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

Benzer belgeler
İkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız.

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

4.1. Gölge Fiyat Kavramı

Yöneylem Araştırması II

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

MATRİSEL ÇÖZÜM TABLOLARIYLA DUYARLILIK ANALİZİ

Matematiksel modellerin elemanları

Duyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

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

Yöneylem Araştırması I Dersi 2. Çalışma Soruları ve Cevapları/

Tablo7.1.1 Bismarck için Kaynak Gereksinimleri Ürün İşçilik (Saat) Kumaş (Yard Kare) Gömlek 3 4 Şort 2 3 Pantolon 6 4

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI YÜKSEK LİSANS DERSİ

TAMSAYILI PROGRAMLAMA

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

Excel Options penceresinin sol tarafındaki listeden Add-Ins kategorisini seçiniz.

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

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

ĐST 349 Doğrusal Programlama ARA SINAV I 15 Kasım 2006

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu

4. Gölge Fiyat Kavramı ve Duyarlılık Analizleri:

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

KISITLI OPTİMİZASYON

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

28 C j -Z j /2 0

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

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

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA (NLP)

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı

DENİZ HARP OKULU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

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

KONU 13: GENEL UYGULAMA

yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I

YÖNEYLEM ARAŞTIRMALARI 1

Yöneylem Araştırması III

DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ

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

DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

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

ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

SİMPLEKS ALGORİTMASI Yapay değişken kullanımı

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

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

TERMODİNAMİĞİN BİRİNCİ YASASI

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:

Doğrusal Programlamada Grafik Çözüm

OPTIMIZASYON Bir Değişkenli Fonksiyonların Maksimizasyonu...2

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI DERSİ LINDO

Temelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

2. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN

DOĞRUSAL DENKLEMLER VE KOORDİNAT SİSTEMİ

0.1 Zarf Teoremi (Envelope Teorem)

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

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

10. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN

Endirekt Giderler II. ÜRETİM GİDERLERİ İlk Madde ve Malzeme Giderleri Direkt İlk Madde ve Malzemeler

EĞİTİM - ÖĞRETİM YILI 10. SINIF MATEMATİK DERSİ DESTEKLEME VE YETİŞTİRME KURSU KAZANIMLARI VE TESTLERİ

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

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

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

BAHAR YARIYILI İKTİSADİ MATEMATİK VİZE SORU VE CEVAPLARI 1) Bir mala ait arz ve talep fonksiyonları aşağıdaki gibidir:

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar Ön Koşul Dersin Dili

Türk-Alman Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü Ders Bilgi Formu

Türk-Alman Üniversitesi. Ders Bilgi Formu

GRAFİK YORUMLAMA. 1 ) Sütun Grafiği : Belirli bir zaman aralığında bazı veri grup-

Konu 3 Niceliksel Talep Analizi

DOĞRUSAL PROGRAMLAMA TEKNİĞİ İLE KÖMÜR DAĞITIM OPTİMİZASYONU COAL DISTRIBUTION OPTIMIZATION BY UTILIZING LINEAR PROGRAMMING

1. Doğrusal Programlama

Tablo 6.1 Đki Değişkenle Üretim. İşçi Girdisi Sermaye Girdisi. Formatted: Turkish

SORU SETİ 10 MALİYET TEORİSİ - UZUN DÖNEM MALİYETLER VE TAM REKABET PİYASASINDA ÇIKTI KARARLARI - TEKEL

TEKİRDAĞ SOSYAL BİLİMLER LİSESİ 10. SINIF MATEMATİK DERSİ YILLIK PLANI

Yöneylem Araştırması

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -II- Tek değişkenli doğrusal olmayan karar modelinin çözümü

EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI

2015 Bahar EM 216 Matematiksel İktisat I Kenan Lopcu ÖRNEK SINAV SORULARI

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

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

ALTIN ORAN ARAMA (GOLDEN SECTION SEARCH) METODU

DENİZ HARP OKULU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Yaklaşık Düşünme Teorisi

Çapraz Tablo ve Diğer Tabloları Oluşturabilmek Bu Tablolara Uygun Çok Yönlü Grafikleri Çizebilmek

GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (II) BİNARİ KODLANMIŞ GA

Stok Kontrol. Önceki Derslerin Hatırlatması. Örnek (Ekonomik Sipariş Miktarı Modeli)(2) Örnek (Ekonomik Sipariş Miktarı Modeli)(1)

Zaman kazandıran ipucu: MR eğimi talebin iki katı. Bu her zaman lineer talepte doğru.(bunu geri kalan çözümlerde kullanacağız.)

GAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI. Prof. Dr. Nezir KÖSE

17 Ekim Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi

EKONOMETRİ. Yöneylem araştırması ile ilgili temel kavramları öğrenebilecekler. Yöneylem araştırması tekniklerini uygulamayı öğrenebilecekler.

Stok Kontrol. Ders 6. Farklı Bir Stok Yönetimi Durumu. Önceki Derslerin Hatırlatması

Stok Kontrol. Önceki Derslerin Hatırlatması. Örnek (Ekonomik Sipariş Miktarı Modeli)(1) Örnek (Ekonomik Sipariş Miktarı Modeli)(2)

Transkript:

ISLE 403 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI I DERS IV NOTLAR Bağlayıcı Kısıtlar ve Bağlayıcı Olmayan Kısıtlar: Bağlayıcı Kısıtlar, denklemleri optimum çözüm noktasında kesişen kısıtlardır. Bağlayıcı-Olmayan Kısıtlar, denklemleri optimum çözüm noktasından geçmeyen kısıtlardır. İkinci dersinizde yapılmış olan bu tanımlar grafik çözüm yöntemi dahilinde yapılmış tanımlardır. Grafik çözüm yöntemi; üç karar değişkeni içeren modeller için karmaşık, dört ve daha fazla karar değişkeni içeren modellerde ise kullanışsızdır. Bu nedenle yukarıdaki iki kavram için genel geçer tanımlara ihtiyaç duyulmaktadır. Değişkenlere optimum çözüm değerleri verildiğinde; Bir kısıt denkleminin yalnızca değişkenlerin bulunduğu sol tarafı, yalnızca sabit değerlerin bulunduğu sağ tarafına eşit ise o kısıt için bağlayıcıdır denilir. Bunun tam tersi olarak, bir kısıt denkleminin yalnızca değişkenlerin bulunduğu sol tarafı, yalnızca sabit değerlerin bulunduğu sağ tarafına eşit değil ise o kısıt için bağlayıcı değildir denilir. Duyarlılık Analizi: Duyarlılık Analizi, modelde veri olarak kabul edilmiş parametrelerde meydana gelen değişimlerin optimum çözüme etkisinin incelenmesidir. Modelde Veri Olarak Kabul Edilmiş Değişkenler Neden Değişir Veya Değiştirilir? Analitik modeller gerçeklikten en uzak ve en özet verileri kullanan modelleme biçimdir. DP de bir analitik modelleme türüdür. Verilerin, gerçekten çok uzak olduğu anlaşılırsa yeniden düzenlenmesi gerekebilir. DP aynı zamanda bir statik modelleme türüdür. Statik modeller yalnızca tek bir zaman dilimine ait verileri kullanır. Yeni zaman dilimlerinde verilerde değişiklik yapmak gerekebilir. Amaç Fonksiyonu Katsayılarındaki Değişim in Optimum Sonuca Etkisi: Beaver Creek Çömlekçilik, el yapımı seramik kaseler ve kupalar üretmektedir. Bir kasenin satışından 40$ ve bir kupanın satışından da 50$ kar edilmektedir. Kaselerin ve kupaların üretiminde kil kullanılmakta ve işçilik yapılmaktadır. Bir kasenin üretilebilmesi için 4 libre kil kullanılmakta ve 1 saat işçilik gerekmektedir. Bir kupanın üretilebilmesi için de 3 libre kil kullanılmakta ve 2 saat işçilik gerekmektedir. Depoda toplam 120 libre kil vardır ve şirketin toplam 40 saat işçilik yapabilme imkanı vardır. Bir DP modeli kurunuz ve şirkete karını maksimize ederken kullanabileceği bir üretim planı öneriniz. karar değişkenleri: x 1 : üretilen kaselerin sayısı x 2 : üretilen kupaların sayısı amaç fonksiyonu:

