Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma



Hasonló dokumentumok
G Y A K O R L Ó F E L A D A T O K

b) Írja fel a feladat duálisát és adja meg ennek optimális megoldását!

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Alapfogalmak, alapszámítások

Érzékenységvizsgálat

Gyakorló feladatok a Vezetõi számvitel tárgyhoz Témakör: Fedezeti elemzés

Gyakorló feladatok a Kontrolling alapjai tárgyhoz Témakör: Költség volumen - eredmény elemzés

Operációkutatás példatár

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

A változó költségek azon folyó költségek, amelyek nagysága a termelés méretétől függ.

1. Oldja meg grafikusan az alábbi feladatokat mindhárom célfüggvény esetén! a, x 1 + x 2 2 2x 1 + x 2 6 x 1 + x 2 1. x 1 0, x 2 0

Az eredmény elemzés szakaszai. Eredményelemzés

Növényvédő szerek A B C D

Gyakorló feladatok Alkalmazott Operációkutatás vizsgára. További. 1. Oldja meg grafikusan az alábbi feladatokat mindhárom célfüggvény esetén!

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

F E D E Z E T I E L E M Z É S

Vállalkozás gazdaságtan SZIKORA PÉTER TAVASZ

Nem-lineáris programozási feladatok

Előadó: Dr. Kertész Krisztián

3. A VÁLLALKOZÁSOK ERŐFORRÁSAI

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

Optimumkeresés számítógépen

1/ gyakorlat. Hiperbolikus programozási feladat megoldása. Pécsi Tudományegyetem PTI

Az érzékenységvizsgálat jelentősége

Menedzsment és vállalkozásgazdaságtan

További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. Budapest október 10. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

EuroOffice Optimalizáló (Solver)

2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Pénzügyi-számviteli ügyintéző szakképesítés. Modulzáró vizsga Írásbeli vizsgatevékenysége

A költségkontrolling szerepe. Kalkulációk készítése egy konkrét megvalósítás tükrében.

Termeléstervezés és -irányítás Termelés és kapacitás tervezés Xpress-Mosel FICO Xpress Optimization Suite

Operációkutatás. 4. konzultáció: Szállítási feladat. A feladat LP modellje

Vezetői számvitel / Controlling XI. előadás. Költség és eredmény controlling

Operációkutatás vizsga

A lineáris programozás alapjai

Egyenletek, egyenletrendszerek, matematikai modell. 1. Oldja meg az Ax=b egyenletrendszert Gauss módszerrel és adja meg az A mátrix LUfelbontását,

Közgazdaságtan alapjai. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

Áttekintés LP és geometria Többcélú LP LP és egy dinamikus modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba

Esettanulmányok és modellek 2

Operációkutatás vizsga

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA

A NÖVÉNYTERMESZTÉSI ÁGAZATOK ÖKONÓMIÁJA. Az Agrármérnöki MSc szak tananyagfejlesztése TÁMOP /1/A

Költséggazdálkodás. Katona Ferenc. Katona Ferenc

Vállalkozások költséggazdálkodása (Renner Péter, BGF Külkereskedelmi Főiskolai Kar)

Nemzetközi gazdaságtan PROTEKCIONIZMUS: KERESKEDELEM-POLITIKAI ESZKÖZÖK

Matematikai modellezés

A Markowitz modell: kvadratikus programozás

Gyakorló feladatok (szállítási feladat)

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, Leontyev-modell

Gazdasági informatika gyakorlat

Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

Nemlineáris programozás 2.

7. A vállalat költségei

Gyakorló feladatok a 2. zh-ra MM hallgatók számára

a = 2 + [ i] b = ahol 1 i 162 a hallgató sorszáma a csatolt névsorban, [x] az x szám

Esettanulmányok Önköltségkalkuláció témakörben

Mikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián

Easy PDF Creator is professional software to create PDF. If you wish to remove this line, buy it now.

