Joonas Haapala Ohjaaja: DI Heikki Puustinen Valvoja: Prof. Kai Virtanen
|
|
- Tiina Niemelä
- 6 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Hävittäjälentokoneen reitin suunnittelussa käytettävän dynaamisen ja monitavoitteisen verkko-optimointitehtävän ratkaiseminen A*-algoritmilla (valmiin työn esittely) Joonas Haapala Ohjaaja: DI Heikki Puustinen Valvoja: Prof. Kai Virtanen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta osin kaikki oikeudet pidätetään.
2 Tausta 1/2 Hävittäjälentokoneen reitin suunnittelu Erilaisten maasta-ilmaan ja ilmasta-ilmaan -uhkien välttäminen Polttoaineen kulutus rajoitteena Osa uhkista riippuu ajasta Suunnittelutehtävä mallinnetaan monitavoitteisena verkko-optimointitehtävänä Uhat kuvataan verkon kaarien kustannuksina Kokonaiskustannus = painotettu summa kaikista kustannuksista yli reitin => optimaalinen reitti Aiemmin aikariippumattomat kustannukset (esim. Puustinen, 2013; Royset, 2009 )
3 Tausta 2/2 Dijkstran lyhimmän reitin algoritmi => kustannukset minimoiva reitti A*-algoritmi Nopeuttaa Dijkstran algoritmin suoritusta valitsemalla polun solmut heuristiikkafunktiolla Heuristiikkafunktio h(x) arvioi reitin kustannusta jostakin solmusta x kohdesolmuun Funktio vaikuttaa laskenta-aikaan Nyt funktio saa muodon h(x, t), jossa t on aika Aikariippuvana NP-täydellinen ongelma Eräs heuristiikka euklidinen etäisyys solmujen välillä
4 Tavoitteet Toteutetaan A*-algoritmi hävittäjälentokoneen reitin suunnittelussa käytettävän monitavoitteisen verkkooptimointitehtävän ratkaisemiseksi Vertaillaan erilaisten heuristiikkafunktioiden vaikutusta A*-algoritmin laskenta-aikaan Kaikki ratkaisut optimaalisia, kun h-funktio ei yliarvioi kustannusta
5 A*-algoritmin toteutus ja suorituskyvyn vertaileminen A*-algoritmi toteutettiin C++-moduulina MATLABiin Ratkaisuja verrattiin olemassa olevan mallin (Puustinen 2013) antamiin ratkaisuihin Aikariippumattomassa mallissa uhkien suuruus kiinnitetään tiettyyn kellonaikaan Uudessa mallissa tätä rajoitusta ei ole Ratkaisujen vertailussa mitataan uhkista kertyviä kustannuksia
6 Uusi dominanssirelaatio laskennan tehostamiseen Aikariippuvuus kasvattaa solmujen määrää eksponentiaalisesti Samaan solmuun voidaan saapua useita kertoja Aika t1 Kustannus g1 Kustannus Aika t2 Kustannus g2 Päällekkäisiä solmuja voidaan poistaa verkosta Solmu dominoi toisen, jos sen aika tai kertynyt kustannus pienempi tai yhtäsuuri ja toinen on aidosti pienempi (t1,g1) (t2,g2) Aika
7 Heuristiikkafunktioiden vertailutulokset Nolla: h(x) = 0 Euklidinen: lyhin etäisyys linnuntietä Täysi: Painotettu summa kolmesta kustannuksesta Etäisyys linnuntietä Polttoaineenkulutus Maasta-ilmaan-uhka Tutkittujen solmujen lkm Nolla Euklidinen Täysi Esimerkki Täysi paras
8 Esimerkkiratkaisu: Dijkstra vs. uusi A* A* välttää vihollisuhkaa tehokkaammin
9 Yhteenveto tuloksista Muokattu A* laskee hyödyllisemmät ja vihollisuhan suhteen realistisemmat reitit Täysi, painotettu heuristiikkafunktio mallintaa verkon kustannuksia parhaiten Karsimalla ongelmaa dominanssirelaatiolla ratkaisut monta kertaluokkaa lyhyemmässä ajassa Esim. Työn esimerkit minuuteissa vs. vuorakausissa Tulevaisuudessa heuristiikka myös ilmasta-ilmaanuhalle
10 Viitteet H. Puustinen (2013): Military Aircraft Routing with Multi-Objective Network Optimization and Simulation, Master s Thesis, Systems Analysis Laboratory, Aalto University E. Sezer (2000): Mission Route Planning With Multiple Aircraft & Targets Using Parallel A* Algorithm. Master s Thesis, Air Force Institute of Technology, School of Engineering and Management, OH M. S. Gudaitis (1994): Multicriteria Mission Route Planning Using a Parallel A* Search. Master s Thesis, Air Force Institute of Technology, School of Engineering and Management, OH T. Oshima (2008): A Landmark Algorithm for the Time-Dependent Shortest Path Problem. Department of Applied Mathematics and Physics, Kyoto University W.M. Carlyle, J.O. Royset, and R.K. Wood (2009): Routing Military Aircraft with a Constrained Shortest-Path Algorithm. Military Operations Research, Volume 14, Number 3, 2009, pp (22)
