ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ



Benzer belgeler
ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

Ulaştırma Problemleri

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ

Yöneylem Araştırması II

Konu 2. Y. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ

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

ATAMA (TAHSİS) MODELİ

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

KISITLI OPTİMİZASYON

yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I

28 C j -Z j /2 0

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI İLE İLGİLİ ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

ĐST 349 Doğrusal Programlama ARA SINAV I 15 Kasım 2006

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu

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

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

KARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

SAKARYA UNIVERSİTESİ ENDUSTRI MUHENDISLIĞI YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI II AĞ MODELLERİ DERS NOTLARI

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı

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

Değişken içeren ve değişkenlerin belli değerleri için doğru olan cebirsel eşitliklere denklem denir.

Taşıma Probleminde Optimum (En Uygun) Çözüm Bulanması

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - II

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

Chapter 9. Elektrik Devreleri. Principles of Electric Circuits, Conventional Flow, 9 th ed. Floyd

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak


Doğrusal Denklem Sistemlerini Cebirsel Yöntemlerle Çözme. 2 tişört + 1 çift çorap = 16 lira 1 tişört + 2 çift çorap = 14 lira

KONU 3: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA PROBLEMLERİ İLE İLGİLİ ÖRNEKLER

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

DENKLEM SİSTEMLERİ. ifadesinde a sayısı bilinmeyenin katsayısı ve b ise sabit sayıdır.

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

TAMSAYILI PROGRAMLAMA

İkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız.

Koordinat sistemi. a) x = 2 için 3x -2y =14 y =? b) x = 2 için 2y =10-4x y =? c) x = -3 için 3y +5x = 3 y =? d) x = -1 için -3x = 5-2y y =?

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

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Endüstri Mühendisliğine Giriş

Matematiksel modellerin elemanları

6. Ulaştırma Modelleri:

GAMS Kullanım Notları

HESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR

Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü İST328 Yöneylem Araştırması 2 Dersi Bahar Dönemi. Hazırlayan: Doç. Dr.

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

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

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

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

İleri Diferansiyel Denklemler

GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (II) BİNARİ KODLANMIŞ GA

MATRİSEL ÇÖZÜM TABLOLARIYLA DUYARLILIK ANALİZİ

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

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I-

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

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA (NLP)

Taşkın, Çetin, Abdullayeva 2. ÖZDEŞLİKLER,DENKLEMLER VE EŞİTSİZLİKLER

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

2. LOJİSTİK ŞEBEKESİ TASARIMI

DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI

Üretim/İşlemler Yönetimi 5

Temelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey

METASEZGİSEL YÖNTEMLER

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Türk-Alman Üniversitesi. Ders Bilgi Formu

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

Türk-Alman Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü Ders Bilgi Formu

İKİ BOYUTLU ÇUBUK SİSTEMLER İÇİN YAPI ANALİZ PROGRAM YAZMA SİSTEMATİĞİ

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

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

DENKLEM DÜZENEKLERI 1

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ

Duyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin

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

Yöneylem Araştırması III

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

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

Kısıtsız Optimizasyon OPTİMİZASYON Kısıtsız Optimizasyon

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

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

x 1,x 2,,x n ler bilinmeyenler olmak üzere, doğrusal denklemlerin oluşturduğu;

Çok değişkenli fonksiyonlar. Maksimum- Minimum

Transkript:

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

ULAŞTıRMA MODELININ TANıMı Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir. Bir ulaştırma modelinde, malların kaynaklardan (fabrika gibi) hedeflere (depo gibi) taşınmasıyla ilgilenilir. 1. Farklı kaynaklardan temin edilen bir ürün, mümkün olan minimum maliyetle farklı istikametlere taşınmaktadır. 2. Her kaynak noktası sabit sayıda ürün arz ederken, her istikamet noktası da sabit sayıda talepte bulunmaktadır.

ULAŞTıRMA MODELININ TANıMı Ulaştırma modelinde amaç, bir taraftan hedefin talep gereksinimleri ve kaynakların arz miktarlarında denge sağlarken, diğer taraftan da her bir kaynaktan her bir hedefe yapılan taşımaların toplam maliyetini minimum kılacak taşıma miktarını belirlemektir. İlk defa 1947 yılında Hitchock Petrol Endüstrisinde uygulanmıştır. Ulaştırma modeli şeklinde formüle edilen bir problem, simpleks yöntemi ile çözülebildiği gibi kendine has ulaştırma algoritması, atama ve aktarma modelleri gibi tekniklerle, daha az zamanda ve daha az hesaplamalarla çözülebilir.

