ATAMA (TAHSİS) MODELİ

Benzer belgeler
ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

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

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

Doğrusal Programlamada Grafik Çözüm

DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ

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

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

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

Yöneylem Araştırması II

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

Konu 2. Y. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

KISITLI OPTİMİZASYON

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

28 C j -Z j /2 0

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

ĐST 349 Doğrusal Programlama ARA SINAV I 15 Kasım 2006

KATLI ATAMA PROBLEMİ VE ÇÖZÜMLERİ

İMÜ1109 TEKNİK RESİM. Bingöl Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 2018

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

KISALTILMIŞ SİMPLEKS YÖNTEMİ

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

Duyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin

TAMSAYILI PROGRAMLAMA

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

= 2 6 Türevsel denkleminin 1) denge değerlerinin bulunuz. 2) Bulmuş olduğunuz dengenin istikrarlı olup olmadığını tespit ediniz.

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

4.1. Gölge Fiyat Kavramı

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

Tarımda Mühendislik Düşünce Sistemi. Prof. Dr. Ferit Kemal SÖNMEZ

Üretim/İşlemler Yönetimi 6. Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Temelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

KARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

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

DENKLEM DÜZENEKLERI 1

m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. şeklindeki matrislere ise sütun matrisi denir. şeklindeki A matrisi bir kare matristir.

Ekle sekmesindeki Tablolar grubundaki Tablo seçeneği ile tablo oluşturulur.

yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I

dir. Fonksiyonun (a,b) aralığında integrali ise, her aralıkta alınan integral değerlerini toplanarak, aşağıda verilen şekilde elde edilir.

İkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız.

EXCEL DE ARİTMETİKSEL İŞLEMLER

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri

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

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)

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

4. Gölge Fiyat Kavramı ve Duyarlılık Analizleri:

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

MİCROSOFT EXCEL PROGRAMI DERS NOTLARI

8. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.

EXCEL de her bir çalışma alanı bir sayfa olarak adlandırılırken, birden fazla sayfa ise kitap olarak adlandırılır.

BÖLÜM 5 5. TABLO OLUŞTURMAK

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

DOĞRUSAL PROGRAMLAMA USULLERİNİN ARAZi VE BÜRO ÇALIŞMALARINA UYGULANMASI

Yöneylem Araştırması I Dersi 2. Çalışma Soruları ve Cevapları/

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

SİMPLEKS METODU simpleks metodu

MATRİSEL ÇÖZÜM TABLOLARIYLA DUYARLILIK ANALİZİ

Matematiksel modellerin elemanları

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

MATEMATİK OYUNLARI TÜRLERİ

6. Ulaştırma Modelleri:

ELEKTRONİK ÇİZELGE. Hücreleri Biçimlendirme. Formülleri Kullanma. Verileri Sıralama. Grafik Oluşturma 1) HÜCRELERİ BİÇİMLENDİRME

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı

ii) S 2LW 2WH 2LW 2WH S 2WH 2LW S 3( x 1) 5( x 2) 5 3x 3 5x x Maliye Bölümü EKON 103 Matematik I / Mart 2018 Proje 2 CEVAPLAR C.1) C.

.:: BÖLÜM I ::. MATRİS ve DETERMİNANT

MATRİS İŞLEMLER LEMLERİ

SİSTEM MÜHENDİSLİĞİ DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL KURMA ÖRNEKLERİ

ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I

2. LOJİSTİK ŞEBEKESİ TASARIMI

Ders 12. Karma Kısıtlamalı Doğrusal programlama problemleri Alıştırmalar 12. Prof.Dr.Haydar Eş Prof.Dr.Timur Karaçay 1...

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

Dik koordinat sisteminde yatay eksen x ekseni (apsis ekseni), düşey eksen ise y ekseni (ordinat ekseni) dir.

