ĐST 349 Doğrusal Programlama ARA SINAV I 15 Kasım 2006

Benzer belgeler
Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

Yöneylem Araştırması II

4.1. Gölge Fiyat Kavramı

Doğrusal Programlamada Grafik Çözüm

DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ

Duyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin

KISITLI OPTİMİZASYON

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

4. Gölge Fiyat Kavramı ve Duyarlılık Analizleri:

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

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

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

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

TAMSAYILI PROGRAMLAMA

KONU 3: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA PROBLEMLERİ İLE İLGİLİ ÖRNEKLER

ATAMA (TAHSİS) MODELİ

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu

MATRİSEL ÇÖZÜM TABLOLARIYLA DUYARLILIK ANALİZİ

SİSTEM MÜHENDİSLİĞİ DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL KURMA ÖRNEKLERİ

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

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

Yöneylem Araştırması I Dersi 2. Çalışma Soruları ve Cevapları/

yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA (NLP)

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

KONU 13: GENEL UYGULAMA

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

SİMPLEKS METODU simpleks metodu

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI İLE İLGİLİ ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER

28 C j -Z j /2 0

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI DERSİ LINDO

Matematiksel modellerin elemanları

Zeki Optimizasyon Teknikleri

SİSTEM MÜHENDİSLİĞİ DOĞRUSAL PROGRAMLAMA ÖRNEKLER (MODEL KURMA, ÇÖZÜM, YORUM)

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

SİMPLEKS ALGORİTMASI Yapay değişken kullanımı

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

Temelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey

İkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız.

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

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

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

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

SİMPLEKS ALGORİTMASI! ESASLARI!

YAZILI SINAV SORU ÖRNEKLERİ MATEMATİK

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI YÜKSEK LİSANS DERSİ

Çalışma Soruları 1. a) x > 5 b) y < -3 c) xy > 0 d) x 3 < y e) (x-2) 2 + y 2 > 1. ( ) 2x

END331 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI I DERS NOTLARI

Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı. ALES / Đlkbahar / Sayısal I / 11 Mayıs Matematik Soruları ve Çözümleri E) 2.

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

11. HAFTA MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ. Başabaş Analiz Yöntemi. Yrd. Doç. Dr. Tahir AKGÜL

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

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

DENİZ HARP OKULU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

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

II DP Model Kurma (Derste Çözülecek Örnekler)

Planlama Seviyelerine Bir Bakış

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Çok değişkenli fonksiyonlar. Maksimum- Minimum

15.010/ Ara Sınav Çözümleri, 2004

Ders 02. Gauss-Jordan Yok Etme Yöntemi. 2.1 Çözümler:Alıştırmalar 02. Prof.Dr.Haydar Eş Prof.Dr.Timur Karaçay. 1. Soru

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

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

GAMS Kullanım Notları

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

Kısıtsız Optimizasyon OPTİMİZASYON Kısıtsız Optimizasyon

ENM 525 İleri Üretim Planlama ve Kontrolü PAÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

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

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

1-2 - * Bu Ders Notları tam olarak emin olmamakla birlikte yıllarına aiitir.tekrardan Sn.Hakan Paçal'a çoook tsk ederiz...

Ulaştırma Problemleri

SERT KABUKLU MEYVELER VE KURU MEYVELERDE

3. Ders Çok Boyutlu (Değişkenli) Veri Analizi

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)

DP Model Kurma (Derste Çözülecek Örnekler)

Ders 06. a) Anlık hız fonksiyonunu bulunuz b) x=2 ve x = 5 anında hızı bulunuz. c) Hızın 0 olduğu anları bulunuz. Çözüm:

TEMEL ELEKTROT SİSTEMLERİ Eş Merkezli Küresel Elektrot Sistemi

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

UYGULAMA 2. Prof.Dr. Mustafa Cavcar Anadolu Üniversitesi, Sivil Havacılık Yüksekokulu, 26470, Eskişehir

Algoritmalara Giriş. Prof. Erik Demaine. November 16, 2005 Copyright by Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson L18.1

KISITLI OPTĠMĠZASYON

S Ü L E Y M A N D E M Ġ R E L Ü N Ġ V E R S Ġ T E S Ġ M Ü H E N D Ġ S L Ġ F A K Ü L T E S Ġ M A K Ġ N A M Ü H E N D Ġ S L Ġ Ğ Ġ B Ö L Ü M Ü