Verkko-optimointiin perustuva torjuntatasan laskenta mellakkapoliisin resurssien kohdentamisessa (valmiin työn esittely) Paavo Kivistö
Verkko-optimointiin perustuva torjuntatasan laskenta mellakkapoliisin resurssien kohdentamisessa (valmiin työn esittely) Paavo Kivistö 21.01.2013 Ohjaaja: Kai Virtanen Valvoja: Raimo P. Hämäläinen Työn
Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien ratkaiseminen Bensonin algoritmilla
Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien ratkaiseminen Bensonin algoritmilla Juho Andelmin 21.01.2013 Ohjaaja: TkT Juuso Liesiö Valvoja: Prof. Raimo P. Hämäläinen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
Search space traversal using metaheuristics
Search space traversal using metaheuristics Mika Juuti 11.06.2012 Ohjaaja: Ville Mattila Valvoja: Harri Ehtamo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta osin kaikki
Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien ratkaiseminen Bensonin algoritmilla
Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien ratkaiseminen Bensonin algoritmilla Juho Andelmin 21.1.213 Ohjaaja: TkT Juuso Liesiö Valvoja: Prof. Raimo P. Hämäläinen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
Simulation model to compare opportunistic maintenance policies
Simulation model to compare opportunistic maintenance policies Noora Torpo 31.08.18 Ohjaaja/Valvoja: Antti Punkka Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta osin
Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien
Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien ratkaiseminen Jerri Nummenpalo 17.09.2012 Ohjaaja: TkT Juuso Liesiö Valvoja: Prof. Ahti Salo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla.
monitavoitteisissa päätöspuissa (Valmiin työn esittely) Mio Parmi Ohjaaja: Prof. Kai Virtanen Valvoja: Prof.
Epätäydellisen preferenssiinformaation hyödyntäminen monitavoitteisissa päätöspuissa (Valmiin työn esittely) Mio Parmi 15.1.2018 Ohjaaja: Prof. Kai Virtanen Valvoja: Prof. Kai Virtanen Tausta Päätöspuu
Seurantalaskimen simulointi- ja suorituskykymallien vertailu (valmiin työn esittely) Joona Karjalainen
Seurantalaskimen simulointi- ja suorituskykymallien vertailu (valmiin työn esittely) Joona Karjalainen 08.09.2014 Ohjaaja: DI Mikko Harju Valvoja: Prof. Kai Virtanen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
Implementation of Selected Metaheuristics to the Travelling Salesman Problem (valmiin työn esittely)
Implementation of Selected Metaheuristics to the Travelling Salesman Problem (valmiin työn esittely) Jari Hast xx.12.2013 Ohjaaja: Harri Ehtamo Valvoja: Hari Ehtamo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
Vesivoimaketjun optimointi mehiläisalgoritmilla (Valmiin työn esittely)
Vesivoimaketjun optimointi mehiläisalgoritmilla (Valmiin työn esittely) Sakke Rantala 2.12.2013 Ohjaaja: DI Hannu Korva Valvoja: Professori Harri Ehtamo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
Lentotiedustelutietoon perustuva tykistön tulenkäytön optimointi (valmiin työn esittely)
Lentotiedustelutietoon perustuva tykistön tulenkäytön optimointi (valmiin työn esittely) Tuukka Stewen 1.9.2017 Ohjaaja: DI Juho Roponen Valvoja: prof. Ahti Salo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
Minimilatenssiongelman ratkaisualgoritmeja (valmiin työn esittely)
Minimilatenssiongelman ratkaisualgoritmeja (valmiin työn esittely) Antti Salmela 03.03.2014 Ohjaaja: Harri Ehtamo Valvoja: Harri Ehtamo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla.
Kandidaatintyön esittely: Epätäydellisen preferenssi-informaation huomioon ottavien päätöksenteon tukimenetelmien vertailu
Kandidaatintyön esittely: Epätäydellisen preferenssi-informaation huomioon ottavien päätöksenteon tukimenetelmien vertailu Vilma Virasjoki 19.11.2012 Ohjaaja: DI Jouni Pousi Valvoja: Professori Raimo P.
