KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

Benzer belgeler
Doğrusal Programlamada Grafik Çözüm

Bir Doğrusal Programlama Modelinin Genel Yapısı

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

Yöneylem Araştırması II

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I-

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

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

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

KONU 13: GENEL UYGULAMA

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;

Dik koordinat sisteminde yatay eksen x ekseni (apsis ekseni), düşey eksen ise y ekseni (ordinat ekseni) dir.

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

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

x e göre türev y sabit kabul edilir. y ye göre türev x sabit kabul edilir.

Zeki Optimizasyon Teknikleri

8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu

yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I

TÜREV VE UYGULAMALARI

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ

28 C j -Z j /2 0

Lineer Dönüşümler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv.Dr. Nevin ORHUN

Temelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey

7.2 Fonksiyon ve Fonksiyon Tanımları (I) Fonksiyon ve Fonksiyon Tanımları (II)

1. Fonksiyonlar Artan, Azalan ve Sabit Fonksiyon Alıştırmalar Çift ve Tek Fonksiyon

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

1.DERECEDEN DENKLEMLER. (Bu belgenin güncellenmiş halini bu adresten indirebilirsiniz)

Üç Boyutlu Uzayda Koordinat sistemi

KISITLI OPTİMİZASYON

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

ii) S 2LW 2WH 2LW 2WH S 2WH 2LW S 3( x 1) 5( x 2) 5 3x 3 5x x Maliye Bölümü EKON 103 Matematik I / Mart 2018 Proje 2 CEVAPLAR C.1) C.

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

SİMPLEKS ALGORİTMASI Yapay değişken kullanımı

TAMSAYILI PROGRAMLAMA

TÜREV VE UYGULAMALARI

İleri Diferansiyel Denklemler

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

Şimdi de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor. teoreminini iki kere kullanarak

Bu tanım aralığı pozitif tam sayılar olan f(n) fonksiyonunun değişim aralığı n= 1, 2, 3,, n,

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

GENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE

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

11. SINIF. No Konular Kazanım Sayısı GEOMETRİ TRİGONOMETRİ Yönlü Açılar Trigonometrik Fonksiyonlar

Cebirsel Fonksiyonlar

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

π a) = cosa Öğrenci Seçme Sınavı (Öss) / 17 Haziran 2007 Matematik II Soruları ve Çözümleri

TEMEL BAZI KAVRAMLAR. Uzay: İçinde yaşadığımız sonsuz boşluktur. Uzay, bir noktalar kümesidir. Uzay, bütün varlıkları içine alır.

;] u Y hb* p(a/ > V aaa!a!a!a!!!!!a! BASIN KİTAPÇIĞI

Bir değişkenin bir sabite mümkün olduğu kadar çok yaklaşması durumu ancak onun limitiyle ifade edilebilir.

DERS 2 : BULANIK KÜMELER

EĞİTİM ÖĞRETİM YILI. ANADOLU LİSESİ 11.SINIF MATEMATİK DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLLIK PLANI 11.SINIF KAZANIM VE SÜRE TABLOSU

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

BASIN KİTAPÇIĞI ÖSYM

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

EĞİTİM ÖĞRETİM YILI. FEN LİSESİ 11.SINIF MATEMATİK DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLLIK PLANI 11.SINIF KAZANIM VE SÜRE TABLOSU

4. BÖLÜM DOĞRUSAL DENKLEM SİSTEMLERİ

Doğrusal Programlama. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

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

Çok değişkenli fonksiyonlar. Maksimum- Minimum

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

MAT101 MATEMATİK I BÖLÜM 3 FONKSİYONLAR

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

ÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI 1. Çözüm: w=k 1 u+k 2 v olmalıdır.

