Maksimizasyon s.t. İşçilik, saat) (Kil, kg)



Benzer belgeler
Yöneylem Araştırması I Dersi 2. Çalışma Soruları ve Cevapları/

28 C j -Z j /2 0

KISITLI OPTİMİZASYON

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

Duyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin

Yöneylem Araştırması II

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI DERSİ LINDO

MATRİSEL ÇÖZÜM TABLOLARIYLA DUYARLILIK ANALİZİ

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı

İkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız.

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu

TAMSAYILI PROGRAMLAMA

Z c 0 ise, problem için en iyilik koşulları (dual. X b 0 oluyorsa, aynı zamanda primal

Standart modellerde öncelikle kısıt denklemleri eşitlik haline çevrilmelidir. Öncelikle ilk kısıta bakalım.

Matematiksel modellerin elemanları

Duyarlılık Analizi, modelde veri olarak kabul edilmiş parametrelerde meydana gelen değişimlerin optimum çözüme etkisinin incelenmesidir.

4.1. Gölge Fiyat Kavramı

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ Temel Kavramlar Modeller Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

Ders 11. Kısıtlamalı Minimizasyon Problemleri Alıştırmalar 11. Prof.Dr.Haydar Eş Prof.Dr.Timur Karaçay

KONU 13: GENEL UYGULAMA

Total Contribution. Reduced Cost. X1 37, ,85 0 basic X2 22, ,56 0 basic 300 M. Slack or

KISALTILMIŞ SİMPLEKS YÖNTEMİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA (NLP)

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

Applied Management Science: Modeling, Spreadsheet Analysis, and Communication for Decision Making

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

4. Gölge Fiyat Kavramı ve Duyarlılık Analizleri:

Yöneylem Araştırması III

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

ĐST 349 Doğrusal Programlama ARA SINAV I 15 Kasım 2006

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Temelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey

Optimizasyon İçin Kök(Generic) Model (Doğrusal-Olmayan Programlama Modeli)

BÖLÜM I: Hedef Programlama. Prof.Dr. Bilal TOKLU. HEDEF PROGRAMLAMAYA GİRİŞ HEDEF PROGRAMLAMA MODELLERİNİN ÇÖZÜMÜ

EM302 Yöneylem Araştırması 2 Doğrusal Olmayan Programlamaya Giriş. Dr. Özgür Kabak

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal. değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma

Ulaştırma ve Atama. Konu 2. Ulaştırma Modeli. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ

SİMPLEKS ALGORİTMASI Yapay değişken kullanımı

Ders 10. Prof.Dr.Haydar Eş Prof.Dr.Timur Karaçay. Simpleks Yöntemine Giriş Alıştırmalar 10

DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

Çözümlemeleri" adlı yüksek lisans tezini başarıyla tamamlayarak 2001'de mezun oldu.

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI YÜKSEK LİSANS DERSİ

ATAMA (TAHSİS) MODELİ

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME HEDEF PROGRAMLAMA

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT

yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I

Konu 2. Y. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ

a2 b3 cij: birim başına ulaşım maliyeti xij: taşıma miktarı

KONU 3: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA PROBLEMLERİ İLE İLGİLİ ÖRNEKLER

SİMPLEKS ALGORİTMASI! ESASLARI!

KONU2 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ ANALİTİK ORTALAMALAR ANALİTİK OLMAYAN MERKEZİ. Aritmetik ortalama **Medyan(median)

Verimli İş Ortağınız... UNLU MAMÜLLERİ POLEN YAZILIM

Önsöz... XIII Önsöz (Hava Harp Okulu Basımı)...XV BÖLÜM 1 1. YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ... 1

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I-

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN

END331 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI I DERS NOTLARI

Ders 8: Çok Kriterli Karar Verme

Her bir polis devriyesi ancak bir çağrıyı cevaplayabilir. Bir çağrıya en fazla bir devriye atanabilir.

Doğrusal Programlama Problemlerinin Çözümüne Yönelik Bir Bilgisayar Yazılımı Geliştirilmesi. F. Yılmaz 1, H. Hurma

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Lineer Cebir. Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB. İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler

EKON 305 Yöneylem Araştırması I. Doğrusal Programlama. Doç. Dr. Murat ATAN 1

Özyineleme (Recursion)

MATE211 BİYOİSTATİSTİK

BÖLÜNMÜŞ FARKLAR (DİVİDED DİFFERENCES)

DENKLEM DÜZENEKLERI 1

Motivasyon Matrislerde Satır İşlemleri Eşelon Matris ve Uygulaması Satırca İndirgenmiş Eşelon Matris ve Uygulaması Matris Tersi ve Uygulaması Gauss

KESİKLİ İŞLETİLEN PİLOT ÖLÇEKLİ DOLGULU DAMITMA KOLONUNDA ÜST ÜRÜN SICAKLIĞININ SET NOKTASI DEĞİŞİMİNDE GERİ BESLEMELİ KONTROLU