Tuotantoprosessin optimaalinen aikataulutus (valmiin työn esittely)
Tuotantoprosessin optimaalinen aikataulutus (valmiin työn esittely) Joona Kaivosoja 01.12.2014 Ohjaaja: DI Ville Mäkelä Valvoja: Prof. Ahti Salo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla
Optimaaliset riskinalentamisportfoliot vikapuuanalyysissä (valmiin työn esittely)
Optimaaliset riskinalentamisportfoliot vikapuuanalyysissä (valmiin työn esittely) Markus Losoi 30.9.2013 Ohjaaja: DI Antti Toppila Valvoja: prof. Ahti Salo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
Mallinnus taistelun voittamiseksi -
Mallinnus taistelun voittamiseksi - Case ilmavoimat: Ilmasta-maahan -tehtävän suunnittelun tukeminen Kai Virtanen Systeemianalyysin laboratorio, Aalto Sotatekniikan laitos, MPKK kai.virtanen@aalto.fi "JASSM-rynnäkköohjuksen
Luodin massajakauman optimointi
Luodin massajakauman optimointi Janne Lahti 01.09.2017 Ohjaaja: DI Mikko Harju Valvoja: Prof. Kai Virtanen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta osin kaikki
Epätäydellisen preferenssi-informaation huomioon ottavien päätöksenteon tukimenetelmien vertailu (aihe-esittely)
Epätäydellisen preferenssi-informaation huomioon ottavien päätöksenteon tukimenetelmien vertailu (aihe-esittely) Vilma Virasjoki 23.01.2012 Ohjaaja: Jouni Pousi Valvoja: Raimo P. Hämäläinen Työn saa tallentaa
Polkuriippuvuus trade-off-painotuksessa (valmiin työn esittely)
Polkuriippuvuus trade-off-painotuksessa (valmiin työn esittely) Riikka Siljander 8.9.2014 Ohjaaja: DI Tuomas Lahtinen Valvoja: prof. Raimo Hämäläinen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla
Portfoliolähestymistapa CO2 - kiilapelin analysoinnissa (valmiin työn esittely) Tuomas Lahtinen
Portfoliolähestymistapa CO2 - kiilapelin analysoinnissa (valmiin työn esittely) Tuomas Lahtinen 07.05.2012 Ohjaaja: Raimo Hämäläinen Valvoja: Raimo Hämäläinen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
Aihioiden priorisointi ja portfolioanalyysi ennakoinnissa (valmiin työn esittely)
Aihioiden priorisointi ja portfolioanalyysi ennakoinnissa (valmiin työn esittely) Juha Kännö 23..22 Ohjaajat: TkL Antti Punkka, DI Eeva Vilkkumaa Valvoja: Prof. Ahti Salo Työn saa tallentaa ja julkistaa
Algoritmit 1. Luento 14 Ke 25.2.2015. Timo Männikkö
Algoritmit 1 Luento 14 Ke 25.2.2015 Timo Männikkö Luento 14 Heuristiset menetelmät Heuristiikkoja kapsäkkiongelmalle Kauppamatkustajan ongelma Lähimmän naapurin menetelmä Kertaus ja tenttivinkit Algoritmit
Algoritmit 1. Luento 1 Ti Timo Männikkö
Algoritmit 1 Luento 1 Ti 10.1.2017 Timo Männikkö Luento 1 Algoritmi Algoritmin toteutus Ongelman ratkaiseminen Algoritmin tehokkuus Algoritmin suoritusaika Algoritmin analysointi Algoritmit 1 Kevät 2017
Kustannustehokkaat riskienhallintatoimenpiteet kuljetusverkostossa (Valmiin työn esittely)
Kustannustehokkaat riskienhallintatoimenpiteet kuljetusverkostossa (Valmiin työn esittely) Joonas Lanne 23.2.2015 Ohjaaja: Eeva Vilkkumaa Valvoja: Ahti Salo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
Harjoitus 1 (17.3.2015)
Harjoitus 1 (17.3.2015) Tehtävä 1 Piirretään tilanteesta verkko, jossa kaupungeille on annetttu seuraavat numerot: 1 = Turku 2 = Tampere 3 = Helsinki 4 = Kuopio 5 = Joensuu. a) Tehtävänä on ratkaista Bellman
Scheduling of Genetic Analysis Workflows on Grid Environments (valmiin työn esittely) Arttu Voutilainen
Scheduling of Genetic Analysis Workflows on Grid Environments (valmiin työn esittely) Arttu Voutilainen 20.4.2015 Ohjaaja: FT Lauri Eronen (Biocomputing Platforms Ltd.) Valvoja: Prof. Harri Ehtamo Työn
Suojarakenteiden vaikutus maalin selviytymiseen epäsuoran tulen tai täsmäaseen iskussa
