Mat Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari
|
|
- Väinö Virtanen
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Mat Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Väliraportti Ryhmä 2: Ville Airo Niki Kotilainen Lauri Potka Perttu Punakallio Heikki Puustinen Juha Tolva Elina Valtonen
2 Tämä väliraportti täsmentää aikaisemmin laadittua projektisuunnitelmaa ja se esittelee ainoastaan alkuperäiseen suunnitelmaan tehtyjä muutoksia. Työ on julkinen eikä aiheenasettajalta ole saatu luottamuksellista tietoa projektia varten. 1. Projektin tavoitteet ja rajaus Projektin tavoitteet eivät ole muuttuneet suunnitelman jälkeen. Myös tehtävän laajuus on pysynyt ennallaan. Olemme kuitenkin panostaneet tavoitteiden ja tehtävänannon täsmällisempään määritykseen. Näitä määritelmiä on avattu seuraavassa kappaleessa. Käytettävien parametrien etsinnässä löytyi uusi käyttökelpoinen kirjallisuuslähde: Smith, R ja Stoner, D. 10 Fingers of Death: Algorithms for Combat Killing. Game Programming Gems Toimenpiteet ja tulokset tähän asti Projektin perusmallin kehitys on edennyt aikataulussa ja on väliraporttivaiheessa valmis. Perusmallilla tarkoitamme toimivaa mallia, jossa voidaan alustaa ja päivittää vaunujen tiloja ajan ja strategioiden funktiona. Myös alkeellinen piirto on implementoitu. Perusmalli ei vielä huomioi maastoa eikä sitä ole linkattu optimointityökaluun. Perusmalli käytännössä ajaa yksittäisiä simulaatioita, joita seuraavassa vaiheessa kutsutaan ja optimoimaan geneettisillä algoritmeilla implementoidulla optimointimallilla. Seuraavassa on esitetty mallin määritykseen täsmennyksiä sekä lyhyt yhteenveto perusmallin tämänhetkisestä implementaatiosta. 2.1 Mallin täsmennys Projektin tavoitteena on tuottaa ohjelma, joka laskee panssarivaunujen välisessä taistelussa hyökkäävälle osapuolelle toimintakykyisten vaunujen optimaaliset tilasiirtotodennäköisyydet eri maasto olosuhteissa. Tilasiirtotodennäköisyydet ovat todennäköisyyksiä joilla vaunut (yksittäin tai ryhmissä) siirtyvät tilasta toiseen. Vaunujen tiloja ovat: etenee, tulittaa ja etenee, tuliasemassa ja tulittaa, tuliasemassa sekä suoja asemassa. Yksittäinen strategia on rivi komentoja. Strategiassa on yhtä monta komentoa kuin ajolle on määritetty aika askelia T. Strategian suoritus jää kesken, jos panssarivaunuryhmä tuhoutuu tai tavoite saavutetaan ennen kuin lopullinen aikaraja T on saavutettu. Mallin tarkoitus on optimoida näitä strategioita. Erotuksena suunnitteluvaiheeseen tilajakauma määrittää ainoastaan toimintakykyisten vaunujen toiminnan tilat. Jakauma ei sisällä erikseen vaurioituneiden vaunujen tiloja, vaan vauriot (esim. liikuntakyvytön) kuvataan erikseen kuntomuuttujilla. Yksittäinen vaunu voi olla ehjä tai osittain tai kokonaan vaurioitunut (aseen, liikkumisen, kommunikaation ja näiden kombinaatioiden osalta). Vaurioita kärsitään osumassa annettujen todennäköisyyksien mukaan. Joukkue tai laajempi ryhmä on kokoelma vaunuja, joilla on yksittäiset tilat ja kuntomuuttujat. Ryhmän sijainti määritetään pistemäisenä (kaikilla identtinen sijainti) ja kaikilla ryhmän vaunuilla on sama näkemisfunktio. Maasto olosuhteita kuvataan nk. maastokartoilla. Käytännössä maasto mallinnetaan parametreina (esim. matriisi tai vektorimuodossa) jotka otetaan syötteenä mallissa käytettäviin funktioihin: esim. metsä vaikuttaa näkemiseen ja tuhomaistehoon.
