ࡱ> l5@bjbj22-&XX8\t"<ޡ"WWW=D Dc$RdWuWWWuA@W"WFM_0 *fy""V0"^"^D^ WWWWWWWd\\1. HATROZZA MEG A DNTS FOGALMT, RTELMEZZE S ELEMEZZE A DNTSEK TPUSAIT ! Kindler Jzsef : A DNTS clirnyos emberi vlaszts, adott krnyezetben, cselekvsi vltozatok kztt, ahol a cselekvsi vltozatok a dntsi foly. dntst megelQzQ szakaszban mint cselekvsi lehetQsgek vannak feltrva. JEGYE: 1. A dnts az egy vlaszts. Bizonyos helyzetekben nem lehet a vlasztst megkerlni. Anemdnts is dnts. 2. Mindig van egy n. dntshoz. Lehet 1 szemly( lt. az adott szervezet vezetQje ), vagy csoport. 3. Vlasztani csak akkor lehet, ha van mibQl.( min. 2 dolognak kell lennie. ) n. cselekvsi vltozatok, lehetsges mo-ok vannak. 4. Clirny : clja legyen a vlasztnak. Ehhez vlasztja ki szmra a megfelelQt. Ehhez n. dntsi kritrium kell.( = ismrv, amely segtsgvel preferencia sorrendet lehet fellltani.) 5. Mindig egy krnyezetben trtnik a dnts. Behatroljk, hogy milyen cselekvsi vltozatok lehetnek. 6. A dnts nem egyszeri cselekvs. A dnts egy folyamat rsze. lt. van egy passzv rsze ( inf. kivlasztsa, sszehasonlts,.....) s egy aktv rsze( vgrehajts, ell. ........) CSOPORTOSTSOK : SIMON : A dntseket 2 csoportra : 1. Programozott: - ismtlQdQ jellegq - rutinszerq - jl struktrlt helyzetekben alkalmazhat. - ha numerikusan lerhat a probl. - a cl clfgv-ben lerhat - a problma numerikusan megoldhat. ( kevesebb rfordts, olcsbb, gyorsabban lebonyolthat ) 2. Nem programozott: - jszerq - nagy hoderejq krdsre - nem ismtlQdQ - nem rutinszerq - nem jl struktrlt ( pl. beruhzs, szanls....) ( tbb ktg-et, idQt vesz ignybe, viszont hatkonyabb lehet ) A nem programozott dntsek rszarnya a magasabb szintq vezetQi dntsekben nagyobb. FORRESTER : 1. Explicit ( nylt ): Nem vrja meg, mg dntshoz knyszer ll fenn, ezt megelQzQen dnt. Megvizsglja milyen irnyba kell fejleszteni,....stb. DNT, MERT LEHET. ( tbbfle lehetQsg, nincs knyszer ). 2. Implicit ( zrt ): Elkerlhetetlen a dnts, a rsz. llapota knyszert. DNT, MERT KELL. ( kszletszintben a beszerzs, ....stb.) I. KORNAI JNOS : A gazdasgi rsz-ek dualisztikusak (kettQssg jellemzi). - relszfra: ag-i foly-ok zajlanak (ag szllts) - szablyozsi szfra: szellemi foly-ok ter-e (inf.dnts)(a relszfra mqkdst irnytja, befolysolja. 1.Intern ( belsQ ): Sajt relszfrjra vonatkozan hoz dntseket. Ezek az n. VEZRLSEK. 2.Extern ( klsQ ): Egy msik rsz. szablyozsi szfrjra hoz dntseket. Ezek a DIREKTVK. II. KORNAI JNOS : 1.Szokvnyos : 1. egyszerq lpsekbQl ll 2. ismtlQdQ 3. rutin jellegq 4. algoritmusignye kicsi 5. visszafordthat 6. kismrtkq 2.AlapvetQ : 1. bonyolult lpsek 2. algoritmusigny 3. nem fordthat vissza a relfoly-ba 4. mrtke nem lehet tetszQleges 5. nem rutinjellegq INFORMCI SZERINTI : 1.Determinisztikus helyzet : A dntshoz minden inf.-t ismer. Biztosan tudja a cselekvsi vltozatok eredmnyeit. 2.Ismert valszinqsgek esete : Az inf. kevesebb. A vletlen befolysolja a kimenetet. Vagy objektv mdon, v. matematikai, statisztikai ton hatrozhat meg a valsznqsgi elo. 3.Szubjektv valszinqsgek esete : Itt mgkevesebb a dntshoz inf.-ja, gy objektv mdon nem tud szmolni. ( becslseket alkalmaz. 4.Jtk a termszettel : Itt a legkevesebb a dntshoz inf.-ja. Azt tudja a dntshoz, hogy vlasztst a vletlen befolysolja, de nem tudja, hogy ez hogy mqkdik. Ez az ismeretlen szoks a : " termszet ". 5.rtelmes ellenfl esete : A dntshoz vlasztst egy msik, esetleg tbb ellenfl is befolysolhatja. Bele kell szmolni, hogy mit tesz a msik, az ellenfl. 2. VZOLJA FEL A DNTS FOLYAMATNAK EGY LEHETSGES FELBONTST ! JELLEMEZZE A FOLYAMAT EGYES SZAKASZAIT ! A dnts egy folyamat rsze.  1. A dntsi helyzet felismerse -A legnehezebb a dntsi helyzet felismerse. -A dntshoznak lt.-ban nem clszerq megvrnia, mg dntsi knyszer ll elQ. -Nem a d.hoz elkpzelse szerint mqkdik a rsz., bele kell avatkozni. Inf.felvtelrQl van sz. Felismersek : 1. KnyszertQ nyilvnvalsg.(nem lehet nemszrevenni) pl.: inplicit dnts. 2. FigyelmeztetQ rsz. beptse.(lehet belsQ-pl.szmviteli rsz, klsQ-mindig jobban szreveszi a hibt). 3. Problmakutats.(problmt megelQzve trjk fl) pl.:explicit dnts.  2. Helyzetfelmrs -Informcik sszegyqjtse s elsQdleges csoportostsa megy vgbe. -Elklnl a programozott, s nem programozott dnts. Kevesebb inf.gyqjtsre van szksg a programozottnl. Azt kell nznnk, hogy a szoksos felttelek adottak-e. Tbb inf. kell a nem programozottnl. Meddig terjed az adott problma hatkre. Vizsglni kell : 1. Krnyezet (felttelek feltrsa) 2. ErQforrsok (ag, gp, ltszm, .....) Ezek mrsre legalkalmasabb a mrleg. 3. A rsz. struktrjt, felptst (szervezeti felpts, foly.-at kell figyelni) 4. Vezets  3. Helyzetelemzs -Nem vlaszthat el egyrtelmqen a helyzetfelmrs fzistl. -Helyre kell kerlnie vmennyi inf.-nak, ki kell derlnie: melyik hasznos, melyik nem. -Itt jut el oda, hogy : " Adott egy jl lerhat helyzet. " Az inf.-at olyan formba kell hozni, hogy azok hasznlhatk legyenek. Itt : csoportosts, mutatk szmtsa, statisztikai szmts.  4. Clkitqzs, dntsi kritriumok meghat.-a -Az elejn csak elkpzelt clunk volt. -Ez az inf.-val mdosulhat, alakulhat. -Itt elg az inf. a clkitqzs vglegess vlshoz. -A dntzsi kritriumok : sszehasonltjk a cselekvsi vltozatokat, s sorrendet lltanak fel. 5. Cselekvsi vltozatok kimunklsa s rtkei -Itt kell kidolgozni a vltozatokat. -Fgg a d.hoztol, hogyan viszonyul a kockzathoz. Kockztat-e. Cselekvsi vltozatok jellege: 1. SzmszersthetQ 2. Nem szmszersthetQ 1. Cselekvsi vltozattal egytt szmrtk(ek) jelenik(nek) meg. Ha csak 1 szmrtk van ( inf.vesztssel jr. Az rtkels nem jelent problmt. (nagysg szerint lehet rendezni). Ha tbb szm van ( problms az rtkels. Vektor jellemzi a cselekvsi vltozatot, gy nem lehet optimalizlni, sorrendet fellltani. 2. Klf. problmk. Nem csak kidolgozni kell a cselekvsi vlt.-ot, hanem rtkelni, sszehasonltani is.  6. Dnts -Adott szervezet vezetQje hozza meg. -Clszerq a d.elQkszts utn a dntst azonnal meghozni.(van, hogy eltoldik, de a felttelek kzben megvltoznak.  7. Vgrehajts, ellenQrzs -A vgrehajtst a vezetQnek kell szerveznie. ( lt.-ban ez a nehezebb feladat, a tbbi inkbb elmleti feladat) -Ez mr nem csupn szellemi folyamat. Embereket is kell mozgatni,.......stb. -A dnts akkor j, ha meg van tervezve a vgrehajts is. Ezutn a pont utn a folyamat vissza megy az elejre. 1.,2.,3. pont : Dntsi helyzet azonostsa. 1.,2.,3.,4.,5. pont : DntselQkszts. 3. ISMERTESSE A PROBLMAFELISMERS MDJAIT, VALAMINT A PROBLMA MEGOLDSNAK ELVI LEHETPSGEIT ! MUTASSA BE A PROBLMATERET RENDSZERSZEMLLETp FELFOGSBAN ! Van egy: -Jelenlegi llapot (kell egy cipQ) -Clllapot (szeretnk egy piros cipQt) jelenlegi clllapot llapot (kvnatos ll.) A jelenlegi ll.-ban van: -tnyhelyzet (hqtQvz cskkenni kezd, kicspg) Problma -szlelt ll. (akkor szleli, ha mutatja a mutat) Az szlelseink nem biztos, hogy lefedik a tnyleges ll.-ot.  Tnyllapot Kvnatos ll.(cl)  problma szlelt ll. Ismerjk-e a clhoz (kvnatos ll.-hoz) vezetQ utat ? (ebbQl dQl el, hogy van-e igazn problmja valakinek) lt.Isk.: msodfok egy. mo.-a : 1.csoport -nem ismeri a kpletet, otthagyja a feladatot. -cl elvesztse ( ilyenkor nincs problma. jelenlegi( cl ) cl 2.csoport -ismeri a kpletet, megoldja.  -egyrtelmqen eljut, az t ismert. t -itt nincs problma, megoldhat. 3.csoport -nem ismeri, de prblkozik a mo.-al.  -az t ismeretlen, ez a problma.  -keresik a mo.-t, prblkoznak. Problmnak nevezzk azt a helyzetet, amelyben bizonyos clt akarunk elrni ( Az szlelt ll. eltr a clll.-tl. ) de a cl elrsnek tja szmunkra rejtve van. Problma mo. elvi lehetQsgei :  1. Az szlelt ll.-ot addig vltoztatjuk, amg clll. nem lesz. Rtoljuk. Megszqnik a problma. szlelt clll. 2. Lemondunk a clrl.  Jelenlegi ll.-ot tekintjk clnak. 3. Mind a 2-Qn vltoztatunk.  kompromisszumot ktnk.  Rendszer szemlletq problmatr :  1. Problma-taxima    1. 2. 3. 4. 2. Problma mo. mdja 3. Problmamo. foly.-a 1. Taxima szerinti osztlyozs: 1. Konceptulis : -Elmleti probl. Elmleti, logikai ton lehet megoldani ezeket a probl.-at. Ide tartoznak a matematikai, s elmleti fizikai problmk. 2. Empirikus : -Elmleti jellege mellett ksrleti, tapasztalati megfigyelseken alapul. Fizikai egy rsze ide tartozik. 3. Viselkedsi : -Trsas egyttltbQl add problma. Hatalmi kapcs.-bl eredQ, al- flrendeltsgbQl add. 4. Trsadalmi : -Szlesebb krt, egsz trs.-t rintQ problma. Krnyezetszenny., hinsg, zon,.........stb. 2. Problmamegolds mdja: 1. Egyni : -1 ember prblkozik a probl. mo.-val. Pl.: tanuls 2. Csoportos : -A probl. egyre bonyolultabbak, sszetettebbek, egyre tbb terletet rintenek. Informlis szervezet: nincs al-flrendeltsg, a csop.-ban mindenki egyenrang. Demokratikus. 3. Szervezeti : -A szervezetnl van struktra, vezetQ, mindenkinek van feladata, jogkre. 4. Trsadalmi : -Amikor a probl.-t az egsz trsadalom egytt oldja meg. Pl.: npszavazs. 3. Problmamegolds folyamata: 1. Felismers : A jelenlegi s kvnatos ll. szlelse, a problma azonostsa. 2. Meghatrozs : (diagnzis) Problma lersa, tnyfeltrs, korltoz felttelek meghat.-sa. 3. Analzis : A problmt kisebb sszetevQkre bontjk, ami a jobb megismerst segti elQ. 4. Szintzis : Az analizlt inf.-at s a klnbzQ terleteket olyan mo.- integrljuk, amelynek clja a jelenlegi s kvnatos ll. egybeessnek elrse. 4. ISMERTESSE A KLNBZP DNTSI SZITUCIKAT S AZOK JELLEMZPIT ! TRJEN KI AZ EGYES DNTSI SZITUCIKBAN ALKALMAZHAT DNTSI KRITRIUMOKRA ! Dntsi kritriumok : - KielgtQ dnts ( brmelyik elem vlaszthat ) - Optimlis dnts ( vmilyen szempont szerint rendezni kell, ez a szempont a dntsi kritrium ) Dntsi szitucik ( 5 db ): A tblzat belsejben az eredmnyek vannak. Ha a d.hoz Ai cselekvsi vltozatot vlasztja, s Sj eredmnz kv.be, akkor az elrt eredmny Uij. Kimenet AlternatvkS1SjSmA1U11U1jU1m EMBED Equation.2 Ui1UijUimAnUn1UnjUnm 1. Determinisztikus eset : Dnts kritriuma : ahol a clfgv. maximlis ( a helyettestsi rtke a legnagyobb ). Ai (Ak ( Ui( Uk - Ai -t kell vlasztani, ha a hozz tartoz eredmny ( mint az Akhoz tartoz 2. Ismert valszinqsgek esete : A vrhat rtket kell kiszmolni minden cselekvsi vltozathoz, ez alapjn lltjuk fel a rangsort. Ai ( Ak ha  EMBED Equation.2  Pj* Uij (  EMBED Equation.2  Pj * Ukj 3. Szubjektv valszinqsgek esete : Ai ( Ak ha  EMBED Equation.2  Pj' * Uij (  EMBED Equation.2  Pj' * Ukj ha nem tudsz sorrendet lltani : Pj' = 1/n Ai ( Ak (  EMBED Equation.2  1/n * Uij (  EMBED Equation.2  1/n * Ukj Bayes-Laplace : Ai ( Ak (  EMBED Equation.2  Uij (  EMBED Equation.2  Ukj Ha minden esemny ua.-al a val.-el kv.be. 4. Jtk a termszettel : 1. Maximax elv : Ai ( Ak ha max Uij ( max Ukj Az egyes cselekvsi vlt.-ok kzl a maximlisakat vlassza, s azok kzl is a legnagyobbat. 2. Minimax elv : Ai ( Ak ha min Uij ( min Ukj Kivlassza a minimumokat, s azok kzl a maximlisat vlasztja. ( ( ( ( 1, Ai ( Ak ( ( optimlis paramter : (maxUij + (1-()minUij ( (maxUkj + (1-()minUkj. 