YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

Benzer belgeler
Temelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey

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

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

Matematiksel modellerin elemanları

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

Yöneylem Araştırması II

MATRİSEL ÇÖZÜM TABLOLARIYLA DUYARLILIK ANALİZİ

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

Yöneylem Araştırması I Dersi 2. Çalışma Soruları ve Cevapları/

Doğrusal Programlamada Grafik Çözüm

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

TAMSAYILI PROGRAMLAMA

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

İbrahim Küçükkoç Arş. Gör.

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

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

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

KISITLI OPTİMİZASYON

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

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

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

yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I

EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER

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

KONU 3: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA PROBLEMLERİ İLE İLGİLİ ÖRNEKLER

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

II DP Model Kurma (Derste Çözülecek Örnekler)

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)

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

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

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

Zeki Optimizasyon Teknikleri

DOĞRUSAL PROGRAMLAMA

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

İleri Yöneylem Araştırması Uygulamaları Tam Sayılı Programlama

EMM3208 Optimizasyon Teknikleri

DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

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

İkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız.

Kısıtsız Optimizasyon OPTİMİZASYON Kısıtsız Optimizasyon

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - II

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA (NLP)

SİSTEM MÜHENDİSLİĞİ DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL KURMA ÖRNEKLERİ

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ-2. Hafta

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

OPTIMIZASYON Bir Değişkenli Fonksiyonların Maksimizasyonu...2

KONU 13: GENEL UYGULAMA

4.1. Gölge Fiyat Kavramı

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-I

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

GAMS Kullanım Notları

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

BÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok

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

Konu 2. Y. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ

YÖNEYLEM ARAŞTIRMALARI 1

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

0.1 Zarf Teoremi (Envelope Teorem)

HESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR

Türk-Alman Üniversitesi. Ders Bilgi Formu

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Duyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin

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

TP SORUNLARININ ÇÖZÜMLERİ

ĐST 349 Doğrusal Programlama ARA SINAV I 15 Kasım 2006

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu

MAT101 MATEMATİK I BÖLÜM 3 FONKSİYONLAR

DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI

Ders Çözümler: 9.2 Alıştırmalar Prof.Dr.Haydar Eş. 2. Prof.Dr.Timur Karaçay /1a: Kritik noktalar:

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

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

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

OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ. Kısıtsız Optimizasyon

DENİZ HARP OKULU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DERS ÖĞRETİM PROGRAMI FORMU

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri

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

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

MAT101 MATEMATİK I BÖLÜM 13 EĞRİ ÇİZİMİ

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

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

Yöneylem Araştırması III

28 C j -Z j /2 0

Tek Değişkenli Optimizasyon OPTİMİZASYON. Gradient Tabanlı Yöntemler. Bisection (İkiye Bölme) Yöntemi

METASEZGİSEL YÖNTEMLER

ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Transkript:

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I /0

İçerik Matematiksel Modelin Kurulması Grafik Çözüm DP Terminolojisi DP Modelinin Standart Formu DP Varsayımları 2/0

Grafik Çözüm İki değişkenli (X, X2) modellerde kullanılabilir, Pratik bir çözüm sunar, Diğer DP çözümlerinin nasıl yapılacağını anlamada önemli bir yol göstericidir. /0

Grafik Çözüm Örnek: Bir boya şirketi iç cephe ve dış cephe boyaları üretmekte bunları toptan satmaktadır. Her iki tür boya üretiminde iki temel hammadde (A ve B) kullanılmaktadır. A hammaddesinin günde elde bulundurulabilecek maksimum miktarı 6 ton iken, B nin ki 8 ton dur. Dış Boya (Ton/gün) İç Boya (Ton/gün) Maksimum Miktar (Ton/gün) A Hammaddesi 2 6 B Hammaddesi 2 8 4/0

Grafik Çözüm Örnek (Devam): Bir pazar araştırması, günlük iç boya talebinin dış boya talebini ton dan daha fazla geçemeyeceğini ortaya çıkarmıştır. Araştırma aynı zamanda, günlük iç boya talebinin en fazla 2 ton ile sınırlı olduğunu da göstermiştir. Ton başına toptan satış fiyatı; dış boya için 000 pb, iç boya için 2000 pb dır. Brüt geliri maksimum yapmak için şirketin günlük üretmesi gereken iç ve dış boya miktarı ne kadardır? 5/0

Matematiksel Model Kurmak Matematiksel Modelin Kurulması. Değişkenler nelerdir? Belirlenmek istenen nedir, problemin bilinmeyenleri/değişkenleri nelerdir? 2. Kısıtlar nelerdir? Modeli sınırlayan şartlar: kapasite, talep vs.. Amaç fonksiyonu nedir? Optimum çözüm için ihtiyaç duyulan hedef nedir? 6/0

Matematiksel Model Kurmak Matematiksel Modelin Kurulması. Değişkenler nelerdir? X: Dış boya talebi (ton) X2: İç boya talebi (ton) 7/0

Matematiksel Model Kurmak Matematiksel Modelin Kurulması 2. Kısıtlar nelerdir? X + 2X2 6 2X + X2 8 Dış Boya (Ton/gün) İç Boya (Ton/gün) Maksimum Miktar (Ton/gün) A Hammaddesi 2 6 B Hammaddesi 2 8 A Hammaddesi için kısıt (. kısıt) B Hammaddesi için kısıt (2. kısıt) 8/0