Kısıtsız Optimizasyon OPTİMİZASYON Kısıtsız Optimizasyon

Karar değişkenlere ilişkin fonksiyonların ve bu fonksiyonlara ilişkin sınırlamaların tanımlanması

T.C. Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi

( 2x+1, 3y 1. Örnek...4 : A = {1, 2, 3} ve B = {a, b} kümeleri için, AxB ve BxA kümelerini liste biçimde yazınız.

DOĞRUSAL DENKLEMLER VE KOORDİNAT SİSTEMİ

Lineer Denklem Sistemleri

Türev Uygulamaları ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

EĞİTİM - ÖĞRETİM YILI 10. SINIF MATEMATİK DERSİ DESTEKLEME VE YETİŞTİRME KURSU KAZANIMLARI VE TESTLERİ

1. BÖLÜM Polinomlar BÖLÜM II. Dereceden Denklemler BÖLÜM II. Dereceden Eşitsizlikler BÖLÜM Parabol

(a,b) şeklindeki ifadelere sıralı ikili denir. Burada a'ya 1. bileşen b'ye 2. bileşen denir.

GEOMETRİ. Tüm geometrik şekiller, elemanları noktalar olan kümeler olduğundan, biz de noktadan başlayarak gezimize çıkalım.

Matematikte karşılaştığınız güçlükler için endişe etmeyin. Emin olun benim karşılaştıklarım sizinkilerden daha büyüktür.

ÖSYM. 1. Bu testte 40 soru vardır. 2. Cevaplarınızı, cevap kâğıdının Matematik Testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz AYT/Matematik

TEMEL KAVRAMLAR. a Q a ve b b. a b c 4. a b c 40. 7a 4b 3c. a b c olmak üzere a,b ve pozitif. 2x 3y 5z 84

A) 1 B) 10 C) 100 D) 1000 E) Sonsuz. öğrencinin sinemaya tam bir kez birlikte gidecek şekilde ayarlanabilmesi aşağıdaki n

İç-Çarpım Uzayları ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv. Dr. Nevin ORHUN

Fotogrametrinin Optik ve Matematik Temelleri

28/04/2014 tarihli LYS-1 Matematik-Geometri Testi konu analizi SORU NO LYS 1 MATEMATİK TESTİ KAZANIM NO KAZANIMLAR 1 / 31

HESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR

İleri Diferansiyel Denklemler

MATEMATiKSEL iktisat

{ x,y x y + 19 = 0, x, y R} = 3 tir. = sonlu kümesinin 32 tane alt kümesinde

f fonksiyonuna bir üç değişkenli fonksiyon adı verilir. Daha çok değişkenli fonksiyonlar benzer şekilde tanımlanır.

Bekleme Hattı Teorisi

Mohr Dairesi Düzlem Gerilme

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

1. Analitik düzlemde P(-4,3) noktasının eksenlerden ve O başlangıç noktasından uzaklığı kaç birimdir?

Duyarlılık analizi, bir doğrusal programlama probleminde belirlenen katsayı değerlerinin

Aralıklar, Eşitsizlikler, Mutlak Değer

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

BMT 206 Ayrık Matematik. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1

EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER

T.C. Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi

9.Konu Lineer bağımsızlık, taban, boyut Germe. 9.1.Tanım: V vektör uzayının her bir elemanı

Denklemler İkinci Dereceden Denklemler. İkinci dereceden Bir Bilinmeyenli Denklemler. a,b,c IR ve a 0 olmak üzere,

Transkript:

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I 4.1. Dışbükeylik ve Uç Nokta Bir d.p.p. de model kısıtlarını aynı anda sağlayan X X X karar değişkenleri... n vektörüne çözüm denir. Eğer bu X vektörü, kısıtlar ile birlikte negatif olmama kısıtlayıcısını da sağlıyorsa uygun çözüm adını alır. Uygun çözüm alanı, uygun çözümlerin oluşturduğu kümedir (bütün kısıtları sağlayan noktalar kümesidir). Uygun çözüm alanındaki X vektörüne göre amaç fonksiyonunun en büyük ve en küçük ni aldığı çözüm en iyi çözüm olarak adlandırılır. En iyi çözüm, en iyi çözüm vektörüne karşılık gelen fonksiyon dir. Bir d.p.p. ni çözmek, tüm uygun çözümlerin içinden en iyisini belirlemektir. Bir d.p.p. nin uygun çözüm alanı dışbükey kümedir. Dışbükey (konveks) bileşim: X1, X2,..., X n aynı kümenin farklı çözüm noktaları iken i, i 1,2,..., n ve n i 1 olmak üzere, i1 X (4.1) 0 1 2... n n biçiminde elde edilen X 0 a verilen noktaların dışbükey (konveks) bileşimi denir. Örnek: X ve 1 1 0 1 olmak üzere, X 2 121 çözüm vektörlerinin dışbükey bileşimi 0 i 1, i 1,2,..., n X 1X1 2X2 1 0 1 1 1 0 2 1 2 2 1 olup, nın 0, 1 aralığındaki her bir için X 1 ve X 2 vektörlerini birleştiren doğru parçası üzerinde yeni bir çözüm vektörü bulunur. 0 2 1 11 1 0 1 1 0 1 1 2 1

Dışbükey küme: X 1 ve X 2 aynı S kümesinin farklı iki elemanı iken, 1 2 için X 1, 0 1 (4.2) 2 2 biçiminde elde edilen X ler de S kümesinin elemanı ise, S ye dışbükey küme denir. Aşağıdaki Şekil 4.1 de 2 R de yer alan dışbükey ve dışbükey olmayan (içbükey) küme örnekleri yer almaktadır. Burada, (a) ve (b) dışbükey kümeleri, (c) ve (d) dışbükey olmayan (içbükey) kümeleri göstermektedir. (a) (b) (c) (d) 2 Şekil 4.1. R de dışbükey ve dışbükey olmayan (içbükey) küme örnekleri Bir d.p.p. nin uygun çözüm alanının dışbükey olması, farklı iki uygun çözüme erişildiğinde, bunları birleştiren doğru parçası üzerindeki her noktanın da uygun çözüm olduğunu gösterir. Uç nokta: Bir kümenin farklı iki noktasının dışbükey bileşimi olarak yazılamayan noktası var ise, buna uç nokta (köşe nokta) denir. Uygun çözüm alanının uç noktaları, amaç fonksiyonunun en iyi ni sonlu elemandan oluşan bir küme içinde arama olanağı vermesi bakımından önemlidir. Düzlemde bir üçgenin, karenin, üç boyutlu uzayda bir prizma ve piramidin köşeleri birer uç noktadır. Uç nokta ile ilgili aşağıdaki iki özellik d.p.p. nin çözümünde önem taşır. Bunlar: i. Eğer, d.p.p. nin bir uç noktası var ise bu nokta uygun çözüm alanının bir uç noktasıdır. ii. Amaç fonksiyonu, en iyi ni birden fazla uç noktada alıyorsa bu noktaların her dışbükey bileşimi de en iyi çözümdür. Bir d.p.p. nin çözümü ile ilgili önemli özellikler: Her d.p.p. nin en iyi çözümü olmayabilir. En iyi çözümün varlığı kısıtlara bağlıdır. Uygun çözüm alanının durumu en iyi çözümün varlığını belirler. 2

