Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

Benzer belgeler
doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu

Duyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin

Yöneylem Araştırması II

28 C j -Z j /2 0

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

KISITLI OPTİMİZASYON

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

4.1. Gölge Fiyat Kavramı

Doğrusal Programlamada Grafik Çözüm

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

ATAMA (TAHSİS) MODELİ

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI DERSİ LINDO

MATRİSEL ÇÖZÜM TABLOLARIYLA DUYARLILIK ANALİZİ

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı

İkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız.

4. Gölge Fiyat Kavramı ve Duyarlılık Analizleri:

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI YÜKSEK LİSANS DERSİ

TAMSAYILI PROGRAMLAMA

DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ

SİMPLEKS ALGORİTMASI Yapay değişken kullanımı

Matematiksel modellerin elemanları

Zeki Optimizasyon Teknikleri

ĐST 349 Doğrusal Programlama ARA SINAV I 15 Kasım 2006

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri

SİSTEM MÜHENDİSLİĞİ DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL KURMA ÖRNEKLERİ

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Kısıtsız Optimizasyon OPTİMİZASYON Kısıtsız Optimizasyon

Yöneylem Araştırması I Dersi 2. Çalışma Soruları ve Cevapları/

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

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

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

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

KONU 13: GENEL UYGULAMA

Temelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey

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

KISALTILMIŞ SİMPLEKS YÖNTEMİ

Yöneylem Araştırması III

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

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

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

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

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

yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

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

OPTIMIZASYON Bir Değişkenli Fonksiyonların Maksimizasyonu...2

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

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

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

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

EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER

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

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI İLE İLGİLİ ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER

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

KARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

biçimindeki ifadelere iki değişkenli polinomlar denir. Bu polinomda aynı terimdeki değişkenlerin üsleri toplamından en büyük olanına polinomun dereces

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I-

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

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

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

SİMPLEKS METODU simpleks metodu

Özyineleme (Recursion)

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 MATEMATİKSEL İKTİSADA GİRİŞ İktisat Hakkında İktisatta Grafik ve Matematik Kullanımı 13

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


DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA (NLP)

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL GÜVENLİK YAPILANMASINDAKİ RİSKLERİN DOĞRUSAL PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ

SİMPLEKS ALGORİTMASI! ESASLARI!

DENİZ HARP OKULU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.

Karar değişkenlere ilişkin fonksiyonların ve bu fonksiyonlara ilişkin sınırlamaların tanımlanması

23. Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması

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

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

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

HESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: IND 3907

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

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı:1 sh.1-8 Ocak 2011

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

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

OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ. Kısıtsız Optimizasyon

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

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

ÜNİTE 9 ÜNİTE 9 MICROSOFT EXCEL - II TEMEL BİLGİ TEKNOLOJİLERİ İÇİNDEKİLER HEDEFLER

0.1 Zarf Teoremi (Envelope Teorem)

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI

END331 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI I DERS NOTLARI

Transkript:

DP SİMPLEKS ÇÖZÜM

Simpleks Yöntemi, amaç fonksiyonunu en büyük (maksimum) veya en küçük (minimum) yapacak en iyi çözüme adım adım yaklaşan bir algoritma (hesaplama yöntemi) dir. Bu nedenle, probleme bir uç noktasından başlayarak optimuma daha yakın bir ikincisine, oradan bir üçüncüsüne... atlayarak en iyi çözümü veren uç noktasına ulaşmamızı sağlar.

Yöntem, problemin matematiksel olarak belirtilmesini zorunlu kılar. Bu nedenle kısıtlayıcıların eşitsizlikler veya eşitlik, amaç fonksiyonunun da doğrusal bir fonksiyon halinde matematiksel olarak ifade edilmesi gerekir.

Simpleks Yönteminde, problemin çözümünde izlenecek yol; Problemin modeli (Standart Model) kurulduktan sonra: Modeldeki tüm kısıtlayıcılar (eşitsizlik veya eşitlikler) yeni değişkenler ilavesiyle eşitlik haline dönüştürülür, yeni model yazılır( Kanonik Model ) Başlangıç simpleks tablosu kurulur ve Aşamalar halinde optimum çözüme ulaşılır.

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre): Kısıtın eşitsizlik yönü Değişken a katsayısı c katsayısı Aylak (Gevşek) +1 0 Artık (Boş) -1 Yapay (Suni) +1 = Yapay (Suni) +1 0 Max : - m Min : + m Max : - m Min : + m

Aylak değişkenler diğer değişkenler gibi çözüme girer, fakat bunların değerleri, kullanılmayan kapasiteleri ve hammaddelerin miktarlarını gösterirler.