3 Emme ole mallintaneet maastoa perusmallissa, sillä olimme asettaneet tämän tavoitteeksi vasta välivaiheen jälkeen ja odotamme saavamme asiaan selvyyttä seuraavassa tapaamisessamme aiheenasettajien kanssa (sovittu pidettäväksi 6.3.). Koska mallin tulee toimia yhteistyössä Puolustusvoimien olemassaolevan ohjelman ja erilaisten maastokarttojen kanssa, oletamme saavamme yleisellä tasolla tietoa, missä muodossa maastotieto välitetään ja näin ollen minkälainen mallin rajapinnan tässä suhteessa tulee olla. Lisäksi odotamme saavamme jonkin verran lisätietoja maaston vaikutuksesta mallin muuhun toimintaan. Mallin parametreja ovat yleisesti sellaiset ohjelman aikaiset vakiot, jotka eivät muutu mallin ajon aikana. Parametrit alustetaan ohjelman alussa esimerkiksi ulkoisilla tiedoilla (kuten linkki maastokarttaan). Maastoparametrien lisäksi tärkeitä alustettavia parametreja ovat eri funktioiden vaikutuskertoimet, kuten asevaikutuksen vaimeneminen sekä vaunujen ominaisuudet kuten kestävyys ja tulivoima. Näiden parametrien arvot ovat luottamuksellista tietoa eikä työryhmällämme ole pääsyä tähän informaatioon. Projektin ajaksi valitsemme parametrien arvot mahdollisimman totuudenmukaisiksi eri lähteiden avulla. Mallin toiminnan kannalta kriittisiä funktioita ovat osumis ja näkemisfunktiot (todennäköisyysfunktioita), joissa käytetään edellä mainittuja parametreja. Osumisfunktion avulla määritellään joukkueen todennäköisyys osua kohteeseensa aika askeleen aikana. Yhden aika askeleen aikana jokainen vaunu ampuu korkeintaan kerran (jos on ampumistilassa). Osumis ja näkemistodennäköisyyteen vaikuttavat maastoparametrit (esim. etäisyys ja puusto vaimentavasti) sekä omat ja vihollisen tilat (liikkuva vaunu on helpompi havaita, tuliasemassa oleva vaunu osuu todennäköisemmin kuin samanaikaisesti etenevä ja ampuva). Molemmat funktiot ovat muodoltaan eksponentiaalisia ja saavat parametrit potenssinsa kertoimina. 2.2 Perusmallin implementaatio Puhumme tässä kappaleessa Matlab implementaation yhteydessä tiedostoista ja m funktioista tehdäksemme eron mallin funktioihin (todennäköisyysfunktioita). Mallista on tähän mennessä implementoitu nk. perusosuus: ajo tiedostot (alustus ja ajo) sekä m funktiot strategioiden generoimiselle, siirtymiselle, tilojen päivitykselle sekä liikkeelle ja ampumiselle. Aikaisemmin esitellyt kriittiset osumisja näkemisfunktiot on implementoitu osana kuvailtuja m funktioita: tilojen päivityksen yhteydessä ajetaan näkemisfunktio (nähdäänkö vihollista) ja ampumis m funktiossa osumisfunktio. Ampumisen yhteydessä myös päivitetään vauriot osumisen perusteella. Alustus tiedostoon määritetään mallin parametrit (eritelty aiemmin). Tämä tiedosto on kriittinen rajapinta PvTT:n olemassa olevaan ohjelmistoon. Ajotiedosto pyörittää simulaatiota ja siitä kutsutaan strategian generoimisfunktiota. Se pitää kirjaa ajasta ja maastotavoitteen täyttymisestä: onko maksimiaika tai määrätty maastonkohta jo saavutettu tai onko ryhmä tuhoutunut. Näissä tapauksissa suoritus (yksittäinen simulaatio) päättyy. Strategiat generoidaan tietyin ehdoin (esim. jos tilassa x on vähemmän kuin n vaunua siirretään tilaan z m kappaletta vaunuja). Erillisillä päivitä ja askel funktiolla suoritetaan kunkin aika askeleen ehdolliset tilasiirrot saadun komennon mukaisesti niiltä osin kuin komento on mahdollista suorittaa vaurioiden ja/tai näkemisen perusteella. Esim. voidaanko liikkua ja voidaanko ampua (nähdäänkö vihollinen). Kun vaunujen tilat on päivitetty, suoritetaan ampumisfunktio (ehdollisesti) ja päivitetään vauriot. Viimeiseksi päivitetään aika askeleen aikana siirtymiset liikefunktion perusteella ottaen huomioon ryhmän vauriot ampumisen jäljiltä. Tämän jälkeen siirrytään ajassa eteenpäin. Optimointia varten aika askelten ja tilojen historia tallennetaan, ja ohjelman ajofunktiota kutsutaan (aikanaan) geneettisten algoritmien ohjaustiedostosta. 3. Tehtävät, työnjako, aikataulu Seitsemän hengen projektiryhmä jaettiin kolmeen mikroryhmään suunnitteluvaiheessa. Ryhmäjako on pitänyt ja toimittanut tehtävänsä toivotusti. Toistaiseksi myös tehtävänjako on osoittautunut järkeväksi. Yhteistyö ryhmien
4 kesken ja koko ryhmän osalta on ollut kriittistä. Mallin rakennetta on mietitty teoriapohjalta ja eri osa alueiden osalta yhdessä ja ryhmissä. Mallin teoria ja speksaus ryhmät ovat peilanneet ideoita Matlab ryhmän kanssa säännöllisesti, jotta ohjelmassa päästään eteenpäin ja toisaalta, että kehitetty malli taipuu myös käytäntöön. Ohjelmointimikroryhmältä on tullut myös pitkälle vietyä pohdintaa joidenkin mallin toteutusten osalta. 3.1 Työnjako Suunnitteluvaiheen jako: Mikroryhmä I: Kirjallisuuden ja teorian kartoitus Mikroryhmä II: Mallin parametrointi ja rakenteen suunnittelu Mikroryhmä III: Ohjelman toteutuksen suunnittelu Välivaiheen jako: Mikroryhmä I: Kirjallisuuden ja teorian yhteenveto suhteessa vaadittuihin parametreihin. Vaurioiden mallintaminen. Mikroryhmä II: Mallin parametrointi ja rakenteen suunnittelu. Päivitysfunktioiden mallintaminen: osumis ja näkemisfunktiot. Mikroryhmä III: Mallin ohjelmointi Matlabiin. Mallin käytännön implementoinnin suunnittelu. Loppuvaiheen jako: Mikroryhmä I: Dokumentointi ja yhteydenpito aiheenasettajiin + tarvittava teoriapohja kirjallisuudesta Mikroryhmä II: Mallin parametrointi ja rakenteen suunnittelu Mikroryhmä III: Mallin ohjelmointi Matlabiin 3.2 Aikataulu Täsmennämme aikataulua suunnitteluvaiheen jälkeiseltä ajalta seuraavasti: Projektisuunnitelman esitys ja opponointi Viikko 8 Mikroryhmien itsenäistä työskentelyä + yksi yhteinen tapaaminen Koko ryhmän kesken tapaaminen: väliraportin vaatimusten läpikäynti, pohjamallin täsmennys Viikko 9 Mikroryhmien itsenäistä työskentelyä + yhteenvedot väliraporttia varten Mallin ensimmäinen versio ( perusmalli ) valmiina Väliraportin palautus Tapaaminen aiheenasettajien kanssa Väliraportin esittely + mallin seuraavan version ominaisuuksien määrittely Viikko 11: Koko ryhmän kesken tapaaminen. Välivaiheen tulosten ja raporttiin saatujen kommenttien tulkinta ja jatkokehittely. Loppuvaiheen työnjako, tehtävien täsmennys Viikot Mikroryhmien itsenäistä työskentelyä Viikko 13: Koko ryhmän kesken tapaaminen. Työnkulun seuranta. Työtehtävien ja tavoitteiden täsmennys. Mitä puuttuu vielä? Viikot Mikroryhmien itsenäistä työskentelyä Viikko 15: Koko ryhmän kesken tapaaminen: 1 2 viikkoa aikaa raportin ja ohjelman valmistumiseen Viikot Loppuviilaus Mallin lopullinen versio valmiina Loppuraportti valmiina Viikko 17 Tapaaminen koko ryhmän kesken; projektin arviointi ennen loppuraporttia Loppuraportin esittely
5 4. Riskit Pidämme suunnitteluvaiheessa esiteltyjen riskien osalta realistisimpana tilannetta, jossa joudumme kärsimään suunnitteluvirheistä myöhemmin joko siten, että joudumme kääntämään kelkkaa itse havaitsemastamme syystä tai aiheenasettajalta saadun palautteen perusteella. Vaikka suunnittelutyötä on tehty perusteellisesti ja sitä jatketaan iteratiivisesti projektin edetessä, on aina olemassa mahdollisuus että jokin tavoitteista ei annetulla pohjalla toteudukaan. Pyrimme pitämään kehitystyömme sopivan agiilina ja pitämään riittävästä kommunikaatiosta kiinni ryhmäläisten kesken sekä aiheenasettajien kanssa. Olemme myös sitoutuneet yhteisesti sovittuihin aikatauluihin siten, että jos takapakkia joudutaan ottamaan, huomataan se ajoissa ja ero saadaan kurottua umpeen projektin puitteissa.