MIKROÖKONÓMIA - konzultáció - Termelés és piaci szerkezetek

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

Frekvencia Egyesület Felelősen a társadalomért. NEA-TF-12-SZ-0109 A Nemzeti Együttműködési Alap támogatásával

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Növényvédő szerek A B C D

A vám gazdasági hatásai NEMZETKZÖI GAZDASÁGTAN

Készítette: Juhász Ildikó Gabriella

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás

A dualitás elve. Készítette: Dr. Ábrahám István

A technológia és költség dualitása: termelési függvény és költségfüggvények. A vállalat optimális döntése

Tárgyi eszköz-gazdálkodás

Döntéselőkészítés. VII. előadás. Döntéselőkészítés. Egyszerű Kőnig-feladat (házasság feladat)

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

Gyakorló feladatok a Management számvitel elemzés tárgyhoz Témakör: Tevékenység alapú költségszámítás

Gazdálkodási modul. Gazdaságtudományi ismeretek I. Üzemtan

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Mikroökonómia. Vizsgafeladatok

MIKROÖKONÓMIA - konzultáció - Termelés és piaci szerkezetek

VÁLLALATGAZDASÁGTAN. Pénzügy alapok előadás. ELŐADÓ: Dr. Pónusz Mónika PhD

Gyakorló feladatok a Vezetői számvitel tárgyhoz Témakör: Önköltségszámítás. 1. feladat

Számvitel III 11 gyakorlat Költségelszámolási rendszerek 12. szeminárium

3. A VÁLLALKOZÁSOK ERŐFORRÁSAI

Közgazdaságtan - 5. elıadás

A Szállítási feladat megoldása

operációkutatás példatár

Branch-and-Bound. 1. Az egészértéketű programozás. a korlátozás és szétválasztás módszere Bevezető Definíció. 11.

A termelés technológiai feltételei rövid és hosszú távon

A Markowitz modell: kvadratikus programozás

GAZDASÁGI ISMERETEK JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

TERMELÉSIRÁNYÍTÁS A HERBÁRIUM2000 KFT.-BEN

Szombathelyre és Kapuvárra rendelnek 8 autót, Pápára és Sárvárra pedig 10-t. Az egyes városok

Mikroökonómia - 4. elıadás A TERMELÉS RÖVID TÁVÚ KÖLTSÉGEI

Esettanulmányok és modellek 3

NEMZETKÖZI KÖZGAZDASÁGTAN Alapfogalmak

Átírás:

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma

Egy bútorgyár polcot, asztalt és szekrényt gyárt faforgácslapból. A kereskedelemben kapható anyag, a saját üzemcsarnokában álló gépei, és dolgozói jelenlegi szakértelme segítségével ezen termékek gyártását indíthatná. A kérdés az, hogy ezek közül melyiket, milyen mennyiségben gyártsa. A gyárnak jelenleg legfeljebb 1500 m 2 faforgácslap megvásárlására van lehetősége 500 Ft/m 2 áron. Az anyag-felhasználási számítások szerint egy polchoz 3, egy asztalhoz 6, egy szekrényhez 15 m 2 anyag szükséges. A faforgácslap megmunkálása átlagosan 5, 8 és 25 órát vesz igénybe termékenként. A következő 5 hét során a felhasználható gépidő-kapacitás összesen 2150 üzemóra. (öt üzemelő berendezés két műszakban, hetente összesen 86 órát működik.) Az elkészített bútoralapelemek összeépítése a polcok és asztalok esetében termékenként 1 óra, míg szekrények esetén 4 óra. Az összeépítésre a következő 5 hétben felhasználható kapacitás összesen 300 óra.