3. Minimlis megbns elve : Megbns mtrix -uolyan szerkezetq lesz, mint az eredeti mtrix + minimax elv fordtva alkalmazva ( maximlis kzl a minimumot vlasztjuk 5.rtelmes ellenfl esete : - A d.hozval szemben egy rtelmes ellenfl van. Kzsen "jtszanak". Be kell kalkullni a msik dntsi lehetQsgeit. 2 szemlyes zrus jtk -2-en vesznek rszt, s a jtk vrhat rtke nulla. ( amennyit az egyik fl nyer, annyit veszt a msik ) Megoldsa : mindig a minimax elv szerint oldjuk meg, mind a 2 jtkosra ezt alkalmazva. -Ha nincs nyeregpont, nem lehet tiszta stratgit alkalmazni,keverni kell! Meg kell hat.-ni a val.-et. 5. HATROZZA MEG A CSELEKVSI LEHETPSG FOGALMT ! ISMERTESSE A DNTS SORN SZEREPET JTSZ CSELEKVSI VLTOZATOK KAPCSOLATT ! CSELEKVSI LEHETPSGEK ( STRATGIK ) : 1. Lehetsges cselekvsi vltozatok halmaza : ( A ) -Csak azt vizsgljk, hogy rtelmezhetQ-e az adott vltozat. Ez az n. Alaphalmaz. 2. Vgrehajthat cselekvsi vltozatok halmaza : (  EMBED Equation.2  ) -Ez mr szqkebb. Az 'A' alaphalmaz rszhalmaza. -Adott ag.-i, mqszaki felttelek mellett a rsz. kpes megvalstani. -Ez a halmaz vltozik, nem ll.  EMBED Equation.2 ( A  EMBED Equation.2  t:A dntsi foly eleje s a dntselQkszts vge(dnts pillanata) kztt vltozik. 3. Vgrehajthatnak tlt cselekvsi vltozatok halmaza : (  EMBED Equation.2 ' ) -Itt ez nem objektv felttelekkel alaktott helyzet. Itt azt nzzk : mit lt ebbQl, szubjektv rtktletet tkrz. Mit lt, mit kpes felismerni a dntshoz.  EMBED Equation.2   EMBED Equation.2 ' ( A -Szerencss esetben a 2 halmaz egybeesik ( az elQzQ s ez ). -Relszfrrl ad inf.-t szubj. vagy obj. megtlsben. ( ez s az elQzQ pont ) 4. Elfogadhatnak tartott (v. tlt) csel.-i vlt.-ok halmaza : (  EMBED Equation.2  ) -Olyan csel.-i vlt.-ok, amelyek az adott szablyozs mellett adhatk meg. -Mit rdemes megvalstani.  EMBED Equation.2  ( A -A szablyozsi szfrt tkrzi vissza. 5. Szba jvQ csel.-i vltozatok halmaza : (  EMBED Equation.2  ) Mind a 2 szfrt tkrznie kell.  EMBED Equation.2 =  EMBED Equation.2 ' (  EMBED Equation.2  6. BESZLJEN AZ INFORMCINAK A DNTSI FOLYAMATBAN BETLTTT SZEREPRPL ! ISMERTESSE A BIZONYTALANSG S A VALSZNpSG SZEREPT A DNTSHOZATALBAN ! Az informci nemcsak az 1. szakaszban, hanem a dntsi foly. egszben kzponti kategria. Forrester :  A dnts : inf.-k talaktsa akcikk.  Nemny :  A dnts inf.-kat alakt t inf.-kk.  Inf.-k tpusai ( a d.hozra gyakorolt hats alapjn ) : 1. Szemantikus inf. : a d.hoz vlasztsi lehetQsgeit befolysolja, amennyiben j alternatvkat trhat fel, megvltoztathatja az egyes alternatvknak tulajdontott rtket, az alternatvk vlasztsnak valsznqsgt, ..stb. 2. Pragmatikus inf. : vmely alternatva vgrehajtsra sztnz, befolysol, utast. 3. Motivcis inf. : a d.hoz rtkrendszert, az egyes alternatvk vgrehajtsa rvn elrt eredmnyeknek tulajdontott rtket befolysolja. A dntsi folyamatot elindt mozzanat egy inf.-felvtel : a d.hoz rtesl arrl, hogy dntsi problma lt elQ. Az inf. lnyegi tul.-a, hogy bizonytalansgot szntet meg. Def. : A bizonytalansg a d.hoz szubjektv viszonya a krnyezethez, a klsQ vilg llapothoz, s mint ilyen, objektve s llandan ltezQ attributuma, velejrja az emberi ltnek. A def. szerint a bizonytalansg egy olyan viszonyt jelent a d.hoz s a krnyezet e kztt, amely objektve ltezik, meg nem szntethetQ. Ugyanakkor ez a viszony szubjektv abban az rtelemben, hogy egybknt vltozatlan felttelek mellett is d.hoznknt vltozik. A bizonytalansg forrsai : Az inf. hinynak 2 fQ oka van : 1. egyes inf.-k objektve nem szerezhetQk be, msok megismerhetQk lennnek ugyan, de az ismeretek feltrsra, elsajttsra v.milyen a d.hoztl fggQ okbl nem kerl sor. Az objektv okok 2 csop.-ja : 1.  a termszet lte  : a bennnket krlvevQ krnyezet, melyre vonatkoz ismereteink a tudomny fejlettsgtQl fggQ mdon korltozottak. 2.  az emberi gyengesg  : az emberi kpessgek korltai lehetetlenn teszik, hogy teljes inf. birtokba jussunk. 2. szubjektv okok : A d.hoz al van vetve a helyzetbQl adod korltoknak. Sokszor a d.hoz nknt vllalja, hogy mg az elvileg sszegyqjthetQ inf-k egy rszrQl is lemond. A d.hoz a dntsi folyamat kezdetekor van max. bizonytalansgban. Az egsz dntselQksztsi folyamat megismersi, inf. feldolgozsi feladat, amelynek vgsQ szakaszban is bizonytalansgi szituci ll fenn, amely azonban lnyegesen klnbzik az indulhelyzettQl. Fontos llomsa a megismersi foly.-nak, amikor a jelen helyzetre vonatkoz inf. feldolgozst befejeztk, vagyis azonostottuk a dntsi szitucit. Feltrtuk a dnts trgyt kpezQ rsz.-nek s krnyezetnek vmennyi olyan jellemzQjt, amelynek megismerst szksgesnek s lehetsgesnek tartottuk. 7. ISMERTESSE A DNTSELMLETI IRNYZATOKAT, KLNS TEKINTETTEL A KZGAZDASGI KZELTSMDRA, VALAMINT AZ ADMINISZTRATV MODELLRE ! A dntselmlet nem egysges. Dntsek megkzeltse tbbfle lehet : Irnyzatok : 1-1 szakterlet sajtossgait viseli magn. - Filozfiai - Kzgazdasgi - Adminisztratv - vezetselmlethez kapcsoldik - Opt. s kielgtQ - 2 szlsQsges irnyzat - Opt.: legiobb dntseket kvnja meghozni - Kiel.: adott helyzetnl vmivel jobb mo.-t kvn meghatrozni - Normatv s ler - Normatv is optimalizl - Ler : viselkedselmlet Filozfiai irnyzat : - Legltalnosabb emberi dolgokkal foglalkozik. - Dnts, vlaszts, emberi cselekvs. - Dnts + Dilemma ( 2 ellenttes dolog kztti vlaszts knyszerqsge. - Az emberek kpesek-e a j dnts meghozatalra. - J + igazsg fogalma ( az a j, ami igaz rtkek : -( Nem szmszerqsthetQ ( jsg, igazsg, szeretet ) -( SzmszerqsthetQ ( termk, szolgltats, program = szmrtk ) Kzgazdasgi irnyzat : Smith hatrozta meg a kzg.-i irnyvonalat. Gazd.-i jelensgek vizsglata :  Knlat Kereslet ( mennyi termket knl ( mennyit vssol a fogyaszt a termelQ adott ron ) adott ron ) - ErQforrsok korltozottak. - Cl : rtk maximalizlsa ( hasznossg ) Taylor nyomn : Egy adott csel.-i vltozat vlasztsa esetn vmennyi eredmny val.sznqsge 1 (bizonyos krlmnyek kztti dnts). A vltozatokra s az eredmnyekre vonatkoz inf.-k teljesek. (A d.hoz rendelkezik vmennyi szksges inf.-val.) Az esemnyek egy rtk (hasznossgi) skln rendezhetQk. A d.hoz azt a vltozatot vlasztja, ami szmra a legkedvezQbb. Matematikai programozs lehet : - lineris - nem lineris  Cselekvs Eredmny ErQforr. Termk a1 -( e1 I. II. Kapacits  a2 -( e2 A. 2 2 1200 a3 -( e3 B. 1 4 1500 C. 0 3 3000  Egysgr 500 1500 x1 -( I.-bQl x2 -( II.-bQl A d.hoz clja az rtk, rbevtel maximalizlsa. Szimplex (matematikai) modell  x1 , x2 ( 0  2x1 + 2x2 ( 1200 lineris egyenlQtlensg rsz. x1 + 4x2 (1500 3x2 ( 3000 500x1 + 1500x2 = z maxz= ( -( cselekvsi vltozatok jabb kzgazdasgi felfogs : - Eredmnyek valsznqsge 1-nl kisebb is lehet. - Teljes informltsggal rendelkezik ( dntsek, valsznqsgek ). - Vrhat rtk meghatrozsa s rendezse. - Vlaszts -( legnagyobb vrhat rtk vlasztsa. s1s2a124a255p(si)0.50.5 M(a1) = 3 M(a2) = 5 5(3 - Nemzetgazdasgi szinten lehet, egyni szinten nem hasznlhat. - Nehz eljrs. - Nemcsak szmszerqsthetQ rtkek alapjn dntnk. A kzgazdasgi modell optimalizl ! Simon : - Kritikailag vizsglta az optimalizlst. - Ipari vllalat tlsgosan sszetett. Ms modell alkalmasabb. rtk : - Anyagi javak - Morlis rtkek Taylor : - Msodlagos javak egy rszrQl le kell mondani az elsQ miatt. Adminisztratv irnyzat : Vezetselmlethez kapcsoldik. Tmaszkodik a psziholgira is. - VezetselmletbQl : 1. A csel.-i vltozatok nem llnak rendelkezsre, ezeket mg kell alkotni. 2. Az inf. szerzse ktg-es. 3. Az inf.-k pontatlanok, hinyosak, nem egyrtelmqek, s ezek bizonytalansghoz vezetnek. - Psziholgibl azt vette t : hogy nem a vals, haqnem az szlelt vilg fontos az emberek szmra. Bizonytalansg cskkentsre 2 lehetQsg : - A dntseket rvid tvra hozzuk. - Dntsnl csak szmszerqsthetQ rtkekkel foglalkozzunk. (r, ktg ) ( A nem szmszerqsthetQket kizrja pl. a minQsget, a mrkt ....) Ktg.cskk.-el kapcs.-ban : - Egyszerq inf.-val, mdszerrel, szmtssal dolgozzunk. Nem hve a nagy modelleknek. - Ne optimlis, hanem kielgtQ dntseket hozzunk. 8. ISMERTESSE AZ OPTIMLIS S KIELGTP DNTSEKET, AZ OBJEKTV S A KORLTOZOTT RACIONALITS ELVT ! Optimlis irnyzat : A d.hoz akkor boldog, ha megtallta a szmra legoptimlisabbat. KielgtQ irnyzat : Nem az opt. a clja, hanem a megfelelQ kielgts. Optimlis dntselmleti irnyzat elQfeltevsei : 1. A d.hoz ismeri az sszes csel.-i vltozatot. 2. Biztosan tudja, hogy mi lesz az egyes csel.-i vlt.-ok eredmnye. 3. A csel.-i vlt.-ok eredmnyeit sorba tudja rendezni, gy az optimum kivlasztsa elvileg knnyq feladat. 1. s 2. egytt : Teljes informltsg ( minden inf.-val rendelkezik ) 3. : Egy cl rsz. ( a d.hoznak 1 clja van ) Plda : Egy vllalkoznak 3 garzsa s 3 teherautja van. Fuvarozsi feladatokat lt el. Minden rakodhelyre 1 autt kell rendelni. Hely-s garzs tvolsga adott. garzs/helyABCI.2571II.5241III.3681111 Melyik autt hov rendelje, hogy ktg -( min ! ( megolds = 3! = 6. EbbQl kell kivlasztani a legjobbat ( optimumot ). 1. 2+2+8 = 12e (egysgnyi ktg)  2. 2+4+6 = 12e 3. 5+5+8 = 18e 4. 5+4+3 = 12e 18 ( 12 ( 12 a jobb !  5. 7+5+6 = 18e 6. 7+2+3 = 12e 4 db optimlis mo. van. Ha pl. 10 auto s 10 garzs van, nagy a feladat (10!)-( Csak elmletileg j ez a mdszer. Simon : Ezek az elQfeltevsek csak ritkn teljeslnek. Ritkn tallkozunk olyan esettel, hogy optimalizlni lehessen. Ritka, hogy csak 1 cl legyen, plne iparvllalatok esetben. A rsz.-ek sokkal bonyolultabbak ennl.Ilyenkor kielgtQ dntseket hozunk. P vezette be az objektv racionalitst. Objektv rac. : A d.hoz kielgti az optimlis elQfeltevseket. Ez a gyak.-ban ritkn teljesl. Korltozott rac. : Az egyetlen cl ltezse az nem vals sok esetben. A komplex problmk bonyolultabbak annl, minthogy 1 cllal lehessen kvetni. Ilyenkor a d-hoz felllt egy ignyszintet, s ehhez keresi a kielgtQ dntst. Addig vlogat, mg megfelelQt nem tall. Ignyszintek : 1. Konjunktv : ( sszektQ ) A csel.-i vltozat minden tul.-ra van egy elvrs, ignyszint. Minden ignyszintet ki kell elgtenie a csel.-i bizonylatnak. (pl. bizonytvny : mindent min. 2-re kell teljesteni.) 2. Diszjunktv : ( sztvlaszt ) Egy tul. kiemelkedQen fontos, a tbbi elenyszik. ( pl. termelsi vezetQ tulajdonsgai : vezetQi tul.-a kiemelkedQ legyen, a bartkoz kpessge nem lnyeg. ) Plda : TULAJDONSG (1-10) Szm.gpMem.kapacGrafikaPrgelltottsgrA10864B8983C68105D4378 KielgtQ dntst szeretnnk hozni. Minden tul szemp.-bl fellltunk egy ignyszintet. - minimum korlt : memo.: 7 graf.: 6 progr.: 7 Ehhez az ignyszinthez a B felel meg. r: 2 Amikor megtalltuk, nem keresnk tovbb. KONJ. - Csak egy igny: memo. ( 9 Ennek az A felel meg. DISZJUNKTV. MitQl fgg az ignyszint : 1. Knnyen tall-e szintjnek megfelelQ megoldt. ( ha nem, leljebb viszi a szintet ) 2. Befolysolja a siker .s a kudarc. 3. D.hoz ignyessge. 