Uygun çözüm alanı boş küme ise çözüm yoktur. Amaç fonksiyonu uygun çözüm alanı üzerinde istenen yönde sınırsız ise en iyi çözüm bulunamaz. Uygun çözüm alanı, amaç fonksiyonu minimum yapılmak istendiğinde alttan, maksimum yapılmak istendiğinde üstten sınırlı olmalıdır. Uygun çözüm alanı boş olmadığı halde, amaç fonksiyonunun uygun çözüm alanında sonlu olmadığı durumlarda sınırsız çözüm vardır. En iyi çözüm, uygun çözüm alanının sınırlarında oluşur. Hiç bir zaman uygun çözüm alanının iç noktalarında oluşmaz. 4.2. İki Değişkenli Doğrusal Programlama Problemlerinin Grafiksel Çözümü Bir d.p.p. de karar değişkeni sayısı iki olduğunda uygun çözüm alanının grafiğini çizmek mümkündür. Doğrusal kısıtların her biri, düzlemde bir doğru oluşturur. Bu doğrunun ikiye ayırdığı düzlemin bir bölgesi ilgili kısıtı sağlayan çözüm vektörünü ( x x x ) verir. Modelin tüm kısıtları aynı koordinat sisteminde çizilerek, kısıtları birlikte gerçekleştiren x x ikililerinin oluşturduğu küme, uygun çözüm alanı olarak belirlenir. İki değişkenli d.p.p. nin amaç fonksiyonu c1, c2 R olmak üzere, z0 c1x1 c2x2 (4.3) biçiminde olur. Her bir x1 x 2 ikilisi bunlara karşılık gelen z 0 amaç fonksiyon ile birlikte ele alındığında, düzlemden üç boyutlu uzaya geçiş yapılır. Buna göre, düzlemdeki c1x1 c2x2 sabit (4.4) doğrusu, z 0 ın verilen sabit değere eşit olduğu izdüşüm doğrusudur. Farklı z 0 değerlerine karşı gelen izdüşüm doğruları çizildiğinde, düzlemde birbirine paralel doğru demeti elde edilir. Artan z 0 değerlerine karşı gelen paralel doğru demetinin, uygun çözüm alanına ilk girdiği nokta, min z 0 için, uygun öçzüm alanını son terk ettiği nokta max z 0 için en iyi çözümdür. Yukarıdaki açıklamalara göre, iki değişkenli bir d.p.p. nin grafiksel çözümünde yapılacak işlem adımları aşağıdaki gibi özetlenebilir: 3

Adım 1: Problemdeki her bir doğrusal kısıt bir eşitlik olarak ele alınıp, karşı gelen doğrunun grafiği çizilerek, kısıtları ortak sağlayan x x ikililerinin olduğu bölge taranır. Bu bölge uygun çözüm alanı adını alır. Adım 2 ye geçilir. Aksi halde, modelin kısıtlarını birlikte sağlayan hiçbir x x ikilisi yoktur denir ve durulur. Bu durum, uygun çözüm alanı boş kümedir, çözümsüz model sözkonusudur demektir. Adım 2: z0 c1x1 c2x2 amaç fonksiyonuna bir başlangıç z 0 verilerek, karşı gelen doğrunun grafiği çizilir. z 0 a farklı değerler verilerek, başlangıç doğruya paralel doğrular çizilir. Artan z 0 değerlerine karşı gelen paralel doğruların, uygun çözüm alanına ilk girdiği nokta, min z 0 için, uygun çözüm alanını son terk ettiği nokta max z 0 için en iyi çözümdür. Durulur. Aksi halde Adım 3 e geçilir. Adım 3: Paralel doğrular, z 0 ın azalan değerlerine göre sonlu bir en küçük değere sahip değilse min z 0 için, z 0 ın artan değerlerine göre sonlu bir en büyük değere sahip değilse max z 0 için sınırsız çözüm vardır. Durulur. Bu durumda, amaç fonksiyonu uygun çözüm alanı üzerinde istenen yönde sonlu olmadığından karar vericiye en iyi çözüm önerilemez. Problemin grafiksel çözümü araştırılırken, paralel doğruların uygun çözüm alanına ilk girişi veya son çıkışı bir doğru parçası boyunca oluyorsa, birden fazla uç noktada en iyi çözüm var demektir. Bu durumda, ilgili doğru parçası üzerindeki her x x ikilisi modelin en iyi çözümü olup, alternatif (seçenek) çözüm durumu söz konusudur. Örnek 1: (Uygun çözüm alanı ve en iyi çözümün var olduğu durum) P : max Z 3X 2X 2X1 3X2 12 2X1 2 8 X, X 0 biçiminde tanımlı d.p.p. nin grafiksel yöntem ile uygun çözüm alanını belirleyerek, en iyi çözüm ni elde ediniz. 4

