipe Omrčen Split, rujan, 2017. SADRŽAJ: 1.

More information

QUARRY STABILITY ANALYSIS FOR COMPLEX SLIP SURFACES USING THE MATHSLOPE METHOD

QUARRY STABILITY ANALYSIS FOR COMPLEX SLIP SURFACES USING THE MATHSLOPE METHOD Rudarsko-geološko-naftni zbornik Vol. 16 str. 91-96 Zagreb, 2004. UDC 622.1:681.14 UDK 622.1:681.14 Original scientific paper Originalni znanstveni rad QUARRY STABILITY ANALYSIS FOR COMPLEX SLIP SURFACES

More information

Metoda parcijalnih najmanjih kvadrata: Regresijski model

Metoda parcijalnih najmanjih kvadrata: Regresijski model Sveučilište u Zagrebu Prirodoslovno-matematički fakultet Matematički odsjek Tamara Sente Metoda parcijalnih najmanjih kvadrata: Regresijski model Diplomski rad Voditelj rada: Izv.prof.dr.sc. Miljenko Huzak

More information

T h e C S E T I P r o j e c t

T h e C S E T I P r o j e c t T h e P r o j e c t T H E P R O J E C T T A B L E O F C O N T E N T S A r t i c l e P a g e C o m p r e h e n s i v e A s s es s m e n t o f t h e U F O / E T I P h e n o m e n o n M a y 1 9 9 1 1 E T

More information

Teorem o reziduumima i primjene. Završni rad

Teorem o reziduumima i primjene. Završni rad Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Matej Petrinović Teorem o reziduumima i primjene Završni rad Osijek, 207. Sveučilište J. J. Strossmayera

More information

Mostovi Kaliningrada nekad i sada

Mostovi Kaliningrada nekad i sada Osječki matematički list 7(2007), 33 38 33 Mostovi Kaliningrada nekad i sada Matej Kopić, Antoaneta Klobučar Sažetak.U ovom radu su najprije dane stvarne situacije oko Kalingradskih mostova kroz povijest.

More information

Dr. Željko Jurić: Matematička logika i teorija izračunljivosti Radna skripta za istoimeni kurs na Elektrotehničkom fakultetu u Sarajevu.

Dr. Željko Jurić: Matematička logika i teorija izračunljivosti Radna skripta za istoimeni kurs na Elektrotehničkom fakultetu u Sarajevu. Dr. Željko Jurić: Matematička logika i teorija izračunljivosti Radna skripta za istoimeni kurs na Elektrotehničkom fakultetu u Sarajevu (akademska godina 2015/16) Funkcijske relacije i funkcije (preslikavanja)

More information

Matrične dekompozicije i primjene

Matrične dekompozicije i primjene Sveučilište JJ Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Goran Pavić Matrične dekompozicije i primjene Diplomski rad Osijek, 2012 Sveučilište JJ Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Goran Pavić

More information

Kvaternioni i kvaternionsko rješenje kvadratne jednadžbe

Kvaternioni i kvaternionsko rješenje kvadratne jednadžbe Kvaternioni i kvaternionsko rješenje 1 Uvod Kvaternioni i kvaternionsko rješenje kvadratne jednadžbe Željko Zrno 1 i Neven Jurić Što je matematika? Na što prvo čovjeka asocira riječ matematika? Matematika

More information

U člnaku se nastoji na jednostavan i sažet način bez ulaženja u egzaktne i formalizirane dokaze postići slijedeće:

U člnaku se nastoji na jednostavan i sažet način bez ulaženja u egzaktne i formalizirane dokaze postići slijedeće: Mr Ratimir Kvaternik Fakultet organizacije i informatike V a r a ž d i n UDK 681.142.2 Prethodno saopćenje O D R E D J I V A N J E R A D N O G S K U P A S T R A N I C A U člnaku se nastoji na jednostavan

More information

OH BOY! Story. N a r r a t iv e a n d o bj e c t s th ea t e r Fo r a l l a g e s, fr o m th e a ge of 9

OH BOY! Story. N a r r a t iv e a n d o bj e c t s th ea t e r Fo r a l l a g e s, fr o m th e a ge of 9 OH BOY! O h Boy!, was or igin a lly cr eat ed in F r en ch an d was a m a jor s u cc ess on t h e Fr en ch st a ge f or young au di enc es. It h a s b een s een by ap pr ox i ma t ely 175,000 sp ect at