(1) Eğer İse eşitlik haline dönüştürmek için: eşitsizliğe +x (aylak) değişkeni eklenir. c katsayısı sıfırdır. aylak değişken a : +1 c : 0 ***Bu ilaveler yapılırken birim matris oluşmasına dikkat edilmelidir.

(2) Eğer ise eşitlik haline dönüştürmek için: eşitsizlikten -x (artık) değişkeni çıkartılır. c katsayısı sıfırdır. ikinci olarak +x (suni) değişkeni eklenir. Zmax da c katsayısı m (m : en büyük sayı) Zmin de c katsayısı +m artık değişken a: -1 c: 0 suni değişken a: +1 c: m ***Bu ilaveler yapılırken birim matris oluşmasına dikkat edilmelidir.

(3) Eğer ise Sadece +x (suni) değişkeni eklenir Zmax da c katsayısı m Zmin de c katsayısı +m (m : en büyük sayı) suni değişken a : +1 c : m ***Bu ilaveler yapılırken birim matris oluşmasına dikkat edilmelidir.

Örnek: Standart Model Zmaks = 5X1 + 7X2 2X1 + 4X2 <= 15 6X1 + 9X2 = 10 9X1 + 2X2 >= 28 Kanonik Model Zmaks = 5X1 + 7X2 + 0X3 mx4 mx5 + 0X6 2X1 + 4X2 + X3 = 15 6X1 + 9X2 + X4 = 10 9X1 + 2X2 + X5 X6 = 28 Birim Matris

Örnek 2.80 Bir motosiklet şirketi piyasaya gençlerin yaz aylarında tatilde binebilmesi için küçük boyda ve değişik tipte bisiklet ile motosiklet imal etmeyi planlamaktadır. Şirket bu iki imalatını iki ayrı işlemin yapıldığı I ve II nolu atölyelerinde gerçekleştirmektedir. Yönetici ne kadar bisiklet ve motosiklet imal etsin ki kar en büyük (maksimum) olsun?

Sistematik Özet Atölyeler Bisiklet Mallar Motosiklet İşlem zamanı (saat/ad.)(a) Kapasite (saat) (b) I 6 4 120 II 3 10 180 Kar (TL/ad.) 45 55 Karar Değ. (c) Ek Bilgi Problem Türü Simge X 1 X 2 Birim adet adet Tür Tam sayı Tam sayı Üretim periyodu belirtilmemiş Tam Sayılı Doğrusal Programlama

Model : Doğrusal Programlama Modeli (Standart Model) Amaç Fonksiyonu Kısıtlar Z 6x 3x Pozitiflik Koşulu 1 1 x max 1 55 4x 2 10x 45x x 2 1, x2 120 180 0 2

Problemde, kısıtlayıcıları eşitlik haline dönüştürmek için aylak değişken kullanılacaktır. Eşitsizliğin işareti olduğundan aylak değişkenler eşitsizliğin sol tarafına eklenir. 6x 3x Z 1 1 Kanonik Model 4x 2 10x 2 x 3 (0x (0x 3 ) x ) 120 180 max x1 55x2 0x3 0 4 45 x 4 4 Birim Matris c katsayısı

Başlangıç Simpleks Tablo Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 0 X 3 6 4 120 0 X 4 3 10 180 z c - z

Başlangıç Simpleks Tablo Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 0 X 3 6 4 1 0 120 0 X 4 3 10 0 1 180 z c - z Birim Matris oluşturulur

Başlangıç Simpleks Tablo Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 0 X 3 6 4 1 0 120 0 X 4 3 10 0 1 180 z 0 0 0 0 0 c - z 0 x 6 = 0 0 x 3 = 0 Toplamı= 0

Başlangıç Simpleks Tablo Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 0 X 3 6 4 1 0 120 0 X 4 3 10 0 1 180 z 0 0 0 0 0 c - z 45 55 0 0 45-0 = 45

Anahtar Sütun Başlangıç Simpleks Tablo (1. İterasyon) Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 0 X 3 6 4 1 0 120 0 X 4 3 10 0 1 180 z 0 0 0 0 0 c - z 45 55 0 0 Maksimizasyon probleminde Anahtar Sütun seçiminde c-z satırındaki pozitif en büyük sayı seçilir (55)