Suojarakenteiden vaikutus maalin selviytymiseen epäsuoran tulen tai täsmäaseen iskussa Patrik Lahti 31.08.2018 Ohjaaja: DI Heikki Puustinen Valvoja: Prof. Kai Virtanen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
Harjoitus 1 (20.3.2014)
Harjoitus 1 (20.3.2014) Tehtävä 1 Piirretään tilanteesta verkko, jossa kaupungeille on annetttu seuraavat numerot: 1 = Turku 2 = Tampere 3 = Hämeenlinna 4 = Imatra 5 = Jyväskylä. 5 2 149(5) 190(4) 113(1)
58131 Tietorakenteet (kevät 2009) Harjoitus 11, ratkaisuja (Topi Musto)
811 Tietorakenteet (kevät 9) Harjoitus 11, ratkaisuja (Topi Musto) 1. Bellmanin-Fordin algoritmin alustusvaiheen jälkeen aloitussolmussa on arvo ja muissa solmuissa on arvo ääretön. Kunkin solmun arvo
V. V. Vazirani: Approximation Algorithms, luvut 3-4 Matti Kääriäinen
V. V. Vazirani: Approximation Algorithms, luvut 3-4 Matti Kääriäinen Luento omatoimisen luennan tueksi algoritmiikan tutkimusseminaarissa 23.9.2002. 1 Sisältö Esitellään ongelmat Steiner-puu Kauppamatkustajan
Trimmitysongelman LP-relaksaation ratkaiseminen sarakkeita generoivalla algoritmilla ja brute-force-menetelmällä
Trimmitysongelman LP-relaksaation ratkaiseminen sarakkeita generoivalla algoritmilla ja brute-force-menetelmällä Vesa Husgafvel 19.11.2012 Ohjaaja: DI Mirko Ruokokoski Valvoja: Prof. Harri Ehtamo Työn
Malliratkaisut Demot
Malliratkaisut Demot 1 12.3.2018 Tehtävä 1 Piirretään tilanteesta verkko, jossa kaupungeille on annetttu seuraavat numerot: 1 297 4 2 4 163 3 454 6 179 2 136 2 169 2 390 4 3 436 7 5 Kuva 1: Tehtävän 1
Kasvuyrityksen tuotekehitysportfolion optimointi (valmiin työn esittely)
Kasvuyrityksen tuotekehitysportfolion optimointi (valmiin työn esittely) Santtu Saijets 16.6.2014 Ohjaaja: Juuso Liesiö Valvoja: Ahti Salo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla.
Simulointimalli mellakkapoliisin resurssien kohdentamiseen (valmiin työn esittely)
Simulointimalli mellakkapoliisin resurssien kohdentamiseen (valmiin työn esittely) Eero Rantala 21.1.2013 Ohjaaja: Kai Virtanen Valvoja: Raimo P. Hämäläinen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä.
Esimerkki otteluvoiton todennäköisyys A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä. Yksittäisessä pelissä A voittaa todennäköisyydellä p ja B todennäköisyydellä q =
10. Painotetut graafit
10. Painotetut graafit Esiintyy monesti sovelluksia, joita on kätevä esittää graafeina. Tällaisia ovat esim. tietoverkko tai maantieverkko. Näihin liittyy erinäisiä tekijöitä. Tietoverkkoja käytettäessä
Department of Mathematics, Hypermedia Laboratory Tampere University of Technology. Roolit Verkostoissa: HITS. Idea.
Roolit Tommi Perälä Department of Mathematics, Hypermedia Laboratory Tampere University of Technology 25.3.2011 J. Kleinberg kehitti -algoritmin (Hypertext Induced Topic Search) hakukoneen osaksi. n taustalla
Päätösanalyysi Teknologföreningenin kiinteistöuudistuksen tukena (valmiin työn esittely)
Päätösanalyysi Teknologföreningenin kiinteistöuudistuksen tukena (valmiin työn esittely) Sara Melander 1.11.2016 Ohjaaja: DI Malin Östman Valvoja: Prof. Kai Virtanen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
Johdatus verkkoteoriaan 4. luento
Johdatus verkkoteoriaan 4. luento 28.11.17 Viikolla 46 läpikäydyt käsitteet Viikolla 47 läpikäydyt käsitteet Verkko eli graafi, tasoverkko, solmut, välit, alueet, suunnatut verkot, isomorfiset verkot,
Monitavoitteiseen optimointiin soveltuvan evoluutioalgoritmin tarkastelu
Monitavoitteiseen optimointiin soveltuvan evoluutioalgoritmin tarkastelu (Valmiin työn esittely) 11.4.2011 Ohjaaja: Ville Mattila Valvoja: Raimo Hämäläinen Työn tavoite Tutkia evoluutioalgoritmia (Lee
Kiinalaisen postimiehen ongelma
Kiinalaisen postimiehen ongelma Kimmo Kontio 1.12.2015 Ohjaaja/Valvoja: Harri Ehtamo [5] Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta osin kaikki oikeudet pidätetään.