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Bilgisayar Mühendisliği

Tesis Yeri Seçiminde Taşıma Maliyeti Optimizasyonu ve Kuyu Yeri Seçimi Uygulaması

BÖLÜM 3: AKIŞ DİYAGRAMLARI

Yöneylem Araştırması III

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

Kübik Spline lar/cubic Splines

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI İLE İLGİLİ ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER

ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I DERS NOTU#8

MAT101 MATEMATİK I BÖLÜM 3 FONKSİYONLAR

Bilgisayar Teknolojileri Bölümü Bilgisayar Programcılığı Programı. Öğr. Gör. Cansu AYVAZ GÜVEN

Excel de Düşeyara Vlookup) Fonksiyonunun Kullanımı

Ulaştırma Problemleri

BLEND YÖNTEMİ İLE KATI MODEL OLUŞTURMA

Teknik Resim TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU. 3. Geometrik Çizimler. Yrd. Doç. Dr. Garip GENÇ

1. MİCROSOFT EXCEL 2010 A GİRİŞ

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı

İNS1101 MÜHENDİSLİK ÇİZİMİ. Bingöl Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 2018

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

EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI

Transkript:

ATAMA (TAHSİS) MODELİ

ATAMA (TAHSİS) MODELİ Doğrusal programlamada kullanılan bir başka hesaplama yöntemidir. Atama problemleri, doğrusal programlama (simpleks yöntem) veya transport probleminin çözüm yöntemleri kullanılarak ta çözülebilmektedir. Bu problemde n sayıdaki eleman diğer n sayıdaki işe tahsis edilir. Önemli özelliği birebir atama yapılmasıdır. Karar değişkenleri 1 veya değerleri alırlar. Tahsis tipi problemler ulaştırma problemlerinde olduğu gibi belirli bölgeler arası atama (nakil) işlemlerinin en küçük masrafla gerçekleştirilmesi temeline dayanmaktadır.

Maliyet veya Gelir (Cij) ve Atamalar (Xij) a C11 X11 C12 X12 İş Teknisyen I II III C13 X13 b C21 X21 C22 X22 C23 X23 c C31 X31 C32 X32 C33 X33

Maliyet veya Gelir (Cij) ve Atamalar (Xij) İş Tek. I II III a C11 C12 1 C13 b C21 1 C22 C23 c C31 C32 C33 1

Tahsis Problemlerinin Matematiksel Formülasyonu: -Amaç Fonksiyonu: n n Z enk/enb = C ij X ij i=1 j=1 Formülasyonda C ij, i elemanından j elemana yapılan atamanın maliyetidir.

X ij = Bir j işi bir i işine tahsis edilirse edilmezse -Kısıtlayıcılar: Her bir elemana veya makineye bir iş tahsis edildiğinde n X ij = 1 i = 1,2,...n j=1

Aynı biçimde her bir işe bir eleman veya makine tahsis edildiğinde n X ij = 1 j = 1,2,...n i=1 Tahsis Probleminin Çözüm Yöntemleri: 1. Sayımla Çözüm 2. Direkt Çözüm 1. Sayımla Çözüm: Bu yöntemi n=3 olan basit bir örnekte görelim.

Süreler (saat, Cij) İş Tek. I II III a 18 14 17 b 15 12 14 c 14 11 15 ÖRNEK 1: 3 ayrı iş yapabilen 3 teknisyenin her bir iş için harcadıkları süre tablodadır. Hangi teknisyene hangi iş (veya hangi işe hangi teknisyeni) verelim ki maliyet en küçük olsun? Diğer bir ifadeyle her iş için harcanan zaman en küçük olsun? n=3 olduğundan n!=3! = 1.2.3 = 6 çözüm vardır. Şöyle ki:

Süreler (Cij) İş I II III Tek. a 18 14 17 b 15 12 14 c 14 11 15 Alternatifler: I II III Maliyet A1 a b c 18 + 12 +15 = 45 A1= 45 A2 a c b 18 + 11 +14 = 43 A2= 43 A3 b a c 15 + 14 +15 = 44 A3= 44 A4 b c a 15 + 11 +17 = 43 A4= 43 A5 c a b 14 + 14 +14 = 42 A5= 42 *Min A6 c b a 14 + 12 +17 = 43 A6= 43

En küçük maliyeti A5 verdiğinden c teknisyeni I. işi a II. işi b III. işi yapmalıdır ki en düşük maliyeti bulalım. Bu çözüm yöntemi ancak n sayısı küçük olduğunda geçerlidir. Çünkü n çok büyüdüğünde problemin sayısal olarak çözümlenmesi zorlaşır. n=1 için alternatif sayısı: n!=1!=3.628.8 olur.

