EM302 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI 2. YARIYILİÇİ SINAVI Y.Doç.Dr. Özgür Kabak SORULAR VE CEVAPLAR

Benzer belgeler
EM302 Yöneylem Araştırması 2 Proje Yönetimi. Dr. Özgür Kabak

Duyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin

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

Proje yönetimi. Proje

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI DERSİ LINDO

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

Doğrusal Programlama ve Excel Çözücü Uygulamasıyla Optimum Rasyon Çözümü

Çift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile)

Zeki Optimizasyon Teknikleri

SORU SETİ 02 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI

FİZİK-II DERSİ LABORATUVARI ( FL 2 4 )

KARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

1) Çelik Çatı Taşıyıcı Sisteminin Geometrik Özelliklerinin Belirlenmesi

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-II Hafta 14

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

END331 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI I GEÇMİŞ SINAV SORULARI

EM302 Yöneylem Araştırması 2 Çok değişkenli DOP ların çözümü. Dr. Özgür Kabak

ELN3304 ELEKTRONİK DEVRELER LABORATUVARI II DENEY 3 TEK BESLEMELİ İŞLEMSEL KUVVETLENDİRİCİLER

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler

T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK MİMARLIK FAKÜLTESİ ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ELN3304 ELEKTRONİK DEVRELER LABORATUVARI II

= t. v ort. x = dx dt

Su Yapıları II Aktif Hacim

DİNAMİK PARTİ BÜYÜKLÜĞÜ PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE YENİ BİR YAKLAŞIM: MİNİMUM MALİYET ALGORİTMASI. Cevriye GENCER *

ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI

YAPIM YÖNETİMİ 10 = 6 = 6 TEI

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

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

4.1. Gölge Fiyat Kavramı

FABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 2. Uygulama: Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama

ÇELİK KAFES SİSTEM TASARIMI DERS NOTLARI

yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I

BELİRSİZ FİYAT VE TALEP KOŞULLARI ALTINDA SATINALMA POLİTİKALARI. Ercan ŞENYİĞİT*

Konu 5. Bölüm 2 : Proje Değerlendirme ve Gözden Geçirme Tekniği (PERT) Üç zamanlı tahmin yaklaşımı. a : Faaliyetin iyimser gerçekleşme süresi

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

Teknolojik bir değişiklik veya üretim arttırıcı bir yatırımın sonucunda ihracatta, üretim miktarında vs. önemli artışlar olabilir.

COBB-DOUGLAS ÜRETİM FONKSİYONU ÜZERİNE BİR GENELLEME

HASTANE PERFORMANSINI BELİRLEMEDE VERİ ZARFLAMA ANALİZİ 1

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

ĐST 349 Doğrusal Programlama ARA SINAV I 15 Kasım 2006

BÖLÜM IV: Proje Yönetimi. PERT metodu

Bölüm 9 FET li Yükselteçler

TRANSİSTÖRLÜ YÜKSELTEÇLER

13 Hareket. Test 1 in Çözümleri. 4. Konum-zaman grafiklerinde eğim hızı verir. v1 t

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

BİR OTOMOTİV FİRMASI İÇİN ARAÇ SEVKİYATI VE DAĞITIM MERKEZİ YER SEÇİMİ PROBLEMİ

DOGRUSALPROG~~A BIR MAMUL KARISIM VAK'ASI: BARIS PETROL -47- Dr. Mehpare TIMoR

ELEKTRİK DAĞITIM BÖLGELERİNDE UYGULANACAK FİYAT EŞİTLEME MEKANİZMASI HAKKINDA TEBLİĞ

Çevreye Duyarlı Kapalı Çevrim Tedarik Zinciri Ağı Tasarımı İçin Karma Tamsayılı Bir Doğrusal Programlama Modeli. Kazım KARABOĞA DOÇ. DR.