Routing Military Aircraft by Solving a Dynamic Multi-Objective Network Optimization Problem with the A* Algorithm
Aalto University School of Science Department of Mathematics and Systems Analysis Joonas Haapala Routing Military Aircraft by Solving a Dynamic Multi-Objective Network Optimization Problem with the A*
TIEA382 Lineaarinen ja diskreetti optimointi
TIEA382 Lineaarinen ja diskreetti optimointi Jussi Hakanen Tietotekniikan laitos jussi.hakanen@jyu.fi AgC 426.3 Yleiset tiedot Tietotekniikan kandidaattiopintojen valinnainen kurssi http://users.jyu.fi/~jhaka/ldo/
13 Lyhimmät painotetut polut
TIE-20100 Tietorakenteet ja algoritmit 297 13 Lyhimmät painotetut polut BFS löytää lyhimmän polun lähtösolmusta graafin saavutettaviin solmuihin. Se ei kuitenkaan enää suoriudu tehtävästä, jos kaarien
Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö
Algoritmit 2 Luento 13 Ti 2.5.2017 Timo Männikkö Luento 13 Merkkijonon sovitus Horspoolin algoritmi Laskennallinen vaativuus Päätösongelmat Epädeterministinen algoritmi Vaativuusluokat NP-täydellisyys
REITTI- JA SIJAINTIALLOKAATIO-ONGELMIEN RATKAISEMINEN GEOINFORMATIIKAN MENETELMIN: ESIMERKKEINÄ MAASTOINVENTOINTIREITIT JA SAIRAALAPALVELUT
REITTI- JA SIJAINTIALLOKAATIO-ONGELMIEN RATKAISEMINEN GEOINFORMATIIKAN MENETELMIN: ESIMERKKEINÄ MAASTOINVENTOINTIREITIT JA SAIRAALAPALVELUT Harri Antikainen Oulun yliopisto Maantieteen laitos GEOINFORMATIIKAN
Monte Carlo -menetelmä optioiden hinnoittelussa (valmiin työn esittely)
Monte Carlo -menetelmä optioiden hinnoittelussa (valmiin työn esittely) 17.09.2015 Ohjaaja: TkT Eeva Vilkkumaa Valvoja: Prof. Harri Ehtamo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla.
811312A Tietorakenteet ja algoritmit Kertausta jälkiosasta
811312A Tietorakenteet ja algoritmit 2018-2019 Kertausta jälkiosasta V Hashtaulukot ja binääriset etsintäpuut Hashtaulukot Perusajatus tunnettava Tiedettävä mikä on tiivistefunktio Törmäysongelman hallinta:
Simulation and modeling for quality and reliability (valmiin työn esittely) Aleksi Seppänen
Simulation and modeling for quality and reliability (valmiin työn esittely) Aleksi Seppänen 16.06.2014 Ohjaaja: Urho Honkanen Valvoja: Prof. Harri Ehtamo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
Informaation leviäminen väkijoukossa matemaattinen mallinnus
Informaation leviäminen väkijoukossa matemaattinen mallinnus Tony Nysten 11.4.2011 Ohjaaja: DI Simo Heliövaara Valvoja: Prof. Harri Ehtamo Väkijoukon toiminta evakuointitilanteessa Uhkaavan tilanteen huomanneen
Työvuorosuunnittelun optimointi (valmiin työn esittely)
Työvuorosuunnittelun optimointi (valmiin työn esittely) Pekka Alli 1.12.2015 Ohjaaja: Tuuli Haahtela Valvoja: Harri Ehtamo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla. Muilta
Monilähetysreititys. Paketti lähetetään usealle vastaanottajalle Miksi? Monet sovellukset hyötyvät
Monilähetysreititys Paketti lähetetään usealle vastaanottajalle Miksi? Monet sovellukset hyötyvät ohjelmistopäivitykset WWW-välimuistien päivitykset etäopetus, virtuaalikoulu videoiden, äänitteiden lähetys
ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN MALLINTAMINEN ELEMENTTIME- NETELMÄLLÄ
ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN MALLINTAMINEN ELEMENTTIME- NETELMÄLLÄ Henna Tahvanainen 1, Jyrki Pölkki 2, Henri Penttinen 1, Vesa Välimäki 1 1 Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos Aalto-yliopiston sähkötekniikan
Experiment on psychophysiological responses in an economic game (valmiin työn esittely) Juulia Happonen
Experiment on psychophysiological responses in an economic game (valmiin työn esittely) Juulia Happonen 13.01.2014 Ohjaaja: DI Ilkka Leppänen Valvoja: Prof. Raimo P. Hämäläinen Työn saa tallentaa ja julkistaa
A274101 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT
A274101 TIETORAKENTEET JA ALGORITMIT GRAAFITEHTÄVIÄ JA -ALGORITMEJA Lähteet: Timo Harju, Opintomoniste Keijo Ruohonen, Graafiteoria (math.tut.fi/~ruohonen/gt.pdf) GRAAFIN LÄPIKÄYMINEN Perusta useimmille
10. Painotetut graafit
10. Painotetut graafit Esiintyy monesti sovelluksia, joita on kätevä esittää graafeina. Tällaisia ovat esim. tietoverkko tai maantieverkko. Näihin liittyy erinäisiä tekijöitä. Tietoverkkoja käytettäessä
Harjoitus 4: Matlab - Optimization Toolbox
Harjoitus 4: Matlab - Optimization Toolbox Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt Syksy 2006 Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheita Optimointimallin muodostaminen
Lyhyesti uusista DI-ohjelmista Isohenkilökoulutus to Opintoasianpäällikkö Mari Knuuttila
Lyhyesti uusista DI-ohjelmista 2015 Isohenkilökoulutus to 28.8.2014 Opintoasianpäällikkö Mari Knuuttila Master s Programmes at SCI Starting 2015 (in English) Master s Programme in Engineering Physics *
Graafit ja verkot. Joukko solmuja ja joukko järjestämättömiä solmupareja. eli haaroja. Joukko solmuja ja joukko järjestettyjä solmupareja eli kaaria