Mat Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari. Projektisuunnitelma
Mat 2.4177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Projektisuunnitelma Aihe: Panssarien taistelun optimointi / Puolustusvoimien Teknillinen Tutkimuslaitos Ryhmä 2: Ville Airo Niki Kotilainen Lauri Potka
Panssarien taistelun optimointi. Loppuraportti. Mat Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari. Puolustusvoimien Teknillinen Tutkimuslaitos
Mat 2.4177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Puolustusvoimien Teknillinen Tutkimuslaitos 24.4.2009 Panssarien taistelun optimointi Loppuraportti Ryhmä 2: Ville Airo Niki Kotilainen Lauri Potka
Dynaaminen allokaatio ja riskibudjetointi sijoitusstrategioissa
Aalto yliopisto Mat 2.4177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Dynaaminen allokaatio ja riskibudjetointi sijoitusstrategioissa Väliraportti 5.4.2013 Vesa Husgafvel (projektipäällikkö) Tomi Jussila
Vapaapäivien optimointi
Mat-2.4177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Vapaapäivien optimointi Väliraportti, 4.4.2014 Asiakas: Computational Intelligence Oy Projektiryhmä: Teemu Kinnunen (projektipäällikkö) Ilari Vähä-Pietilä
Tehokkaiden strategioiden identifiointi vakuutusyhtiön taseesta
MS E2177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Väliraportti Tehokkaiden strategioiden identifiointi vakuutusyhtiön taseesta 28.3.2016 Asiakas: Model IT Projektiryhmä: Niko Laakkonen (projektipäällikkö),
Optimaalisen tarkastusvälin määrittäminen suun terveydenhuollossa
Projektin väliraportti Optimaalisen tarkastusvälin määrittäminen suun terveydenhuollossa 13.4.2012 Mat-2.4117 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Toimeksiantaja: Nordic Healthcare Group Projektiryhmä:
Mat Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari. Dynaaminen kimppakyytijärjestelmä Uudellamaalla. Väliraportti
Mat-2.177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Dynaaminen kimppakyytijärjestelmä Uudellamaalla Väliraportti 28.03.06 Kohdeorganisaatio: Matrex Oy Yhteyshenkilö: Ville Koskinen Projektiryhmä: Jukka
Tehokkaiden strategioiden identifiointi vakuutusyhtiön taseesta
MS E2177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Projektisuunnitelma Tehokkaiden strategioiden identifiointi vakuutusyhtiön taseesta 12.3.2016 Asiakas: Model IT Projektiryhmä: Niko Laakkonen (projektipäällikkö),
MS-E2177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari 2016
MS-E2177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari 2016 Yleistä Vastuuopettaja prof. Assistentti tekn.yo. Teemu Seeve s-postit Suorittaminen ahti.salo@aalto.fi, teemu.seeve@aalto.fi 1. Projektityö muutaman
Huutokauppamekanismien arviointi infrastruktuurin korjausinvestointien hankinnassa
MAT-2.4177 OPERAATIOTUTKIMUKSEN PROJEKTITYÖSEMINAARI L KEVÄT 2010 Huutokauppamekanismien arviointi infrastruktuurin korjausinvestointien hankinnassa Toimeksiantaja: Pöyry inland Oy Väliraportti Juha Kännö,
S09 04 Kohteiden tunnistaminen 3D datasta
AS 0.3200 Automaatio ja systeemitekniikan projektityöt S09 04 Kohteiden tunnistaminen 3D datasta Loppuraportti 22.5.2009 Akseli Korhonen 1. Projektin esittely Projektin tavoitteena oli algoritmin kehittäminen
Rahastosalkun faktorimallin rakentaminen
Teknillinen korkeakoulu Mat 2.177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Kevät 2007 Evli Pankki Oyj Väliraportti 28.3.2007 Kristian Nikinmaa Markus Ehrnrooth Matti Ollila Richard Nordström Ville Niskanen
Junien peruuntumistodennäköisyyksien hyödyntäminen veturinkuljettajien työvuoroluetteloiden suunnittelussa Väliraportti
MS-E2177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Junien peruuntumistodennäköisyyksien hyödyntäminen veturinkuljettajien työvuoroluetteloiden suunnittelussa Väliraportti 19.4.2017 Tapio Hautamäki, 345312
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.