Başlangıç Simpleks Tablo (1. İterasyon) Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 0 X 3 6 4 1 0 120 30 0 X 4 3 10 0 1 180 18 z 0 0 0 0 0 c - z 45 55 0 0 120 / 4 = 30 180 / 10 = 18

Başlangıç Simpleks Tablo (1. İterasyon) Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 0 X 3 6 4 1 0 120 30 0 X 4 3 10 0 1 180 18 z 0 0 0 0 0 c - z 45 55 0 0 Maksimizasyon probleminde Anahtar Satır seçiminde sıfır ve negatifler göz önüne alınmaz. Oranlar içerisinde Pozitif en küçük sayı seçilir (18) Anahtar Satır

Anahtar satırda neden en küçük (b/a) sayı seçilir: b ler artan kapasitedir. a lar o kapasiteden kullanılan miktardır. b/a ise, seçilen anahtar sütundaki değişkenin alabileceği en yüksek değeri (örneğin bitkinin ekilebileceği alanı) gösterir. 1.kısıt (örneğin alan) açısından b 1 /a = 15 da 2.kısıt (örneğin işgücü) açısından b 2 /a = 30 da 3.kısıt (örneğin alan) açısından b 3 /a = 12 da ise, bunlardan en küçüğü alınmak zorundadır ki diğer kaynak kısıtlarını da sağlasın. En büyüğü alınırsa, diğer kaynak kısıtlarını sağlamaz. Sıfır veya negatif olması da onun ekilemeyeceğini gösterir.

Başlangıç Simpleks Tablo (1. İterasyon) Anahtar Eleman Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 0 X 3 6 4 1 0 120 30 0 X 4 3 10 0 1 180 18 z 0 0 0 0 0 c - z 45 55 0 0 Temel değişken nde x 4 yerine x 2 gelecektir.

Birinci Simpleks Tablo (1. İterasyon) Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 0 X 3 55 X 2 3/10 10/10 0/10 1/10 180/10 z c - z Anahtar elemanın bulunduğu satırdaki öğeler anahtar elemana (10) bölünür

Yeni X3 satırı X 3 6 4.(3/10) 24/ 5 4 4.(1) 0 1 4.(0) 1 0 4.(1/10) 2 / 5 120 4.(18) 48 X X X X 1 2 3 4 Z zsatırı (0.24/ 5) (55.3/10) 33/ 2 (0.0) (55.1) 55 (0.1) (55.0) 0 (0. 2 / 5) (55.1/10) 11/ 2 b (0.48) (55.18) 990 Eski X3 Eski X3 te Anaht ar Sütun değeri Yeni tabloda ilk yazılan satır değerleri X X X X 1 2 3 4 C- c -Z zsatırı 45 55.(3/10) 57/ 2 55 55.(1) 0 0 55.(0) 0 0 4.(1/10) 11/ 2

(iki tablo birlikte) Başlangıç S. T. Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 0 X 3 6 4 1 0 120 30 0 X 4 3 10 0 1 180 18 z 0 0 0 0 0 c - z 45 55 0 0 Birinci Simpleks Tablo Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm 0 X 3 24/5 0 1-2/5 48 55 X 2 3/10 1 0 1/10 18 ( b ) z 33/2 55 0 11/2 990 c - z 57/2 0 0-11/2 Oran ( b/x as ) 6 4.(3/10) 4 4.(1) 0 1 4.(0) 1 24/ 5 0 4.(1/10) 2 / 5 120 4.(18) 48

C-Z satırının tamamı 0 (sıfır) ya da negatif olana kadar çözüme devam edilir.

Birinci Simpleks Tablo (2. İterasyon) Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 0 X 3 24/5 0 1-2/5 48 10 55 X 2 3/10 1 0 1/10 18 60 z 33/2 55 0 11/2 990 c - z 57/2 0 0-11/2 48 / (24/5) = 10 18 / ( 3 / 10 ) = 60

Birinci Simpleks Tablo (2. İterasyon) Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 0 X 3 24/5 0 1-2/5 48 10 55 X 2 3/10 1 0 1/10 18 60 z 33/2 55 0 11/2 990 c - z 57/2 0 0-11/2 Maksimizasyon probleminde Anahtar Satır seçiminde sıfır ve negatifler göz önüne alınmaz. Oranlar içerisinde Pozitif en küçük sayı seçilir (10)

Birinci Simpleks Tablo (2. İterasyon) Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 0 X 3 24/5 0 1-2/5 48 10 55 X 2 3/10 1 0 1/10 18 60 z 33/2 55 0 11/2 990 c - z 57/2 0 0-11/2 Anahtar Eleman Temel değişken nde x 3 yerine x 1 gelecektir.