9. BESZLJEN A NORMATV VALAMINT A LER DNTSELMLETI ISKOLRL ! TRJEN KI A NEUMANN - MORGENSTERN AXIMA RENDSZERRE ! Normatv irnyzat : Az irnyzat kzpontjban az ll, hogy a d.hoznak HOGYAN KELL dntenie. A dnts hozataln van a hangsly. Sajt maga felllt egy rtkrendet, ehhez keres kritriumrsz-t, s ez alapjn kell a dntst vgrehajtani. -( A d.hoz racionlis. Miknt KELL dntenie a lehetQsgek kztt (dntsi kritriumok pl minimax, maxi ......) Ler irnyzat : A DNTSI FOLYAMATOT vizsglja. A d.hoz hogyan dolgozza fel, hogyan szelektlja a cselekvsi vltozatokat. Mit tesz a dntshoz a dntsi foly.-ban, hogyan megy vgbe a dntsi lncolat. Ler = Viselkedselmlet. ( a normatv KELL, a ler VAN. ) Racionlis viselkeds aximarendszere : ( aki megfelel ennek, az racionlis ) 1. sszehasonlthatsg : 2 cselekvsi vltozat kimenetele mindig sszehasonlthat. xi ( xj vagy xi < xj vagy xi= xj 2. Tranzitivits : xi kimenetet a d.hoz jobbnak tartja, mint xj , s az jobb az xk -nl. Ha xi ( xj ( xk Akkor xi ( xk Van, hogy 2 relci kztt szempontot vltunk, s ez nem j ! -( Itt az emberek rracionlisan viselkednek. 3. Dominancia : Ha van 2 csel.-i vltozat, s a kimenetek megegyeznek, de egyben az A jobb, az A-t kell vlassztanom. u,z : kimenetek A = (u1.....un( u1 = z1 ....... un-1 = zn-1 B = (z1......zn( un ( zn A dominns a B fltt. Plda : Bankrabls Trsadalmi dilemma : Olyan dnts vagy konfliktushelyzetknt rhat le, amelyben a szembenll felek ha mindannyian nrzetk optimalizlsra tremszenek, vgl kln - kln s egyttesen is rosszabbul jrnak, mintha rdekeiket egyeztettk volna. Trsadalmi csapda : Olyan hibs, a trsadalom ellenQrzse all kicsszott automatizmus, amely a szqken vett nrdek megvalstsnak kvetkeztben alakul ki, s a d.hozk szndkval ellenttes erdmnybe vezet ahelyett, hogy a megszerezni kvnt javakhoz hozzjuttatn Qket, megfosztja Qket. 10. HATROZZA MEG A CSOPORTOS DNTSEK HELYT,SZEREPT ! ISMERTESSE A CSOPORT ANATMIJT S A HATKONY CSOPORT FPBB JELLEMZPIT ! Csoportos dntsek : Egyre nagyobb teret kapnak az egyszemlyes dntsek mellett a csop.-os dntsek. Egy testlet, lt. ig.tancs dnthet. Mi lehet ennek az oka : 1. A dntsi foly. bonyolultabb vlt. Spec. szakismeretre van szksg. ( Tbben hozzk a dntst. 2. Az emberek szeretnnek rszesei lenni a dntsnek, kiknyszertik a rszvtelt. 3. A dnts gy hatkonyabb lett. ( a d.hozk maguknak rzik a dntst, tbbet tesznek rte). Ha a dntst 1 szemly hozza : a vlasztson van a hangsly. Ha tbben : kollektv tlet alapjn dntenek. ( mindenki elmonja a vlemnyt, ezeket tkztetik, megprblnak dnteni ) CSOPORT ANATMIA : 1. Csoport krvonala ( mi jellemzi a csoportot ) 4. Csoport szerkezete 2. Viselkedsi elmlet 5. Kommunikci 3. Csoport normk 6. Hatkony csoport jellemzQi. Homans : A csoport nem tl nagy szm olyan emberek egyttese, akik adott idQszakban gyakran kommuniklnak egymssal, kzvetlenl, s nem msodkzbQl. 1. Csoport krvonala : - Nem nagy szm szemly alkotja a csoportot. - kis csop. 5-7 fQ - nagy cs. 7-25 fQ - trsasg 25 fQ fltt(mr kezelhetetlen ) - Ezeknek az embereknek vilgos cljuk van. ( a clkitqzst meg akarjk valstani ) - Konszenzusra val trekvs. - A tagok kztt interakci van ( egyms vlemnyt, viselkedst prbljk befolysolni ). - Kommunikci nlkl elkpzelhetetlen. - JellemzQ a csop-ra a szomszdossg ( a tagok egymshoz kzel kerljenek, kzvetlen kapcs ) - A csop.tagoknak el kell fogadniuk a rjuk ruhzott feladatokat, normkat, szablyokat. 2. Viselkedsi elmlet : Psziholgia tartja feladatnak, hogy ezzel foglalkozzon. Homans : Rsz.szemlletq viselkedselmletet dolgozott ki. Szerinte 1 csop.-ban a kv. tev.-ek trtnnek : 1. Cselekvsek 2. Interakcik 3. rzsek, rzelmek 1. Olyan tev.-ek, amit ember emberre v. trgyra vgez ( r v. kocsit vezet ). 2. Emberek kztti klcsns egymsrahats. 3. Belltds, elkpzelsek - emberi kapcs.-ban alakul ki rzelmi vilg. + vagy - viszony. Ez a 3 dolog szorosan sszekapcsoldik, azaz rsz.-t alkot. Ha az egyik vltozik, hatssal van, befolysolja a msik 2-Qt is. Blau : Trsas interakcis elmlet. Azt vizsglta, hogy miknt vllhat vki a csop. tagjv. 2 dolog kell : - Demonstrlnia kell a tagnak vonz mivoltt. ( bizonytania kell hogy szksg van r, rtkkel rendelkezik a csop. szmra ) - Demonstrlnia kell, hogy nem megkzelthetetlen. ( elrhetQ, megfizethetQ a csop. szmra ) Ha nagyon alulteljest, elQbb - utbb arra knyszerl, hogy elhagyja a csop.-ot. Ha tbb, mint a csop. tbbi tagja, akkor sem fogadjk be. Lewin : MezQelmlet. -Minden csop. a trben vmilyen helyet foglal el. -Clok irnytjk a csop. mqkdst, a clok kzl a legfontosabb, hogy a csop. pozcijt megQrizze, vagy javtson rajta. -Nagyobb teret foglaljon a tbbi csop.-al szemben. -Nagy legyen a kohzi a csop.-on bell. Kohzit nvelQ tnyezQk : - Megelgedettsg ( a tag elgedett a helyzetvel ) - Bszkesg ( ha bszke a csop.-ra s magra ) - Kzelsg, melegsg ( kzsen munklkodnak ) - Krzis elhrt kpessg ( nehz helyzetekben jobban urr lesznek csop.-an ) - Pszintesg, nyltsg Egy elgedett csop. lt. jobban teljest, mint egy elgedettlen. Jobb dntseket kpes hozni, hatkonyabb. Dntsi foly. : 1. 2. 3. 1. Orientci ( szksges inf.-at begyqjtik a tagok ) 2. rtkels, vlemny 3. Dntsi javaslat - Ha a csop. elgedettlen, nehezen lp tl az 1. szakaszon. Mindenki jabb s jabb inf.-t szeretne kapni. - Ha elgedettek, hamar tljutnak az 1. szakaszon. Jackson : 2 dimenzis viselkedselmlet . 2 szempont szerint vizsglta a tagokat : 1. Vonzds ( ember rszrQl ) -( egyn vonzdik-e a csop.-hoz 2. Elfogads ( csop. rszrQl ) -( csop. hogyan viselkedik az egynnel szemben Vonzds (tag) +- Elfogads (csop) +Llektani v psziholgiai tagsgMarginlis (vonalon lvQ) tagsg -Kedvezmnyezett tagsgIdegen v. klsQ tagsg 3. Csoportnormk : - Megegyezs, hogy a csop.-ban mit illik, mit nem illik tenni. - rott v. iratlan szablyt jelent, ami meghatrozza, hogy az egyes emberek hogyan viselkedjenek. - Mi az rtk a csop. szmra. - A csop.nomk lt.-ban megegyezs alapjn alakulnak ki. - Ha vki bekerl egy csop.-ba, megismertetik a csop. normival. Figyelik az j tagot, hogy betartja-e. - Van egy felgyelet ( rgebbi tag ) - Ha nem tartja be, figyelmeztetik. - Ha ez sem eredmnyes, kizrjk !! - A jutalom s a bntets ll rendelkezsre, hogy ezeket a normkat betartsk. - Egy koalci kell a norma megvltoztatshoz, vagy j ltrehozshoz. - Fontos, hogy a csop. milyen szemlyisgq emberekbQl ll : - ' T ' -tpus ( masculin ) fggetlen egynisg - ' t ' -tpus ( feminin ) behdol ' T ' -nek van nll vlemnye, hangoztatja, akkor is elmondja, ha senki sem ll mell. ' t ' -a tbbsggel tart, rosszul rzi magt, ha neki kell vlemnyt mondani. 4. Csoport szerkezete : Formlis csop. : Informlis csop. : - leglis hatalom hozza ltre - nem leglis hat. hozza ltre, - clja van nmagtl alakul - al-flrendeltsg - egyn spec. ignye hozza ltre - hatskr, jogkr meghat.-ra kerl - interakci alaktja ki - barti, munkakri kapcs.-ok - nagy szerepk van a form csopra Egy csop. egy rsz., melynek vannak alrsz.-ei : 1. ElsQdleges alcsop. : Azok az emberek, akik a csop. gyjtpontjai, Qk alaktjk ki a csop.normkat. A csop. teljestmnyt az Q eredmnyeik hat. meg. 2. Perem alcsop. : Pk csak kzvetve jrulnak hozz a csop. mqkdshez. lt. tmogatjk az elsQdleges alcsop.-ot, de nllan nem dolgoznak, nem kezdemnyeznek. 3. Kvlllk : Csak nvleges tagjai a csop.-nak. Lnyegben izolltak a csop. tbbi tagjhoz kpest. 1. = Jackson szerint : psziholgiai 2. = kedvezmnyezett + marginlis 3. = idegen tagsg Csoportmret : Kiscsop. ( 5-7 fQ ) Nagycsop. ( 8-25 fQ ) Azt, hogy melyiket rdemes, nehz eldnteni. Kicsit egyszerqbb irnytani, sszefogni, a kapcs.-ok jobban kialakulnak. Nagyban viszont tbb inf. gyqlhet ssze. Mret nQ : Htrny : - interakci cskken - kzvetlen rzelmi kapcs. cskk. - kzponti dominns szerep nQ - elvi mo.-ok kerlnek elQtrbe ElQny : - kiterjedtebb forrsok ( tbb szakrtelem ) - tbb input a probl. mo.-hoz ( tbb inf. s kritika szrevtel ) - szlesebb rszvtel a megvalstsban Az elQnyket kiolthatja : - megnvekedett koordincis problma ( nehezebben sszefoghat ) - szemlytelensg ( nagy csop.-ban jobban el lehet bjni ) - alcsoportok alakulhatnak ki ( cljai a fQcltl eltrhetnek ) - nehezebb a konszenzus elrse (kzs vlemny elrse ) 5. Kommunikci : - Az egymsra hats felttele a komm. - E nlkl nem lehet csop.-an egytt dolgozni. - Inf.-at kell eljuttatni egymshoz. - A csop. tagjai kztt komm.-s hlzat kell. Ez lehet : Irnya szerint : 1 irny 2 irny Struktrja szerint : ( befolysolja :-formlis szerk.-ben milyen az al-f r. -befolysolja az informlis is -mdia -trsadalmi sttusz ) 1. Kerkhl 3. Krhl 2. Lnchl 4. Minden irnyban sszekttt 1.) 5 fQs csop. esetn ( tagok kztti komm. )  o o o ez 2 irny  o o - Mindenki a csop.-on keresztl tud kommuniklni. - lt.-ban a kzpont a vezetQ. A vezetQ elgedett, mert mindenrQl informlt. - ErQsen centralizlt komm.-s hl. - Gyorsan lehet dntseket hozni. - Ott hatkony, ahol programozott dnts van. 2.) o -kp. vagy vezetQ  o o - rel - A lnc vgn vannak a tagok. - Rel : inf.-t tovbbt o o - tag - A vezetQ ltalban elgedett. A tagok kevsb, egyms kztt nem kommuniklnak. - A relk elgedettebbek, fontosnak rzik magukat. - Itt torzulhat az inf. ( jobban, mint az 1.-ban ) - Centralizlt ez is, hiszen van egy kp. - A programozott dntseknl j. 3.) o  o o - Itt mindenki egyenrang az inf. szempontjbl. - A tagok elgedettebbek.  o o - Az idQnek fontos szerepe van. Lassabb az egsz folyamat. - Ez j nem rutin jellegq dntsnl. - Decentralizlt. ( nincs kp. ) - A nem programozott dntseknl lehet hatkony. 4.) o - Magba foglalja a krhlt, de mindenki mindenkivel kzvetlen.  o o - Nincs kp. - Mindenki egyenrang.  o o - Lass. - A nem programozott dntseknl j. 6. Hatkony csop. jellemzQi : ( lltlag kln lapon van ) Akkor hatkony, ha kpes a kitqztt clt megvalstani, s ha az egyni szksgletek is megvalsulnak. 11. ISMERTESSE CSOPORTOS DNTSHOZATAL ESETN A KONFLIKTUSOK S A KOCKZAT SZEREPT ! BESZLJEN A CSOPORTOS S AZ EGYNI VLASZTS ELEMZSNEK SZEMPONTJAIRL ! Konfliktusok : A csop. mqkdse kzben eltrsek, konfliktusok vannak. Nincs olyan kapcs., ahol nincs konfl. Ezeket meg kell oldani, tomptani. OKA : 1. Tagok kztti versengs jutalomrt, szeretetrt, rmrt, ami nehezen megszerezhetQ 2. Klnbsg a clokban, rtkekben a csop. tagjainak ms az elkpzelse, ms az rtk az egyik, a msik szmra 3. Dominancirt, autonmirt val kzdelem az egyik tbb legyen mint a msik, hogy fggetlenteni tudja magt a tbbitQl Szksg van-e konfliktusra a csop.-on bell ? IGEN ! - Ha mindengondolat ua., lt.-ban nem teljestenek jl, nem olyan hatkonyak. - Bizonyos konfl.-ra szksg van. De ha ez nagyon felerQsdik, kezelni kell, mert ez a munka rovsra fog menni, szteshet. - A kezels a konfl.-on mlik. Lehet : - Lnyegi konfl. msknt ltjk a feladatmo. lnyegt - rintQleges konfl. tagok kztti rzelmi kapcs.-bl alakul ki, szemlyes ellenttek, nem a feladatmo.-bl addik Konfliktus kvetkezmnyei : Ha NP : - csel.