More information

ODREĐIVANJE DINAMIČKOG ODZIVA MEHANIČKOG SUSTAVA METODOM RUNGE-KUTTA

ODREĐIVANJE DINAMIČKOG ODZIVA MEHANIČKOG SUSTAVA METODOM RUNGE-KUTTA Sveučilište u Zagrebu GraĎevinski faklultet Kolegij: Primjenjena matematika ODREĐIVANJE DINAMIČKOG ODZIVA MEHANIČKOG SUSTAVA METODOM RUNGE-KUTTA Seminarski rad Student: Marija Nikolić Mentor: prof.dr.sc.

More information

Problemi transporta i analiza osetljivosti

Problemi transporta i analiza osetljivosti UNIVERZITET U NOVOM SADU PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU Tinde Ereg Problemi transporta i analiza osetljivosti -master rad- Novi Sad, 2013. Sadržaj 1. Uvod... 3 1.1.

More information

Prsten cijelih brojeva

Prsten cijelih brojeva SVEUČILIŠTE JOSIPA JURJA STROSSMAYERA U OSIJEKU ODJEL ZA MATEMATIKU Marijana Pravdić Prsten cijelih brojeva Diplomski rad Osijek, 2017. SVEUČILIŠTE JOSIPA JURJA STROSSMAYERA U OSIJEKU ODJEL ZA MATEMATIKU

More information

Keywords: anticline, numerical integration, trapezoidal rule, Simpson s rule

Keywords: anticline, numerical integration, trapezoidal rule, Simpson s rule Application of Simpson s and trapezoidal formulas for volume calculation of subsurface structures - recommendations 2 nd Croatian congress on geomathematics and geological terminology, 28 Original scientific

More information

Lower Austria. The Big Travel Map. Big Travel Map of Lower Austria.

Lower Austria. The Big Travel Map. Big Travel Map of Lower Austria. v v v :,000, v v v v, v j, Z ö V v! ö +4/4/000 000 @ : / : v v V, V,,000 v v v v v v 08 V, v j?, v V v v v v v v,000, V v V, v V V vv /Z, v / v,, v v V, v x 6,000 v v 00,000 v, x v U v ( ) j v, x q J J

More information

SITO POLJA BROJEVA. Dario Maltarski PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK. Diplomski rad. Voditelj rada: Doc. dr. sc.

SITO POLJA BROJEVA. Dario Maltarski PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK. Diplomski rad. Voditelj rada: Doc. dr. sc. SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Dario Maltarski SITO POLJA BROJEVA Diplomski rad Voditelj rada: Doc. dr. sc. Filip Najman Zagreb, rujan 2014. Ovaj diplomski

More information

Diferencijska evolucija

Diferencijska evolucija SVEUČILIŠTE U ZAREBU FAKULTET ELEKTROTEHNIKE I RAČUNARSTVA PROJEKT Diferencijska evolucija Zoran Dodlek, 0036429614 Voditelj: doc. dr. sc. Marin olub Zagreb, prosinac, 2008. Sadržaj 1. Uvod...1 1.1 Primjene

More information

ALGORITMI ZA ISPITIVANJE DJELJIVOSTI

ALGORITMI ZA ISPITIVANJE DJELJIVOSTI SVEUČILIŠTE JOSIPA JURJA STROSSMAYERA U OSIJEKU FAKULTET ELEKTROTEHNIKE, RAČUNARSTVA I INFORMACIJSKIH TEHNOLOGIJA Preddiplomski stručni studij Elektrotehnika, smjer Informatika ALGORITMI ZA ISPITIVANJE

More information

SINTAKSNA I ALGORITAMSKA NOTACIJA

SINTAKSNA I ALGORITAMSKA NOTACIJA B-1 Prilog B SINTAKSNA I ALGORITAMSKA NOTACIJA B-2 B.1 Sintaksna notacija sa zagradama U osnovi svake sintaksne notacije nalaze se slede}i elementi: sintaksni pojam: leksi~ka konstrukcija koja se defini{e;