Çözüm: Kısıt 2: 2X1 3X2 12 2X12 8 0, X 4 6, X 0 0, X 8 4, X 0 u.ç.a. Tablo 1. Primal problemin uç nokta ve çözüm değerleri Uç nokta Değişken vektörü Amaç fonksiyon A (0,0) 0 B (4,0) 12 C (3,2) 13 D (0,4) 8 Grafik 1. Primal problemin uygun çözüm alanı (u.ç.a.) Grafiksel yöntem ile elde edilen sonuçlara göre, verilen primal d.p.p. nin optimal çözüm * vektörü Grafik 1 deki C noktası olup, 3 2 X ve amaç fonksiyon Z * = 13 tür. Örnek 2: (Uygun çözüm alanı ve alternatif/seçenek çözümün var olduğu durum) P : max Z 6X 3X 2X12 8 2X13X2 12 X2 3 X, X 0 biçiminde tanımlı d.p.p. nin grafiksel yöntem ile uygun çözüm alanını belirleyerek, en iyi çözüm ni elde ediniz. Çözüm: 2X12 8 0, X 8 4, X 0 5

Kısıt 2: 2X1 3X2 12 0, X 4 6, X 0 Kısıt 3: X2 3 u.ç.a. Tablo 2. Primal problemin uç nokta ve çözüm değerleri Uç nokta Değişken vektörü Amaç fonksiyon A (0,0) 0 B (4,0) 24 C (3,2) 24 D (1.5,0) 9 E (0,3) 9 Grafik 2. Primal problemin uygun çözüm alanı (u.ç.a.) Grafiksel yöntem ile elde edilen sonuçlara göre, Grafik 2 deki [BC] doğru parçası üzerindeki tüm noktalar verilen primal d.p.p. nin optimal çözüm değerleridir. [BC] doğru parçası üzerindeki tüm noktalar, probleme aynı çözüm sonucunu vereceğinden seçenek (alternatif) çözüm olarak adlandırılır. Örnek 3: (Sınırsız Çözüm) P : max Z 3X 2X15X2 10 3X12 6 X, X 0 biçiminde tanımlı d.p.p. nin grafiksel yöntem ile en iyi çözüm ni elde ediniz. Çözüm: Kısıt 2: 2X1 5X2 10 3X12 6 0, X 2 5, X 0 0, X 6 2, X 0 6

Tablo 3. Primal problemin uç nokta ve çözüm değerleri Uç nokta Değişken vektörü Amaç fonksiyon A (5,0) 15 B (20/13, 18/13) 24 C (0,6) 6 Grafik 3. Primal problemin kısıtlarının oluşturduğu alan Grafiksel yöntem ile elde edilen sonuçlara göre, Grafik 3 de gösterilen kısıtların ve negatif olmama kısıtlayıcılarının oluşturduğu alan kapalı olmadığından karar değişkenlerinin sonsuza kadar artırılabilir. Karar değişkenlerinin büyüdükçe amaç fonksiyonun de artacaktır. Bu durumda verilen primal problemin sınırsız çözümü vardır. Örnek 4: (Uygun çözüm alanı yok) P : max Z 3X 5X 5X110X2 400 6X14X2 240 X12 90 X, X 0 biçiminde tanımlı d.p.p. nin grafiksel yöntem ile en iyi çözüm ni elde ediniz. Çözüm: Kısıt 2: Kısıt 3: 5X110X2 400 6X1 4X2 240 X 90 0, X 40 80, X 0 0, X 60 40, X 0 0, X 90 90, X 0 7