-i vlt. kidolgozsnak minQsge jobb lesz, nQ - nQ az rtkels hatkonysga - cskken a konszenzus lehetQsge - a teljestmny egy ideig nQ, utna rohamosan cskken Konfliktus kezels mdjai : ( ez a 2 milyen mrtkben van jelen ) nrvnyests EgyttmqkdQ kpessg  + + 1. 3. 2.  4. 4. 2. 1. 3. - - 1. Versengs : Kiszortjk a tbbieket. 2. Alkalmazkods : Vannak, akik alkalmazkodnak, lemondanak bizonyos dolgokrl. 3. Elkerls : Negatv alkalmazkods. Minden olyan helyzetet kerl, ami konfl.-hoz vezet. 4. Kompromisszum : Olyan mo., ami a 2-Q kztt van. Mikor rdemes egynien s mikor csoportosan dnteni a dntsi folyamat szempontjbl : 1. Clkitqzsek : csoportos dntsek hatkonyabbak. 2. Cselekvsi vltozatok kidolgozsnl : egyn hatkonyabb lehet. 3. Cselekvsi vltozatok sszehasonltsnl : csoport mqkds hatkonyabb. 4. Dntsnl : egyrtelmqen nem lehet meghatrozni. Programozott dnts : egyni Nem programozott : csoportos. 5. Vgrehajts, ellenQrzs : egyn kerl elQtrbe, vezetQnek kell 12. ISMERTQek B jES(2RV~nHJ0R: ` l \!!ƹ鹮 jh CJOJQJh 6CJOJQJh 6>*CJOJQJh >*CJOJQJh 5>*CJOJQJh 5CJOJQJh CJOJQJh 5>*CJOJQJ?QR T ^ l*Np,\ $ & Fa$gdfd$a$ $V^V`a$$a$tZ*j2z8vfh $ & Fa$gdfd$a$h*T8V|Jt 8 : f V!""# $ & Fa$gdfd$a$!"####$%%o&s&&&&'`)~)****+++0-N--.f..>//000^3`3355555 8 8y8z8[9\9]9f9H;J;L;;;h 6CJOJQJh 5>*CJOJQJh 56>*CJOJQJ"jh OJQJUmHnHuh 5>*CJOJQJh CJ OJQJ jh CJOJQJh 6>*CJOJQJh CJOJQJ7#%m&n&o&s&&&&&' 'O'(`)b)*"++++++v,,-f.h..$a$$a$./f000000*11P2R22\3^3b333Z44555555:66$7^7$a$^7`77g8889[9]9g9h9J:;H;L;;;F<p< =~===J>>>>>?$a$$a$;;~=== >J>t>>??@2@T@@@@@@AtAvAAAAAAB(B8B@BZBBBBlCnCxCzCCCCCCDDD*OJQJh 5>*CJOJQJh OJQJh >*CJOJQJh CJOJQJ"jh OJQJUmHnHuh 6CJOJQJh CJOJQJh 5>*CJOJQJh 5>*CJOJQJh CJOJQJh CJ OJQJ/??6@@@@ABBBBlCnCzCCCCCCCCDDDDDEEF$a$EFEXEEE"FNF`FFF@GBGFGXGGGGG*CJOJQJh CJ OJQJh 5>*CJOJQJh 5>*CJ OJQJh 56>*CJOJQJh CJOJQJ jh CJOJQJh CJOJQJ"jh OJQJUmHnHuh 5>*CJOJQJ2FNFFF@GBGGG:H*CJOJQJh 5>*CJOJQJh 6CJOJQJh 56>*CJOJQJh CJOJQJ"jh OJQJUmHnHuh 5>*CJ OJQJ2pLLLL&M(MjMlMN]NNN4PPBQQQQQ9RRSTTUVUUU:VVW$a$WXXX Z"ZZ[[[u\v\\\\\\\ $$Ifa$$a$$a$\\\\\\\\jaaaaaa $$Ifa$kd$$IfFֈ #        t4 Fa\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\]]] ] ]]]0]]]]]]]]讛ގs j>h CJOJQJh 56>*CJOJQJh 56CJOJQJ%joW8 h 5CJEHOJQJU(joW8 h OJQJUVmHnHujh 5CJOJQJUh CJH*OJQJh CJOJQJh 5CJOJQJh 5CJH*OJQJ-\\\\\\\\jaaaaaa $$Ifa$kd$$IfFֈ #  t4 Fa\\\\\\\\jaaaaaa $$Ifa$kdF$$IfFֈ #  t4 Fa\\\\\\\\jaaaaaa $$Ifa$kd$$IfFֈ #  t4 Fa\\\]]] ]]jaaaaaa $$Ifa$kd~$$IfFֈ #  t4 Fa]]]0]]]]B^ ___ `jeeeceeeeee$a$kd$$IfFֈ #  t4 Fa ]]]]]]]]]]]]]]B^______2_4_Z_\_^_`_d_f_l_p_t_v_x_z__________餒o"joW8 h CJEHOJQJU joW8 h UVmHnHu"joW8 h CJEHOJQJU joW8 h UVmHnHujh CJOJQJUh 56>*CJOJQJ j>h CJOJQJh CJH*OJQJh CJOJQJ jh CJOJQJ+_ ` ``````0`2`X`Z`\`^`b`d`n`r`t`v`x`z``````````a a a a"a$a&a*a,a6a簞{rh 6OJQJ"joW8 h CJEHOJQJU joW8 h UVmHnHu"joW8 h CJEHOJQJU joW8 h UVmHnHujh CJOJQJU j>h CJOJQJh CJH*OJQJh CJOJQJh 56>*CJOJQJ( ```aajbkbbbcRcccc^ddeeeff gg,hiiijj$a$$a$6a8a>a@afahajala|aaaaaaaaaaaaaaaaaabbbʸ}reWrerIr jh 5CJOJQJ j>h 5CJOJQJh 5CJH*OJQJh 5CJOJQJ"joW8 h CJEHOJQJU joW8 h UVmHnHu j>h CJOJQJh CJH*OJQJ"joW8 h CJEHOJQJU joW8 h UVmHnHujh CJOJQJUh CJOJQJ jh CJOJQJbbbbbbbbb b!b"b5b6b7b8b:bh CJOJQJh CJH*OJQJh 6>*CJOJQJh 56>*CJOJQJ"j oW8 h CJEHOJQJU j oW8 h UVmHnHu j>h 5CJOJQJh 5CJH*OJQJh 5CJOJQJ"j oW8 h CJEHOJQJU j oW8 h UVmHnHuh CJOJQJjh CJOJQJUbbbbbc/c1c2c3c4c6c7cEcGcHcIcOcQcccccccccccccccccccdd dddd&d*d,d.d0d2d:d>dJdLdVdZd^dddђh 6CJOJQJ jh CJOJQJ jlh CJOJQJ jh CJOJQJ j0h CJOJQJh 6>*CJOJQJh CJH*OJQJ j>h CJOJQJh CJOJQJ9deeeef gPghiiiijjbknkpkkllxllllllllmmnиНwb(j oW8 h 56CJEHOJQJU(j oW8 h OJQJUVmHnHu!jh 56CJOJQJUh 56CJOJQJh 56>*CJOJQJh 5>*CJ OJQJh 6CJOJQJh 56>*CJOJQJh 5CJOJQJ jh CJOJQJh CJOJQJjkkpklllmmmnnnorppjqqrr@sstJttt*uvv v$a$nnnnnnnDnFnHnJnnnotovoooooopŸyk^ŮI4^(joW8 h 56CJEHOJQJU(joW8 h OJQJUVmHnHuh 56CJOJQJh 56>*CJOJQJ"j oW8 h CJEHOJQJU(j oW8 h OJQJUVmHnHujh CJOJQJUh CJOJQJ jh CJOJQJ!jh 56CJOJQJU(j oW8 h 56CJEHOJQJU(j oW8 h OJQJUVmHnHupq&q(q*q,q0q2qXqZq\q^qbqdqrs ss4s6s皅xk]xxH(joW8 h OJQJUVmHnHuh 56>*CJOJQJ jh CJOJQJh 56CJOJQJ(joW8 h 56CJEHOJQJU(joW8 h OJQJUVmHnHu!jh 56CJOJQJU"joW8 h CJEHOJQJU(joW8 h OJQJUVmHnHuh CJOJQJjh CJOJQJU6s8s:s@stt:tt@tBtDtttttu u"u$u*unupuuuͮ͌~iT?(joW8 h OJQJUVmHnHu(joW8 h 56CJEHOJQJU(joW8 h OJQJUVmHnHuh 56>*CJOJQJ jh CJOJQJ(joW8 h 56CJEHOJQJU(joW8 h OJQJUVmHnHuh CJOJQJh 56CJOJQJ!jh 56CJOJQJU(joW8 h 56CJEHOJQJUuuuuuuuuuuuuuuvvvv v v:wî͉t_QD6h 56>*CJOJQJh 5>*CJ OJQJh 56>*CJOJQJ(jnW8 h 56CJEHOJQJU(jnW8 h OJQJUVmHnHu jh 56CJOJQJ(jnW8 h 56CJEHOJQJU(jnW8 h OJQJUVmHnHuh CJOJQJh 56CJOJQJ!jh 56CJOJQJU(joW8 h 56CJEHOJQJU v:wNujh UmHnHu j>h CJOJQJh 6>*CJOJQJ jh CJOJQJh 56>*CJOJQJh >*CJOJQJh 6CJOJQJh 5>*CJOJQJh 56CJOJQJh 56>*CJOJQJh CJOJQJ.xyHZ@ڏ܏ nR, P$a$$a$PRPʔ,.h•ЖN(2A$ & F>TTf^`a$gdfd $ & Fa$gdfd$a$N` (•26ęƙʙ̙Йԙܙ :<@BFH *,02  * jh CJOJQJh 56>*CJOJQJ j>h CJOJQJh CJH*OJQJh 5CJOJQJjh UmHnHuh 6>*CJOJQJh OJQJh CJOJQJ:6j"DFxƜȜ<>nȞ246<B $$Ifa$$^a$$a$*,.0МҜ>68:>@BDFHJTVXZdjlp*&꫞꫞꫞꫞h >*CJOJQJh 5CJH*OJQJh 5CJOJQJh 5>*CJOJQJ j>h CJOJQJ j?h CJOJQJ jh CJOJQJh CJOJQJh CJH*OJQJ:BDJNR|sss $$Ifa$kd$$IfFF 9Fa  t0    4 Fa> RTZ^b|sss $$Ifa$kdr$$IfFF 9Fa  t0    4 Fa> bdpx|sss $$Ifa$kd.$$IfFF 9Fa  t0    4 Fa> DhҠL|zzzzzzzzzzzzzkd$$IfFF 9Fa  t0    4 Fa> LNУңҤhj(*`֨PR|$a$$a$L֣j(`PR|.ip+1348>@AFLNOXҰ԰>@JLfhPR~ jh CJOJQJjh UmHnHu jh CJOJQJ j>h CJOJQJh 56>*CJOJQJh >*CJOJQJh 6>*CJOJQJh 5CJOJQJh CJOJQJh 56>*CJOJQJ2|.`ԭ֭3hi "$&' $$Ifa$ $$Ifa$$a$'(+-/13}tkkkk $$Ifa$ $$Ifa$kd$$IfFrO  B       t4 Fa348:<>@}tkkkk $$Ifa$ $$Ifa$kd$$IfFrO  B  t4 Fa@AFHJLN}tkkkk $$Ifa$ $$Ifa$kdZ$$IfFrO  B  t4 FaNOPRTVW}tkkkk $$Ifa$ $$Ifa$kd4 $$IfFrO  B  t4 FaWXYҰfڱ}xxxxxxxxxxxv$a$kd $$IfFrO  B  t4 Fa  ڵdڹ(jl|л $$Ifa$$a$~ ,ڵ.Fl|Ծ l'()*,-<=ABQRzzzzzh CJH*OJQJh 5CJOJQJh 56>*CJOJQJ j>h CJOJQJh 6CJOJQJh >*CJOJQJh 6>*CJOJQJh 56>*CJOJQJh 5>*CJOJQJh CJOJQJh 56CJOJQJ0 }ttttt $$Ifa$kd $$IfFr yn      t4 Fab"&*.2}ttttt $$Ifa$kd $$IfFr yn t4 Fab248<@FJ}ttttt $$Ifa$kd $$IfFr yn t4 FabJLPTX\`}ttttt $$Ifa$kd $$IfFr yn t4 Fab`bd@VnؽJpҾԾ }xxxxxxxxxxxx$a$kdV$$IfFr yn      t4 Fab ,HIklWY$a$$a$RUXZjno23jw "%,-./678<=>?ABt6h 56>*CJOJQJ j]h CJOJQJ j[h CJOJQJ j>h CJOJQJh 5>*CJOJQJh CJH*OJQJh CJOJQJ?i&]^_rst 246:<b.!$a$$a$6:<dbe $+-> 6hz| BFln ڞ~%jh 5OJQJUmHnHuh 56CJOJQJh 5CJOJQJh 6CJOJQJ jh CJOJQJh >*CJOJQJh 56>*CJOJQJh 5>*CJOJQJh CJOJQJh 56>*CJOJQJ1\ 8V<Dhj.?V,-B$a$B8>BDl <T`b $a$ @btLN:X6\CZ[\ls.6\|*6h~:^bꪝ굒"jh OJQJUmHnHuh >*CJOJQJh 6>*CJOJQJh 6CJOJQJh 56>*CJOJQJ j>h CJOJQJh 56CJOJQJh 5>*CJOJQJh CJOJQJh 5CJOJQJ2 *,X:|Xkd5$$IfFF #       4 Fa $$Ifa$ $$Ifa$$a$ |~468^D??$a$Xkd1$$IfFF #       4 Fa $$Ifa$Xkd$$IfFF #       4 Fa^;gx4BC[.n8~N$a$ V hX46z~T *7$a$',^l:Rr>l$a$JR^ b   . n p      ^HB(P$\hPjlrv֖h 6CJOJQJh 5CJOJQJh 56CJOJQJh 6>*CJOJQJh 5>*CJOJQJh 56>*CJOJQJh 56>*CJOJQJh CJOJQJ"jh OJQJUmHnHu6JHJ^    \ * , . n p    ZDBDTT$a$$a$T"R$&^ jjbj `$a$ @"d|6ZZԼ0~<Bjl 4$> z.DBhh 5>*CJOJQJh >*CJOJQJUh 56>*CJOJQJh 6CJOJQJh 56>*CJOJQJh 5CJOJQJh CJOJQJ@ @dZZ&02$a$$a$ESSE A DNTSHOZATALI CSOPORTOKAT S MDSZEREKET ! BESZLJEN A CSOPORTMUNKA SZERVEZSI S IRNYTSI FELADATAIRL ! Dntshozatali mdok : ( hogyan lehet lezrni a vitt ) 1. Egyszemlyi dnts : Hiba mqkdik a csop., 1 ember dntse a dominns. 2. Klikkeseds : 2 v. tbb ember sszefog, s az Q vlemnyk dnt. 3. Tbbsgi hatrozat : A tbbsg vlemnye rvnyesl. Egyszerq v. minQstett tbbsg. Igyekeznek figy.-be venni a kissebbsget. 4. Konszenzus : Egyhang dntst jelent, mindenki egyetrt. Nem minden esetben valsthat meg. IdQ- s ktg ignyes. 5. Teljesen lt.-os clok bevezetse : Kollektv elQny felmutatsa. Ez legtbbszr csak tmeneti. Dntshozatali csoportok : - Interaktv csop. : - A csop. vezetQje (modertor) ismerteti a problmt, amit meg kell oldani. - Struktrlatlan vita : brki elmondhatja a vlemnyt, nincs sorrend, hogy ki beszljen elQszr. Minl tbb tlet alakuljon ki. - Le kell zrni a vitt. A sok javaslatbl ki kell emelni nhnyat. ( lt. nylt szavazs ) Ritka a konszenzus. - Normlis csop. technika (nvleges csop.mdszer) NCR : - Problma ismertetse. - Mindenki egynileg, papron kidolgozza a javaslatait, egymstl fggetlenl. Kb. 15 perc. - Ezt kveti a csop.-os munka. Adott sorrendben a javaslatok ismertetse. - A javaslatokat megbeszlik, vitatjk, rtelmezik, kidolgozzk, rtkelik. Konfliktus alakulhat ki. - Le kell zrni a vitt. Tbbsgi elv alapjn. - Delphi mdszer : ( eltr az elQzQektQl ) A csop. tagok nem mennek kzel egymshoz. Ez akkor is mqkdik, ha a tagok a Fld klnbzQ pontjain vannak. - A vezetQ rsban kr vlemnyt a tagoktl. - A csop. tagok erre rsban vlaszolnak. Ezeket sszestik. - Az sszestett vltozatokat ismt sztkldik a tagoknak. A problmtl fggQen tbbszr megismtlik. 3-4-szer. Tbb forduln keresztl. Ez nem igazn interaktv mdszer. Kzvetett interakci. Olyan krdsekben hasznljk, amelyek nagy horderejqek, tbb tudomnyos - nagy ter.-et rintenek. Milyen szempont szerint hasonltjuk ssze ezeket : 1.) MinQsgi dntsek - Mennyire j minQsgq a dnts. - Mennyire hatkony ( hogyan alakul az input-output ). - Milyen az idQtv. - Mekkora a buks lehetQsge. - A fQ clt mennyire tudja megvalstani. 2.) Elfogads krdse - A hozott dntst mennyire rzik maguknak a d.hozk. - Mennyire rtenek vele egyet. - Hajlandk-e rte tenni. 3.) Eredetisg - Mennyire jszerq. - Mennyire tkrzi az j felfogst. Egyengang-e a 3 dnts ? - Fontos, hogy a dnts innovatv legyen. - Akikre vonatkozik, elfogadjk a dntst. Az elfogads a minQsgtQl fgg. -A sorrend : 1.MinQsg 2.Elfogads 3.Eredetisg Ms szempontok sszehasonltsra : ( lt. hogy teljestenek ) 1. KritriumInteraktv csop.Nvleges csop.Delphi csop.MinQsgKzepestQl magasigKzepesAlacsonytl kzepesigElfogadsKzepestQl magasigKzepesAlacsonytl kzepesigEredetisgAlacsonytl kzepesigKzepesKzepestl magasig 2. Csophelyzet jellemzQiInteraktv csop.Nvleges csop.Delphi csop.Szakrtelem elrhetQsgeAlacsonytl kzepesigKzepesKzepestQl magasigDnts kisugrzsaKzepestQl szlesigKzepesSzqktQl kzepesigKonfliktusMagasAlacsonytl kzepesigAlacsony 3.Csop.tagokInteraktv csop.Nvleges csop.Delphi csop.SzakrtQkEsetenkntGyakranltalbanKpviselQkGyakranEsetenkntRitknMunkatrsakltalbanGyakranEsetenknt sszessgben : MegfelelQ krlmnyek kztt : Interaktv -( 2 fontos szemp. szerint a legjobb. Delphi -( 1 szerint Nvleges -( kettQ kztt stabil - lt. j dntst hoz ( tapasztalat szerint ez a legjobb ) Megszervezs tekintetben 2 csop. : -Interakci ( Interaktv csop. ) - Kzvetlen interakci (vitacsoport) BRANSTORMING 635-s mdszer PHILIPS 66 - Korltozott interakc NCM (egy rszben egyni munka) - Kzvetett interakci Delphi csop. -Statizl csoport Itt a tagok nincsenek semmilyen kapcsolatban. Ezeket a vlemnyeket statisztikailag sszevonjk. - COLLECTIV NOTEBOOK (tletfzet) -( legismertebb kifggesztik, mindenki belerja a vlemnyt, ha akarja Bebizonytottk, hogy az interaktv csop.