***Modelin grafik yöntem kullanılarak elde edilmiş sonucu: C(24, 8), Z = 1360 ***Amaç fonksiyonu katsayılarında değişimin grafik yöntemde gösterimi: Amaç fonksiyonu katsayıları için Kabul Edilebilir Aralık, optimum çözümün değişmediği katsayı değer aralığıdır. Beaver Creek örneği için kabul edilebilir değer aralıkları: Bir karar değişkeninin İndirgenmiş Maliyeti, o karar değişkeninin çözümde (temelde) yer alabilmesi için (...bir temel-olmayan değişkenin temel değişken olabilmesi için) amaç fonksiyonu katsayısında meydana gelmesi gereken artıştır. İndirgenmiş maliyetlerin bir örnek üzerinde yorumlanması; Dakota Mobilyacılık örneği için hasılat maksimizasyonu DP modeli ve optimal çözümün yer aldığı son simpleks tablosu: Z Çözüm 0 0-2 0 1 2-8 0 24 0 0-2 1 0 2-4 0 8 0 1 1,25 0 0-0,5 1,5 0 2 0 0 1 0 0 0 0 1 5 Z 1 0 5 0 0 10 10 0 280 Optimal çözümün bulunduğu son simpleks tablolarında, Z satırının karar değişkenleri bölümünde yer alan değerler ilgili karar değişkenlerinin indirgenmiş maliyetleridir. x 1 in ve x 3 ün her ikisi için de indirgenmiş maliyet değerleri sıfırıdır. Buna göre bu değişkenlerin çözümde (temelde) yer alabilmeleri için amaç fonksiyonu katsayılarında meydana gelmesi gereken artış yoktur. (Yani bu iki değişken temel değişkenlerdir.)

x2 nin indirgenmiş maliyeti 5 tir. Buna göre yemek masaları düşük fiyatlanmıştır. Şirket yemek masalarını 30$ yerine 35$ dan ( satsaydı x 2 bir temel değişken olurdu. (x 2 bir temelolmayan değişkendir.) Kısıtların Sağ Taraf Sabitlerindeki Değişim in Optimum Çözüme Etkisi: Kaynak kapasitelerinin (kısıtların sağ taraf sabitlerinin) değişimi uygun çözüm kümesinin değişmesine neden olur. Beaver Creek örneği için; ***Kısıtların sağ taraflarında değişimin grafik yöntemde gösterimi: Bir kısıtın Gölge Fiyatı, o kaynağın amaç fonksiyonu değerine marjinal etkisidir. (Kısıtın sağ tarafının bir birim arttırılması halinde amaç fonksiyonu değerinde meydana gelecek artıştır.) Gölge fiyatların bir örnek üzerinde yorumlanması; Dakota Mobilyacılık örneği için hasılat maksimizasyonu DP modeli ve optimal çözümün yer aldığı son simpleks tablosu: Z Çözüm 0 0-2 0 1 2-8 0 24 0 0-2 1 0 2-4 0 8 0 1 1,25 0 0-0,5 1,5 0 2 0 0 1 0 0 0 0 1 5 Z 1 0 5 0 0 10 10 0 280 Optimal çözümün bulunduğu son simpleks tablolarında, Z satırının eklenen değişkenler bölümünde yer alan değerler ilgili kısıtların gölge fiyatlarıdır.