Mat Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Viestiverkon toimintaluotettavuuden arviointi Väliraportti
Mat 2.177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Viestiverkon toimintaluotettavuuden arviointi Väliraportti 31.3.2006 Kohdeorganisaatio: Yhteyshenkilö: Ryhmä: Puolustusvoimien Teknillinen Tutkimuslaitos
Mat Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Viestiverkon toimintaluotettavuuden arviointi Projektisuunnitelma
Mat 2.177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Viestiverkon toimintaluotettavuuden arviointi Projektisuunnitelma 27.2.2006 Kohdeorganisaatio: Yhteyshenkilö: Ryhmä: Puolustusvoimien Teknillinen Tutkimuslaitos
Sukelluskeräily. Pelihahmon liikuttaminen. Aarre ja pisteet
Sukelluskeräily 1 Tässä pelissä keräilet erilaisia aarteita ja väistelet vihollista. Tämän lisäksi pelaajan pitää käydä välillä pinnalla hengittelemässä. Peliin lisätään myös häiriötekijäksi esim. parvi
Lääkintähelikopterikaluston mallintaminen
Mat-2.4177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Lääkintähelikopterikaluston mallintaminen Väliraportti 19.3.2010 Pohjalainen Tapio (projektipäällikkö) (29157N) Kuikka Ilmari (58634A) Tyrväinen Tero
T Tietojenkäsittelyopin ohjelmatyö. Testiraportti, vaihe T1. Tietokonegrafiikka-algoritmien visualisointi. Testiraportti, vaihe T1
T-76.115 Tietojenkäsittelyopin ohjelmatyö Sisältö Tästä dokumentista ilmenee T1-vaiheessa suoritettu testaus, sen tulokset ja poikkeamat testisuunnitelmasta. Päivämäärä 1.12.2002 Projektiryhmä Keimo keimo-dev@list.hut.fi
Esimerkki: Tietoliikennekytkin
Esimerkki: Tietoliikennekytkin Tämä Mathematica - notebook sisältää luennolla 2A (2..26) käsitellyn esimerkin laskut. Esimerkin kuvailu Tarkastellaan yksinkertaista mallia tietoliikennekytkimelle. Kytkimeen
Teknillinen korkeakoulu T-76.115 Tietojenkäsittelyopin ohjelmatyö. Testitapaukset - Koordinaattieditori
Testitapaukset - Koordinaattieditori Sisällysluettelo 1. Johdanto...3 2. Testattava järjestelmä...4 3. Toiminnallisuuden testitapaukset...5 3.1 Uuden projektin avaaminen...5 3.2 vaa olemassaoleva projekti...6
TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 2 (ver 1.0) Jyrki Laitinen
TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 2 (ver 1.0) Jyrki Laitinen TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op), K2005 1 Suorita oheisten ohjeiden mukaiset tehtävät Matlab-ohjelmistoa käyttäen. Kokoa erilliseen
Matti Jaakkola, 58386W, projektipäällikkö Ville Iso-Mustajärvi, 55683R Teppo Jalkanen, 55672C Tomi Myllylä, 55289W
Kohdeorganisaatio: Yhteyshenkilö: Projektiryhmä: Puolustusvoimien Teknillinen Tutkimuslaitos Esa Lappi, esa.lappi@pvtt.mil.fi Matti Jaakkola, 58386W, projektipäällikkö Ville Iso-Mustajärvi, 55683R Teppo
Yhteistyötä sisältämätön peliteoria jatkuu
Yhteistyötä sisältämätön peliteoria jatkuu Tommi Lehtonen Optimointiopin seminaari - Syksy 2000 / 1 Bayesilainen tasapaino Täysi informaatio Vajaa informaatio Staattinen Nash Bayes Dynaaminen Täydellinen
KanTa. ereseptin käyttöönoton valtakunnallinen
OHJE KanTa ereseptin käyttöönoton valtakunnallinen seurantaohje OHJE: Tämä Ohjeistuksen nimi on KanTa ereseptin käyttöönoton valtakunnallinen seurantaohje. Sen sitovuusaste on ohje, jonka Kässärin ylläpitoryhmä
TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO Digitaali- ja tietokonetekniikan laitos. Harjoitustyö 4: Cache, osa 2
TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO Digitaali- ja tietokonetekniikan laitos TKT-3200 Tietokonetekniikka I Harjoitustyö 4: Cache, osa 2.. 2010 Ryhmä Nimi Op.num. 1 Valmistautuminen Cache-työn toisessa osassa
Valmistusprosessin kehittäminen/abb
Timi Tamminen, Toni Taavila ja Konsta Kilponen Valmistusprosessin kehittäminen/abb Metropolia Ammattikorkeakoulu Energiatekniikka Projektisuunnitelma 5.5.2014 Sisällysluettelo 1 Johdanto 1 2 Projektin
IDL - proseduurit. ATK tähtitieteessä. IDL - proseduurit
IDL - proseduurit 25. huhtikuuta 2017 Viimeksi käsiteltiin IDL:n interaktiivista käyttöä, mutta tämä on hyvin kömpelöä monimutkaisempia asioita tehtäessä. IDL:llä on mahdollista tehdä ns. proseduuri-tiedostoja,
ATK tähtitieteessä. Osa 3 - IDL proseduurit ja rakenteet. 18. syyskuuta 2014
18. syyskuuta 2014 IDL - proseduurit Viimeksi käsiteltiin IDL:n interaktiivista käyttöä, mutta tämä on hyvin kömpelöä monimutkaisempia asioita tehtäessä. IDL:llä on mahdollista tehdä ns. proseduuri-tiedostoja,
Lääkintähelikopterikaluston mallintaminen