OCAK 2013 TARİH BASKILI İSTATİSTİK II DERS KİTABINA İLİŞKİN DÜZELTME CETVELİ

Mikroiktisat Final Sorularý

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I-

EMM3208 Optimizasyon Teknikleri

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

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

GAMS Kurulumu ve Temel Özellikleri GAMS ile Modellemeye Giriş, Örnek Problemler

Transkript:

ĐST 49 Doğrusal Programlama ARA SINAV I 15 Kasım 006 Adı Soyadı:KEY No: 1. Aşağıdaki problemi grafik yöntemle çözünüz. Đkinci kısıt için marjinal değeri belirleyiniz. Maximize Z X 1 + 4 X subject to: X 1 + X 4 -X 1 + X 15 5 X 1 + X 45 X 1, X 0 Köşeler ZX 1 +4X A: (0,0) 0 B: (0, 5) 0 C: (, 6) 7 **--------- Optimum çözüm D: (7, 10/) 61/ E: (9, 0) 9 S 1 0 S 0 S 1 Đkinci kısıtın sağ taraf değeri 15 değil de 16 olsa idi C noktasının yeni koordinatları: ( 8/, 56/9) olurdu. Bu noktada hesaplanacak Z değeri: Z new 48/9 olurdu. U Z new - Z old 48/9-7 (48-4)/95/9 olur.

. a) Aşağıda verilen doğrusal programlama probleminin çözümünde aşağıda verilen simpleks tablosuna ulaşılmıştır. Bu tabloyu kullanarak verilen çözümün optimum olup olmadığını saptayınız. Çözüm optimum değilse optimum çözümü bulunuz. Gerekirse verilen boş tabloları kullanınız. Max. Z X + X s.t. X + 4X + X X + X + X 1+ 4X 1 1 X 1+ X + X X 1, X, X 0 100 40 85 X 1 X X S 1 S S Basis C j 4 0 0 0 RHS Ratio X 4 /4 1 1/ 1/4 0 0 5 50 S 0 5/4 0 / -1/4 1 0 15 10 S 0-5/4 0 1/ -/4 0 1 10 0 Z j 4 1 0 0 100 C j -Z j -1 0 1-1 0 0 (/)R ---R ; (-1/)R +R 1 ---R 1 ; (-1/)R +R ---R X 1 X X S 1 S S Basis C j 4 0 0 0 RHS Ratio X 4 1/ 1 0 1/ -1/ 0 0 X 5/6 0 1-1/6 / 0 10 S 0-5/ 0 0 -/ -1/ 1 5 Z j /6 4 5/6 / 0 110 C j -Z j -11/6 0 0-5/6 -/ 0 Optimum Çözüm: X 1 0 X 0 X 10 S 1 0 S 0 S 5 Z110 b) Son simpleks tablosundaki bilgileri kullanarak, X nin objektif fonksiyondaki katsayısı C için mevcut çözümün optimum oluşunu bozmayacak değişim aralığını hesaplayınız. C 5 olsa çözüm nasıl değişirdi? X 1 X X S 1 S S Basis C j 4+d 0 0 0 RHS Ratio X 4+d X S 0 Z j /6+d/ 4+d 5/6+d/ /-d/ 0 110+0d C j -Z j -11/6-d/ 0 0-5/6-d/ -/+d/ 0-11/6-d/ 0, -5/6-d/ 0, -/+d/ 0 eşitsizlikleri d için ortak çözülürse -5/ d bulunur ve bunun sonucu olarak da / c 6 elde edilir. C 5 olsa d1 olurdu ve bu durumda Z New 110+0(d)110+0(1)10 olur. c) Son simpleks tablosundaki bilgileri kullanarak, birinci kısıtın sağ taraf değeri olarak verilen 100 değerinin alt -üst limit değerlerini hesaplayıp bu limitlerin ne anlama geldiğini açıklayınız. Örneğin birinci kısıtın sağ taraf değeri 100 olmak yerine 105 olsa optimum çözüm değişir mi? Değişirse yeni çözümü veriniz.