-ok hatkonyabbak. MegfelelQ alkalmazs mellett igaz is. Mit kell figyelembe venni a csop. techn.-nl ( mi okozhat probl. a megszervezsnl ) : 1. Nem veszik figy.-be, hogy a probl. megold gondolkodsnak 2 megkzeltse van : tletelQ, tletgyqjtQ - Ez egy oldalirny gondolkodsmd, ugrsszerqen egymstl klnll dolgokat - is kpes sszekapcsolni. ( Divergens gondolatmd ) - gy megnQ a val.-e, hogy max eredmnyt rnk el. - Ha nem mqkdik jl, akkor minimlis eredmnyt nem biztost. rtkelQ, megvalst - Vertiklis gondolkodsmd, szisztematikusan halad a gondolkodsmdban (lpsrQl lpsre, elvlasztja a jt a rossztl). - Ezzel egy minimlis eredmny mindig biztosthat. 2. Szemlyisgtpusok szerint megfelelQ legyen a csoport : (3 fle lehet) ElsQdleges kreativitsi tpus ( tletelQ ) - oldalirny gondolkodsmdra kpes Msodlagos kreativitsi tpus - Q a kimunklsban j Harmadlagos kreativitsi tpus - Q a kivitelezsben j (-fejlett realitsrzk -energikus -vezetQ,irnyt egynisg - menedzser) Ez a 3 komplementer kapcsolatban van ! Kiegsztik egymst. 3. Szakmailag megfelelt, struktrlt legyen a csoport : ( ne legyen homogn ) A csop.tagok legyenek fggetlenek. Ne legyenek sttuszklnbsgek. Kor s nem szerint legyen vegyes a csop. A csop.tagok kztt legyen 1-2 laikus (hozz nem rtQ) : hogy a szakismeret ne hatrolja be az Q gondolkodst. Negatv szemlyisgtpusak ne legyenek benne. ( ellendrukker, egoista, tlsgosan vitatkoz) A csop.-ok vezetQi : A csop. vezetQje a csop. munka lefolyst irnytja, de nem vezetQje ( modertor ). Kvetelmnyek : - Regulcis (szablyozsi) kszsggel kell rendelkeznie. - Emptia kpessg. ( legyen kpes ms gondolatait megrteni ) - SzervezQ kpessg. Feladata : - Hangulati elemek megteremtse. -  Semmi sem termszetes !  - csop.szellem. - Minden tmadhat, s minden s mindenki kritizlhat. -  Senki sem srtQdik meg .  -  Nincs buta krds . Helyszn : - Ne legyen mindennapi munka helyszne. - Csendes legyen. - Ne legyen telefon. - Ne legyen ki-be jrkls. IdQpont : - Ne legyen korn. - Ne legyen m.idQ vgn. - Ne legyen nnepnap elQtt, utn, - Legyen : Dli rk elQtt, ht kzepn. Berendezs : - Mindenki lsson mindenkit. falitbla falitbla falitbla  M M M M : modertor M kzel tud menni az emberekhez.  BRAINSTORMING mdszer : 1957. Osborn Kzvetlen interaktv mdszer. Szablyok a tagokra vonatkozan : Tilos a brlat ! Tilos a dcsret ! Csapongjunk szabadon ! LegklnbzQbb tletek is elQjhetnek, de maradjunk az adott tmn bell ! Msok tleteit tovbb lehet fejleszteni ! Minden javaslatot, tletet kzljnk ! 6. Fogalmazzunk tmren ! Szablyok a modertorra (jtkvezetQre) vonatkozan : Tilos a brlat ! Tilos a dicsret ! Az alkotlgkr feltteleit meg kell teremteni ! Nem ajnlatos megfigyelQ jelenlte a megbeszlsen, fQleg, ha az a fQnk ! Tilos a telefon a szobban ! Magnfelvtelt, videofelvtelt kszteni tilos ! Jtkszablyok betartsa ! Minden gondolatot vltoztats nlkl fel kell rni. tleteket szmozva, lehetQsg szerint vltott sznekkel, nyomtatott nagybetqvel kell lerni ! A modertor is adhat tletet ! Az rtekezlet lezrsa az Q feladata. A mdszer menete : Modertor ismerheti a problmt, feladatot. Esetleges megbeszls, a problma elemzse, rtelmezse. Struktrlatlan javaslatgyqjts. (nincs sorrend, ki-mikor szlhat hozz) rtelmezse s rendezse a felvett tleteknek. ( esetenknt 1-1 tletet alkotira kell bontani, ill. 1-1 egymshoz kzel ll tletet ssze kell vonni ) A vita lezrsa tbbsgi egyetrtssel. MielQtt hozzkezdenek, clszerq egy jtkos tletet felvetni. Vgn hozz lehet kapcsolni egy pro-kontra interakcit. Mikor alkalmazhat : lt. problmk kidolgozsakor, megoldsakor tlet szinten; az tletek felsznre hozsra alkalmas mdszer. Dntsi krit.-ok kialaktsakor. Mr megszletett, kidolgozott csel.-i vlt.-ok rtkelsre. Megoldott probl. jragondolsra. Feladatok s szemlyek kijellsre. rtekezletek napirendjnek kidolgozsnl. ElQnyei : Egyik tlet szli a msikat -( az tletek egymsba kapcsoldnak. Rvid idQ alatt nagyon sok tlet szletik. Htrnyok : A rsztvevQk nem egyformn szlalnak meg. ( van aki szivesen szlal meg, van aki nem szereti a csop.-os megnyilvnulst ) Nhny (vmilyen szempontbl) dominns szemly mondhatja az egszet. Lass rgzts esetn elveszhetnek tletek. Al -flrendeltsgi viszony lt.-ban negatv irnyba befolysolja a csop.-ot. ROHRBACH 635-S mdszere : 6 : 6 fQs csop.-ban 3 : Javaslatok szma / fQ 5 : Fordulk szma 6*3*5 = 108 tlet van. 3 tletet mindenki felr, s cserlgetik. ElQnyei : A gondolatokat kvetkezetesen, szisztematikusan fejleszti tovbb. Aktv rszvtelt biztost. Tmr s szavatos. Htrnyai : Az eredetisg cskken az rsbeli kommunikci miatt. PHILIPS 66-OS mdszer : 6 : 6 fQs csop.-ok 6 : idQ : 6 perc A felvetett tmn a csop.-ok 6 percig dolgoznak. Majd a csop. sszettele megvltozik. Van megint 6 perc ua-ra a tmra. Minden 6 perc utn tadjk a javaslatokat annak, aki egyezteti Qket. Addig folytatdik, mg j tlet nem szletik. ElQnyei : Az idQtnyezQ nveli a kreativitst. A csoportvltozs termkenyen hat a gondolatok kombinlsra. tletek sszekapcsoldnak. Csoporton belli kommunikci nveli az alkotkszsget, s tgondoltabb vlemnyek szletnek. Htrnyai : Egyes szemlyek dominnss vlnak. Antiszimptis (() negatv irnyba sodorhatja a csop.-ot. PRO - CONTRA INTERAKCI ( PCI ) : - Brmelyik interakcis mdszer utn kapcsolhat. - Pro s kontra rveket sorolnak fl. 2 fQ pro s 2 fQ kontra mondja el vlemnyt, kb 10 percig. Majd megfordulnak a szerepek. Ha ezzel is vgeztek, akkor mindenki bekapcsoldik, s brki szlhat :  n beszlek !  (Kisebb csop.-ban kidolgozzk a javaslatokat.) ElQnyei : Segtsget nyjt a kidolgozshoz. tgondoltabb a vlemnyek kialaktsa. Tagok is bekapcsoldhatnak a vitba. Ltjuk az elrhetQ eredmnyt, s a negatv hatsokat is. Htrnyok : Nagyon elhzdhat, s les vitk alakulhatnak ki. A nem kellQ felkszltsg az objektivitst befolysolja. A passzivits a tagok rszrQl nem egy j dolog. ( rvels alatt nem biztos, hogy mindenki figyel ) 13. ISMERTESSE A HASZNOSSG FOGALMT, A DNTSEKNL BETLTTT SZEREPT, TRJEN KI A HASZNOSSGI FGGVNYRE IS ! A hasznossgi fgv. : az egyn magatartsa a kockzattal szemben. A hasznossgi fgv. lt. nem a dntsi probl.-ra, hanem a dhoz emberre jellemzQ. A hasznossgi fgv. azt a relatv rtket adja meg az x forinthoz, amennyit az x forint a dhoz szmra r. Mirt van szksg a hasznossgi fgv. bevezetsre : - Vannak olyan dntsi problmk, ahol az adatok nem pnzben vannak. ( knyelem, megbzhatsg, krnyezetvdelem ) - A dhoz clja nem mindig a maximlis pnzbeni eredmny. Hasznossgi rtkels : Egy olyan skla, amely alkalmas a dhoz szerinti elQnyssgi sorrend kifejezsre. A hasznossgi fgv. azt a relatv rtket adja meg az x forinthoz, amennyit az x forint a dhoz szmra r. rtk : - termk tul.-a - cselekvsi stratgihoz hozzrendelhetQ - mrhetik : -pnzzel -munkval -hasznossggal (szubj. kategria-nem biztos, hogy sszefgg az rral) Plda : Beruhzsi probl. esetn 2 gp kzl melyiket rdemes megvenni : Gp Kimenet Nyeresg Vrhat rtk A x1 = 50 mFt p(x1) = 0,5 M(A) = 20 mFt x2 = -10 mFt p(x2) = 0,5 B x3 = 10 mFt p(x3) = 0,5 M(B) = 4 mFT x4 = -2 mFt p(x4) = 0,5 Az A-t kne vlasztani, de tl nagy a kockzat. Aximk : 1.) xi (xj =( n (xi) ( n (xj) A dhoz szmra xi elQnysebb, mint xj. xi ( xj =( n (xi) = n (xj) ( : egyformn elQnysek. 2.) Ha xk ( ( xi , p ) , ( xj , (1-p) ) xk : biztos bekvetkezs : bekvetkezhet az xi vagy p ( xi ill. 1-p valsznqsggel ) s ez egyforma a dhoz szmra, akkor ez a hasznossg fgv-ben gy jelentkezik, hogy: Akkor n (xk) = p * n (xi) + (1-p) * n * (xj) A hasznossgi fgv. jellse : n (x) rt.tart. : a dntsi problmk kvetkezmnyeibQl ll. (x0 , xn( rt.kszlet : ltalunk vlasztott hasznossgi skla. (0 , 1( A dntsi probl.-ban szereplQ cselekmny - esemny kvetkezmnyeit jelljk xi -vel. ( Kvetkezmny : lehet pnzbeni, s egyb ) KzbensQ pont : 2 axima szerint ( Krdseket tesznek fel a dhoznak, a vlaszai alapjn hat.meg a pontokat. Erre egy grbt kell illeszteni. ) .T. : (-10 , 50( .K. : (0 , 1( KzbensQ pontok : x3 ( ( p , x1 ) vagy ( 1-p , x2 ) Legalbb 80% -os esly van az 50 mFt nyeresgre, 20% -os a 10 mFt-os vesztesgre. n (x3) = p * n (x1) + (1-p) * n * (x2) n (10)= 0,8*1 + 0,2*0 = 0,8 brzols :  n (x) Hasznossgi fgv. : - konkv : nem kockztat tpus, konzervatv - konvex : kockztat tpus - lineris : kznbs tpus  x ltalban : Nem 1 fle a hasznossgi fgv., s van inflexis pontja :    Hogyan juthatunk sajt hasznossgi fggvnynk birtokba : 1. Kivlasztjuk a kvetelmnyek kzl a szmunkra legelQnysebbet s a legelQnytelenebbet. Legyenek ezek xn , x0 . Ezekhez tartozik vmilyen szmrtk. Ezzel megadtuk az n(x) rtelmezsi tartomnyt. 2. Vlasztunk egy hasznossgi sklt, vagyis elQre megadjuk n(x) rtkkszlett. n(xn) ( n(x0) legyen. 3. Meghatrozzuk n(x) nhny kzbensQ rtkt. 4. A kapott pontokra tetszQleges grbt illesztnk. 14. BESZLJEN A DNTSI DIAGRAMOKRL, KLNS TEKINTETTEL A DNTSI FKRA ! GRF : G(S, E) S = (s1 , ..... , sn( szgpont ( pont ) E = (e1, ...... , e2( l ( vonal ) - S halmaz mely elemei kztt van kapcsolat ei = sj s sk kztt van kapcsolat A grfoknak egy spec. esete a fagrf ! Dntsi fa : 1.- A dntsi problma szerkezett mutatja. - A fa fedje le a teljes dntsi problmt. 2.- Ahny ga van, annyi cselekvsi vltozat, lehetQsg van. 3.- R lehet rni a pnzbeli mozgst. ( rszrtkek ) ( nagy szerepet jtszik a kezdQrtk ) 4.- Valsznqsgek. 5.- Optimum meghatrozsa. Fontos : - Milyen a dhoz szemly : kockztat-e - Kinek a pnzvel jtszik - Valszinqsgek, eslyek Val. szm : - Objektv val. : klasszikus val. szm. Vletlen tmegjelensggel foglalkozik. - Szubjektv val. : egyszeri vletlen esemnyhez is lehet val.-et rendelni. ( val. = az egyn mennyire bzik az esemny bekvetkezsben ) Bayes - ttel : p ( si / zj ) =  EMBED Equation.2  Teljes val. ttele : p ( zj ) =  EMBED Equation.2  15. ISMERTESSE A DNTSELPKSZTS S AZ OPERCIKUTATS FOGALMT, HELYT, SZEREPT ! BESZLJEN A MODELLEZS FOLYAMATRL, A MODELLEKNEK AZ OPERCIKUTATSBAN BETLTTT SZEREPRPL !  a1 , a2 , ..... , an cselekvsi vltozatok e1 , e2 , ..... , en biztos eredmny A dhoz kpes arra, hogy egy preferencia sorrendet lltson fl. e2 ( e1 ( ...... ( en Optimlis kivlasztsa (elmlet) -( A gyak.-ban ez igen bonyolult. OPERCIKUTATS : - Az opt. dntsi elmletekhez kapcsolhat, s a mdszerekkel foglalkozik. - Az opt. dntsek elQksztshez matematikai mdszereket hasznl fel !! - Nem a dntst helyettesti -( megmondja, hogy adott esetben mi lenne az opt. De a vezetQ mst is vlaszthat, ms szempont figyelembe vtelvel. - lt. team munka ! Mindig csop. munka oldja meg. A csop. sszettele szakmailag : a legklnflbb emberek. ( tmt rtQk + matematikusok + programozk +....) Munka fzisai : (opercikutatsi munka) 1. Clkitqzs : - mit kvnunk elrni - Pl. nemzeti jv. nv. fedezet legyen max (cgeknl) .........stb. - Egyrtelmq, vilgos legyen. 2. Matematikai mkodell sszelltsa : - lt. a modell a valsg tkrkpe (a valsgot ismerjk meg ezlltal). - Ki kell emelni a legfontosabb tnyezQket (modellnl).  