Graafit ja verkot Suuntamaton graafi: eli haaroja Joukko solmuja ja joukko järjestämättömiä solmupareja Suunnattu graafi: Joukko solmuja ja joukko järjestettyjä solmupareja eli kaaria Haaran päätesolmut:
Algoritmit 1. Luento 13 Ma Timo Männikkö
Algoritmit 1 Luento 13 Ma 26.2.2018 Timo Männikkö Luento 13 Suunnittelumenetelmät Taulukointi Kapsäkkiongelma Ahne menetelmä Verkon lyhimmät polut Dijkstran menetelmä Verkon lyhin virittävä puu Kruskalin
Aircraft Maintenance Scheduling with Multi- Objective Simulation- Optimization
Aircraft Maintenance Scheduling with Multi- Objective Simulation- Optimization 7.5.2011 Ohjaaja: Ville Mattila Valvoja: Raimo Hämäläinen Tausta Ilmavoimilla tärkeä rooli maanpuolustuksessa Rauhan aikana
Kognitiivinen mallintaminen 1
Kognitiivinen mallintaminen 1 Uutta infoa: Kurssin kotisivut wikissä: http://wiki.helsinki.fi/display/kognitiotiede/cog241 Suorittaminen tentillä ja laskareilla (ei välikoetta 1. periodissa) Ongelmanratkaisu
TIES592 Monitavoiteoptimointi ja teollisten prosessien hallinta. Yliassistentti Jussi Hakanen jussi.hakanen@jyu.fi syksy 2010
TIES592 Monitavoiteoptimointi ja teollisten prosessien hallinta Yliassistentti Jussi Hakanen jussi.hakanen@jyu.fi syksy 2010 NSGA-II Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA) Ehkä tunnetuin EMO-menetelmä
Lyhin kahden solmun välinen polku
Lyhin kahden solmun välinen polku Haluamme etsiä lyhimmän polun alla olevan ruudukon kohdasta a kohtaan b vierekkäisten (toistensa sivuilla, ylä- ja alapuolella olevien) valkoisten ruutujen välinen etäisyys
Kaksintaistelun approksimatiivinen mallintaminen (valmiin työn esittely)
Kaksintaistelun approksimatiivinen mallintaminen (valmiin työn esittely) Juho Roponen 10.06.2013 Ohjaaja: Esa Lappi Valvoja: Ahti Salo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla.
Algoritmit 1. Luento 13 Ti 23.2.2016. Timo Männikkö
Algoritmit 1 Luento 13 Ti 23.2.2016 Timo Männikkö Luento 13 Suunnittelumenetelmät Taulukointi Kapsäkkiongelma Ahne menetelmä Verkon lyhimmät polut Dijkstran menetelmä Verkon lyhin virittävä puu Kruskalin
Suomen rautatieverkoston robustisuus
Suomen rautatieverkoston robustisuus Samu Kilpinen 28.09.2016 Ohjaaja: Eeva Vilkkumaa Valvoja: Ahti Salo Rautatieverkosto Rautatie on erinomainen tapa kuljettaa suuria ihmis- ja hyödykemääriä Käyttöä etenkin
Stokastinen optimointi taktisessa toimitusketjujen riskienhallinnassa (valmiin työn esittely)
Stokastinen optimointi taktisessa toimitusketjujen riskienhallinnassa (valmiin työn esittely) Esitelmöijä Olli Rentola päivämäärä 21.1.2013 Ohjaaja: TkL Anssi Käki Valvoja: Prof. Ahti Salo Työn saa tallentaa
Luento 1: Optimointimallin muodostaminen; optimointitehtävien luokittelu
Luento 1: Optimointimallin muodostaminen; optimointitehtävien luokittelu Merkintöjä := vasen puoli määritellään oikean puolen lausekkeella s.e. ehdolla; siten että (engl. subject to, s.t.) vasemman puolen
Logistiikkajärjestelmien mallintaminen - käytännön sovelluksia
FORS-seminaari 2005 - Infrastruktuuri ja logistiikka Logistiikkajärjestelmien mallintaminen - käytännön sovelluksia Ville Hyvönen EP-Logistics Oy Taustaa Ville Hyvönen DI (TKK, teollisuustalous, tuotannon
58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2014) Uusinta- ja erilliskoe, , vastauksia
58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2014) Uusinta- ja erilliskoe, 10..2014, vastauksia 1. [9 pistettä] (a) Todistetaan 2n 2 + n + 5 = O(n 2 ): Kun n 1 on 2n 2 + n + 5 2n 2 + n 2 +5n 2 = 8n 2. Eli
Harjoitus 3 (3.4.2014)
Harjoitus 3 (3..) Tehtävä Olkoon kaaren paino c ij suurin sallittu korkeus tieosuudella (i, j). Etsitään reitti solmusta s solmuun t siten, että reitin suurin sallittu korkeus pienimmillään olisi mahdollisimman
Tutkinnonuudistus ja uudet DI-ohjelmat / Teknillinen fysiikka ja matematiikka. Infotilaisuus
Tutkinnonuudistus ja uudet DI-ohjelmat / Teknillinen fysiikka ja matematiikka Infotilaisuus 10.11.2014 DI-tutkinnonuudistuksen aikataulu Uudet DI-ohjelmat aloittavat 1.8.2015 Vanha tutkinto valmiiksi 31.10.2016
Tietorakenteet, laskuharjoitus 7, ratkaisuja
Tietorakenteet, laskuharjoitus, ratkaisuja. Seuraava kuvasarja näyttää B + -puun muutokset lisäysten jälkeen. Avaimet ja 5 mahtuvat lehtisolmuihin, joten niiden lisäys ei muuta puun rakennetta. Avain 9
Monitavoiteoptimointi
Monitavoiteoptimointi Useita erilaisia tavoitteita, eli useita objektifunktioita Tavoitteet yleensä ristiriitaisia ja yhteismitattomia Optimaalisuus tarkoittaa yleensä eri asiaa kuin yksitavoitteisessa
Master s Programme in Building Technology Rakennustekniikka Byggteknik
Master s Programme in Building Technology Rakennustekniikka Byggteknik Maisteriohjelma Building Technology, Rakennustekniikka, Byggteknik Yhteiset Syventävät Vapaasti valittavat Diplomityö 30 op Pääaine
Valitaan alkio x 1 A B ja merkitään A 1 = A { x 1 }. Perinnöllisyyden nojalla A 1 I.