s 1 in ve s 4 ün her ikisinin de gölge fiyatları sıfırdır. Buna göre bu kısıtların sağ taraf değerleri bir birim arttırıldığında amaç fonksiyonunun değeri hiç değişmez. (Yani bu değişkenlerin temsil ettiği kısıtlar bağlayıcı olmayan kısıtlardır.) (Yani s 1 ve s 4 ün çözümde sıfırdan farklı değeleri vardır, bu değerler temsil olunan kaynaklardaki atıl kapasitelerdir.) s 2 nin ve s 3 ün gölge fiyatları sırasıyla 10 ve 10 dur. Buna göre heriki kaynaktan da bir birim daha sağlanması halinde amaç fonksiyonunun değeri 10$ artacaktır. (Gölge fiyatları sıfırdan farklı kısıtlar bağlayıcı kısıtlardır.) Modellerdeki Diğer Değişimler in Optimal Sonuca Etkisi: Diğer değişimler: Modele yeni bir karar değişkeninin ilave edilmesi, Modele yeni bir kısıtın ilave edilmesi, Kısıtların sol taraf katsayılarının değişimi İlk iki türden değişimler DP modelinin yeniden kurulmasını gerektirecektir. Mevcut model kullanılamayacağı için bu tür değişimleri duyarlılık analizi olarak düşünmemekteyiz. Üçüncü tür değişimde de DP modelinin yeniden kurulması ve çözümü gerekmetedir ancak; grafik yöntem kullanılarak değişim gözlenebilir (analiz edilebilir). Beaver Creek örneği için; Firma tecrübeli seramik ustalarından birinin işte ayrılması nedeniyle tecrübesiz bir seramik sanatçısını işe almıştır. Yeni usta bir kaseyi 1 saat yerine 4/3 saatte yapabilmektedir. ***Kısıtın sol taraf katsayısında meydana gelen değişimin grafik yöntemle gösterimi:

Ödev IV DP modelini kurunuz, simpleks algoritmasını kullanarak optimum çözüme ulaşınız ve duyarlılık analizi de dahil olmak üzere çözümünüzü yorumlayınız. (Modelde kullanılan tüm değişkenlerin değerlerini, amaç fonksiyonunun değerini, bağlayıcı ve bağlayıcı olmayan kısıtları, atıl kapasite değerlerini, amaç fonksiyonu katsayılarının kabul edilebilir aralık değerlerini, indirgenmiş maliyetleri ve yorumlarını, gölge fiyatları ve yorumlarını belirtiniz.) Bir çiftçi baharda ekmeyi planladığı tarlasına gübre sermek istemektedir. Piyasada iki markanın ürünleri satılmaktadır: Toros Tarım ve TKİ Hümas. Her iki ürün de toprağa belirli miktarlarda azot ve fosfat vermektedir. Çuval başına bu miktarlar şöyledir: Marka Kimyasal İçerik Azot (kg/çuval) Fosfat (kg/çuval) Toros Tarım 2 4 TKİ Hümas 4 3 *Ürün içeriklerine ait değerler tamamen hayal ürünüdür. Çiftçi tarlasına en az 16 kg azot veen az 24 kg fosfat atmak istemektedir. Toros Tarım markalı gübrenin bir çuvalı 6TL ve TKİ Hümas markalı gübrenin bir çuvalı da 3TL dir. Çiftçi, hangi markadan kaçar çuval almalıdır ki gübre serme işi en düşük maliyetle gerçekleştirilebilsin? İpucu1: Simpleks algoritmasında başlangıç tablosunu oluşturabilmek için bir temel uygun çözüme ihtiyaç vardır. (0,0) noktası kısıtları sağlamayan bir noktadır. İpucu2: Soruda kullanabileceğiniz bir başlangıç tablosunu elde etmek için sorunun tüm kısıtlarının küçük eşittir olduğunu ve sorunun bir minimizasyon değil maksimizasyon sorusu olduğunu varsayın. Oluşturacağınız tablo, ilk sorunun bir uygun çözümünü temsil etmelidir. Görselliklerden yararlanabilmek için şu siteyi kullanabilirsiniz: https://www.desmos.com/calculator Cevaplarınızı bir Word dosyasında hazırlayınız. Ödevlerinizi ÖĞRENCİNOÖ4SOYAD (örnek : 120720999Ö4YILDIZ) biçiminde kaydederek e-posta yoluyla teslim ediniz. Ödevlerin teslimi için tanınan süre 5 Kasım, saat 23.59 da dolmaktadır Duyurular! Ödevlerinizi geç teslim edebileceğiniz süre 4 saatten 5 saate çıkarılmıştır. Geç teslim süresi içerisinde verilen ödevlerden 10 puan kırılacaktır. İnternet sayfasındaki duyuruları takip ediniz. http://websitem.gazi.edu.tr/site/mehmetbayar/posts/view/id/102869