İkinci Simpleks Tablo (2. İterasyon) Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 45 X 1 1 0 5/24-1/12 10 55 X 2 z c - z Anahtar elemanın bulunduğu satırdaki öğeler anahtar elemana bölünür

İkinci Simpleks Tablo (2. İterasyon) Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 45 X 1 1 0 5/24-1/12 10 55 X 2 0 1-1/16 1/8 15 z c - z

İkinci Simpleks Tablo (2. İterasyon) Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 45 X 1 1 0 5/24-1/12 10 55 X 2 0 1-1/16 1/8 15 z 45 55 95/16 25/8 1275 c - z 0 0-95/16-25/8 c z satırının öğeleri negatif ve sıfır olduğundan optimum çözüme ulaşılmıştır.

İkinci Simpleks Tablo (Final Tablo) Kar Katsayısı ( c ) c 45 55 0 0 Temel değişken X 1 X 2 X 3 X 4 Çözüm ( b ) Oran ( b/x as ) 45 X 1 1 0 5/24-1/12 10 55 X 2 0 1-1/16 1/8 15 z 45 55 95/16 25/8 1275 c - z 0 0-95/16-25/8

Simpleks Çözüm Sonuçları Özeti ve Yorumu Çözüm Vektörü (X) C-Z Açıklama Karar Değişkenleri Optimum Çözüm (Solution Value) Azalan Gelir (Artan Maliyet) (Reduced cost) Çözümde yer almayan değişkenin çözüme girmesi halinde gelirde oluşacak azalma (maliyette oluşacak artış) X1 X2 10 15 0 0 İkinci Opt. Çözüm? Xi = 0 ve (C-Z) si de 0 ise ikinci optimum çözüm vardır Kısıtlar- İlave Edilen Değişkenler Artan Kapasite (Slack or Surplus) Gölge Fiyat (Shadow price) İlgili kapasitenin bir birim arttırılmasıyla gelirde oluşacak artış (maliyette oluşacak azalma) X3 0-95/16= - 5.94 X4 0-25/8= - 3.13 Zmaks = 1275 TL

DP PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE KULLANILABİLECEK BİLGİSAYAR YAZILIMLARI 1. LİNDO 2. QSB 3. WINQSB

LINDO

LINDO

LINDO ÖRNEK: Model

ÇÖZÜM SONUCU

DUYARLILIK ANALİZLERİ SONUÇLARI

QSB - WINQSB

Problemin Modeli (Normal form) QSB

Problemin Modeli (Matris form) (WINQSB)

ÖNEMLİ WinQSB yazılımına model verisi girilirken Kesir ayıracı olarak nokta (.) kullanılacak, virgül kullanılmayacak (Örnek: 3.27) Bin ayıracı kullanılmayacak (Örnek: 12500) WinQSB yazılımı model çıktısı yorumlanırken: Sayıda virgül (,) varsa, kesir ayıracıdır Sayıda nokta varsa, bin ayıracıdır (Örnek: 47.800,5000)

Grafik Çözüm (QSB)

Simpleks Çözüm Aşamaları (QSB) Başlangıç Simpleks Tablo

Birinci İterasyon

Birinci Simpleks Tablo (İkinci İterasyon)

İkinci Simpleks Tablo (Son) (Optimum çözüm bulundu)

Optimum Çözüm Sonucu:

Optimum Çözüm Toplu Sonuçlar (WINQSB)

DP MODEL (SİMPLEKS) ÇÖZÜM SONUÇLARININ YORUMU Optimum Çözüm Değeri X1=10 birim X2=15 birim Birim Masraf veya kar (c) C1:45 TL C2:55 TL Amaç F na Katkısı X1:450 TL X2:825 TL Amaç F. Değeri Zmaks=1275 TL

DP MODEL (SİMPLEKS) ÇÖZÜM SONUÇLARININ YORUMU Azalan Gelir- Artan Maliyet X1= 0 X2= 0 Duyarlılık Analizi İzin Verilen Min Max C1: 16.50 C1: 82.50 C2: 30.00 C2: 150.00

Artan Kapasite Kısıt 1 için:0 Kısıt 2 için: 0 Gölge Fiyat Kısıt 1 için: 0 Kısıt 2 için: 0 Duyarlılık Analizi İzin Verilen Min Max C1: 16.50 C1: 82.50 C2: 30.00 C2: 150.00