Mat-2.4177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Lääkintähelikopterikaluston mallintaminen Projektisuunnitelma 19.2.2010 Pohjalainen Tapio (projektipäällikkö) Kuikka Ilmari Tyrväinen Tero Salomaa Osmo
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
SALAKIRJOITUKSEN VAIKUTUS SUORITUSKYKYYN UBUNTU 11.10 käyttöjärjestelmässä -projekti
Järjestelmäprojekti 1 projektisuunnitelma ICT4TN007-2 SALAKIRJOITUKSEN VAIKUTUS SUORITUSKYKYYN UBUNTU 11.10 käyttöjärjestelmässä -projekti Versio 0.1 Tekijät Keijo Nykänen Tarkastanut Hyväksynyt HAAGA-HELIA
WebOodin käyttöliittymän kehitys
WebOodin käyttöliittymän kehitys Laura Vuorinen 22.2.2008 Kehittämisosasto / Opiskelijarekisteri Taustatietoa Oodista 13 yliopiston yhteinen tietojärjestelmä opiskelijoiden perustiedot, suoritukset ja
Sukelluskeräily, Pelihahmon liikuttaminen. Tee uusi hahmo: Pelihahmo. Nimeä se. Testaa ikuisesti -silmukassa peräkkäisinä testeinä (jos) onko jokin
Versio 1.0 1 Sukelluskeräily Tässä pelissä keräilet erilaisia aarteita ja väistelet vihollista. Tämän lisäksi pelaajan pitää käydä välillä pinnalla hengittelemässä. Peliin lisätään myös häiriötekijäksi
Projektisuunnitelma. (välipalautukseen muokattu versio) Vesiprosessin sekvenssiohjelmointi ja simulointiavusteinen testaus
Projektisuunnitelma (välipalautukseen muokattu versio) Vesiprosessin sekvenssiohjelmointi ja simulointiavusteinen testaus Ville Toiviainen Tomi Tuovinen Lauri af Heurlin Tavoite Projektin tarkoituksena
Luottoluokitusten siirtymätodennäköisyyksien estimointi ja kalibrointi
Aalto-yliopisto Mat-2.4177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Kevät 2012 Luottoluokitusten siirtymätodennäköisyyksien estimointi ja kalibrointi Väliraportti 12.4.2012 Janne Kunnas (projektipäällikkö)
Tietotekniikan kandidaattiseminaari
Tietotekniikan kandidaattiseminaari Luento 1 14.9.2011 1 Luennon sisältö Seminaarin tavoitteet Seminaarin suoritus (tehtävät) Kandidaatintutkielman aiheen valinta Seminaarin aikataulu 2 2011 Timo Männikkö
805324A (805679S) Aikasarja-analyysi Harjoitus 6 (2016)
805324A (805679S) Aikasarja-analyysi Harjoitus 6 (2016) Tavoitteet (teoria): Hahmottaa aikasarjan klassiset komponentit ideaalisessa tilanteessa. Ymmärtää viivekuvauksen vaikutus trendiin. ARCH-prosessin
13/20: Kierrätys kannattaa koodaamisessakin
Ohjelmointi 1 / syksy 2007 13/20: Kierrätys kannattaa koodaamisessakin Paavo Nieminen nieminen@jyu.fi Tietotekniikan laitos Informaatioteknologian tiedekunta Jyväskylän yliopisto Ohjelmointi 1 / syksy
Valitse ruudun yläosassa oleva painike Download Scilab.
Luku 1 Ohjeita ohjelmiston Scilab käyttöön 1.1 Ohjelmiston lataaminen Ohjeet ohjelmiston lataamiseen Windows-koneelle. Mene verkko-osoitteeseen www.scilab.org. Valitse ruudun yläosassa oleva painike Download
T Ohjelmistotekniikan seminaari
T-106.5800 Ohjelmistotekniikan seminaari Scala-lukupiiri, kevät 2013 Teemu Sirkiä teemu.sirkia@aalto.fi 31.1.2013 Kenelle tämä lukupiiri on suunnattu? Scalasta kiinnostuneille Erityisesti heille, joita
Ohjelmistojen mallintaminen, kurssikoe esimerkkivastauksia
Ohjelmistojen mallintaminen, kurssikoe 15.12. esimerkkivastauksia Tehtävä 1 a: Ohjelmistotuotantoprosessi sisältää yleensä aina seuraavat vaiheet: määrittely, suunnittelu, toteutus, testaus ja ylläpito.
Käyttäjätarinat perinteisessä hankkeessa. Sisältö ja käytännöt
Käyttäjätarinat perinteisessä hankkeessa Sisältö ja käytännöt Helsingin kaupunki 21/03/17 Käyttäjätarinat perinteisessä hankkeessa Mikä on käyttäjätarina Käyttäjätarina perinteisessä hankkeessa Käyttäjätarinan
Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö
Algoritmit 2 Luento 13 Ti 30.4.2019 Timo Männikkö Luento 13 Simuloitu jäähdytys Merkkijonon sovitus Horspoolin algoritmi Ositus ja rekursio Rekursion toteutus Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento 13 Ti 30.4.2019
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
Dynaamisiin tapahtumapuihin perustuva todenna ko isyyspohjainen riskianalyysi ydinvoimalamallille
Dynaamisiin tapahtumapuihin perustuva todenna ko isyyspohjainen riskianalyysi ydinvoimalamallille Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari MS -E2177, projektin väliraportti Asiakas: VTT Oy ja Riskpilot
Verkkopelipalvelujen reaaliaikainen hinnoittelu
Teknillinen Korkeakoulu Mat-2.177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Kevät 2006 Verkkopelipalvelujen reaaliaikainen hinnoittelu Väliraportti 29.3.2006 Kohdeorganisaatio: Clan Match Exchange Good
1 + b t (i, j). Olkoon b t (i, j) todennäköisyys, että B t (i, j) = 1. Siis operaation access(j) odotusarvoinen kustannus ajanhetkellä t olisi.