Grafik 4. Primal problemin kısıtlarının oluşturduğu alan Grafiksel yöntem ile elde edilen sonuçlara göre, Grafik 4 de gösterilen kısıtların ve negatif olmama kısıtlayıcılarını aynı anda sağlayan bir kapalı bölge yoktur. Problem için kapalı bir uygun çözüm alanı olmadığından, problemin uygun çözümü yoktur. Örnek 5: (Uygun çözüm alanı yok) P : min Z 2X 3X X12 1 2X12 4 X, X 0 biçiminde tanımlı d.p.p. nin grafiksel yöntem ile en iyi çözüm ni elde ediniz. Çözüm: Kısıt 2: X 1 2X12 4 0, X 1 1, X 0 0, X 4 2, X 0 8

Grafik 5. Primal problemin kısıtlarının oluşturduğu alan Grafiksel yöntem ile elde edilen sonuçlara göre, Grafik 5 de gösterilen kısıtların ve negatif olmama kısıtlayıcılarını aynı anda sağlayan bir kapalı bölge yoktur. Örnek 6: (Artık kısıt) P : max Z 6X 12X 2X13X2 12 X2 3 X12 8 X, X 0 biçiminde tanımlı d.p.p. nin grafiksel yöntem ile en iyi çözüm ni elde ediniz. Çözüm: 2X1 3X2 12 0, X 4 6, X 0 Kısıt 2: X2 3 Kısıt 3: X 8 0, X 8 8, X 0 9

u.ç.a. Tablo 4. Primal problemin uç nokta ve çözüm değerleri Uç nokta Değişken vektörü Amaç fonksiyon A (0,0) 0 B (6,0) 36 C (3/2,3) 45 D (0,3) 36 Grafik 6. Primal problemin uygun çözüm alanı (u.ç.a.) Grafiksel yöntem ile elde edilen sonuçlara göre, verilen primal d.p.p. nin optimal çözüm * vektörü Grafik 6 daki C noktası olup, 3/2 3 X ve amaç fonksiyon Z * = 45 tir. Uygun çözüm alanı 1. ve 2. kısıtlar ile belirlenmiştir. Grafik 6 da belirtilen bölgenin elde edilmesinde 3. kısıt aktif olamayan kısıt görünümündedir. Buna göre, 3. kısıt artık kısıt olarak adlandırılır. 4.3. Grafik Yöntem ile Doğrusal Programlama Problemlerinin Çözümünde Karşılaşılan Durumlar Uygun çözümlerin bulunması durumunda, uygun çözüm alanı konvekslik özelliğine sahiptir. Uygun çözüm alanının sınırlarını doğrular oluşturur. z0 c1x1 c2x2 ile tanımlı amaç fonksiyonunun sabit bir z 0 için, amaç fonksiyonu bir doğru ile gösterilir. Uygun çözüm alanının en az bir uç noktası en iyi çözümdür. Birden fazla en iyi çözüm olması durumunda (seçenek çözümler), amaç fonksiyonu birden fazla uç noktada en iyi ne ulaşır. Amaç fonksiyonunun istenildiği kadar büyük yapılabildiği durumlarda, hiçbir uç nokta en iyi çözüm olamaz. Sınırsız çözüm durumu söz konusudur. Sınırsız çözümler en iyi çözüm olarak adlandırılamazlar. Çünkü en iyi çözüm ancak amaç fonksiyonu sonlu değerli olduğunda bulunabilir. 10

Karar değişkeni sayısının ikiden fazla olması durumunda grafiksel yöntem ile en iyi çözüme ulaşmak zor olacaktır. Bu nedenle d.p.p. nin çözümü için yeni yaklaşımlar gerekmektedir. Bu çerçevede geliştirilmiş en yaygın kullanılan yöntem, Simpleks Yöntem dir. 11