Doğrusal Programlamada Grafik Çözüm

Zeki Optimizasyon Teknikleri

YÖNEYLEM ARAŞTIRMALARI 1

Doğrusal Programlama ve Madenciliğe İlişkin iki Basit Örnek

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

Algoritmalar. Sıralama Problemi ve Analizi. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1

Dizey Cebirinin Gözden Geçirilmesi

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

END331 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI I DERS NOTLARI

FABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 2. Uygulama: Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama

İSTATİSTİK VE OLASILIK SORULARI

İktisat bilimi açısından optimizasyon, amacımıza en uygun olan. seçeneğin belirlenmesidir. Örneğin bir firmanın kârını

SİMPLEKS METODU simpleks metodu

T.C. DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI EKONOMETRİ DOKTORA PROGRAMI

Ekonometri. yöneylem araştırması ile ilgili temel kavramları öğrenebilecekler. bazı yöneylem araştırması tekniklerini uygulamayı öğrenebilecekler.

Fatih University- Faculty of Engineering- Electric and Electronic Dept.

İstatistik ve Olasılık

Excel de Pivot Tablolar Tasarım ve Kullanımı

DENKLEM SİSTEMLERİ. ifadesinde a sayısı bilinmeyenin katsayısı ve b ise sabit sayıdır.

KONU 8: SİMPLEKS TABLODA KARŞILAŞILAN BAZI DURUMLAR - II 8.1. İki Evreli Yöntem Standart biçime dönüştürülmüş min /max Z cx (8.1)

6. Ulaştırma Modelleri:

Transkript:

Simplex ile Çözüm Yöntemi Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 1 Doğrusal Programlama Modeli Maksimizasyon s.t. İşçilik, saat) (Kil, kg) 2 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 1

Modelin Standard Hali Maksimizasyon s.t. 3 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 4 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 2

5 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Maksimizasyon s.t. 6 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 3

Maksimizasyon s.t. 7 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Maksimizasyon s.t. 8 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 4

Maksimizasyon s.t. 9 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Maksimizasyon s.t. 10 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 5

Maksimizasyon s.t. 11 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Maksimizasyon s.t. 12 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 6

Maksimizasyon s.t. 13 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Bardak Üretimi 14 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Kase Üretimi Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 7

Pivot Column Sütun En Largest Büyük c j Cj -z j value Zj Değeri 15 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 50$ Kar 40$ Kar 16 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 8

Pivot Column Sütun 40 / 2 = 20 120 / 3 = 40 En Largest Büyük cj-zj value Cj Zj Değeri 17 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Pivot Sıra Pivot Column Sütun En Küçük Değer Pivot Sayı En Largest Büyük cj-zj value Cj Zj Değeri 18 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 9

Değişken Girer Değişken Çıkar 19 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 20 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 10

40 / 2 = 1 / 2 = 2 / 2 = 1 / 2 = 0 / 2 = Yeni tablodaki pivot satır değerleri = Eski tablodaki pivot satır değerleri Pivot sayı 21 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 120 (3 x 20) = 4 (3 x 1/2) = 3 (3 x 1) = 0 (3 x 1/2) = 1 (3 x 0) = Yeni tablodaki sıra değerleri = Eski tablo sıra değerleri ( ) Pivot sütuna karşılık gelen katsayılar Yeni tabloda X hesaplanan pivot satır değerleri 22 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 11

23 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 24 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 12

25 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 26 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 13

Pivot Row Sıra Pivot Sütun En Küçük Değer Pivot Sayı En Büyük Cj Zj Değeri 27 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Değişken Girer Değişken Çıkar 28 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 14

Optimal Çözüm 29 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Minimizasyon s.t. kg nitrojen kg fosfat 30 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 15

Minimizasyon s.t. 31 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Minimizasyon s.t. 32 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 16

Minimizasyon s.t. 33 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 24 (3 x 4) = 12 34 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 17

35 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 36 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 18

Optimal çözüm 37 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Özetlersek; simplex yöntemiyle gerçekleştirilen bir minimizasyon probleminde kısaca aşağıdaki adımlara uyulmalıdır. 1.İçerisinde olan tüm kısıtları, ifadelerden artık değişkenler çıkararak ve suni değişkenler ilave ederek eşitlikler haline dönüştürünüz. 2. Amaç fonksiyonunda yer alan her suni değişkenin M değerlerine bir Cj değişkeni atayınız. 3. Cj Zj sırasını Zj Cj şekline çeviriniz. 38 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 19