Az egységnyi termék előállításához szükséges anyag, gépóra és munkaóra mennyisége, (az ún. fajlagos ráfordítási együtthatók) a termelés során általában véletlen ingadozásokat mutatnak, de mivel ezek az ingadozások nem jelentősek, a továbbiakban ezek átlagos értékével számolhatunk. Gyakori, hogy a ráfordítások k-szoros növelésekor az előállított termék mennyisége nem ugyanilyen arányban nő. Példánkban azonban a gyakorlati tapasztalatok azt mutatják, hogy a felhasznált ráfordítások (anyag, gépóra, munkaóra) nagysága és az ezekkel előállított termékek (polc, asztal, szekrény) mennyisége egyenesen arányos. Környezeti feltétel, hogy gyár nem tudja befolyásolni az árakat sem vásárlásai, sem eladásai során, vagyis kénytelen alkalmazkodni a piachoz. A termelési körülmények miatt 1 gépóra költsége 1300 Ft, a termékek összeépítésekor felhasznált 1 óra élőmunka költsége 400 Ft.

Így 1 db termék átlagos költsége a következő: polc: asztal: szekrény: 3 500 + 5 1300 + 1 400 = 8.400 Ft, 6 500 + 8 1300 + 1 400 = 13.800 Ft, 15 500 + 25 1300 + 4 400 = 41.600 Ft. A gyár a polcot 9600, az asztalt 15600, a szekrényt pedig 44600 Ft-os legmagasabb áron tudja értékesíteni. A vizsgált 5 hetes időszakban az üzemcsarnok és a benne működő gépek amortizációja, valamint egyéb, a termelés mértékétől független költségek összesen 400 ezer Ft-ot tesznek ki. A nyilvánvaló cél olyan termelési szerkezet kialakítása, amely a kapacitáskorlátok betartása mellett az adott időszakban a maximális nyereséget biztosítja.

A megoldáshoz többféle úton is eljuthatunk: Megvizsgálhatjuk a termékek gazdaságosságát egyenként. Pl. mi a helyzet, ha a gyár csak polcokat akar gyártani. Hány polcot gyártsanak, hogy a nyereség maximális legyen? A példában a bevétel és az összes költség is a termelt mennyiség lineáris (elsőfokú) függvénye. Ha a gyártandó polcok számát x 1 jelöli, akkor a bevétel: 9600 x 1, az összes költség: 8400 x 1 + 400 000. Mivel a bevétel és a változó költség különbsége - a fedezet - 1200 Ft, ezért a termelést addig kell növelni, amíg a kapacitások megengedik. A termelés növelésekor először a 300 munkaóra fogy el, ezért csak 300 db polc állítható elő.

Az ábrán a bevétel és költségek alakulása látható a legyártott polcok számának függvényében eft. 2000 teljes költség 500 100 200 300 óra

Látható, hogy a munkaórák korlátossága miatt a vizsgált időszakra eső fix költségek kizárólag polc gyártásával nem térülnek meg, hiszen: 300 db 1200Ft = 360 000 Ft. Ha csak asztalt gyártanak, akkor az erőforrások közül először a faforgácslap fogy el, mégpedig 250 db asztal elkészítése után. A keletkező nyereség a fix költségek levonása után 50.000 Ft. Szekrény a szükséges munkaórák mértéke miatt csak 75 db készíthető, ezért csupán ezt gyártani veszteséges vállalkozás. Ha tehát a gyár csak egyetlen terméket állítana elő, akkor legfeljebb asztalok gyártásával foglalkozhatna. Egy termék gyártásakor azonban általában egyetlen erőforrás fogy el először, ekkor a többiből még rendelkezésre áll bizonyos mennyiség. Ritkán fordul elő, hogy két vagy több erőforrás egyszerre fogy el. A példában a polcokból és szekrényekből a nagyobb mennyiség gyártását a munkaórák, az asztalokból a faanyag szűkössége akadályozta.