Vaihto-ominaisuudella on seuraava intuition kannalta keskeinen seuraus: Olkoot A I ja B I samankokoisia riippumattomia joukkoja: A = B = m jollain m > 0. Olkoon vielä n = m A B, jolloin A B = B A = n.
T-110.4100 Harjoitustyöluento
1. lokakuuta 2009 Yhteenveto 1 2 3 Linkkitilaprotokolla 4 5 6 DL! Ensimmäinen deadline lähestyy: harjoitustyön suunnitelma pitäisi palauttaa 15.10 klo 12 mennessä. Itse harjoitustyöstä lisää tuota pikaa..
Esimerkkejä polynomisista ja ei-polynomisista ongelmista
Esimerkkejä polynomisista ja ei-polynomisista ongelmista Ennen yleisempiä teoriatarkasteluja katsotaan joitain tyypillisiä esimerkkejä ongelmista ja niiden vaativuudesta kaikki nämä ongelmat ratkeavia
Algoritmit 1. Luento 2 Ke Timo Männikkö
Algoritmit 1 Luento 2 Ke 11.1.2017 Timo Männikkö Luento 2 Algoritmin esitys Algoritmien analysointi Suoritusaika Asymptoottinen kertaluokka Peruskertaluokkia NP-täydelliset ongelmat Algoritmit 1 Kevät
811312A Tietorakenteet ja algoritmit Kertausta jälkiosasta
811312A Tietorakenteet ja algoritmit 2016-2017 Kertausta jälkiosasta IV Perustietorakenteet Pino, jono ja listat tunnettava Osattava soveltaa rakenteita algoritmeissa Osattava päätellä operaatioiden aikakompleksisuus
Kahden virtualisointiohjelmiston suorituskyvyn testaus (valmiin työn esittely)
Kahden virtualisointiohjelmiston suorituskyvyn testaus (valmiin työn esittely) Jani Laine 31.10.2017 Ohjaaja: DI Jimmy Kjällman Valvoja: Prof. Kai Virtanen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston
Sovelletun fysiikan laitoksen tutkimus- ja yritysyhteistyö osana yhteiskäyttölaboratoriota
Vesitutkimuksen koulutus- ja tutkimusympäristön esittely, 22.3.2011 Sovelletun fysiikan laitoksen tutkimus- ja yritysyhteistyö osana yhteiskäyttölaboratoriota Prof. Marko Vauhkonen Sovelletun fysiikan
Epälineaarinen hinnoittelu: Diskreetin ja jatkuvan mallin vertailu
Epälineaarinen hinnoittelu: Diskreetin ja jatkuvan mallin vertailu 11.4.2011 Ohjaaja: TkT Kimmo Berg Valvoja: Prof. Harri Ehtamo Esityksen sisältö: Hinnoittelumallien esittely Menetelmät Esimerkkitehtävän
1 1 1 2 1 2 Konenäkö ja väylien kunnossapito TrafficVision-projekti Tavoitteet Vaiheet Tulokset Liikennemerkkien kunnon arviointi Konenäön tarkoituksena on toteuttaa automaattinen järjestelmä joka
Algoritmit 2. Luento 14 Ke Timo Männikkö
Algoritmit 2 Luento 14 Ke 3.5.2017 Timo Männikkö Luento 14 Ositus ja rekursio Rekursion toteutus Kertaus ja tenttivinkit Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento 14 Ke 3.5.2017 2/30 Ositus Tehtävän esiintymä ositetaan
Menetelmä Markowitzin mallin parametrien estimointiin (valmiin työn esittely)
Menetelmä Markowitzin mallin parametrien estimointiin (valmiin työn esittely) Lauri Nyman 17.9.2015 Ohjaaja: Eeva Vilkkumaa Valvoja: Harri Ehtamo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla
Harjoitus 6 ( )
Harjoitus 6 (21.4.2015) Tehtävä 1 Määritelmän (ks. luentomoniste s. 109) mukaan yleisen, muotoa min f(x) s. t. g(x) 0 h(x) = 0 x X olevan optimointitehtävän Lagrangen duaali on missä max θ(u, v) s. t.