X S new olarak da 0+ d / 0 10 d / 6 0 5 d / 0 eşitsizlikleri ortak çözülürse 60 d 7. 5 bulunur ve bunun sonucu 40 b 1 107. 5 olur. b 1 105 olsa d5 olacağı için X S new 0+ d / X 10 d / 6 5 d / S new 0+ 5/ X 10 5/ 6 5 (5) / S new 65 / 55 / 6 5 / ve Z4(65/)+(55/6)60/+165/6685/6114.6667 olur. d) Eldeki kaynakların marjinal değerlerini (gölge fiyatlarını) belirtiniz. Birinci kaynaktan temin edilecek ilave her bir birimin fiyatı 0.55 olsa ve size bu fiyattan 7 birim daha satmayı teklif etseler alır mısınız? Neden? Marjinal değerler: u / 6; u / ; u 0 1 5 Birinci kaynağın Marjinal değeri 5/60.8 olduğu; maliyet 0.55 olduğu ve ayrıca birinci kaynağa ilave edilebilecek miktarın üst sınırı da 7.5 olduğu için birim maliyeti 0.55 olan bu kaynaktan 7 birim daha almak, her bir ilave birimlik artış toplam karı (5/6-0.55) birim artıracağı için, uygun bir karar olacaktır.. Đki farklı DP probleminin simpleks metodu ile çözümünde aşağıdaki tablolara ulaşılmıştır. Tablolardaki eksikleri tamamladıktan sonra i) problemin çözümünün olup olmadığını, ii) çözümü varsa tablodan elde edilen çözümü, iii) birden fazla optimum özümü varsa en az bir optimum çözüm daha veriniz. a) Max Z 4 X 1 + 8 X s.t. X 1 + X 10 - X 1 + X 8 X 1, X 0 X 1 X S 1 S A Basis C J 4 8 0 0 -M RHS X 8 1 1 1/ 0 0 5 A -M - 0-1/ -1 1 Z j 8+M 8 4+M/ M -M 40-M C j - Z j -4-M 0-4-M/ -M 0 C j - Z j değerlerinin hepsi 0 olduğu için bu tablo son simpleks tablosudur. Ancak Basis te bir yapay(artificial) değişken yer aldığı için bu problemin çözümü yoktur. (Infeasible) b) Max Z X 1 + X + X s.t. 4X 1 + X + X 4 X 1 + 4 X + 0 X 0 4X 1 + 8 X + X 16

X 1 X X S 1 A 1 S S Basis C j 1 1 0 -M 0 0 RHS Ratio X 1 1 1/ 0 0 0 1/4 4 8 S 0 0 0-1 0 0 1-1/ 1 - S 1 0 0 6 0 1-1 0 1 1 - Z j 4 1 0 0 0 1/ 8 C j -Z j 0-0 0 -M 0-1/ C j - Z j değerlerinin hepsi 0 olduğu için bu tablo son simpleks tablosudur. Buradan optimum çözüm okunursa: X 1 4 X 0 X 0 S 1 1 A 1 0 S 1 S 0 Z8 Olur. Yukarıdaki tabloda X temel değişkenlerden biri olmadığı halde C j - Z j değeri sıfırdır. Bu da bu problemin alternatif optimum çözümü olduğunun işaretidir. Yani X Basis e girer ve X 1 de çıkar. Alternatif optimum aşağıdaki tabloda verilmiştir. R 1 ---R 1 ; R 1 +R ---R ; R ---R X 1 X X S 1 A 1 S S Basis C j 1 1 0 -M 0 0 RHS Ratio X 1 4 1 0 0 0 1/ 8 S 0 4 0 0 0 1 0 0 S 1 0 0 6 0 1-1 0 1 1 Z j 4 1 0 0 0 1/ 8 C j -Z j 0-0 0 -M 0-1/ Bu tablodan optimum çözüm okunursa: X 1 0 X 0 X 8 S 1 1 A 1 0 S 0 S 0 Z8 Elde edilir.