Örnek Bir deri firması standard tasarımda el yapımı çanta ve bavul üretmektedir. Firma üretmekte olduğu her çanta başına 400$, her bavul başına ise 200$ kar sağlamaktadır. Firma yapmış olduğu anlaşma gereğince bir mağazaya ayda 30 adet ürün temin etmeyi garanti etmiştir. Deri hammaddesi sağlayan tabakhane ise firmaya aylık olarak 80 m 2 deri sağlamaktadır. Firma sağlanan bu deri hammaddesinin mümkün olduğunca en az miktarını kullanmak istemekle birlikte, tabakhaneden daha fazla sipariş talebinde de bulunabilmektedir. Çanta üretiminde 2m 2, bavul üretiminde ise 8m 2 deri hammaddesi tüketilmektedir. 39 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ İstenilenler Geçmiş performans verilerini dikkate alan firmanın sahipleri ayda 20 çantadan fazla üretim gerçekleştirilemediğini belirtmektedir. Firmanın sahipleri kar maksimizasyonunu sağlayacak olan çanta ve bavul üretimi düzeylerinin tespit edilerek kendilerine bir rapor halinde sunulmasını istemiştir. 40 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 20

Problemin Simplex Yöntemiyle Çözümü Maksimizasyon s.t. anlaşmadaki talep miktarı kullanılan deri miktarı (m 2 ) çanta 41 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 1. Adım : Model kısıtında yer alan eşitsizliklerin eşitlik haline dönüştürülmesi Kısıt Düzenleme Gevşek Slack değişken ilavesi Suni değişken ilavesi Artık Surplus değişkenin çıkartılması ve suni değişkenin ilave edilmesi Amaç Fonksiyonunun Katsayısı Maksimizasyon Minimizasyon 42 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 21

Maksimizasyon s.t. 43 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 2. Adım : Mümkün olan ilk temel çözüm için başlangıç tablosunun hazırlanması ve Zj, Cj-Zj sıra değerlerinin tespiti. 44 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 22

3. Adım : c j z j satırındaki en yüksek pozitif değere sahip olan kolonun belirlenerek Pivot Sütunu nun tespiti 45 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 4. Adım : Pivot satırının tespit edilmesi (miktar sütunundaki değerlerin kendilerine karşılık gelen pivot sütunu değerlerine bölünmesi sonucu en küçük değerli sütun elemanının seçilerek Pivot elemanın belirlenmesi. 46 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 23

5. Adım : Aşağıdaki formülün kullanılarak Pivot Satırındaki elemanların hesaplanması Yeni tablodaki pivot satırı değerleri = Yeni tablodaki pivot satırı değerleri Pivot elemanı 80 / 8 = 10 2 / 8 = 1/4 8 / 8 = 1-1 / 8 = -1/8 1 / 8 = 1/8 47 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 6. Diğer tüm satır değerlerinin aşağıdaki formül yardımıyla hesaplanması: Yeni tablodaki sıra değerleri = Eski tablo sıra değerleri ( ) Pivot sütuna karşılık gelen katsayılar Yeni tabloda X hesaplanan pivot satır değerleri 30 (1 x 10) = 20 20 (0 x 10) = 20 1 (0 x 0) = 1 48 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 24

7. Adım : Yeni Zj ve Cj Zj sıra değerlerinin tespit edilmesi. 49 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 8. Adım : Cj Zj satırındaki değerler incelenir ve söz konusu değerler sıfır veya negatif değilse optimal çözüme ulaşıldığı kabul edilir. Ancak, pozitif değerler var ise Adım 3 ten itibaren yapılan işlemler tekrarlanarak Cj-Zj farkının sıfır veya negatif olana dek devam ettirilmesi (iterasyon) sağlanır, diğer ifadeyle simplex adımlarına devam edilir. 50 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 25

3 ncü Simplex Tablosu 51 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ The Optimal Simplex Tableau x 1 = 20 adet çanta x 2 = 10 adet bavul s 1 = 40 m2 fazla deri hammaddesi Z = 10.000 $ aylık kar 52 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 26

Düzensiz Yapıdaki Doğrusal Programlama Problemeleri Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 53 B Noktası C Noktası 54 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 27

Çoklu Optimal Çözümler 55 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Maksimizasyon Z = 5x 1 + 3x 2 s.t. 4x 1 + 2x 2 8 x 1 4 x 2 6 x 1, x 2 0 56 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 28

57 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Mümkün Bir Çözümü Olmayan Problem 58 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 29

Maksimizasyon s.t. 59 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 60 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 30

Sınırsız Yapıdaki Bir Problem Sınırsız yapıdaki bir problemde pivot satırın seçimi yapılamamaktadır. 61 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Pivot Sutünunun Bağlanması Bağlı olan iki sutün rastgele seçilmektedir. 62 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 31

Pivot Satırı Dejenerasyonu için Yaılan Bağ Bağ 63 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 64 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 32

65 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Negatif lı Değerler Standart bir Simpleks çözümü pozitif sağ-el değerlerine sahip olmalıdır. - 6x 1 + 2x 2-30 (-1) (- 6x 1 + 2x 2-30) 6x 1-2x 2 30 66 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 33

Primer Yapı İkili (Dual) Yapı 67 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 68 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 34

69 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 70 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 35

Orjinal Optimal Çözüm q 2 de değişiklik yapılması sonucu oluşan yeni optimal çözüm 71 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 72 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 36

73 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Yrd.Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 37