ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME HEDEF PROGRAMLAMA

Benzer belgeler
STOK KONTROL YÖNETİMİ

HEDEF PROGRAMLAMA. Hedef programlama yaklaşımında, sistemlerin birden fazla ve genellikle birbiriyle çatışan hedeflerinin olması durumu söz konusudur.

DERS 10. Kapalı Türev, Değişim Oranları

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

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA (NLP)

f (a+h) f (a) h + f(a)

Teknik Not / Technical Note KONUT SEKTÖRÜ İÇİN LİNYİT KÖMÜRÜ TÜKETİCİ FAZLASI

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

Kesikli Üniform Dağılımı

İ. T. Ü İ N Ş A A T F A K Ü L T E S İ - H İ D R O L İ K D E R S İ BOYUT ANALİZİ

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

11. SINIF KONU ANLATIMLI. 2. ÜNİTE: ELEKTRİK VE MANYETİZMA 3. Konu DÜZGÜN ELEKTRİKSEL ALAN VE SIĞA ETKİNLİK VE TEST ÇÖZÜMLERİ

Kabul Edilmiş Makale/Accepted Manuscript

A noktasında ki cisim uzaklaşırken de elektriksel kuvvetler iş yapacaktır.

YÖNEYLEM ARAŞTIRMALARI 1

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

Temelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey

MAKROİKTİSAT (İKT209)

Tork ve Denge. Test 1 in Çözümleri

DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ

BÖLÜM I. Tam sayılarda Bölünebilme

İnşaat Mühendisliği Bölümü UYGULAMA 1- BOYUT ANALİZİ

KISITLI OPTİMİZASYON

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

11. SINIF KONU ANLATIMLI. 2. ÜNİTE: ELEKTRİK VE MANYETİZMA 1. Konu ELEKTRİKSEL KUVVET VE ELEKTRİK ALANI ETKİNLİK VE TEST ÇÖZÜMLERİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 4 Sayı: 1 sh Ocak 2002 LED İN DARBELİ AŞIRI AKIMDA BAZI DAVRANIŞLARININ İNCELENMESİ

4.1. Gölge Fiyat Kavramı

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

Türev Kuralları. Kural 1. Sabitle Çarpım Kuralı c bir sabit ve f türevlenebilir bir fonksiyonsa, d dx [cf(x)] = c d. dx f(x) dir. Kural 2.

Açık kümeleri belirlemek ve tanımlamak birkaç yolla olabilir. Biz bu yolların birkaçını. + r) açık aralığıdır.

POTALAR DEMİR DIŞI DÖKÜMHANE UYGULAMALARI İÇİN. Enerji Verimliliği. Uzun Ömür. Hızlı Ergitme. Müşteriye Özel Şekiller ve Boyutlar.

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

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

Matematiksel modellerin elemanları

Önceki bölümde bir f fonksiyonunun bir a noktasındaki tanım değeri kadar x

TAMSAYILI PROGRAMLAMA

INS3442 DEMİRYOLU MÜHENDİSLİĞİ DERSİ 2. ÖDEV ÖRNEK ÇÖZÜM

Yöneylem Araştırması III

11. SINIF SORU BANKASI

Deney 21 PID Denetleyici (I)

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

Adnan GÖRÜR Duran dalga 1 / 21 DURAN DALGA

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

BRİNELL SERTLİK YÖNTEMİ

SAYISAL GÖRÜNTÜ ANALİZ İŞLEMİNDE KAMERA KALİBRASYON PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİ

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

Yöneylem Araştırması II

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Matematik I BIL

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

MIT Açık Ders Malzemeleri Fizikokimya II 2008 Bahar

ĐST 349 Doğrusal Programlama ARA SINAV I 15 Kasım 2006

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK YALITIM KALINLIĞI

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

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

Kapasitans (Sığa) Paralel-Plaka Kondansatör, Örnek. Paralel-Plaka Kondansatör. Kondansatör uygulamaları Kamera flaşı BÖLÜM 26 SIĞA VE DİELEKTRİKLER