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 3519

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

SON YILLARDA ÎÇ TİCARET HADLERİ YÖNÜNDE TARIM SEKTÖRÜNÜN DURUMU

OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ-2. Hafta

BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI

OTOKORELASYON OTOKORELASYON

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller

( ) ( ) m = DERS 10. Türevin Uygulamaları: Kapalı Türev, Değişim Oranları Kapalı Türev(İmplicit Differentiation).

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Final Çalışma Soruları

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

EM302 Yöneylem Araştırması 2 Dinamik Programlama. Dr. Özgür Kabak

BOBĐNLER. Bobinler. Sayfa 1 / 18 MANYETĐK ALANIN TEMEL POSTULATLARI. Birim yüke elektrik alan içerisinde uygulanan kuvveti daha önce;

Eurasian Journal of Researches in Social and Economics Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi ISSN:

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Ege University Working Papers in Economics

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

KARAR AĞAÇLARI. Prof.Dr.Aydın ULUCAN

GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

ZAMAN SERİSİ ANALİZ YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

28 C j -Z j /2 0

: HOŞNUDĐYE MH.ŞAHĐN CD.NO:84 ESKĐŞEHĐR b ) Telefon ve Faks Numarası : c ) Elektronik Posta Adresi

II DP Model Kurma (Derste Çözülecek Örnekler)

BÖLÜM-7 YÜZEYSEL AKIŞ (SURFACE RUNOFF)

İSG PROJE YÖNETİMİ ve ACİL DURUM PLÂNI

EMM3208 Optimizasyon Teknikleri

Öğr. Gör. Selçuk ŞİMŞEK İlköğretim Bölümü Sınıf Öğretmenliği Ana Bilim Dalı Eğitim Fakültesi.Pamukkale Üniversitesi

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Aktüerlik Sınavları I. Seviye / Olasılık-İstatistik Örnek Sorular I

Makine Öğrenmesi 11. hafta

Depo-Stok Yönetimi İçin Bilgi Sistemi, Malzeme İzleme

Erkan Özata 1. Econometric Investigation of the Relationships Between Energy Consumption and Economic Growth in Turkey

Birim Kök Testleri. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

PERT Yöntemi: 1 t ( t 4 t t ) e 6 a m b

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

PROJE YÖNETİMİ / PROJE ÇİZELGELEME (CPM / PERT)

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

ÖDEV SORULARI Güz Yarıyılı Öğretim Üyesi: Prof. Dr. Sedef Kent

13 Hareket. Test 1 in Çözümleri

4. Gölge Fiyat Kavramı ve Duyarlılık Analizleri:

İŞARETLER ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS)

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan

Lineer Tek Serbestlik Dereceli (TSD) Sistemlerin Tepki Analizi. Deprem Mühendisliğine Giriş Doç. Dr. Özgür ÖZÇELİK

Transkript:

EM302 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI 2. YARIYILİÇİ SINAVI Y.Doç.Dr. Özgür Kabak 28.12.2012 SORULAR VE LAR 1. Ayşe kırmızı başlığı ile şirin ve yardımsever bir kızdır. Her gün annesinin pişirdiği yemekleri babaannesine göürmekedir. Küçük kızın babaannesinin evine gimesi için ormanın içinden geçmesi gerekmekedir. Aşağıdaki şekilde A annesinin evini, B Babaannesinin evini ve aradaki yollar ise ormandaki paikaları göserir. Köü kalpli kur Ayşe nin her gün ormanın içinde geçiğini bilmeke ve kızın babaannesine göürdüğü yemekleri araklamak için ormandaki yollardan birinde pusu kurmakadır. Endüsri Mühendisli eğiimi alan Ayşe, kurdun hangi yolda pusu kurduğu ile ilgili veri oplamış ve her yol için pusu kurma olasılığını çıkarmışır (p ij : kurdun (i,j) bağlanısında pusu kurma olasılığı). Şekil üzerinde p ij değerleri verilmişir (Dikka! Kur her gün sadece bir yolda pusu kurmakadır, o yüzden yollardaki olasılıkların oplamı 1 dir). Küçük kızın kendi evinden babaannesinin evine kurda yakalanma olasılığını en küçükleyecek şekilde varması için izlemesi gereken roayı Dinamik Programlama ile bulunuz. Yapığınız hesaplamaları ayrınılı olarak göseriniz. % 6 1 % 8 2 % 21 p ij A % 7 % 19 % 8 B % 11 3 % 10 4 % 10 f i : i nokasından B nokasına en kısa mesayeyi gösermek üzere; f B = 0 f 4 = f B + 0,10 = 0,10 f 2 = Min { f B + 0,21 ; f 4 + 0,08 } = Min {0,21 ; 0,18} = 0,18 f 3 = Min { f 2 + 0,19 ; f 4 + 0,10 } = Min {0,37 ; 0,20} = 0,20 f 1 = Min { f 2 + 0,08 ; f 3 + 0,07 } = Min {0,26 ; 0,27} = 0,26 f A = Min { f 1 + 0,06 ; f 3 + 0,11 } = Min {0,32 ; 0,31} = 0,31 ( 4 üzerinden) ( 4 üzerinden) ( 2 üzerinden) ( 3 üzerinden) Ayşe nin izlemesi gereken roa: A-3-4-B, bu roada giderse yakalanma olasılığı %31 olacakır.