KULLANıM ALANLARı Ulaştırma modelleri, aşağıdaki alanlarda sıkça kullanılır: Üretim ve tüketim merkezleri arasındaki optimal mal dağıtımının belirlenmesinde İşlerin makinelere dağıtımında Üretim planlamada Şebeke ağı problemlerinde Tesis yeri seçiminde

VARSAYIMLAR 1) Modelde kullanılan tüm bilgiler ve probleme konu olan mal ve hizmetler, bütün üretim ve tüketim merkezleri için aynı birim ve türden olmalıdır. 2) Her bir üretim merkezi ile her bir tüketim merkezi arasında bir birim malın taşınma ücreti belirli olmalıdır. 3) Her bir arz ve tüketim merkezlerindeki toplam arz ve toplam talep tam olarak bilinmelidir. 4) Üretim yada arz merkezlerinden dağıtılacak toplam miktar, tüketim merkezlerinde oluşan toplam talebe eşit olmalıdır.bu eşitlik yok ise, problem dengesiz olup, KUKLA ARZ yada KUKLA TÜKETİM merkezleri eklenerek denge sağlanır.

ULAŞTıRMA MODELININ GENEL HALI Gönderilen miktar Kaynaklar Hedefler Talep edilen miktar a 1 1 c 11 : 11 1 b 1 a 2 2 2 b 2...... a m m n b n c mn : mn

ULAŞTıRMA MODELININ GENEL HALI Her biri birer düğüm olarak gösterilen m kaynak ve n hedef vardır. Bağlantılar, kaynaklar ile hedefler arasındaki bağlantıları gösterir. (i,j) bağlantısı iki tür bilgi içerir: 1. c ij birim taşıma maliyeti, 2. ij taşıma miktarı i kaynağının arz miktarı: a i j hedefinin talep ettiği miktar: b j

ULAŞTıRMA PROBLEMININ STANDART GÖSTERIMI 1 2 j n ai 1 c 11 11 c 12 12 1j c 1j 1n c 1n a1 2 c 21 21 c 22 22 c 2j 2j c 2n 2n a2 i c i1 c i2 c ij c in ai i1 i2 ij in m c m1 c m2 c mj c mn m1 m2 mj mn am bj b1 b2 bn * Ulaştırma Tablosu

BIR ÖRNEK MG Otomativ in Edirne, İzmir, Bursa da üç fabrikası ve biri Malatya da biri Diyarbakır da olmaz üzere iki tane ana dağıtım deposu vardır.önümüzdeki üç aylık dönemde fabrikaların kapasiteleri Edirne için 1000, İzmir için 1500, Bursa için de 1200 araba olarak belirlenmiştir. İki ana dağıtım merkezinin aynı üç aylık dönem için talepleri ise, Malatya da 2300, Diyarbakır da 1400 arabadır. Fabrikalarla ana depolar arasındaki uzaklıklar Tablo 1 de verilmiştir. Arabaları taşıyan nakliye şirketi her araba için km. başına 0.08 pb almaktadır. Araba başına taşıma maliyetleri farklı güzargahlar için en yakın tamsayıya yuvarlanarak Tablo 2 de verilmiştir. Malatya Diyarbakır Edirne 1000 2690 İzmir 1250 1350 Bursa 1275 850 Malatya Diyarbakır Edirne 80 pb 215 pb İzmir 100 pb 108 pb Bursa 102 pb 68 pb

BIR ÖRNEK Problemin doğrusal programlama modeli: Simpleks yöntemle çözülebilir. 1,2 1,2,3 0, 1400 2300 1200 1500 1000 68 102 108 100 215 80 min 32 22 12 31 21 11 32 31 22 21 12 11 32 31 22 21 12 11 j i Z ij

BIR ÖRNEK (ULAŞTıRMA TABLOSU) Malatya Diyarbakır Arz Edirne 80 11 215 12 1000 İzmir 100 21 108 22 1500 Bursa 102 31 68 32 1200 Talep 2300 1400 *

BIR ÖRNEK Optimum sonuç: 1000 Edirne 2300 1500 Malatya İzmir 1400 1200 Diyarbakır Bursa

ULAŞTIRMA PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜM ALGORİTMASI Ulaştırma problemlerinin çözümünde, öncelikle bir başlangıç çözümünün bulunması gereklidir. Bulunan bir çözümün geçerli olabilmesi için i satır (üretim merkezi) ve j sütundan (tüketim merkezi) oluşan bir ulaştırma probleminde çözüm sonucunda atama yapılan hücrelerin sayısı, (i + j 1) e eşit olmalıdır. Başlangıç çözümünü belirledikten sonra optimum çözümü belirlemek için Ulaştırma Algoritması uygulanır.