DERS 7. Türev Hesabı ve Bazı Uygulamalar II

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı

DEMİRYOLU I Demiryolu Mühendisliği 7. HAFTA ( )

TEST 22-1 KONU ELEKTROMANYETİK KUVVET. Çözümlerİ ÇÖZÜMLERİ

EBEKE MODELLERİ. ebeke Yapısına Giriş. Konu 3

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

OTOMOBİL CAMI ÜRETİMİNDEKİ OTOKLAV ÇEVRİM SÜRESİNİN KISALTILMASI ÜZERİNE TEORİK VE UYGULAMALI BİR ÇALIŞMA

Lineer Programlama. Doğrusal terimi, hem amaç hem de kısıtları temsil eden matematiksel fonksiyonların doğrusal olduğunu gösterir.

Kapalı bir ekonomide yatırım tasarruf eşitliği aşağıdaki gibidir; I = S + ( T G) I = S

OTONOM MOBİL ROBOTLAR İÇİN ÇOK AMAÇLI BİR DENEME ORTAMININ TASARIMI: ITUKAL ROBOT TEST ORTAMI

TRANSMİSYON CIVATALARI

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

TS EN Ahşap Yapıların Tasarımı Bölüm 1-1: Genel kurallar ve bina kuralları

GÜÇ ELEKTRONİĞİNİN ENDÜSTRİYEL UYGULAMALARI 1

ELECTRE Yöntemi 5/21/2015. x ij

A, B, C, D katsayıları, öğrenci numaralarının sırasıyla son dört rakamıdır.

Yöneylem Araştırması I Dersi 2. Çalışma Soruları ve Cevapları/

YÜKSEK GERİLİM TESİSLERİNDE KULLANILAN YALITKAN YAĞLARIN DELİNME DAYANIMI ANALİZİ

Karar değişkenlere ilişkin fonksiyonların ve bu fonksiyonlara ilişkin sınırlamaların tanımlanması

Kesikli Üniform Dağılımı

Bilinen Türevlerden Yeni Türevler Elde Etmek. Polinomların ve. Üstel Fonksiyonların Türevleri. Çarpım Kuralı f ve g türevlenebilir ise,

KİMYA II DERS NOTLARI

Doğrusal Programlamada Grafik Çözüm

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 8 Sayı: 3 s Ekim 2006 ÇAPRAZ TASARIMIN KLİNİK ARAŞTIRMALARDA UYGULANMASI

Elektriksel Alan ve Potansiyel. Test 1 in Çözümleri. Şekle göre E bileşke elektriksel alan açıortay doğrultusunda hareket ettiğine göre E 1. dir.

28 C j -Z j /2 0

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

x 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası)

(m) sürekli k.u. (m) toplam k.u. (m) knet

Bölüm 7: İş ve Kinetik Enerji

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ Bölüm 1 SAYILAR 11 Bölüm 2 KÜMELER 31 Bölüm 3 FONKSİYONLAR

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

7veya. Tasarım ve teknik deyimler. Teknik bilgiler Supaplar n Supap gaydları (kılavuzları) n Supap bagaları. türkçe

4. Gölge Fiyat Kavramı ve Duyarlılık Analizleri:

Kısıtsız Optimizasyon OPTİMİZASYON Kısıtsız Optimizasyon

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I-

ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK MİMARLIK FAKÜLTESİ İnşaat Mühendisliği Bölümü. KESME Kirişlerde Etriye Hesabı (TS 500:2000)

Zeki Optimizasyon Teknikleri

KONU 3: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA PROBLEMLERİ İLE İLGİLİ ÖRNEKLER

Ders 8: Çok Kriterli Karar Verme

Elektrostatik ve Elektriksel Kuvvetler. Test 1 in Çözümleri

Transkript:

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME HEDEF PROGRAMLAMA KONU 10 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 1 Genel Bilgiler Lineer programlama kapsamına tek bir amaç fonksiyonu uruma göre maksimize veya minimize eilmekteir. Ancak, gerçek işletme şartlarına şirketin kar veya maliyetten ayrı olarak başka önemli amaçları a olabilmekteir. Örneği karın maskimizasyonu haricine, ayrıca işçilerin greve gitmesini önlemek veya çevreye verilen gaz emisyonunun minimizasyonu a söz konusu olabilir. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 2 1

Genel Bilgiler Bu bölüme gerçek işletme koşullarına yer alan çok kriterli amaçlara; Heef Programlama tekniği kullanılarak ulaşılmasının mümkün olup olunmaığı tartışılacaktır. Heef programlamayı lineer programlamaan ayıran en önemli özellik amaç fonksiyonu içerisine biren fazla amacın (heefin) yer almasıır. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 3 Genel Bilgiler Lineer programlama (LP) formulasyonuna oluğu gibi, öncelikle Heef Programlamaa (GP) genel lineer formülasyon yapısı kurulmaktaır. Bu moelin inşasını takiben e teme amaçlar haricine kalan heefler öncelik sırasına göre moele yerleştirilir. Moelin çözümü LP çözümlerine çok benzer sonuçlar verebilmekteir. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 4 2

Genel Bilgiler GP, oğası gereğince LP eki gibi amaç fonksiyonuna, karar eğişkenlerine ve kısıtlara sahiptir. Temel olarak iki tane karar eğişkeni olan GP moellerinin çözümlerine grafiksel çözümleme yapılması mümkünür. Literatüre, aha karmaşık moellerin yaygın olarak bilgisayar estekli yazılımlar kanalıyla çözümlenebiliği e ifae eilmekteir. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 5 Moel Formülasyonu Hatırlanacağı üzere, eğişik erlerimize mutfak eşyası üreten bir firmaan bahseilmiştir. Söz konusu firma barak ve kase üretimi gerçekleştirmekteir. LP programlama moeli; Max. Z = 40X 1 50X 2 s.t. Buraa, X 1 2X 2 40 saat X 1 = Üretilecek barak # 4X 1 3X 2 120 kg X 2 = Üretilecek kase # X 1, X 2 0 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 6 3

Moel Formülasyonu Amaç fonskiyonuna yer alan Z, kase ve barak üretiminen sağlanacak olan kar üzeyini temsil etmekteir. Kase üretimi 1 saat, barak üretimi 2 saat süre gerektiriken toplam süre kısıtı ise 40 saattir. Diğer yanan, günlük olarak üretime kullanılan kilen, kase üretimi için 4 kg., barak için 3 kg. harcanmakta olup, toplam kullanılabilecek miktar 120 kg. ır. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 7 Moel Formülasyonu Buraya kaar stanart LP moeli söz konusuur. İşletmenin önemine göre sıralanan iğer amaçları : 1) Anlaşmazlık çıkmaması için işçilerin güne 40 saatin üstüne mümkün oluğunca az çalıştırılması 2) Tatminkar bir günlük kar limiti : 1.600 $/gün 3) Kilin kurumaması için özel yere stoklanması gerektiğinen, günlük olarak 120 kg. üstüne mümkün oluğunca az kil bulunurulması 4) Genel yönetim gierleri yüksek oluğunan fazla mesai miktarının asgariye inirgenmesi Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 8 4