Matematiksel Model Kurmak Matematiksel Modelin Kurulması 2. Kısıtlar nelerdir? Bir pazar araştırması, günlük iç boya talebinin dış boya talebini ton dan daha fazla geçemeyeceğini ortaya çıkarmıştır. X2 X veya X + X2 (. kısıt) Araştırma aynı zamanda, günlük iç boya talebinin en fazla 2 ton ile sınırlı olduğunu da göstermiştir. X2 2 (4. kısıt) 9/0

Matematiksel Model Kurmak Matematiksel Modelin Kurulması 2. Kısıtlar nelerdir? İlave olarak, her bir boyanın üretilen miktarlarının negatif olamaması kesin bir şekilde ifade edilmelidir. X 0 X2 0 (negatif olmama kısıtı) 0/0

Matematiksel Model Kurmak Matematiksel Modelin Kurulması. Amaç fonksiyonu nedir? Ton başına toptan satış fiyatı; dış boya için 000 pb, iç boya için 2000 pb dır. Maks Z = X + 2X2 /0

Matematiksel Model Kurmak Matematiksel Modelin Kurulması Amaç Fonk. Maks. Z = X + 2X2 Kısıtlar X + 2X2 6 (.kısıt) 2X + X2 8 (2.kısıt) X + X2 (.kısıt) X2 2 (4.kısıt) X 0, X2 0 2/0

Grafik Çözüm X2. Kısıt X + 2X2 6 X + 2X2 = 6 X=0 için X2=; X2=0 için X=6 Yönü Ref Nok. (0,0) 6 X /0

Grafik Çözüm X2 8 2 2. Kısıt 2X + X2 8 2X + X2 = 8 X=0 için X2=8; X2=0 için X=4 Yönü Ref Nok. (0,0) 4 6 X 4/0

Grafik Çözüm X2 8 2. Kısıt -X + X2 -X + X2 = X=0 için X2=; X2=0 için X=- Yönü Ref Nok. (0,0) - 4 6 X 5/0

Grafik Çözüm X2 8 2 4. Kısıt X2 2 X2 = 2 Yönü Ref Nok. (0,0) 2 4-4 6 X 6/0

Grafik Çözüm X2 8 2 Negatif olmama kısıtları X 0 X2 0 2 4-4 6 X 7/0

Grafik Çözüm X2 8 2 Olurlu bölgenin gösterilmesi 2 4-4 6 X 8/0

Grafik Çözüm X2 8 2 Optimum noktanın bulunması Z = X + 2X2 X + 2X2 = 6 olsa; X=0 için X2=; X2=0 için X=2 X + 2X2 = 2 olsa; X=0 için X2=6; X2=0 için X=4 2 4-4 6 X 9/0

Grafik Çözüm X2 8 2 Optimum noktanın bulunması. ve 2. denklemin kesişim noktası. X + 2X2 = 6 2X + X2 = 8 ------- 2X + 4X2 = 2 2X + X2 = 8 İkinci denklemi birinciden çıkarırsak; X2 = 4 X2 = 4/; X = 0/ 2 4 Z = X + 2X2 Z=8/ X - 4 6 20/0

Grafik Çözüm Ödev: Bir çiftlikte en az 800 kg özel bir yem kullanılmaktadır. Bu yem,mısır ve soya ununun aşağıdaki bileşime uygun olarak karışımından elde edilmektedir. kg yem içerisindeki miktarlar (kg) Protein (kg) Lif (kg) Maliyet (pb/kg) Mısır 0,09 0,02 0,0 Soya unu 0,60 0,06 0,90 Bu özel yem içerisinde en az %0 Protein en çok da %5 Lif bulunması gerekmektedir. Minimum maliyetli günlük yem karışımını belirleyiniz. 2/0

DP Terminolojisi Kısıtlı kaynakları çeşitli faaliyetlere tahsis ederek bu faaliyetlerin değerini maksimize etmek. Faaliyetler, n Kaynaklar, m Karar Değişkenleri, X, X2, Amaç Fonksiyonu, Z Kısıtlar 22/0

DP Terminolojisi Olurlu Bölge, Olurlu Çözüm Olursuz Çözüm Optimal Çözüm Ekstrem nokta (köşe nokta) olurlu çözümleri X2 8 2 2 4 X 2/0

DP Modelinin Standart Formu Maks. Z = c x + c 2 x 2 + + c n x n a x + a 2 x 2 + + a n x n b a 2 x + a 22 x 2 + + a 2n x n b 2 a m x + a m2 x 2 + + a mn x n b m x 0, x 2 0,, x n 0 24/0

DP için Varsayımlar. Oransallık 2. Toplanabilirlik. Bölünebilirlik 4. Kesinlik 25/0

DP için Varsayımlar. Oransallık Her karar değişkeninin amaç fonksiyonuna katkısı karar değişkeninin değeri ile orantılıdır. Her karar değişkeninin kısıtların sol tarafına katkısı karar değişkeninin değeri ile orantılıdır. 26/0

DP için Varsayımlar 2. Toplanabilirlik Herhangi bir karar değişkeninin amaç fonksiyonuna katkısı diğer karar değişkenlerin değerlerinden bağımsızdır. Herhangi bir karar değişkeninin kısıt sol tarafına katkısı diğer karar değişkenlerin değerlerinden bağımsızdır. 27/0

DP için Varsayımlar. Bölünebilirlik Karar değişkenleri tam sayı olmayan değerler alabilir. Şayet tam sayılı değerler bulmak gerekiyorsa Tamsayılı Programlama kullanılmalıdır. 28/0

DP için Varsayımlar 4. Kesinlik Her parametre kesin olarak bilinmektedir. 29/0

TEŞEKKÜRLER SORULAR! ouygun@sakarya.edu.tr 0/0