Ha 250 asztal helyett csak 249-et készítenek, akkor még két polcot is lehet gyártani. Az anyag most is pontosan elfogy, mivel két polchoz pontosan annyi faanyag kell, mint egy asztalhoz. Több gép- és munkaórára lesz ugyan szükség, de ezekből még vannak tartalékok, nem lépik túl a megengedett kereteket. A fedezet a cserével nő, hiszen két polcon ez összesen 2400 Ft, tehát 600 Ft-tal több, mint egy asztalon. Látható, hogy több termékféle kombinációjával mód nyílik a fedezet további növelésére. Sajnos több száz termék esetén nehéz lenne hasonló összefüggéseket felfedezni, ezért a megoldás keresése helyett modellt fogalmazunk meg és azt oldjuk meg. Legyen: x 1 = a gyártandó polcok száma, x 2 = a gyártandó asztalok száma, x 3 = a gyártandó szekrények száma.

Az összes nyereséget úgy írhatjuk fel, hogy a termékenként számított fedezet összegéből levonjuk a fix költséget. A nyereséget az alábbi háromváltozós függvénnyel írhatjuk fel: 1200 x 1 + 1800 x 2 + 3000 x 3 400 000 Ennek a maximumát kell megkeresni az olyan [x 1, x 2, x 3 ] számhármasok halmazán, amelyek megvalósítható - azaz kapacitás-korlátokat túl nem lépő - termelési programokat reprezentálnak.

A maximum helyét az adott időszakra eső fix költség nem befolyásolja, ezért figyelmen kívül hagyható. A célfüggvény tehát: z = 1200 x 1 + 1800 x 2 + 3000 x 3 ennek maximumát kell megkeresni (itt a célfüggvény együtthatói a termékek aktuális fedezetei). A kapacitáskorlátok túllépését három egyenlőtlenség teljesülésének megkövetelésével akadályozzuk meg. A feltételes szélsőértékfeladat felírása: max z = 1200 x 1 + 1800 x 2 + 3000 x 3 feltéve, hogy 3x 1 + 6x 2 + 15x 3 1500 5x 1 + 8x 2 + 25x 2150 3 x 1 + x 2 + 4x 300 3 x 1, x 2, x 3 0

Mivel a fenti modellben: - a feltételrendszer függvényei lineárisak, - a változók folytonosak, - a célfüggvény is lineáris, ezt a feladatot lineáris programozási feladatnak nevezzük. A feladat megoldható pl. az ún. szimplex módszerrel, vagy táblázatkezelő program megfejtő eljárásával, vagy WinQSB programmal Például:WINQSB\LP- ILP.EXE Például: lin_termprogr.xls

2. Szállítási feladat Három pályaudvaron 30, 25 és 21 db egyforma vasúti kocsi áll, amelyet négy másik pályaudvarra kell átcsoportosítani, amelyek igénye 15, 17, 22 és 12 db. Az i-edik helyről a j-edik pályaudvarra a fajlagos szállítási költséget az alábbi táblázat mutatja: feladó helyek rendelési helyek r1 r2 r3 r4 f1 2 5 8 1 f2 2 2 4 4 f3 8 8 1 3 Hogyan szervezzük meg a szállítást, hogy a szállítási összköltség minimális legyen?

2. Szállítási feladat Jelölje x ij az i-edik helyről a j-edik helyre szállított mennyiséget. A modell feltételrendszerének biztosítani kell, hogy - minden állomásról legfeljebb annyit vigyünk el, mint az ott lévő mennyiség, - minden fogadóhely igényét elégítsük ki. A modell feltételrendszere: x 11 + x 12 + x 13 + x 14 30 x 11 + x 21 + x 31 15 x 21 + x 22 + x 23 + x 24 25 x 12 + x 22 + x 32 17 x 31 + x 32 + x 33 + x 34 21 x 13 + x 23 + x 33 22 x 14 + x 24 + x 34 12

2. Szállítási feladat A célfüggvény a szállítási összköltséget adja: z = 6x 11 + 2x 12 + 6x 13 + 7x 14 + 4x 21 + 9x 22 + + 5x 23 + 3x 24 + 8x 31 + 8x 32 + 1x 33 + 5x 34 min Például: szállításiprogr.xls Például: NET.EXE