Tiivistelmä artikkelista Constrained Random Walks on Random Graphs: Routing Algorithms for Large Scale Wireless Sensor Networks
Tiivistelmä artikkelista Constrained Random Walks on Random Graphs: Routing Algorithms for Large Scale Wireless Sensor Networks Heikki Tikanmäki 20.02.2005 1 Johdanto Paperissa [1] tarkastellaan reititysongelmaa
Harjoitus 3 (31.3.2015)
Harjoitus (..05) Tehtävä Olkoon kaaren paino c ij suurin sallittu korkeus tieosuudella (i,j). Etsitään reitti solmusta s solmuun t siten, että reitin suurin sallittu korkeus pienimmillään olisi mahdollisimman
Kimppu-suodatus-menetelmä
Kimppu-suodatus-menetelmä 2. toukokuuta 2016 Kimppu-suodatus-menetelmä on kehitetty epäsileiden optimointitehtävien ratkaisemista varten. Menetelmässä approksimoidaan epäsileitä funktioita aligradienttikimpulla.
Johdatus graafiteoriaan
Johdatus graafiteoriaan Syksy 2017 Lauri Hella Tampereen yliopisto Luonnontieteiden tiedekunta 62 Luku 2 Yhtenäisyys 2.1 Polku 2.2 Lyhin painotettu polku 2.3 Yhtenäinen graafi 2.4 Komponentti 2.5 Aste
Yleisen PSCR-menetelmän toteutus ohjelmoitavalla näytönoh
Yleisen n toteutus ohjelmoitavalla näytönohjaimella Mirko Myllykoski mirko.myllykoski@jyu.fi 15.2.2011 Mitä teen? Tarkoituksena toteuttaa (ja osin jo toteutettukin) stä versio ohjelmoitavalle näytönohjaimelle
KURSSIEN POISTOT JA MUUTOKSET LUKUVUODEKSI
Liite 6.5/2/2016 Aalto-yliopisto Insinööritieteiden korkeakoulu KURSSIEN POISTOT JA MUUTOKSET LUKUVUODEKSI 2016-2017 RAKENNE- JA RAKENNUSTUOTANTOTEKNIIKAN KOULUTUSOHJELMA Valmistelija Seppo Hänninen (Päivi
Malliratkaisut Demot
Malliratkaisut Demot 6 24.4.2017 Tehtävä 1 Määritelmän (ks. luentomonisteen s. 107) mukaan yleisen muotoa min f(x) s.t. g(x) 0 h(x) = 0 x X (1) olevan optimointitehtävän Lagrangen duaali on min θ(u,v)
Kirjallisuuskatsaus sisäpistemenetelmiin ja niiden soveltamiseen eri optimointiluokille (valmiin työn esittely)
Kirjallisuuskatsaus sisäpistemenetelmiin ja niiden soveltamiseen eri optimointiluokille (valmiin työn esittely) Ilari Vähä-Pietilä 28.04.2014 Ohjaaja: TkT Kimmo Berg Valvoja: Prof. Harri Ehtamo Työn saa
14. Luennon sisältö. Kuljetustehtävä. Verkkoteoria ja optimointi. esimerkki. verkkoteorian optimointitehtäviä verkon virittävä puu lyhimmät polut
JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO 14. Luennon sisältö Kuljetustehtävä esimerkki Verkkoteoria ja optimointi verkkoteorian optimointitehtäviä verkon virittävä puu lyhimmät polut kevät 2012 TIEA382 Lineaarinen ja diskreetti
Optimization of Duties in Railway Traffic (valmiin työn esittely)
Optimization of Duties in Railway Traffic (valmiin työn esittely) Teemu Kinnunen 03.03.2014 Ohjaaja: Mikko Alanko Valvoja: Harri Ehtamo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla.
Luku 7. Verkkoalgoritmit. 7.1 Määritelmiä
Luku 7 Verkkoalgoritmit Verkot soveltuvat monenlaisten ohjelmointiongelmien mallintamiseen. Tyypillinen esimerkki verkosta on tieverkosto, jonka rakenne muistuttaa luonnostaan verkkoa. Joskus taas verkko
Harjoitus 4 (7.4.2014)
Harjoitus 4 (7.4.2014) Tehtävä 1 Tarkastellaan Harjoituksen 1 nopeimman reitin ongelmaa ja etsitään sille lyhin virittävä puu käyttämällä kahta eri algoritmia. a) (Primin algoritmi) Lähtemällä solmusta