More information

THIS PAGE DECLASSIFIED IAW E

THIS PAGE DECLASSIFIED IAW E THS PAGE DECLASSFED AW E0 2958 BL K THS PAGE DECLASSFED AW E0 2958 THS PAGE DECLASSFED AW E0 2958 B L K THS PAGE DECLASSFED AW E0 2958 THS PAGE DECLASSFED AW EO 2958 THS PAGE DECLASSFED AW EO 2958 THS

More information

Položaj nultočaka polinoma

Položaj nultočaka polinoma Osječki matematički list 4 (204), 05-6 Položaj nultočaka polinoma Mandalena Pranjić Rajna Rajić Sažetak Prema Rolleovom teoremu, bilo koji segment čiji su krajevi međusobno različite realne nultočke polinoma

More information

Pitagorine trojke. Uvod

Pitagorine trojke. Uvod Pitagorine trojke Uvod Ivan Soldo 1, Ivana Vuksanović 2 Pitagora, grčki filozof i znanstvenik, često se prikazuje kao prvi pravi matematičar. Ro - den je na grčkom otoku Samosu, kao sin bogatog i zaslužnog

More information

Uvod u analizu (M3-02) 05., 07. i 12. XI dr Nenad Teofanov. principle) ili Dirihleov princip (engl. Dirichlet box principle).

Uvod u analizu (M3-02) 05., 07. i 12. XI dr Nenad Teofanov. principle) ili Dirihleov princip (engl. Dirichlet box principle). Uvod u analizu (M-0) 0., 07. i. XI 0. dr Nenad Teofanov. Kardinalni broj skupa R U ovom predavanju se razmatra veličina skupa realnih brojeva. Jasno, taj skup ima beskonačno mnogo elemenata. Pokazaće se,

More information

ANALYSIS OF THE RELIABILITY OF THE "ALTERNATOR- ALTERNATOR BELT" SYSTEM

ANALYSIS OF THE RELIABILITY OF THE ALTERNATOR- ALTERNATOR BELT SYSTEM I. Mavrin, D. Kovacevic, B. Makovic: Analysis of the Reliability of the "Alternator- Alternator Belt" System IVAN MAVRIN, D.Sc. DRAZEN KOVACEVIC, B.Eng. BRANKO MAKOVIC, B.Eng. Fakultet prometnih znanosti,

More information

Vektori u ravnini i prostoru. Rudolf Scitovski, Ivan Vazler. 10. svibnja Uvod 1

Vektori u ravnini i prostoru. Rudolf Scitovski, Ivan Vazler. 10. svibnja Uvod 1 Ekonomski fakultet Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Vektori u ravnini i prostoru Rudolf Scitovski, Ivan Vazler 10. svibnja 2012. Sadržaj 1 Uvod 1 2 Operacije s vektorima 2 2.1 Zbrajanje vektora................................

More information

Oracle Spatial Koordinatni sustavi, projekcije i transformacije. Dalibor Kušić, mag. ing. listopad 2010.

Oracle Spatial Koordinatni sustavi, projekcije i transformacije. Dalibor Kušić, mag. ing. listopad 2010. Oracle Spatial Koordinatni sustavi, projekcije i transformacije Dalibor Kušić, mag. ing. listopad 2010. Pregled Uvod Koordinatni sustavi Transformacije Projekcije Modeliranje 00:25 Oracle Spatial 2 Uvod

More information

Matematika i statistika

Matematika i statistika Klasteri 1 Strojarski fakultet u Slavonskom Brodu Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku 1 Uvod Matematika i statistika II. Grupiranje podataka: klasteri R. Scitovski, M. Benšić, K. Sabo Definicija 1.

More information

HRVATSKA MATEMATIČKA OLIMPIJADA

HRVATSKA MATEMATIČKA OLIMPIJADA HRVATSKA MATEMATIČKA OLIMPIJADA prvi dan 5. svibnja 01. Zadatak 1. Dani su pozitivni realni brojevi x, y i z takvi da je x + y + z = 18xyz. nejednakost x x + yz + 1 + y y + xz + 1 + z z + xy + 1 1. Dokaži

More information

ANALYTICAL AND NUMERICAL PREDICTION OF SPRINGBACK IN SHEET METAL BENDING

ANALYTICAL AND NUMERICAL PREDICTION OF SPRINGBACK IN SHEET METAL BENDING ANALYTICAL AND NUMERICAL PREDICTION OF SPRINGBACK IN SHEET METAL BENDING Slota Ján, Jurčišin Miroslav Department of Technologies and Materials, Faculty of Mechanical Engineering, Technical University of