Algoritmien DP ja MF vertaileminen tapahtuu suoraviivaisesti kirjoittamalla kummankin leskimääräinen kustannus eksplisiittisesti todennäköisyyksien avulla. Lause T MF ave = 1 + 2 1 i
Etsintä verkosta (Searching from the Web) T Datasta tietoon Heikki Mannila, Jouni Seppänen
Etsintä verkosta (Searching from the Web) T-61.2010 Datasta tietoon Heikki Mannila, Jouni Seppänen 12.12.2007 Webin lyhyt historia http://info.cern.ch/proposal.html http://browser.arachne.cz/screen/
Matriisit ovat matlabin perustietotyyppejä. Yksinkertaisimmillaan voimme esitellä ja tallentaa 1x1 vektorin seuraavasti: >> a = 9.81 a = 9.
Python linkit: Python tutoriaali: http://docs.python.org/2/tutorial/ Numpy&Scipy ohjeet: http://docs.scipy.org/doc/ Matlabin alkeet (Pääasiassa Deni Seitzin tekstiä) Matriisit ovat matlabin perustietotyyppejä.
Projektisuunnitelma. KotKot. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos
Projektisuunnitelma KotKot Helsinki 22.9.2008 Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Kurssi 581260 Ohjelmistotuotantoprojekti (9 + 1 op) Projektiryhmä Tuomas Puikkonen
Ohjelmistojen suunnittelu
Ohjelmistojen suunnittelu 581259 Ohjelmistotuotanto 154 Ohjelmistojen suunnittelu Software design is a creative activity in which you identify software components and their relationships, based on a customer
T Loppukatselmus
T-76.115 Loppukatselmus REILU 16.3.2005 Agenda Johdanto (5min) Tuotteen esittely (10 min) Käyttötarkoitus Vaatimukset Ohjelmiston rakenne Demosovellus Projektin arviointi (15 min) Iteraatiot Tavoitteiden
Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia
Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (007) 1 Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia >> Multinomijakauma Kaksiulotteinen
Tasohyppelypeli. Piirrä grafiikat. Toteuta pelihahmon putoaminen ja alustalle jääminen:
Tasohyppelypeli 1 Pelissä ohjaat liikkuvaa ja hyppivää hahmoa vaihtelevanmuotoisessa maastossa tavoitteenasi päästä maaliin. Mallipelinä Yhden levelin tasohyppely, tekijänä Antonbury Piirrä grafiikat Pelaajan
PROJEKTIN OHJAUS JA SEURANTA JOUNI HUOTARI 28.9.2009
PROJEKTIN OHJAUS JA SEURANTA JOUNI HUOTARI 28.9.2009 POHDINTAA Mitä asioita projektissa seurataan? Kuka vastaa ohjauksesta? Millä tavoin projektia seurataan ja ohjataan? Mitä asioita ohjaukseen kuuluu?
TN-IIa (MAT22001), syksy 2017
TN-IIa (MAT22001), syksy 2017 Petteri Piiroinen 4.9.2017 Todennäköisyyslaskennan IIa -kurssin asema opetuksessa Tilastotieteen pääaineopiskelijoille pakollinen aineopintojen kurssi. Suositus: toisen vuoden
ENSIHOITOMALLINNUS. Malli laskee asemapaikkojen määrän ja sijainnin, ambulanssien määrän, palvelun peittoprosentin ja kustannukset
ENSIHOITOMALLINNUS Malli laskee asemapaikkojen määrän ja sijainnin, ambulanssien määrän, palvelun peittoprosentin ja kustannukset ENSIHOITO: taustaa Ensihoito on sairastuneen tai vammautuneen potilaan
Sähkönjakelujärjestelmän. Väli-raportti. toimintavarmuuden. parantaminen Mat Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari
Sähkönjakelujärjestelmän toimintavarmuuden parantaminen Väli-raportti 13.4.2012 Mat-2.4177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Antti Aikala Teemu Känsäkangas Ilmari Pärnänen (projektipäällikkö) Outi
Memeo Instant Backup Pikaopas. Vaihe 1: Luo oma, ilmainen Memeo-tili. Vaihe 2: Liitä tallennusväline tietokoneeseen
Johdanto Memeo Instant Backup on yksinkertainen varmuuskopiointiratkaisu monimutkaiseen digitaaliseen maailmaan. Memeo Instant Backup suojaa arvokkaat tietosi varmuuskopioimalla C-aseman tiedot automaattisesti
Ohjelmiston testaus ja laatu. Ohjelmistotekniikka elinkaarimallit
Ohjelmiston testaus ja laatu Ohjelmistotekniikka elinkaarimallit Vesiputousmalli - 1 Esitutkimus Määrittely mikä on ongelma, onko valmista ratkaisua, kustannukset, reunaehdot millainen järjestelmä täyttää
2009 Mat-2.4177 Operaatiotutkimuksen Projektityöseminaari L
2009 Mat-2.4177 Operaatiotutkimuksen Projektityöseminaari L Väliraportti 25.2.2009 Puustokuvioiden korjuukelpoisuus- ja saavutettavuusanalyysi Juha Valvanne Juho Matikainen Joni Nurmentaus Lasse Östring
KÄYNNISTYSVAIHE. Aiheen valmistelu Ajankohta: syys-lokakuu/helmi-maaliskuu
1. Aiheen valmistelu Ajankohta: syys-lokakuu/helmi-maaliskuu valmistelee toimeksiannon. määrittää seuraavan kauden tarjonnan. Valitaan kehitysaiheet lle työstettäväksi. Yhteys n yhteyshenkilöön. Ollaan
805324A (805679S) Aikasarja-analyysi Harjoitus 3 (2016)
805324A (805679S) Aikasarja-analyysi Harjoitus 3 (2016) Tavoitteet (teoria): Hallita multinormaalijakauman määritelmä. Ymmärtää likelihood-funktion ja todennäköisyystiheysfunktion ero. Oppia kirjoittamaan
Arkkitehtuurien tutkimus Outi Räihä. OHJ-3200 Ohjelmistoarkkitehtuurit. Darwin-projekti. Johdanto
OHJ-3200 Ohjelmistoarkkitehtuurit 1 Arkkitehtuurien tutkimus Outi Räihä 2 Darwin-projekti Darwin-projekti: Akatemian rahoitus 2009-2011 Arkkitehtuurisuunnittelu etsintäongelmana Geneettiset algoritmit
Ohjeissa pyydetään toisinaan katsomaan koodia esimerkkiprojekteista (esim. Liikkuva_Tausta1). Saat esimerkkiprojektit opettajalta.