2. ATK-San küçük çaplı bir ersanede sandal üreimi yapan bir firmadır. Firmanın önümüzdeki dör sezondaki sandal alepleri abloda verilmişir. Sezonluk işçi bulunabilirliği ve hammadde maliyelerindeki değişimden öürü sezonluk üreim maliyeleri farklılık gösermekedir ve abloda her sezon için üreim maliyei verilmişir. Bir sezonda sabi üreim maliyeinin 80.000TL dir. Bir sandalı bir sezon soka bulundurma maliyei ise 10.000 TL dir. ATK-San ın en küçük maliyele alepleri karşılayabilmesi için uygulaması gereken üreim planını Wagner-Whiin yönemi kullanarak bulunuz. Sezon Üreim maliyei Talep (ade) (1.000TL/ade) 1 25 4 2 30 7 3 25 3 4 20 2 f =. sezonda üreim yapılması durumunda, +1, 4. sezonlardaki alebi karşılamanın en küçük maliyei f min c f c j j 0,1,2,... T K c ( d j d 1 j 1... d j ) h( d 1 2* d 2... j * d j ) f 5 = 0 f 4 = 80 + 20 (2) + f 5 = 120 { sadece 4. Sezon için üre} f 3 = Min 80 + 25 (3) + f 4 = 275 { sadece 3. sezon için üre } 80 + 25 (3+2) + 10 (2) + f 5 = 225* { 3 ve 4. sezonlar için üre } ** 80 + 30 (7) + f 3 = 515 { sadece 2. sezon için üre } f 2 = Min 80 + 30 (7+3) + 10 (3) + f 4 = 530 { 2 ve 3. sezonlar için üre } 80 + 30 (7+3+2) + 10 (3 + 2*2) + f 5 = 510* { 2,3 ve 4. sezonlar için üre } ** 80 + 25 (4) + f 2 = 690 { sadece 1. sezon için üre } f 1 = Min 80 + 25 (4+7) + 10 (7) + f 3 = 650* { 1 ve 2. sezonlar için üre }** 80 + 25 (4+7+3) + 10 (7 + 2*3) + f 4 = 680 { 1,2 ve 3. sezonlar için üre } 80 + 25 (4+7+3+2) + 10 (7 + 2*3 + 3*2) + f 5 = 670 { 1,2,3 ve 4. sezonlar için üre } Sonuç: 1. sezonda 1 ve 2. sezonlar için 11 ade; 3. sezonda 3 ve 4. sezonlar için 5 ade üreim yapılmalıdır. 2. ve 4. Sezonlarda üreim yapılmamalıdır. Verilen üreim planının maliyei 650 bin TL dir.