VALSG   VALSG LESZpKTSE   GAZDASGI MODELL  E = f (x , a)  MATEMATIKAI MODELL  MEGOLDS   MATEMATIKAI MDSZER - Szimblikus modell : NY = - K ( itt a vltozs tvezethetQ ) - E = f ( x , a ) E max. legyen x : fggQ tnyezQ a : vezetsi dntsektQl fggetlen tnyezQ ( adott idQszakban ) az eredmny = egy tbbvltozs fgv. - Az opercikutatsban lt. szimbolikus modellt hasznlunk. Szimbolikus modell : A folyamat sszetevQit s az sszetevQk kztti kapcs.-at matematikai vagy logikai szimblumokkal jelenti meg. Az analg modellen ezt kevsb lehet. ( az tvltozst tvezetni nehz ) 3. Matematikai modell megoldsa : ( ) A modell tpusa hat. meg, hogy milyen mdszerrel lehet megoldani. Meghatroznak egy lehetsges mo-t, (a1) ehhez tartozik egy lehetsges eremny (e1) , egyik elemt megvltoztatjk ( gy kell vgrehajtani, hogy e2 ( e1 ilyen legyen. a1 - a2 - a3 - ....... - a0 ( ( ( ( e1( e2 (e3 ( ...... ( e0 amg e0 ( ei (ameddig nvelhetjk az eredmnyessget, nveljk) Ezek itercis lpsek. ( Opt.-hoz jutunk. 4. Megolds ellenQrzse : ( ) A mo-t vissza kell csatolni a matematikai modellhez. Megvltozhatnak a paramterek, piaci felttelek,...... stb. 5. Megvalsts Opercikutats terletei : - Mematikai programozs - Kszletgazdlkods -  Krutazsi problmk - Sztosztsi probl. - Hozzrendelsi probl. 22. Hatrozza meg a cl, az rtkmrQ, a clfggvny szerept ! Beszljen a tbbkritriumos dntsi problmkrl s megoldsi lehetQsgeirQl ! Gazd.-i rendszerekben a valsgban rendszerint egyetlen cl helyett tbb cllal, azaz clstruktrval tallkozunk. Ezek a clok lt. hierarchikus strukrt alkotnak. Churcman : A rsz.vizsglatot egy fQcl trgyalsval kezdi, s az alrendsz.-ek cljait is e fQcllal kapcsolatban kezeli. A problma lnyege az, hogy a tbb cl kzl egyesek konfliktusban lehetnek egymssal. Ez a helyzet ms-ms krdseket vet fel a kielgtQ s az optimlis dntsek esetn. A megelgedsre trekvQ d.hoz elfogadja mindazokat a dntsi alternatvkat, amelyek az ltala fellltott elfogadsi korlton bell vannak. Itt a krds nem minQsgi, hanem mennyisgi. Az optimalizlsra trekvQ dhoznl optimalizlni egyszerre csak egyetlen clfggvny szerint lehet. Itt minQsgi, elvi klnbsg van az egy ill. a tbb cl szerinti dhozatal kztt. Kindler J. 4 mdszertani lehetQsget sorol fel, hogy hogyan lehet a tbb clt egyetlen optimalizlsi feladatba sszefoglalni : 1. Clok slyozsa : Az alapgondolat ekkor a kompromisszum. ElQllthatunk egy olyan clfgv.-t, amely valamennyi rszclt tartalmaz. 2. Sorolt optimalizls : Ha a dhoz meg tudja llaptani a clok fontossgi sorrendjt, akkor a rangsorolt clok sorrendjben vgzi el az optimlst. 3. Clok talaktsa korltoz felttelekk : A dhoz valamennyi clnl meghatrozza az elfogadhat minimlis teljestmnyt, s ezeket korltknt bepti a dntsi problmba. 4. ElQrsok kitqzse : A clokat elQrsknt fogalmazzuk meg. Fontos, hogy a clok idQbeni hierarchijt is megadjuk. Russel L. Ackoff : A clok idQbeni hierarchijt tekintve 3 fokozatot klnbztetnk meg : 1. Konkrt cl (goal) : Egy bizonyos helyzetben az a kvnt eredmny, amely egy adott idQszakban elrhetQ. 2. tfog, tvlati cl (objective) : Nem rhetQ el egy bizonyos idQszakban, de hosszabb tvon elrhetQ. 3. Idelis cl (ideal) : Olyan tfog cl, amely nem rhetQ el semmilyen vges idQtartam alatt, de asszimpttikusan megkzelthetQ. A tbbcl rendszer olyan clkeresQ rendszer, amelynek cljt a kezdQllapot hat. meg. Sajtos esete ennek a clirnyos rendszer , amely tbb cl, de klnbzQ cljai kzs tul.-al rendelkeznek. Cl - rtkmrQ - Kritrium - Clfgv. : Ahhoz, hogy a dnts clravezetQ legyen, felttlenl szksg van annak minQstsre : mikor rjk el, (ill. mennyiben kzeltettk meg) a clt, azaz arra, hogy megadjuk az rtkmrQ ismrvet. Ez ad ugyanis lehetQsget arra, hogy a szbajvQ dntsi alternatvkat rangsoroljuk a clhoz val viszonyuk szempontjbl. Mdszertani szempontbl alapvetQ megklnbztetst kell tennnk asszerint, hogy egyetlen rtkkel (skalrral) akarjuk-e jellemezni a dntsi alternatvkat, v. egyidejqleg tbb rtkkel (vektorral). A dhoz nak a valsgban szmos klnbzQ clja lehet, azaz egy dnsi alternatvt lt. szmos klnbzQ szempont szerint lehet jellemezni. Ha egycl dhozatalrl van sz, akkor ennek a skalrnak igen nagy befogadsi tartomnnyal kell rendelkeznie. Ez inf. vesztssel jr. Ugyanakkor ennek a vlasztsnak van egy elQnye : egycl dhozatal s egyetlen rtkmrQ esetn, az alternatvk egy adott preferenciaskln egyrtelmqen sorbarendezhetQek. Tbb cl dhozatal esetn az rtkmrQ a clok szmtl fggQ elemszm vektor. Valsgos gazd.-i rsz.-ben lt. tbb cl szerepel - ilyen rtelemben a tbb cl d.hozatal, azaz a vektortpus rtkmrQ felhasznlsa valsghqbb, relisabb, azonban problematikuss vlik a sorbarendezs, teht a kivlaszts is. Pl. : 2 alternatva kzl az egyik az egyik cl szerint az egyik, a msik cl szerint a msik mutatkozik jobbnak. Kornai szerint : egy adott dntsi alternatvhoz tartoz indiktornak azokat a jelzQszmokat nevezzk, amelyek segtsgvel az alternatva fQ ismrvei lerhatk. ltalnossgban indiktorvektorrl beszlnk, azaz ekkor az alternatva lersra tbb ismrvet hasznlunk fel ( specilis esetenknt a skalr forma ). Az rtkmrQ s az indiktor rokon kategrik. Az rtkmrQt eredetileg a cllal, az indiktort pedig az alternatvkkal hoztuk sszefggsbe. Ugyanarrl van sz, csak kt klnbzQ oldalrl. Az indiktor tgabb kategria az rtkmrQnl, azaz az indiktorvektor elemeinek rszhalmaza kpezi az rtkmrQ-vektort. Majminasz szerint tg rtelemben a dnts kritriuma ( a dnts rtkelse ) az alternatvk sszehasonltsnak s kivlasztsnak szablya. A dntsi kritrium fogalma magba foglalja nemcsak a szlsQrtk-feladatokban a clfggvnyt, hanem a korltokat is. A dntsi kritrium minQsgileg eltrQ mdon mqkdik az optimalizl s a kielgtQ dntsek esetn. A dntsi kritrium konkrt megvlasztsa fgg adott dntsi problmt tekintve: - az rtkmrQ tartalmtl ( miben akarunk dnteni ) - a dntshoz cljnak jellegtQl ( optimalizls vagy kielgtQ dnts ) - a dntshoz informciitl ( indiktorvektor jellegtQl ) Az elsQ egy adott dntsi problmhoz kapcsoldik ( beruhzott sszeg, rtkestsi rbevtel, stb) A clfggvny az optimalizlsi feladatok dntsi kritriuma. A clfggvny a rendszer jellemzsre szolgl vltozk halmazn rtelmezett fgv., amelynek segtsgvel elemezhetQ a rendszer jellemzsre hasznlt vltozk alternatv rtkeinek hatsa a rendszer cljnak vmilyen rtkmrQjre, a rendszerre jellemzQ feltteli rendszerben. A clfggvny vmilyen szlsQrtke, teht a rendszer ( a dntshoz ) szmra kvnatos llapotot jell. A clfggvny a clhoz a  mrs s a  kritrium fogalmn keresztl kapcsolhat. TBBKRITRIUMOS DNTSI MDSZER : A dntselemzs egyrszt egy kzeltQmdot, msrszt mdszerek trhzt jelenti, amelyek kpess teszik a dhozt arra, hogy megvizsglja dntsi lehetQsgeit akkor is, amikor a bizonytalansggal, a kockzattal s a komplexits jelensgvel szembesl. Alkalmazsa sorn vilgosabb kpet kap a klnbzQ lehetsges cselekvsi alternatvk relatv hasznossgrl, s segti a dhozt abban, hogy dntseit biztonsgosabban hozhassa meg. A dntselemzs alkalmazsa a kvetkezQ lpsek vgrehajtst jelenti : A dntsi problma felismerse. A dntsi problma struktrlsa. A kvetkezmnyek lersa. A kritriumok meghatrozsa. A kvetkezmnyek rtkelse minden egyes kritrium szerint. A kritriumok slyainak meghatrozsa. A kvetkezmnyek hasznossgnak meghatrozsa. A valszinqsgek becslse. A vrhat hasznossg elvnek alkalmazsa. rzkenysgvizsglat. A felsorolt lpseket nem szksges mereven kvetni, az alkalmazs sorn tekintetbe lehet venni a problma termszett s a dhoz elkpzelseit. A lista egy javasolt forgatknyv, amely segtheti a dhozt a problmaelemzsben. 1. A dntsi problma felismerse. Hogyan lehet a problmkat felismerni ( 2. A dntsi problma struktrlsa. A problma struktrlsnak egyik legltalnosabb mdszere a dntsi fa hasznlata. A dntsi fa egy olyan fa-struktra megtallsbl ll, amely lefedi a dhoz elkpzelseit a jvQben lehetsges cselekvsekrQl s trtnsekrQl. A fban minden t 1-1 alternatvt reprezentl, amely vagy bekvetkezik, vagy nem, a dhoz cselekedeteitQl s a bizonytalan esemnyektQl fggQen. 3. A kvetkezmnyek lersa. A kvetkezmnyt azzal az ttal jellemezzk, amely az adott kvetkezmnyhez vezetett s szmtsba vesszk az t sorn vgbement eredmnyek hatsait. 4. A kritriumok meghatrozsa. A dhoznak olyan mdszert kell tallnia, amely rtkeli a kvetkezmnyek relatv kvnatossgt, ill. hasznossgt. Melyik mdszert hasznljuk, amely lehetQv teszi, hogy mindegyik dntsi szempontot figy.be vegyk, s minden egyes kvetkezmnyt egy numerikus hasznossgrtkkel jellemezznk. 5. A kvetkezmnyek rtkelse minden egyes kritrium szerint. Minden egyes kvetkezmny relatv kvnatossgnak rtkelse kln- kln. Felvesznk sklkat (direkt sklt), s minden kritriumhoz hozzrendelnk egyet-egyet. A skla 0-100-ig terjed. A sklknak az a legfontosabb jellemzQjk, hogy egymssal sszehasonltva mutatjk meg a kvetkezmnyek hasznossgt, ill. kvnatossgt, s nem abszolut rtket reprezentlnak. Eddig minden egyes kvetelmny : a kivlasztott kritriumok ill. jellemzQk dimenzii szerint kerlt rtkelsre. Lthat, hogy a kvetkezmnyek relatv hasznossgnak meghatrozsa a problma rszekre trtnQ bontsval s minden egyes jellemzQ egyenknti rtkelsvel oldhat meg. Ezt az elj.-t a dntselemzsben szles krben hasznljk ( oszd meg s uralkodj -elvnek nevezik) A dntsi fa egy kisrlet a problma struktrlsra, a klnbzQ rszekre val sztbontssal. A dntsi fa gainak vgn rtelmezhetQ kimeneteket szttrdeltk a klnbzQ kritriumok szerint, s minden egyes kritrium alapjn kln-kln rtkeltk azokat. Vgl minden rszt sszerakunk, hogy a tbbkritriumos hasznossgelemzst vgrehajthassuk. Ehhez azonban elQbb mg foglalkoznunk kell azzal a probl.-val, hogy a jellemzQk nem egyformn fontosak. 6. A kritriumok slyainak meghatrozsa. A slyok reprezentljk azt, hogy az egyes kritriumok relatve mennyire fontosak a dhoznak, vmint kiegyenltik a hasznossgegysgeket a sklk kztt. 7. A kvetkezmnyek hasznossgnak meghatrozsa. A szmtsok rendkvl egyszerqek, de csak akkor igazolhatak, ha a sklk fggetlensge teljesl. Egy skla akkor fggetlen a tbbi skltl, ha egy kvetkezmny elhelyezkedse az adott skln nem fgg attl, hogy a tbbi skln hol helyezkedett el. 8. A valszinqsgek becslse. A dhoz a dntsi problmval kapcsolatos esemnyek lehetsges kimeneteivel kapcsolatos bizonytalansgt numerikus rtkekre fordtotta le. 9. A vrhat hasznossg elvnek alkalmazsa. Vzoljuk fel a dntsi ft a kvetkezmnyek hasznossgnak vmint az esemnyek bekvetkezseinek szubjektv valszinqsgeinek feltntetsvel. Adjuk meg a legnagyobb hasznossggal kecsegtetQ alternatvt. 10. rzkenysgvizsglat. A dntselemzs a legnagyobb hasznossgot biztost alternatva kivlasztsval nem r vget. Majdnem minden dntselemzsben lesznek olyan numerikus rtkelsek, amelyekben a dhoz nem teljesen biztos. Vizsgljuk meg azt, hogy a dnts rzkeny-e a jellemzQk slyaira. 23. BESZLJEN A HLTERVEZSI MDSZEREKRPL ! ISMERTESSE A GRFELMLETI ALAPOKAT, VALAMINT A LOGIKAI TERVEZS LNYEGT ! 