Ohjeissa pyydetään toisinaan katsomaan koodia esimerkkiprojekteista (esim. Liikkuva_Tausta1). Saat esimerkkiprojektit opettajalta. Vastauksia kysymyksiin Miten hahmon saa hyppäämään? Yksinkertaisen hypyn
T 61.152 Informaatiotekniikan seminaari: Kombinatorinen Optimointi
T 61.152 Informaatiotekniikan seminaari: Kombinatorinen Optimointi Johdantoluento (22.1.2008) Nikolaj Tatti ntatti@cc.hut.fi Johdantoluento Kurssijärjestelyt ja vaatimukset. Kurssin sisällöstä. Hyvä esitelmä
KÄYNNISTYSVAIHE. Aiheen valmistelu Ajankohta: syys-lokakuu/helmi-maaliskuu
1. Aiheen valmistelu Ajankohta: syys-lokakuu/helmi-maaliskuu valmistelee toimeksiannon. määrittää seuraavan kauden tarjonnan. Valitaan kehitysaiheet lle työstettäväksi. Yhteys n yhteyshenkilöön. Ollaan
Analyysi 1. Harjoituksia lukuihin 1 3 / Syksy Osoita täsmällisesti perustellen, että joukko A = x 4 ei ole ylhäältä rajoitettu.
Analyysi Harjoituksia lukuihin 3 / Syksy 204. Osoita täsmällisesti perustellen, että joukko { 2x A = x ]4, [. x 4 ei ole ylhäältä rajoitettu. 2. Anna jokin ylä- ja alaraja joukoille { x( x) A = x ], [,
Projektin suunnittelu 71A00300
Projektin suunnittelu 71A00300 Tiimijako Projektisuunnitelma 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Projektitiimi Projektin tausta Projektin tavoitteet Tiimin roolit Sisäinen viestintä Riskianalyysi Aikataulutus Projektisuunnitelman
Visma Econet -ohjelmat ActiveX on epävakaa -virheilmoituksen korjausohjeet
1 Visma Econet -ohjelmat ActiveX on epävakaa -virheilmoituksen korjausohjeet Microsoft on julkaissut Office-paketteihin tietoturvapäivitykset. Seuraavat päivitykset aiheuttavat Visma Econet -ohjelmissa
811312A Tietorakenteet ja algoritmit, , Harjoitus 3, Ratkaisu
811312A Tietorakenteet ja algoritmit, 2018-2019, Harjoitus 3, Ratkaisu Harjoituksessa käsitellään algoritmien aikakompleksisuutta. Tehtävä 3.1 Kuvitteelliset algoritmit A ja B lajittelevat syötteenään
Algoritmit 2. Luento 7 Ti Timo Männikkö
Algoritmit 2 Luento 7 Ti 4.4.2017 Timo Männikkö Luento 7 Joukot Joukko-operaatioita Joukkojen esitystapoja Alkiovieraat osajoukot Toteutus puurakenteena Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento 7 Ti 4.4.2017 2/26
Määrittelydokumentti
Määrittelydokumentti Aineopintojen harjoitustyö: Tietorakenteet ja algoritmit (alkukesä) Sami Korhonen 014021868 sami.korhonen@helsinki. Tietojenkäsittelytieteen laitos Helsingin yliopisto 23. kesäkuuta
Hajautettu Ohjelmistokehitys
Hajautettu Ohjelmistokehitys Maria Paasivaara Hajautuksen muotoja Yrityksen sisäinen hajautus Maan sisällä Maiden välillä, esim. offshore Yritysten välinen hajautus Alihankinta Lisenssointi Partnershipit
Mat Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari
Mat-2.4177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Teppo-Heikki Saari // tisaari@cc.hut.fi, projektipäällikkö Jarno Leppänen // jarno.leppanen@tkk.fi Johan Mangs // kmangs@cc.hut.fi Teemu Mutanen //
T Syksy 2004 Logiikka tietotekniikassa: perusteet Laskuharjoitus 7 (opetusmoniste, kappaleet )
T-79144 Syksy 2004 Logiikka tietotekniikassa: perusteet Laskuharjoitus 7 (opetusmoniste, kappaleet 11-22) 26 29102004 1 Ilmaise seuraavat lauseet predikaattilogiikalla: a) Jokin porteista on viallinen
Tehtävän lisääminen ja tärkeimmät asetukset
Tehtävä Moodlen Tehtävä-aktiviteetti on tarkoitettu erilaisten tehtävien antamiseen verkossa. Tehtävä-aktiviteettia ei ole tarkoitettu ainoastaan tehtävien palautukseen, kuten moni sen sellaiseksi mieltää,
Teoriasta käytäntöön- Ongelmalähtöinen oppiminen verkossa
Teoriasta käytäntöön- Ongelmalähtöinen oppiminen verkossa TieVie (5 ov) 24.9.2004 Minna Pesonen, Kasvatustieteiden tiedekunta Oulun yliopisto Mistä kaikki alkoi? Idea PBL:n soveltamisesta syntyi Ongelmalähtöisen
Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia
Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (006) 1 Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia >> Multinomijakauma Kaksiulotteinen
Tarjoussuunnitteluun työkalu
Aleksi Heimovesa, Iiro Hakkarainen, Jesse Honko Tarjoussuunnitteluun työkalu Metropolia Ammattikorkeakoulu Kone- ja tuotantotekniikka Projektisuunnitelma 16.1.2015 Sisällys 1 Johdanto 1 2 Projektin tavoitteet
Peilaus pisteen ja suoran suhteen Pythonin Turtle moduulilla
Peilaus pisteen ja suoran suhteen Pythonin Turtle moduulilla ALKUHARJOITUS Kynän ja paperin avulla peilaaminen koordinaatistossa a) Peilaa pisteen (0,0) suhteen koordinaatistossa sijaitseva - neliö, jonka
Labyrintti. Pelihahmon toiminta. Piirrä pelihahmo (älä piirrä esim. sivusta, ettei hahmon tarvitse
Labyrintti 1 Kerää aarteita labyrintista samalla kuin siellä liikkuu haamu. Seiniksi käyvät mm. vaaralliset laserit ja lava, mutta pienellä lisävaivalla niistä voi tehdä myös kiinteät ja vaarattomat Mallipeli
dokumentin aihe Dokumentti: Testausraportti_I1.doc Päiväys: Projekti : AgileElephant
AgilElephant Testausraportti I1 Tekijä: Petri Kalsi Omistaja: ElectricSeven Aihe: Testausraportti Sivu 1 / 5 Dokumentti Historia Muutoshistoria Revision Numero Revision Päiväys Yhteenveto muutoksista Revision
Korko-optioiden volatiliteettirakenteen estimointi
Aalto-yliopisto Mat-2.4177 Operaatiotutkimuksen projektityöseminaari Kevät 2010 Korko-optioiden volatiliteettirakenteen estimointi Pohjola - konserni Väliraportti Robert Huuhilo Juhana Joensuu Teppo Luukkonen
Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.