ULAŞTıRMA ALGORITMASı 1. Xij yerine hiçbir değer girmeksizin aşağıda gösterildiği şekilde tabloyu oluşturun. 2. Aşağıdaki verilmiş yöntemlerden biri ile ij için nümerik değerler yerleştirin ve böylece sıfır olmayan ij değerlerinin toplam sayısı ilk temel uygun çözümü vermek için (m+n-1) den fazla büyük olmasın. 3. Optimalliği aşağıdaki gibi test ediniz. a) İşgal edilen (r,s) gibi her hücre için, aşağıdaki şekilde bir denklem yazın. c rs U r V s b) (m+n) bilinmeyenli (m+n-1) sayıdaki simultane denklemler kümesi için bir bilinmeyene rastgele bir değer verin ve kalan bilinmeyenleri çözün. d pq U p V q c pq c) İşgal edilmemiş her hücre (p,q) için şunu hesaplayın.

ULAŞTıRMA ALGORITMASı d) Eğer bütün değerleri negatif ise optimum çözüm bulunmuştur. Eğer hiçbir dpq değeri pozitif değilse, fakat bir ya da daha fazlası sıfırsa optimum bir çözüme ulaşılmıştır. Fakat başka bir eşoptimum çözüm bulunmaktadır. Eğer herhangi bir dpq değeri pozitifse mevcut çözüm geliştirilebilir. Adım 4 e gidiniz. 4. Maksimum dpq değerine sahip hücreye bir ij değeri atanır. Bu ij değeri mümkün olduğunca büyük yapılır ki diğer ij değerlerinde gerekli düzenlemeler yapıldığında hiçbir sınır ya da negatif olmama şartı ihlal edilmesin. 5. Adım 3 e git. dpq

ULAŞTIRMA PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜM ALGORİTMASI Başlangıç temel uygun çözümünü bulmada en fazla kullanılan metotlar şunlardır: 1) Kuzey-Batı Köşe Kuralı 2) En küçük maliyetler metodu 3) VAM Metodu (Vogel in yaklaşımı)

KUZEY-BATı KÖŞE KURALı i. Sınır şartlarını ihlal etmeden 11 için mümkün olan en büyük değeri yerleştirin. 11=min(a1,b1) ii. Eğer 11<a1 ise 12 ye sınır şartlarını ihlal etmeden mümkün olan en büyük değeri yerleştirin. 12=min(a1-11, b2) Eğer 11=a1 ise 21 e sınır şartlarını ihlal etmeden mümkün olan en büyük değeri yerleştirin. 21=min(a2, b1-11) Eğer 11=a1=b1 ise 22 ye sınır şartlarını ihlal etmeden mümkün olan en büyük değeri yerleştirin. 22=min(a2,b2) iii. Bu süreci en fazla (m+n+1) tane sıfır olmayan ij kalana kadar ve kısıtlayıcı şartlar tamamen sağlanana kadar tekrar edin.

EN KÜÇÜK MALIYETLER METODU i. Minimum cij için ij ye mümkün olduğunda büyük bir değer yerleştirin. ii. cij nin artan sırasıyla diğer ij lere değerler tahsis ediniz. iii. En fazla (m+n-1) tane tahsis yapılana ve bütün kısıtlar sağlanana kadar devam edin.

VAM METODU (VOGEL IN YAKLAŞıMı) i. Adım1: Her satır için satırdaki (sütundaki) en küçük birim maliyeti aynı satırın (sütunun) ikinci en küçük birim maliyetinden çıkararak bir ceza ölçüsü belirler. ii. Adım2: En büyük cezaya sahip satır ya da sütunu belirle. Eşitlik halinde rastgele seçim yapılabilir. Bu satır ya da sütundaki en düşük maliyetli kutuya mümkün olduğunca fazla miktarda atama yap. Kalan arz ve talepleri hesapla ve sıfırlanan satır ya da sütunu iptal et. Aynı anda sıfırlanan satır ya da sütunlar varsa, sadece birini iptal ederek kalan satıra (sütuna) sıfır miktarda arz (talep) ata. iii. Adım3: (a) İptal edilmemiş arz ya da talebe sahip tam bir satır (sütun) kalmışsa dur. (b) İptal edilmemiş pozitif arzlı (talepli) bir satır (sütun) kalmışsa, en düşük maliyetler yöntemiyle satırdaki (sütundaki) temel değişkenleri belirle ve dur. (c) İptal edilmemiş satır ve sütunların tümü sıfır arz ve talebe sahipse, en düşük maliyetler yöntemiyle sıfır temel değişkenleri belirle ve dur. (d) Aksi halde Adım 1 e git.

YÖNTEMLERIN DEĞERLENDIRILMESI Bu üç yöntem arasında oluşturdukları başlangıç çözümün kalitesi açısından farklılık vardır. Daha iyi bir çözüm daha küçük bir amaç fonksiyonu değeri anlamına gelmektedir. Genel de en iyi başlangıç çözümünü VAM yöntemi, en kötüsünü ise Kuzeybatı Köşesi yöntemi vermektedir.

KAYNAKLAR TAHA, A. Hamdy, Yöneylem Araştırması, Literatür Yayınları, 2009.