1957 : j tervezsi mdszer. Nagy beruhzs kapcsn prbltk ki. KedvezQ eredmnyek. FejlQds : - Egyszerre tbb mdszert dolgoztak ki. - Egyre bQvlt a terletek szma, ahol ezt a mdszert alkalmaztk. ElQnyei : KedvezQ felttel a vezetQ szmra. VezetQi munkt segti. Mentesti a rutinszerq feladatok all. ( LehetQsg a tnyleges vezetQi feladatra. A tervezsi feladatrl vizulis kpet ad. A menettervet grafikusan jelenti meg. ( a hagyomnyosnl ez szveges lers volt ) Megmutatja az egyes tev-ek egymshoz val kapcs.-t. Mint matematikai modell rendkvl egyszerq . +,- ,-on kvl mst nem nagyon alkalmaz. Lnyegben 2 elembQl ptkezik : -tevkenysgekbQl, s esemnyekbQl. Ezzel kpes megjelenteni a komplex feladatokat. KlnbzQ progr.-ok vannak, amelyek a hltervezsre plnek. ( A gpkezels megoldott, nem kzi szmts. ) A HL nem ms, mint egy specilis grf. GrfelmletbQl : Grf : G ( S , E ) S elemek halmaza : S = ( S1 , S2, ... , Sn ( E utastsi rsz. : E = ( E1 , E2, ... , En( Ei ( Kapcsolat van Sj s Sk kztt. A kapcs.-ot Ei utastssal adjuk meg. S1 , S2, ... , Sn : szgpont ( cscspont, csompont ) E1 , E2, ... , En : lek - Egy grf szgpontbl s lekbQl ll. - Grafikusan meg lehet jelenteni. - A szgpontokat pontokkal, az leket vonalakkal jelljk. ( ha irnytott, nyllal ) S = ( S1 , S2 , S3 , S4 ( S3 A 2 l metszi egymst, de a grfoknl E = ( S1S2 , S2S3 , S3S1 , S2S4 ( S4 ez nem uaz. Az lek csak szgpontokban  tallkozhatnak. S1 S2 Az ilyen tpus grf a skbeli grf : ha ltezik olzan megjelentsi formja, amikor az lek csak a szgpontokban metszik egymst. A grfok egyik csop.-a szerint : 1. Irnyts nlkli grf ( A szgpontok egymshoz rendelse nem szksgszerqen meghatrozhat. Nincs kitntetett szerepe 2 szgpont megadsnak. ) Si = Sj egyenrang  2. Irnytott grf ( A szgpontokat gy rendelem egymshoz, hogy a sorrendet meghatrozom. ) SiSj = SjSi (: lekpezs irnyt mutatja. A hl mindig egy irnytott grf. A lekpezs irnya mindig meghatroz. S = ( S1 , S2 , S3 , S4 ( S4 S3 E = ( S2S3 , S2S4 , S3S3 , S3S4 ( S1o S2 S1 : Nincs kapcs.-ban egyik ponttal sem. : Izollt pont. S3 : nmagval van kapcs.-ban. : Hurokl. ( SiSi ) - szgpont nmagra kpezse. Hltervezsnl egyik sem fordulhat elQ. Minden szgpont legalbb 1 msikkal legyen kapcs.-ban. A hl egy folyamat ( nem lehet szakads ) , krt sem lehet ( hurokl ). Olyan folyamatot jelentnk meg, ami dinamikus, nem lehet visszatrs. Izomorf 2 grf, ha egyik grf szgpontjai s lei klcsnsen egyrtelmqen s illeszkeds tart mdon megfeleltethetQek a msik grf leinek ill. szgpontjainak.  S4 S3  Csak ltszlag klnbzQek, igazbl ua-ok. Ua.-at a kapcs.-at jelenti meg.  S1 S2 S1 S2 S3 S4 Teljes grrf (sszes lehetsges l ltezik ) A grfok alakja tetszQleges lehet, mert nem az alak, hanem a kapcs. a lnyeg. Ez a hlnl is gy van. A hltervezsnl technikai szablyok vannak, hogyan clszerq brzolni. lsorozat, t, Vonal : S2 S3 lsorozat : lek olyan lncolata, amely 2 szgpontot kt ssze. Vonal : Olyan lsorozat, amelyben egyik l sem szerepel tbbszr. t : Olyan vonal, amelyben egyik szgpont sem szerepel tbbszr. S1 S4 S5 S1S2 , S2S3 , S3S2 , S2S4 , S4S5 : ., nem lehet v. S1S4 , S4S2 , S2S3 , S3S4 , S4S5 : ., v., nem lehet . S1S2 , S2S3 , S3S4 , S4S5 : ., v., . A hlban utak vannak. Az utak kzl jellje ki a leghosszabbat : a hltervezs erre pl. Ms csoportosts : 1. sszefggQ : Minden szgpont min. 1 ttal elrhetQ. (nincsenek izollt pontok) 2. Nem sszefggQ: Van olyan szgpont, ahol van t, de van, ahol nincs. PAGE  PAGE 1.oldal Dntselmlet s mdszertan >l|Nn <>L` $a$DFr(RB "" $$Ifa$$a$Dp f<,. `&(2`02TV޽ްޣޣޣŰޘޘޣދӘӘh 5>*CJOJQJh 6CJOJQJ j>h CJOJQJh 6>*CJOJQJh OJQJh 56>*CJOJQJh 5CJOJQJh CJOJQJh >*CJOJQJh 56CJOJQJ6"<>Nt`W $$Ifa$kd$$IfF    \U#     t0    4 Fa $$Ifa$(i`WWW $$Ifa$ $$Ifa$kdn$$IfF    \U#   t0    4 Fa(*@l|i`WWW $$Ifa$ $$Ifa$kd-$$IfF    \U#   t0    4 Fa4igg^^^^ $$Ifa$kd$$IfF    \U#   t0    4 Fa46hi`WWW $$Ifa$ $$Ifa$kd$$IfF    \U#     t0    4 Fa*Ni`WWW $$Ifa$ $$Ifa$kdN$$IfF    \U#   t0    4 FaNPfri`WWW $$Ifa$ $$Ifa$kd $$IfF    \U#   t0    4 Fa*idd[[[[ $$Ifa$$a$kd$$IfF    \U#   t0    4 Fa*,@Vfzi`WWW $$Ifa$ $$Ifa$kdo$$IfF    \U#     t0    4 Faz|i`WWW $$Ifa$ $$Ifa$kd.$$IfF    \U#   t0    4 Fai`WWW $$Ifa$ $$Ifa$kd$$IfF    \U#   t0    4 Fa|`idddddddddd$a$kd$$IfF    \U#   t0    4 Fa RrDT2RV$ & F^a$gdfd$a$$^vddxbn02>nfzTl(: Ӹ j>h CJOJQJ"jh OJQJUmHnHuh OJQJh 6>*CJOJQJh 56>*CJOJQJh 6CJOJQJh 5>*CJOJQJh 5CJOJQJh CJOJQJ9^ jlXZz$a$$ & F^a$gdfdA$ & F>TTf^`a$gdfdzl$XZzXd$xz2$a$npd,RJ@~L $ & Fa$gdfd $ & Fa$gdfd $ & Fa$gdfd$a$PRdfzTVnbB $ & Fa$gdfd $ & Fa$gdfd $ & Fa$gdfd$a$ $ & Fa$gdfdBx&(< 8( $ & Fa$gdfd $ & Fa$gdfd$a$ 6PRd v   .`$zpr<>x|(@BDh CJH*OJQJh >*CJOJQJh 6>*CJOJQJh 6CJOJQJh 56>*CJOJQJ j?h CJOJQJh 56>*CJOJQJh CJOJQJh 5>*CJOJQJ5b2P   R b d x   T     $ & F a$gdfd $ & Fa$gdfd $ & F a$gdfd$a$ $ & F a$gdfd D   ^`8$Fx$a$$a$ $ & F a$gdfdxzfr*X\t"\* 4 $a$DFHJNPZ\`bln  &(xz~ ":<rx"JLdfHJLNV j[h CJOJQJh 6CJOJQJh CJOJQJh H*OJQJh OJQJ jh CJOJQJh CJH*OJQJh CJOJQJ j>h CJOJQJ>VXZ\r\rt  0 2 B D N P z |        b!l!n!!!!!"."0"2"##>$@$B$F$J$L$P$$%%ݸݫݝ݋݋݋݋݋ݝ"jh OJQJUmHnHuh 56>*CJOJQJ jh CJOJQJh 5>*CJOJQJ j[h CJOJQJh 6CJOJQJh CJOJQJ j]h CJOJQJh CJH*OJQJ64 R T  b!!""."0"B"v""@####<$>$B$H$J$N$P$R$$j&'>'$dha$$a$%%%''' '('*'((((((((((())&)()*),)D)F)H)))))))r***,---/////vh 6>*CJOJQJh 5>*CJOJQJh 56>*CJOJQJh 5CJOJQJ j}h CJOJQJ j{h CJOJQJh 56CJOJQJh 56>*CJOJQJ j>h CJOJQJh CJH*OJQJh CJOJQJ.>''((())* *p*r***D++0,,,,,P-----.R//$a$$a$$dha$///.000Z000022t222p33344L5z6778r889P9R9$a$$a$///0&0(0*0,000X0j0l0v0x00000022 2"2*2,2D2F2v2x22222F3H3J3ǵ꓁sa"jh OJQJUmHnHuh 56>*CJOJQJ"jFoW8 h CJEHOJQJU(jFoW8 h OJQJUVmHnHuh 6>*CJOJQJ"jGoW8 h CJEHOJQJU(jGoW8 h OJQJUVmHnHujh CJOJQJUh CJOJQJh CJH*OJQJ#J3L3P3R3T3V3f3h3l3n333345577888:8T99::::::::::::::;;$;&;><B<D<F<l<n<r<v<<<<<>?:?иh >*CJOJQJ"jh OJQJUmHnHuh 56CJOJQJh 6CJOJQJh 56>*CJOJQJh CJH*OJQJh CJOJQJ j>h CJOJQJ8R998:::::::::;$;><D<l<p<r<<<<<<<<<L===$a$$a$=f>>8?:?@@zABRCCCDDDEh CJOJQJ jh CJOJQJh CJH*OJQJh 56>*CJOJQJ"jh OJQJUmHnHuh >*CJOJQJh CJOJQJh 5CJOJQJ2DDDDDDDDDDD*EFFFGGNG0HNIIJL.MnNNtPPPQQR StSTTU&V0VXV WLWW XX Y°ttttth 6CJOJQJh >*CJOJQJh 56CJOJQJh 56>*CJOJQJh >*CJOJQJ"jh OJQJUmHnHuh 56>*CJOJQJ jh CJOJQJ jh CJOJQJh CJOJQJh CJH*OJQJ-0HNIPIJJKKLhNOOPQS~TTpUrU(VWWXlZnZZ@]D]^_$a$$a$ YYYnZZ`(`aaadbhbb^dd*CJOJQJh 5CJOJQJh 56CJOJQJh 56>*CJOJQJh >*CJOJQJh CJOJQJ:_dbfbeeggjjklm:nn>ooppq&ssttttPxRxx$a$x,ypyyyVzz{8{{{{}}}(~*~v~ƁF6&$a$ $ & F a$gdfdF&j܈ j:|(PR™tfxHJΝ̞؞ >؟Ƞܠ dfj j{h CJOJQJ jh CJOJQJh 5>*CJOJQJh 56>*CJOJQJh >*CJOJQJh 56>*CJOJQJh >*CJOJQJh 5CJOJQJh CJOJQJ9&$&8:<z|*LNPR.4™$a$$a$>rtڛdfzĜjL4A$ & F>T.Tf^`a$gdfd $ & Fa$gdfd$a$ ><>ʧ:<>>$a$jltvҢԢآڢ:<FHtvңԣܣޣprz| 46>"jh OJQJUmHnHuh OJQJ jh CJOJQJ j{h CJOJQJ j}h CJOJQJh CJOJQJh CJH*OJQJBȦʦ̦ΦЦҦئڦ<>@ȧاڧ4:<nhjtvPRTV^`bdjl>FNPTV^ j{h CJOJQJ jh CJOJQJh 5CJOJQJh 6CJOJQJh 5>*CJOJQJ"jh OJQJUmHnHuh OJQJ j}h CJOJQJh CJH*OJQJh CJOJQJ5^bhjrtvxƬȬʬ̬Ԭ֬جڬܬެ "tܭ>\.>zvz"jh OJQJUmHnHuh 5CJOJQJh 6CJOJQJh 5>*CJOJQJ j{h CJOJQJ j}h CJOJQJh CJOJQJh CJH*OJQJ=>,.z vIJ"|4ʶ^طDFt(ڹ$a$zIJ HPʶ̶ζжֶض  "$&(0246hjlnvxz|h 5CJOJQJ"jh OJQJUmHnHuh 56>*CJOJQJh H*OJQJh CJH*OJQJh CJOJQJH Zdnrtvýýýòýhfd0JmHnHu h 0Jjh 0JUh h 56>*CJOJQJh 6CJOJQJh CJOJQJh CJH*OJQJ$ڹlnprth]h&`#$$a$ +0&P . A!n"n#n$n%$$If!vh555555#v:V F t5/  / /  44 F$$If!vh555555#v:V F t5/  / 44 F$$If!vh555555#v:V F t5/  / 44 F$$If!vh555555#v:V F t5/  / 44 F$$If!vh555555#v:V F t5/  / 44 F$$If!vh555555#v:V F t5/  / 44 F$$If> !vh55a5 #v#va#v :V F t055a5 44 Fa> $$If> !vh55a5 #v#va#v :V F t055a5 44 Fa> $$If> !vh55a5 #v#va#v :V F t055a5 44 Fa> $$If> !vh55a5 #v#va#v :V F t055a5 44 Fa> $$If!vh5B5555#vB#v#v#v#v:V F t5B5555/  / /  44 F$$If!vh5B5555#vB#v#v#v#v:V F t5B5555/  / / 44 F$$If!vh5B5555#vB#v#v#v#v:V F t5B5555/  / / 44 F$$If!vh5B5555#vB#v#v#v#v:V F t5B5555/  / / 44 F$$If!vh5B5555#vB#v#v#v#v:V F t5B5555/  / / / 44 F$$Ifb!vh5n5555#vn#v#v#v#v:V F t5n5555/  / /  / 44 Fab$$Ifb!vh5n5555#vn#v#v#v#v:V F t5n5555/ / 44 Fab$$Ifb!vh5n5555#vn#v#v#v#v:V F t5n5555/ / 44 Fab$$Ifb!vh5n5555#vn#v#v#v#v:V F t5n5555/ / 44 Fab$$Ifb!vh5n5555#vn#v#v#v#v:V F t5n5555/ / /  44 Fab|$$If!vh5 5 5 #v #v #v :V F5 5 5 44 F|$$If!vh5 5 5 #v #v #v :V F  !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~Root Entry F,Ff_Data OWordDocument-&ObjectPool50$f,Ff_945254166F0$f!&fOle PIC LMETA  !#$%&'()*,/2456789:;=@CEFGHIJKLNQTVWXYZ[\]_beghijklmnpsvxyz{|}~L4W@T4W;  .1   & & MathTypePTimes New Roman- 2 @A Times New Roman- 2 ui= & "System- FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2 3_38_3 A i۽LNCompObj ZObjInfo Equation Native  <_945254164 Fp'fp'fOle PIC  LMETA (CompObjZNf=  .1  &A & MathType Times New Roman- 2 zjH 2 nu Symbol- 2 =Symbol- 2 8 Times New Romann- 2 O1p & "System-,,,SS3S FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2@65 5  j=1n C?lCObjInfoEquation Native \_945254163Fp'fp'fOle PIC  LMETA "(CompObj+ZObjInfo-LNN.  .1  &A & MathType Times New Roman- 2 zjH 2 nu Symbol- 2 =Symbol- 2 8 Times New Romanw - 2 O1p & "System-F&$@C:\WINDOWS\SYSTEM\OLE2PROX.DLL FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2@65 5  j=1n 4`UP 4hEquation Native .\_945254162' Fp'fp'fOle 0PIC 1LLNN.  .1  &A & MathType Times New Roman- 2 zjH 2 nu Symbol- 2 =SyMETA 3(CompObj<ZObjInfo>Equation Native ?\mbol- 2 8 Times New Romanw - 2 O1p & "System-F&$@C:\WINDOWS\SYSTEM\OLE2PROX.DLL FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2@65 5  j=1n 4`UP 4hLNN.  .1  &A & MathType Times New Roman- 2 zjH 2 nu Symb_945254161"Fp'fp'fOle APIC !$BLMETA D(ol- 2 =Symbol- 2 8 Times New Romanw - 2 O1p & "System-F&$@C:\WINDOWS\SYSTEM\OLE2PROX.DLL FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2CompObj#%MZObjInfo&OEquation Native P\_945254160. )Fp'fp'f@65 5  j=1n 4`UP 4hLNN.  .1  &A & MathType Times New Roman-Ole RPIC (+SLMETA U(CompObj*,^Z 2 zjH 2 nu Symbol- 2 =Symbol- 2 8 Times New Romanw - 2 O1p & "System-F&$@C:\WINDOWS\SYSTEM\OLE2PROX.DLL FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2ObjInfo-`Equation Native a\_9452541580Fp'fp'fOle c@65 5  j=1n 4`UP 4hLNN.  .1  &A &PIC /2dLMETA f(CompObj13oZObjInfo4q MathType Times New Roman- 2 zjH 2 nu Symbol- 2 =Symbol- 2 8 Times New Romanw - 2 O1p & "System-F&$@C:\WINDOWS\SYSTEM\OLE2PROX.DLL FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2@65 5  j=1n 4`UP 4hLNN.  .Equation Native r\_945254157Q7Fp'fp'fOle tPIC 69uLMETA w(CompObj8:ZObjInfo;Equation Native \1  &A & MathType Times New Roman- 2 zjH 2 nu Symbol- 2 =Symbol- 2 8 Times New Romanw - 2 O1p & "System-F&$@C:\WINDOWS\SYSTEM\OLE2PROX.DLL FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2@65 5  j=1n 4`UP 4hLN_945254156>Fp'fp'fOle PIC =@LMETA (N.  .1  &A & MathType Times New Roman- 2 zjH 2 nu Symbol- 2 =Symbol- 2 8 Times New Romanw - 2 O1p & "System-F&$@C:\WINDOWS\SYSTEM\OLE2PROX.DLL FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2@65 5  j=1n 4`UP 4hLW,TCompObj?AZObjInfoBEquation Native \_945254155J<EFp'fp'fOle PIC DGLMETA CompObjFHZW=  .1   & & MathTypePTimes New Roman+- 2 5B  Times New Roman- 2 ZtH & "System- FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2 1w5 w5 B tTiLW,TW=  .ObjInfoIEquation Native <_945254154LFp'fp'fOle PIC KNLMETA CompObjMOZObjInfoP1   & & MathTypePTimes New Roman+- 2 5B  Times New Roman- 2 ZtH & "System- FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2 1w5 w5 B tTiL*WT*W~;  .1   &@ & MathTypePTimes New Roman-Equation Native <_945254153mCSFp'fp'fOle PIC RULMETA CompObjTVZObjInfoWEquation Native \ 2 @t| 2 t| 2  t| Times New Roman}- 2 1p 2 2pSymbol- 2  2  & "System- 6  FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2@3_3 _3 t 1 tt 2NBELW,TW=  .1   & &_945254151ZFp'fp'fOle PIC Y\LMETA  MathTypePTimes New Roman+- 2 5B  Times New Roman- 2 ZtH & "System- FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2CompObj[]ZObjInfo^Equation Native <_945254150fXaFp'fp'f 1w5 w5 B tTiL*WT*W=  .1   &@ & MathTypePTimes New Roman- 2 @t| 2 t| 2  t| Ole PIC `cLMETA CompObjbdZTimes New Roman5- 2 1p 2 2pSymbol- 2  2  & "System-   FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2ObjInfoeEquation Native \_945254149hFp'fp'fOle @3_3 _3 t 1 tt 2.1LW,TW=  .1   & & MathTypePTimes New Roman+-PIC gjLMETA CompObjikZObjInfol 2 5B  Times New Roman- 2 ZtH & "System- FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2 1w5 w5 B tTiEquation Native <_945254148{_oFp'fp'fOle PIC nqLL4W@T4W<  .1   & & MathTypePTimes New Romanw- 2 5D Times New Roman- 2 dtH & META CompObjprZObjInfosEquation Native <"System-- FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2 3_3_3 D tL4W@T_945254147vFp'fp'fOle PIC uxLMETA   !"#%*,-./0138:;<=>?AFHIJKLMNOPQRSUXY\^_`abcdefghijkmprstuvwyz{|~4W<  .1   & & MathTypePTimes New Romanw- 2 5D Times New Roman- 2 dtH & "System--CompObjwyZObjInfoz Equation Native  <_945254145t}Fp'fp'f FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2 3_3_3 D tLWTW~;  .Ole  PIC | LMETA CompObj~Z1   &` & MathTypePTimes New Roman- 2 5F Times New Roman}- 2 tH & "System-2p FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2ObjInfoEquation Native <_945254144Fp'fp'fOle  3_3_3 F t0(LWTW<  .1   &` & MathTypePTimes New Roman+-PIC LMETA CompObj$ZObjInfo& 2 5F Times New Roman- 2 tH & "System-pepTi FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2 3_3_3 F tTiEquation Native '<_945254143Fp'f/)fOle (PIC )LLW,TW=  .1   & & MathTypePTimes New Roman+- 2 5B  Times New Roman- 2 ZtH & META +CompObj2ZObjInfo4Equation Native 5<"System- FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2 1w5 w5 B tTiL4W@T_945254142F/)f/)fOle 6PIC 7LMETA 94W<  .1   & & MathTypePTimes New Romanw- 2 5D Times New Roman- 2 dtH & "System--CompObj@ZObjInfoBEquation Native C<_945254215F/)f/)f FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2 3_3_3 D tL) T) &+ | .Ole DPIC ELMETA G(CompObjTZ1   & R & MathType-=@= Times New RomanS- 2 zJp 2 zz 2 zs 2 zp 2 z s 2 ap 2 z Times New Roman - 2 jH 2 i= 2 i= 2 (jHTimes New RomanS- 2 z (| 2 z;/i 2 z )| 2 z* 2 zv(| 2 z/ )| 2 7(| 2 )| & "System-ew Roman" {  FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2C̀77 7 p(z j ObjInfoVEquation Native W_945254214F/)f/)fOle Z/s i )*p(s i )p(z j )L X &+  .1  ` &  & MathTypeTimes New RomanS-PIC [LMETA ]CompObjlZObjInfon 2 p 2 }z 2 s 2 p 2  k Times New Roman - 2 <jH 2 Nk 2 Tk 2 nuTimes New RomanS- 2 (| 2 /i 2 )| 2 * 2 x (| 2  )| Symbol- 2 =Symbol- 2 8 Times New RomanS- 2 h1p & "System-_ mF FMicrosoft Equation 2.0 DS Equation Equation.2C`777 p(z j Equation Native o|1Table SummaryInformation(qDocumentSummaryInformation8x8/s k )*p(k) k=1n Oh+'0  8 D P \hpx1ss Krn ZoltnrnrnNormallLatosinszky Gergd8toMicrosoft Word 10.0@d@@Re}@f#      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijkmnopqrstuvwxyz{|}~5 5 5 44 F|$$If!vh5 5 5 #v #v #v :V F5 5 5 44 F$$If!vh55 5 5 #v#v :V F t0    55 /  44 F$$If!vh55 5 5 #v#v :V F t0    55 / 44 F$$If!vh55 5 5 #v#v :V F t0    55 44 F$$If!vh55 5 5 #v#v :V F t0    55 44 F$$If!vh55 5 5 #v#v :V F t0    55 /  44 F$$If!vh55 5 5 #v#v :V F t0    55 / 44 F$$If!vh55 5 5 #v#v :V F t0    55 44 F$$If!vh55 5 5 #v#v :V F t0    55 44 F$$If!vh55 5 5 #v#v :V F t0    55 /  44 F$$If!vh55 5 5 #v#v :V F t0    55 / 44 F$$If!vh55 5 5 #v#v :V F t0    55 44 F$$If!vh55 5 5 #v#v :V F t0    55 44 FZ>~ c=Zl{|+\]ijs)*pqsvwyz{!V;ab2j34@-.>ij_a MN`35_#nqt4S7:p1Khij=>E f>O45Co/Nz{ $A}./<fg5m$%e*noDEpCGHg'123  ?!M2xFGXY% q    F G   7 I     % p q    qhiWKl>tu?FGJ000000000000000000000 00000000000000000 000000000 00000000000 000000000000000 0000H@H Norml5$7$8$9DH$_HmHsHtHHA@H Bekezds alap-betqtpusa\i@\ Norml tblzat :V 44 la ,k@, Nem lista *)@* Oldalszm4@4 lQfej  p#4 @4 lQlb  p#I&QR@AIBO6p5M4Truv;z    R 4 I  ; J ] y  % ; < R " >?nMNPdeP5ZLM1234ef__`sdz|[$%&'SLMNStu% S v w !!!!!B"]"""""""""# # # ##N#O#P#i#j####3$$$%G%%%%%%%&&&P'''''(~((~)))**\****w+x++++++++++++++++++++++++++++++++++++,,, , ,,,,2,,,, -q----I.J.y..U/V/p//0=0~000191y1111C2{223333D4E4m4n4444E5w5555h6i66$7i777.8/8888989999999:::;T;U;;v<<^=_===>>???@@@uAABBCDDDcEdEEEEEEF3F`FFFG G!G7G9GjGGGH;HIHHHHHH I3I6I[IIIIIJJ$JJJKGKKKKL3LNLhL|LLLLL(M)M?nMNPdeP5ZLM1234ef__`sdz|[$%&'SLMNStu% S v w !!!!!B"]"""""""""# # # ##N#O#P#i#j####3$$$%G%%%%%%%&&&P'''''(~((~)))**\****w+x++++++++++++++++++++++++++++++++++++,,, , ,,,,2,,,, -q----I.J.y..U/V/p//0=0~000191y1111C2{223333D4E4m4n4444E5w5555h6i66$7i777.8/8888989999999:::;T;U;;v<<^=_===>>???@@@uAABBCDDDcEdEEEEEEF3F`FFFG G!G7G9GjGGGH;HIHHHHHH I3I6I[IIIIIJJ$JJJKGKKKKL3LNLhL|LLLLL(M)M~ c=Zl{|+\]ijs)*pqsvwyz{!V;ab2j34@-.>ij_a MN`35_#nqt4S7:p1Khij=>E f>O45Co/Nz{ $A}./<fg5m$%e*noDEpCGHg'123  ?!M2xFGXY% q    F G   7 I     % p q    qhiWKl>tu?J000000000000000000000 00000000000000000 000000000 00000000000 000000000000000 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 0 0 0 000000000000000000000000000008080080808008080800808080000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000@0@0@0@0@00@0@0@0@0@00@0@0@0@0@00@0@0@0@0@000000000000000000000000000000000000000H0H0H0H0H00H0H0H0H0H00H0H0H0H0H00H0H0H0H0H0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000`0`0`00`0`0`0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000x0x0x0x00x0x0x0x00x0x0x0x000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 0000 0 0000 0  0 0  0 0 00000 0  0 0 0 00000000000000000000000000000000000000 0 0 0 0 0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 000000 0 0 0 0 0 000 0 000 0 0 0 000000000 0 0 00000000 0 0 0 0 000 0 0 0 000 0 00000 0 0 000 0 0 0 000 0 0 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0000000000000000000000000000000000000000000000000000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 !;'/R9=0H_x&>ڹ^_abcdefghijklmopqrsuvwz|}+++------...'.;.=........// / /"/+5?5A55555 66666j7~77777q88889 9f9z9|9999999999QegI::::::::::::::::::::::: !!8@,A2@(  J  # ?"J  # ?"J2  # ?" J  # ?"7bB @ c $?"<\B  S ?">\B  S ?"E\B   S ?"KhB   s *?"M\B   S ?"kbB   c $?"mP   3 1?"shB  s *1?"\B  S ?"\B  S ?"J  # ?"J  # ?"J2  # ?"J  # ?"6bB  c $?";\B  S ?"=\B  S ?"F\B  S ?"JhB @ s *?"LhB  s *?"c\B  S ?"jbB  c $?"nP  3 1?"tbB  c $?"\B  S ?"\B   S ?"J ! # ?"J " # ?"\B #@ S ?" bB $@ c $?":\B % S ?"?\B & S ?"IhB '@ s *?"OhB ( s *?"d\B ) S ?"ibB * c $?"oP + 3 1?"x\B , S ?"\B - S ?"J . # ?"\B / S ?" bB 0 c $?"3\B 1 S ?"@\B 2 S ?"HhB 3 s *?"NbB 4 c $?"b\B 5 S ?"lbB 6 c $?"rP 7 3 1?"{\B 8 S ?"J2 9 # ?"\B : S ?"bB ; c $?"9\B < S ?"A\B = S ?"GhB >@ s *?"QbB ? c $?"a\B @ S ?"h A # B NC NEF5%?BBM M M CKCKZIZIGxGSE?ECC B B8@8@or>J<6<6::8 8 7!-5#-5#g3f$g3f$~1Q%/Q%--&--& ,'D*'$'$'"( (9)9)*+H-.H-h#.h#./00 1 2 x3 S4# 6# 6]7]7t:to;>>QDQDN@A3"qP B 3 1?"\B C@ S ?"J D # ?"\B E@ S ?"5\B F S ?"DhB G s *?"SbB H c $?"eJ2 I # ?"gbB J c $?"pV K C 1?"\B L S ?"\B M S ?" \B N@ S ?"4\B O S ?"ChB P s *?"PJ2 Q # ?"fV R C 1?"\B S S ?"bB T c $?" \B U@ S ?"8\B V S ?"BhB W s *?"RhB X s *1?"w\B Y S ?"J2 Z # ?"hB [@ s *?"UhB \ s *1?"zJ2 ] # ?"J2 ^ # ?"hB _ s *?"ThB ` s *1?"}J2 a@ # ?"J2 b # ?"hB c s *?"WnB d 01?"J2 e # ?"\B f S ?"hB g s *?"VnB h 01?"J2 i # ?"\B j S ?"hB k s *?"XJ2 l@ # ?"\B m S ?"J2 n@ # ?"\B o S ?"nB p 01?"vJ2 q # ?"\B r S ?"hB s s *?"`nB t@ 01?"y\B u S ?"\B v S ?"hB w s *?"_nB x@ 01?"|\B y S ?"\B z S ?"hB { s *?"^nB |@ 01?"\B } S ?"bB ~ c $?"hB  s *?"\hB  s *1?"~\B  S ?"J2  # ?"hB  s *?"[hB  s *?"\B  S ?"J  # ?"hB @ s *?"ZbB  c $?"u\B  S ?"hB  s *?"Y\B @ S ?"hB  s *?"]J2  # ?"J  # ?"bB  c $?"J2  # ?"!J  # ?" hB  s *?"#hB  s *?""hB  s *?"$J2  # ?"%J2  # ?"*J2  # ?"-J2  # ?"&J2  # ?"+J2  # ?".bB  c $?"(bB  c $?"'bB @ c $?")bB @ c $?",bB  c $?"0bB  c $?"2bB @ c $?"/bB @ c $?"1B S  ?IQ]aeiln qN4zSTUVuvwx% & ' w x !!!!B"C"D"]"""""""""## ####3I4IKK3L|L)MM%XoXuuuuu=>FGwxyzĉʼnAjqstw_qrt     q r s t  !"Ic tt!Qt.ct9tt"Y t:(0txt8tTH} tMAt/ibt#!Btmtj-itf-nt^>tZ- tz+ tv{trh toH tbx <t~H9 t) <t) <t<t(i<thta) t(ait t(ttt+,tUthUtt&'tItHJtJit\I]tthtHittHitt0xy tN SY tE8SytxSY t8 ptU Y t;xt$yt}(t (tLMFtLMFt%<$}#%t1<)}#*t< H 9tVl ^tOl = tF t\}t\}t=8t28 89 t&H8Itx 8y t 8 89tzt x zt3t'x tPx Vt>VtWtG89t_x Nt[Ntgtc89tk txytXtxt8Yt8} ~t{x})twXyts t?I2t4I2t2t(HI2tH1ItQ =~tIx = ~t@ = ~t)h=~tx=)t =yt5u vt ()tXE Ft*$ tJtADt6y zt 8YtHYt~o tplImtXt+ Utt1 2t\Mt7x txy t`t-NtB nt|H ItddttK .th)tR tthYt88t,8t8t  tC2St9't-Xit hitXite9ta8 tS8ItL8ItD8Itq9tn tl8 ti t]8 { |tY8 {9|tstst}tystuH9 ItJJJGJ Krn ZoltnLatosinszky GergQJQ?Ig!uIrI0'ICuj)Ix=IZ=IAe?     ՜.+,0 px  Mammuth SoftwaresaHA 1 Cm  FMicrosoft Word dokumentum MSWordDocWord.Document.89qISGBIuvFI$ "OIHaIk/bI*@^`.@^`.@^`.@^`.@^`.@^`.@^`.@^`.@^`.@^`.@^`.@^`.@^`.$ "OrAe?x=HaSGBk/buvF?Z=Cuj)g!u0'( @ ^`OJQJo(fd w+x++++++++++++++++++++++++++++++++++++,,, , ,,,NNNNNNNNNNNNNNNNNNFWGWSWUWWWYWZW[W^W`WbWdWfWgWkWmWoWqWsWtWyW{W}WWWWWWWWWWz]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]wwwwwwx'xHxIxvxxxxßԟ *+5HPfgrРߠ$78K_gyzˡڡ#.56BLT_`GJi0i0i0i0i0i0i0i0@hp deskjet 656c seriesNe00:winspoolhp deskjet 656c serieshp deskjet 656c series!@h߀ donvertBe4 d t;,Beںںhp deskjet 656c seriesskjet 656c series,LocalOnly,DrvConverthp deskjet 656c series!@h߀ donvertBe4 d t;,Beںںhp deskjet 656c seriesskjet 656c series,LocalOnly,DrvConvert\  nnnnnnn !#$%'(+,.0124589:<=?@ACD3F3G3H3I3L3M3O3P3Q3R3U3VWXY[\]^_]a]b]f]i]k]m]n]opqrtuvwxy9{9|&~&&&&RRRRRRRRRRIP@P P @PPPP"P$PL@P(P.P0P2P4P6Pp@P:P>P@PDPFPHPJP@PPP@PTPVP@P^P@PdPfPhPlPnPtPvPxP|P~PPPPP@PPPPPPPPPPPP\@PPPPPPPP@PP@PP@PPPP@PPPPPPPPP@PP@PPPPP@PPPPP PPPPPUnknownGz Times New Roman5Symbol3& z ArialkH-Times New RomanTimes New Roman"1s!#F ##!xx43QH(?fd1 Krn ZoltnLatosinszky GergQD         CompObj}l