2. DİREKT ÇÖZÜM AŞAMALAR (MİNİMİZASYON PROBLEMİ İÇİN): 1. Her satırın en küçük değeri alınır ve bulunduğu satırdaki sayılardan çıkarılır (her satırda en az bir adet sıfır elde edilir) 2. Yeni sayılarla bulunan tablonun sütunlarının en küçüğü alınır ve bulunduğu sütundaki sayılardan çıkarılır (her sütunda en az bir adet sıfır elde edilir) 3. Bire bir atanma yapılıp yapılamayacağı kontrol edilir. Yapılabiliyorsa optimum çözüme ulaşılmıştır 4. Bire bir atama yapılamıyorsa değerli hücrelerin üzerinden geçecek şekilde en az sayıda yatay ve/veya düşey çizgiler çizerek sıfır değerli hücreler işlem dışı bırakılır

5. Yeni sıfır değerli hücreleri oluşturmak için, üzerinden çizgi geçmeyen sayılar içinden en küçük değer seçilir ve üzerinden çizgi geçmeyen hücrelerdeki sayılardan çıkarılır, üzeri çizilen satır ve sütunların kesiştikleri hücrelerdeki sayılara ilave edilir 6. En az sayıda çizilen çizgilerin sayısı, modeldeki satır ve sütun sayısına eşit ise optimum çözüme ulaşılmıştır. Elde edilen tablodaki sıfırlı hücrelere uygun dağıtım yapılır. 7. Çizgilerin sayısı, modeldeki satır ve sütun sayısına eşit değil ise 4. Aşamaya dönülür ve çizgilerin sayısı, modeldeki satır ve sütun sayısına eşit olana kadar işleme devam edilir.

Örnek 2: Bir imalat atölyesinde 4 türlü iş ve bunların 4 ünü de yapacak kalifiyede 4 teknisyen vardır. Teknisyenlerin bu işleri ne kadar sürede (saat, dakika, saniye vb.) yaptıkları tabloda verilmiştir. Hangi işi hangi teknisyene verelim ki veya hangi teknisyeni hangi işe atayalım ki toplam harcanan süre en küçük olsun?

Tablo 1. Süreler (Cij) X Y Z K Tek İş. 1 8 2 17 11 2 13 28 4 26 3 38 19 18 15 4 19 26 24 1 Çözümü adım adım yapalım. 1.Adım:Her satırın en küçük değeri alınır ve bulunduğu satırdaki ögelerden çıkarılır. 1.Satırın en küçük değeri = 8 2. = 4 3. = 15 4. = 1

Tablo 2. Tek X Y Z K İş. 1 8-8= 2-8= 12 17-8= 9 11-8= 3 2 13-4= 9 28-4= 24 4-4= 26-4= 22 3 38-15= 19-15= 18-15= 15-15= 23 4 19-1= 9 4 26-1= 16 3 24-1= 14 1-1=

Tablo 3. İş. Tek Tek İş. X Y Z K 1 8 2 17 11 2 13 28 4 26 3 38 19 18 15 4 19 26 24 1 X Y Z K 1 12 9 3 2 9 24 22 3 23 4 3 4 9 16 14

2.Adım:Yeni ögelerle bulunan tablonun sütunlarının en küçüğü alınır ve bulunduğu sütundaki ögelerden çıkarılır. X sütununun en küçük değeri = Y = 4 Z = K = Tablo 4.

Tablo 5. İş. Tek Tek X Y Z K İş. 1 12 9 3 2 9 24 22 3 23 4 3 4 9 16 14 X Y Z K 1 8 9 3 2 9 2 22 3 23 3 4 9 12 14

3. Adım: Bütün satır ve sütunlarda değeri elde edilmiştir ve bire bir atama yapılabilmektedir. O halde optimum çözüme ulaşılmıştır. X teknisyeni 1. işe, Y teknisyeni 3. işe, Z teknisyeni 2. işe, K teknisyeni (3 veya 4 e, ancak Y teknisyeni 3 e atandığından) 4. işe. Zmin = 8+19+4+1 = 41 birim.