İşçilik Saati Kısıtı ( 1 ) İlk ilave amacı işçilik kullunım seviyesinin 40 saatin üstüneki kısmının inirgenmesiir. X 1 2X 2 40 saat şekline tanımlanan işçilik kısıtının aşağıaki gibi yenien tanımı gerekir. X 1 2X 2 1 1 = 40 saat Buraa, 1 ve 1 sapmalı eğişkenleriir. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 9 İşçilik Saati Kısıtı ( 1 ) 40 saatlik işçilik saatinin 40 ( 1 ) en az olmamasını, 40 ( 1 ) in altına kalmasını temsil etmekteir. ( 1 ) : işçiliğin eksik kullanımı ( 1 ) : işçiliğin fazla kullanımı X 1 = 5 kase ve X 2 = 10 barak için; normal kısıta göre 25 işçilik saati gerekmektir. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 10 5

İşçilik Saati Kısıtı ( 1 ) Üretim eğerlerini kısıtımıza yerine koyarsak; (5) 2 (10) 1 1 = 40 saat 25 1 1 = 40 saat 1 1 = 15 saatlik sapma olabilecektir. Fazla çalışma söz konusu olmaığınan ( 1 = 0 ) ; Negatif yönlü sapma 1 = 15 saat olur. Buraan 25 15 0 = 40 saat 40 = 40 (eşitlik sağlanmıştır) Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 11 İşçilik Saati Kısıtı ( 1 ) Pozitif sapmalı eğişken ( 1 ) : Heefin ne kaar aşılığını gösterir. Negatif sapmalı eğişken ( 1 ) : Heefin ne kaar altına kalınığını gösterir. Nihai aşamaa, sapmalı eğişkenlerin en az bir tanesi veya her ikisi e sıfıra eşit olmalıır. Hangi sapmalı eğişkenin amaç fonksiyonu içerisine yer alacağına karar verilmesi gerekliir. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 12 6

İşçilik Saati Kısıtı ( 1 ) Heef programlamaa amaç fonksiyonu; heeflerin önceliğine istinaen heeflere ilişkin pozitif veya negatif sapmaların minimize eilmesini benimsemekteir. min. P 1 1 ifaesinen 1 nolu heefimiz arasına yer alan ( 1 ) negatif yönlü sapmanın minimize eilmesi (40 saatten az çalıştırılmalarınınminimze eilmesi) gerektiği ve bu heefin birincil önceliği haiz oluğu anlaşılmalıır. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 13 Fazla Mesai Saati Kısıtı ( 1 ) 4 nolu heefimiz arasınaki fazla mesaien olan pozitif yönlü sapmanın ( 1 ) a minimizasyonu söz konusu olmalıır. min. P 4 1 Benzer iki kısıtı tek çatıa toparlarsak; min. P 1 1, P 4 1 kısıtına ulaşılır. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 14 7

Günlük Kar Kısıtı ( 2 ) LP amaç fonksiyonumuza (Z) 1.600 $/gün üzeyine yeni kar kısıtımızı a ilave etmeliyiz. 40X 1 50X 2 1 1 = 1.600 $/gün Maktıksal olarak pozitif yönlü kar sapmasının olmasını tercih eebiliriz. Ancak, buraa esas sıkıntı günlük kar heefinin altına kalınmasına yönelik negatif yönlü sapmanın minimize eilmesiir. Buraan 2 nci öncelikli heefimiz; min. P 1 1, P 2 2, P 4 1 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 15 Hammae Kısıtı ( 3 ) İşletmenin 3 ncü heefi hammae olan kilin günlük olarak 120 kg. üzeyine hazır bulunurulmasıır. Aksi hale, falza kalan kısmın kuruması söz konusuur. 4X 1 3X 2 3 3 = 120 kg 3 : Kil miktarının 120 kg. altına kalması 3 : Kil miktarının 120 kg. üzerine kalması İşletme açıkta kalan kil miktarını ( 3 ) minimize etmeyi heeflemekteir. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 16 8