2. MS-A000 Matriisilaskenta 2. Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2..205 Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia { 2x x 2 = x x 2 =
Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia. Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia. Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia: Mitä opimme?
TKK (c) Ilkka Mellin (4) Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia Johdatus todennäköisyyslaskentaan Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (4) Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia: Mitä
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
A09-05 OSGi IRC Bot For Coffee Maker
AS-0.3200 Automaatio- ja systeemitekniikan projektityöt A09-05 OSGi IRC Bot For Coffee Maker Henri Nieminen Juha Sironen 1 Sisältö: 1. Tavoitteiden kertaus 2. Tuloksien esittely 3. Sovelluksen demo 4.
Evolutiivisesti stabiilin strategian oppiminen
Evolutiivisesti stabiilin strategian oppiminen Janne Laitonen 8.10.2008 Maynard Smith: s. 54-60 Johdanto Käytös voi usein olla opittua perityn sijasta Tyypillistä käytöksen muuttuminen ja riippuvuus aikaisemmista
Projektisuunnitelma Nero-ryhmä
Projektisuunnitelma Nero-ryhmä Kuusela Johannes Muukkonen Jyrki Sjöblom Teemu Sundberg Ville Suominen Osma Tuohenmaa Timi Ohjelmistotuotantoprojekti Helsinki 9.9.2004 HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen
Tieverkon kunnon stokastinen ennustemalli ja sen soveltaminen riskienhallintaan
Mat 2.4177Operaatiotutkimuksenprojektityöseminaari Tieverkonkunnonstokastinenennustemallija sensoveltaminenriskienhallintaan Väliraportti 3/4/2009 Toimeksiantajat: PöyryInfraOy(PekkaMild) Tiehallinto(VesaMännistö)
0.47 27.11.2005 Santeri Saarinen Korjattu testaustasoja ja tehty tarkennuksia I1-testaukseen
Muutoshistoria Versio Pvm Tekijä Kuvaus 0.1 24.10.2005 Elina Kontro Laatuasiat siirretty omaan dokumenttiin jatkotyöstetty 0.2 27.10.2005 Santeri Saarinen Bugien elinkaari yms. asioita jatkettu 0.3 28.10.2005
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 =
Suomen lajiston viides kokonaisarviointi Punainen kirja 2019
Suomen lajiston viides kokonaisarviointi Punainen kirja 2019 Ulla-Maija Liukko, SYKE Eliötyöryhmäseminaari, YM 8.11.2017 Aikataulu; yleinen Arvioinnit valmiina työkalussa maaliskuu 2018 Eliöryhmäkohtaiset
JAKSO 2 KANTA JA KOORDINAATIT
JAKSO 2 KANTA JA KOORDINAATIT Kanta ja dimensio Tehtävä Esittele vektoriavaruuden kannan määritelmä vapauden ja virittämisen käsitteiden avulla ja anna vektoriavaruuden dimension määritelmä Esittele Lause
Kontrollilaitteet. Arsenaali
Arsenaali Kontrollilaitteet Tietokonepeleissä käytettäviä kontrollilaitteita on valtava määrä Kaikilla alustoilla, joilla pelejä pelataan on jokin vakio kontrolleri PC: Hiiri ja näppäimistö Konsolit: Controller
Seuranta ja raportointi. Erasmus+ KA2 strategiset kumppanuushankkeet
Seuranta ja raportointi Erasmus+ KA2 strategiset kumppanuushankkeet Mikä muuttui? Mikä hyöty hankkeesta oli? Hankkeen vaikutus Vaikutuksista vaikuttavuuteen 2 Hankkeen sisäinen seuranta ja raportointi
Konsensusongelma hajautetuissa järjestelmissä. Niko Välimäki Hajautetut algoritmit -seminaari
Konsensusongelma hajautetuissa järjestelmissä Niko Välimäki 30.11.2007 Hajautetut algoritmit -seminaari Konsensusongelma Päätöksen muodostaminen hajautetussa järjestelmässä Prosessien välinen viestintä
TIES501 Pro Gradu -seminaari. Kevät 2013
TIES501 Pro Gradu -seminaari jussi.hakanen@jyu.fi Kevät 2013 Seminaarin tavoitteet Seminaarin tarkoitus on tukea gradun tekemistä ja valmistumista Seminaarin aikana gradu on tarkoitus saada valmiiksi tai