Tablo 6. Optimum Çözüm (Cij ve Xij değerleri) X Y Z K Tek İş. 1 8 2 13 3 38 4 19 1 2 28 19 26 1 17 4 18 24 1 11 26 15 1 1

Örnek 3: Bir buzdolabı firması, yurt çapında servis hizmetlerini, ellerindeki 5 değişik şehirdeki servis istasyonlarıyla yürütmektedir. Servis istasyonları her hafta ancak bir bölgeye gidebilmektedir. Aşağıdaki tabloda 5 servis istasyonunun gitmek zorunda olduğu diğer 5 bölgeye olan uzaklıkları km olarak verilmiştir. Buzdolabı firması, 5 servis istasyonunun gitmek zorunda bulunduğu bölgelere en kısa seyahat süresiyle veya en az km başına masrafla gidebilmesi için nasıl bir program yapmalıdır?

Böl Ser. A B C D E 1 11 22 8 18 23 2 3 4 9 7 13 6 18 13 19 15 12 16 21 24 17 3 26 5 14 1 12 11 15 Tablo 1. Uzaklık ( km)

Çözüm : 1.Adım:Her sütunun en küçük değeri alınır ve sütunun elemanlarından çıkarılır. Böl Ser. A B C D E 1 2 15 12 8 2 5 3 3 4 12 7 6 1 4 12 17 9 24 11 5 5 3 4 5 Tablo 2.

2.Adım: Elde edilen tabloda her satırın en küçük elemanı alınır ve diğer (satırdaki) elemanlardan çıkarılır. Böl. Ser. A B C D E 1 2 15 12 8 2 5 3 3 3 11 6 5 4 3 8 15 2 5 5 3 4 5 Tablo 3.

Tablo 3 de görüldüğü gibi her satır ve sütunda değeri mevcuttur. Atama yapmaya çalışırsak:

Atama: Böl. Ser. A B C D E 1 2 15 12 8 2 5 3 3 3 11 6 5 4 3 8 15 2 5 5 3 4 5

Atama: Böl. Ser. A B C D E 1 2 15 12 8 2 5 3 3 3 11 6 5 4 3 8 15 2 5 5 3 4 5

Atama: Böl. Ser. A B C D E 1 2 15 12 8 2 5 3 3 3 11 6 5 4 3 8 15 2 5 5 3 4 5

Atama: Böl. Ser. A B C D E 1 2 15 12 8 2 5 3 3 3 11 6 5 4 3 8 15 2 5 5 3 4 5

Bire bir atama yapılamamaktadır

Optimum çözümü bulmak için: Tablo 3. de değerli hücrelerin üzerinden geçecek şekilde en az sayıda yatay ve düşey çizgiler çizerek sıfır değerli hücreler işlem dışı bırakılır. Burada dikkat edilmesi gereken nokta, sıfırlı hücrelerin en az çizgi çizmek koşuluyla işlem dışı bırakılmasıdır. Örneğimizde 2. satırda üç adet sıfır var.bu üç sıfırlı hücreyi işlem dışı bırakmak için üzerlerine bir çizgi çizmek yeterlidir.aynı biçimde C ve E sütunları üzerine de çizgi çizilir.

Tablo 4. Böl. Ser. A B C D E 1 2 15 12 8 2 5 3 3 3 11 6 5 1. Doğru 4 3 8 15 2 5 5 3 4 5 3.D. 2. D.

Çizgilerin sayısı, modeldeki satır ve sütun sayısına eşit ise elde edilen tablodaki sıfırlı hücrelere uygun dağıtımın, yeni tahsisin yapılmasıyla optimum çözüme ulaşılmış olur. Yeni sıfır değerli hücreleri oluşturmak için, üzerinden çizgi geçmeyen sayılar içinden en küçük değer seçilir ve üzerinden çizgi geçmeyen değerlerden çıkarılır. Ancak bu en küçük değer üzeri çizilen satır ve sütunların kesiştikleri hücrelere ilave edilir.