Hammae Kısıtı ( 3 ) Buraan hareketle, 3 ncü heefimizi e fonskiyona yerleştiriğimize; min. P 1 1, P 2 2, P 3 3, P 4 1 amaç fonsiyonuna ulaşılır. Diğer tüm kısıtlara yönelik heef kısıtlarımızı a moelimize ilave ettiğimize Heef Programlama formülasyonunu tamamlamış olacağız. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 17 Heef Programlama Formülasyonu min. P 1 1, P 2 2, P 3 3, P 4 1 s.t. X 1 2X 2 1 1 = 40 saat 40X 1 50X 2 1 1 = 1.600 $/gün 4X 1 3X 2 3 3 = 120 kg X 1, X 2, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4 0 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 18 9

Grafiksel Çözümlemeler X 2 50 4X 1 3X 2 = 120 40 30 20 X 1 2X 2 = 120 40X 1 50X 2 = 1600 10 10 20 30 40 50 X 1 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 19 Heef 1 (min. 1 ) X 2 50 40 30 X 1 2X 2 = 120 20 10 1 1 10 20 30 40 50 X 1 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 20 10

Heef 2 (min. 2 ) X 2 50 40 30 20 10 2 2 1 1 40X 1 50X 2 = 1600 10 20 30 40 50 X 1 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 21 Heef 3 (min. 3 ) X 2 50 40 30 3 2 3 4X 1 3X 2 = 120 20 10 2 1 1 10 20 30 40 50 X 1 Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 22 11

50 40 A 30 20 10 X 2 B 3 2 2 1 1 3 Heef 4 (min. 1 ) 4X 1 3X 2 = 120 C Karşılanamayan kısıt bölgesi X 1 = 15 kase X 2 = 20 barak 1 = 15 saat 10 20 30 40 50 X 1 Heef Programlama çözümleri her zaman tüm heeflerin tamamına ulaşılmasını garanti eememekteir. GP ile bulunan çözümler optimal olmayabilir, ancak mümkün olabilen en tatminkar seçeneği sunabilir. C: noktasına; 1, 2, 3 sapmaları minimum ve sıfırır. Ancak, X 1 ; 15 ve X 2 ; 20 için 1 ; 15 saat bulunur. Fazla mesai kısıtı (1 ) pozitif oluğunan 4. heefe tam olarak ulaşılamamıştır. Ama ilk 3 heef tuturulmuştur. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 23 Final Sınavlarınıza Başarılar Dilerim. Dr. Fazıl GÖKGÖZ Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 24 12

Öev 10 Bir sanayi şirketi üç tip ürün (A,B,C) üretimi satışı gerçekleştirmekteir. Firmanın söz konusu üretim sürecineki kaynak ihtiyacı ve buna bağlı olarak ele ettiği kar üzeyleri aşağıa verilmekteir. Ürün İşçilik Malzeme Kar (saat/birim) (kg/birim) (YTL/birim) A 5 4 3 B 2 6 5 C 4 3 2 Halihazıra firmanın günlük baza 240 işçilik kapasitesi, 400 kg üzeyine e malzeme temin kapasitesi bulunmaktaır. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 25 Öev 10 Öncelikle, söz konusu probleme ilişkin olarak genel lineer programlama formülasyonunu yapınız. Buraan bulacağınız moele ilişkin olarak aşağıa yer alan ilave heefleri ikkate alınız. Heefler: 1) Son zamanlara işçilerle yaşanan sorunlara istinaen, yönetim normal üretim kapasitesinin aşılmamasını istemekteir. 2) Yönetim günlük baza 500 YTL seviyesine tatminkar bir kar üzeyi belirlemiştir. 3) Fazla mesai çalışması mümkün oluğunca asgariye inirgenmeliir. 4) Yönetim, nakliye ve stoklamaa ilave sorunlarla karşılaşmamak için ilave hammae satın alınmasını en aza inirgemek istemekteir. Bu kapsama, Heef Programlama moeli formüle einiz ve tüm heeflere en uygun üşecek olan üretim seviyesini tespit eerek hangi ürünen ne kaar üretilmesi gerektiğini ve buna karşılık gelen kar üzeyini belirleyiniz ve gerekli yorumları yapınız. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ 26 13