4. Bir işletmenin cevher çıkarılan üç maden ocağı (M1, M, M) ve üç adet de Đşleme Merkezi (D1, D, D) bulunmaktadır. Aşağıdaki tablonun en son sütununda Maden ocaklarının üretim kapasiteleri (bin ton olarak); en alt satırında Maden işleme merkezlerinin işleme kapasitelerinin alt sınır değerleri (bin ton olarak); tablonun (MĐ, DJ) gözelerinde de 1000 ton madenin MĐ den DJ ye ulaştırılma maliyetleri verilmiştir. Ayrıca, M den D ye gönderilecek maden miktarı D ye gönderileceklerin en az % 50 si kadar; M1 den D e gönderilecek maden miktarı da D e gönderileceklerin en az %0 u kadar olmalıdır. Đşleme Merkezleri Maden Ocakları D1 D D Üretim M1 80 60 15 0 M 75 85 100 15 M 10 95 110 10 Kapasite 15 15 15 Toplam ulaştırma maliyetini minimize eden çözümünü verecek DP modelini oluşurunuz. X ij M i den D j ye gönderilecek cevher miktarı olsun (1000 ton olarak) ; i, j 1,, Min Z 80 X 11 + 60 X 1 + 15 X 1 +75 X 1 + 85 X + 100 X + 10 X 1 + 95 X + 110 X s.t. X 11 + X 1 + X 1 0 X 1 + X + X 15 X 1 + X + X 10 X 11 + X 1 + X 1 15 X 1 + X + X 15 X 1 + X + X 15 X 0.5( M 1 Kapasitesi M Kapasitesi M Kapasitesi D 1 Talebi D Talebi D Talebi X 1 + X + X ) M den D ye gönderilecek miktarın D ye gönderilecekler içindeki payı X 1 0.(X 1 + X + X ) M 1 den D e gönderilecek miktarın D e gönderilecekler içindeki payı

5. Fın-Fıs(FF) 800 gramlık kutularda karışık kuru yemiş hazırlayıp pazarlamaktadır. FF nin değişik ad ve içeriklerde hazırladığı dört farklı karışımın 800 gramlık bir paketindeki kuru yemiş türleri ve miktarları(gr olarak) aşağıdaki tabloda verildiği gibidir. Karışım Fındık Ay Leblebi Antep Yer Fıstığı Badem Fiyat/kutu çekirdeği Fıstığı Özel 00 00 100 100 100 100 YTL Lüks 00 0 00 0 00 100.50 YTL Kral 00 0 0 00 00 0 4 YTL Parti 0 400 0 0 400 0.50 YTL Fiyat/kg.60 YTL 1.5 YTL YTL YTL.5 YTL.75 YTL Stok (kg) 00 Sınırsız 100 75 00 00 FF Kral adı verilen karışımdan en az 0 kutu, Özel karışımdan da en çok 50 kutu satabileceğini öngörmektedir. FF her bir karışımdan kaçar kutu hazırlayıp satmalıdır ki toplam karı maksimum olsun. ( modelleyiniz, çözüm için uğüraşmaynız) X 1 Özel karışımdan hazırlanacak 800 gramlık kutuların sayısı XLüks karışımdan hazırlanacak 800 gramlık kutuların sayısı X Kral karışımdan hazırlanacak 800 gramlık kutuların sayısı X 4 Parti karışımdan hazırlanacak 800 gramlık kutuların sayısı olsun. Bu karışımların 800 gramlık bir kutusunun maliyetlerini hesaplayalım. 1 kutu Özelin maliyeti 0.(.60)+ 0.(1.5)+0.1()+0.1()+0.1(.5)+0.1(.75) 1.895 YTL, 1 kutu Lüksün maliyeti 0.(.60)+0.()+0.(.5)+0.1(.75).155 YTL 1 kutu Kralın maliyeti 0.(.60)+ 0.( )+ 0.(.5).4 YTL, 1 kutu Partinin maliyeti 0.4( 1.5) + 0.4(.5) 1.90 YTL. Şimdi de 800 gramlık bu karışımların satışından elde edilecek net karları hesaplayalım. 1 kutu Özelden elde edilecek kar -1.895 1.105 YTL; 1 kutu Lüksden elde edilecek kar.50-.155 1.45 YTL 1 kutu Kraldan dan elde edilecek kar 4-.4 1.57 YTL 1 kutu Partiden den elde edilecek kar.5-1.90 1.60 YTL olur. DP modelimiz: Max Z 1.105 X 1 + 1.45 X + 1.57 X + 1.60 X 4 s.t. X 0 X 1 50 0. X 1 +0.X + 0. X 00 0.1 X 1 +0. X 100 0.1X 1 + 0. X 75 Kral satışı Özel satışı Mevcut Fındık Miktarı Mevcut Leblebi Miktarı Mevcut Antep Fıstığı Miktarı 0.1 X 1 +0.X + 0. X +0.4X 4 00 Mevcut Yer Fıstığı Miktarı 0.1 X 1 +0.1X 00 Mevcut Badem Miktarı X i1,,,4 i 0