Tablo 5. Böl. Ser. A B C D E 1 13 1 8 2 7 5 3 1 9 6 3 4 1 6 13 2 5 3 1 4 3 4.D. 3.D. 2.D. 1.D. Yeni Tablomuza göre yeniden sıfırlı hücre oluşturmamız gerekir.

Yeni tablo aşağıdaki gibi olur. Böl. Ser. A B C D E 1 12 9 8 2 1 8 6 3 1 8 6 2 4 1 5 12 2 5 3 4 2 4.D. 5.D. 3.D. 2.D. Tablo 6. 1.D.

5.çizgi çizildiğinde (satır ve sütun sayısı eşit ) çözüme ulaşılmış olur.atama ve tablo şöyledir. Böl. Ser. A B C D E 1 12 9 8 2 1 8 6 3 1 8 6 2 4 1 5 12 2 5 3 4 2 Tablo 6. Optimum Çözüm

Optimum Çözüm 1.Servis A bölgesine :11 km 2.Servis D bölgesine : 6 km 3.Servis E bölgesine : 16 km 4.Servis C bölgesine : 17 km 5.Servis B bölgesine : 1 km Toplam : 6 km Zmin = 6 km

Örnek 4: Bir resim galerisinde satışa sunulan 4 resim vardır.her müşterinin ödemeye hazır olduğu fiyatlar aşağıdaki tabloda verilmiştir. Tablo satışlarından maksimum karı elde etmek için hangi müşteri hangi resmi almalıdır. Fiyat teklifleri (YTL) RESİM MÜŞTERİ R1 R2 R3 R4 M1 8 11 - - M2 9 13 12 7 M3 9-11 - M4 - - 12 9

(-) ile ifade edilen yerler müşterilerin teklif vermediği resimlere aittir dolayısıyla boş (-) olan yerler M rakamı konularak yeniden düzenlenir (M: büyük bir sayı) M=1 alalım) RESİM MÜŞTERİ R1 R2 R3 R4 M1 8 11-1 -1 M2 9 13 12 7 M3 9-1 11-1 M4-1 -1 12 9

Çözüm: Bu problemde maksimizasyon olduğu için her satırdaki en büyük değerden diğer satır elemanları çıkarılır. RESİM MÜŞTERİ R1 R2 R3 R4 M1 11-8= 3 11-11= 11-(-1)= 111 11-(-1)= 111 M2 4 1 6 M3 2 111 111 M4 112 112 3

3. Aşama: Sütunlardaki en küçük rakam, diğer sütun elemanlarından çıkarılır. RESİM MÜŞTERİ R1 R2 R3 R4 M1 3-2= 1 M2 4-2= 2 M3 2-2= M4 112-2= 11 111 18 1 3 111 18 112

Bu tabloda uygun atama yapılamadığından sıfırların üstünden geçen en az sayıda çizgiler çizilir ve üzerinden çizgi geçmeyen en küçük değerli eleman işleme alınır. Bu eleman (1), üzerinden çizgi geçmeyen elemanlardan çıkarılır, çizgilerin kesim noktasındaki elemanlara eklenir. RESİM MÜŞTERİ R1 R2 R3 R4 M1 1 111 18 M2 2 1 3 M3 111 18 M4 11 112

RESİM MÜŞTERİ R1 R2 R3 R4 M1 11 17 M2 1 2 M3 112 18 M4 11 113 Optimum çözüm 1.müşteri 1 nolu resmi 2.müşteri 2 nolu resmi 3.müşteri 3 nolu resmi 4. müşteri 4 nolu resmi almalıdır

Optimum Çözüm RESİM MÜŞTERİ R1 R2 R3 R4 M1 8 11 - - 1 M2 9 13 12 7 1 M3 9-11 - 1 M4 - - 12 9 1 Toplam gelir: Zmax = 8+13+11+9 Zmax = 41 milyar TL