More information

Vedska matematika. Marija Miloloža

Vedska matematika. Marija Miloloža Osječki matematički list 8(2008), 19 28 19 Vedska matematika Marija Miloloža Sažetak. Ovimčlankom, koji je gradivom i pristupom prilagod en prvim razredima srednjih škola prikazuju se drugačiji načini

More information

176 5 t h Fl oo r. 337 P o ly me r Ma te ri al s

176 5 t h Fl oo r. 337 P o ly me r Ma te ri al s A g la di ou s F. L. 462 E l ec tr on ic D ev el op me nt A i ng er A.W.S. 371 C. A. M. A l ex an de r 236 A d mi ni st ra ti on R. H. (M rs ) A n dr ew s P. V. 326 O p ti ca l Tr an sm is si on A p ps

More information

necessita d'interrogare il cielo

necessita d'interrogare il cielo gigi nei necessia d'inegae i cie cic pe sax span s inuie a dispiegaa fma dea uce < affeandi ves i cen dea uce isnane " sienzi dei padi sie veic dei' anima 5 J i f H 5 f AL J) i ) L '3 J J "' U J J ö'

More information

Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku. Sveučilišni preddiplomski studij matematike

Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku. Sveučilišni preddiplomski studij matematike Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Lorena Škalac Fermatova metoda beskonačnog spusta Završni rad Osijek, 014. Sveučilište J.J.Strossmayera

More information

Some Observations on the Topological Resonance Energy of Benzenoid Hydrocarbons*

Some Observations on the Topological Resonance Energy of Benzenoid Hydrocarbons* CROATICA CHEMICA ACTA CCACAA 55 (4) 375-382 (1982) YU ISSN 0011-1643 UDC 539.19:547.53 CCA-1342 Original Scientific Paper Some Observations on the Topological Resonance Energy of Benzenoid Hydrocarbons*

More information

Sortiranje podataka. Ključne riječi: algoritmi za sortiranje, merge-sort, rekurzivni algoritmi. Data sorting

Sortiranje podataka. Ključne riječi: algoritmi za sortiranje, merge-sort, rekurzivni algoritmi. Data sorting Osječki matematički list 5(2005), 21 28 21 STUDENTSKA RUBRIKA Sortiranje podataka Alfonzo Baumgartner Stjepan Poljak Sažetak. Ovaj rad prikazuje jedno od rješenja problema sortiranja podataka u jednodimenzionalnom

More information

Kvantitativne metode za poslovno odlučivanje IV. Linearno programiranje

Kvantitativne metode za poslovno odlučivanje IV. Linearno programiranje Kvantitativne metode za poslovno odlučivanje IV. Linearno programiranje Rudolf Scitovski, Ivan Vazler, Martina Briš. siječnja 3. Sadržaj Uvod Maksimizacija profita primarni LP problem. Geometrijska interpretacija

More information

Sveučilište u Zagrebu Prirodoslovno matematički fakultet

Sveučilište u Zagrebu Prirodoslovno matematički fakultet Sveučilište u Zagrebu Prirodoslovno matematički fakultet Mario Berljafa, Sara Muhvić, Melkior Ornik Računanje Gaussovih integracijskih formula za sažimajuću bazu Zagreb, 2011. Ovaj rad izraden je na Zavodu

More information

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku DIOFANTSKE JEDNADŽBE

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku DIOFANTSKE JEDNADŽBE Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Violeta Ivšić DIOFANTSKE JEDNADŽBE Završni rad Osijek, 2016. Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Violeta Ivšić DIOFANTSKE

More information

NAPREDNI FIZIČKI PRAKTIKUM 1 studij Matematika i fizika; smjer nastavnički MJERENJE MALIH OTPORA

NAPREDNI FIZIČKI PRAKTIKUM 1 studij Matematika i fizika; smjer nastavnički MJERENJE MALIH OTPORA NAPREDNI FIZIČKI PRAKTIKUM 1 studij Matematika i fizika; smjer nastavnički MJERENJE MALIH OTPORA studij Matematika i fizika; smjer nastavnički NFP 1 1 ZADACI 1. Mjerenjem geometrijskih dimenzija i otpora

More information