3. Aşağıdaki doğrusal olmayan programlama modelini uç nokalarını analiz ederek çözünüz. DURUM 1. a < x < b içerisindeki f (x) = 0 olan nokalar: f (x) = ( ) olan nokalar x = 0 ve x = 2 dir. Bu nokaların yerel min veya maks olduğunu anlayabilmek için ikinci ürevine bakılır. f (x) = 6x-6 f (0)= -6 yerel maksimum f (2)= 6 yerel minimum Aday uç noka (x = 2) DURUM 2. f (x) in anımlı olmadığı nokalar: Verilen problemde f (x) in anımlı olmadığı noka yokur DURUM 3. [a,b] aralığının a ve b nokaları x = -2 ve x = 4 nokalarının yerel min veya maks olduğunu anlayabilmek için bu nokalardaki birinci ürevlere bakılır. f (x) = f (-2) = 24 yerel minimum aday uç noka (x = -2) f (4) = 24 yerel maksimum sonuç olarak (x = 2) ve (x = -2) olmak üzere iki yerel miminum belirlenmişir. f (2 ) = -5 ; f (-2 ) = -21 olduğu için çözüm x = -2, f = -21

4. Aşağıda bir projenin kriik yolunu bulabilmek için kurulmuş DP nin Lindo kodları ve çözüm raporu verilmişir. Buna göre soruları cevaplayınız. a) Proje ağını çiziniz ve faaliye sürelerini ağ üzerinde göseriniz. b) Proje faaliyelerini ve öncelik ilişkilerini bir abloda göseriniz. c) Proje kriik yolunu belirleyiniz. Proje en kısa ne kadar sürede biirilebilir? d) Tüm faaliyeler için en olası (m), en iyimser (a) ve en köümser (b) faaliye sürelerini; m = önceki aşamada bulunan faaliye süresi, a = 0,8m ve b = 1,2m kabul ederek projenin 30 günden önce biirilme olasılığını hesaplayınız. Lindo kodu min x8-x1 s A) x2-x1 > 3 B) x3-x2 > 3 C) x5-x2 > 4 D) x4-x2 > 2 E) x5-x4 > 3 F) x5-x3 > 4 G) x6-x3 > 5 H) x7-x6 > 6 I) x6-x5 > 5 J) x7-x5 > 4 K) x7-x4 > 2 L) x8-x7 > 6 End Sonuç Raporu LP OPTIMUM FOUND AT STEP 6 OBJECTIVE FUNCTION VALUE 1) 27.00000 VARIABLE VALUE REDUCED COST X8 X1 27.000000 X2 3.000000 X3 X5 6.000000 1 X4 5.000000 X6 X7 15.000000 21.000000 ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES A) -1.000000 B) -1.000000 C) 3.000000 D) E) 2.000000 F) -1.000000 G) 4.000000 H) -1.000000 I) -1.000000 J) 7.000000 K) L) 14.000000-1.000000 NO. ITERATIONS= 6

a) b) Faaliye Öncül Faaliye Süre A - 3 B A 3 C A 4 D A 2 E D 3 F B 4 G B 5 H G, I 6 I C, E, F 5 J C, E, F 4 K D 2 L H, J, K 6 c) Projenin kriik yolunu Lindo çıkısında gölge fiyaı -1 olan kısılarla ilgili faaliyeler oluşurur: Kriik faaliyeler: A, B, F, H, I, L Kriik yol: 1-2-3-5-6-7-8 Toplam süre: 27 d) Kriik faaliyelerin a, b ve m değerleri ile beklenen değerleri ve varyansları aşağıdaki ablodaki gibi hesaplanır: Faaliye a b m E(Tij) Var(Tij) A 2,4 3,6 3 3 0,04 B 2,4 3,6 3 3 0,04 F 3,2 4,8 4 4 0,071111 H 4,8 7,2 6 6 0,16 I 4 6 5 5 0,111111 L 4,8 7,2 6 6 0,16 Proje 27 0,582222 Projenin amamlanma süresi beklenen değeri 27, varyansı 0,58 (veya sandar sapması 0,76.) olan normal dağılıma uyar. P(CP 30) = P[(CP-27)/0,76 (30-27)/0,76)] = P(Z 3,93) = 0.9990