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

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

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

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

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/

A szimplex algoritmus

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

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

Kétfázisú szimplex algoritmus és speciális esetei

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

Nemlineáris programozás 2.

Nem-lineáris programozási feladatok

Egyenletek, egyenlőtlenségek V.

1. Előadás Lineáris programozás

út hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám.

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

A lineáris programozás alapjai

Opkut deníciók és tételek

A lineáris programozás 1 A geometriai megoldás

Operációkutatás gyakorlattámogató jegyzet

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Operációkutatás. tanulmányokhoz

Bevezetés a lineáris programozásba

Magasabbfokú egyenletek

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

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

Gyakorló feladatok a 2. zh-ra MM hallgatók számára

Abszolútértékes és gyökös kifejezések Megoldások

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

a) A logaritmus értelmezése alapján: x 8 0 ( x 2 2 vagy x 2 2) (1 pont) Egy szorzat értéke pontosan akkor 0, ha valamelyik szorzótényező 0.

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai

A szimplex algoritmus

6. Függvények. 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban?

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Abszolútértékes és Gyökös kifejezések

Alkalmazott optimalizálás és játékelmélet Lineáris programozás Gyakorlófeladatok. Rétvári Gábor

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

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

Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny 2009/2010 Matematika I. kategória (SZAKKÖZÉPISKOLA) 2. forduló feladatainak megoldása

FELVÉTELI VIZSGA, július 17.

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 3. Előadás

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

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

Matematika III. harmadik előadás

Operációkutatás példatár

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

Egyenletek, egyenlőtlenségek grafikus megoldása TK. II. kötet 25. old. 3. feladat

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

1. Ábrázolja az f(x)= x-4 függvényt a [ 2;10 ] intervallumon! (2 pont) 2. Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét!

Lineáris programozási feladatok típusai és grafikus megoldása

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Optimumkeresés számítógépen

Egyenletek, egyenletrendszerek, egyenlőtlenségek Megoldások

NULLADIK MATEMATIKA ZÁRTHELYI

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

Diverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Irracionális egyenletek, egyenlôtlenségek

Korlátozás és szétválasztás módszere Holló Csaba 2

Oktatási Hivatal. 1 pont. A feltételek alapján felírhatók az. összevonás után az. 1 pont

Exponenciális, logaritmikus függvények

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

Konjugált gradiens módszer

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének

Általános algoritmustervezési módszerek

HALMAZOK. A racionális számok halmazát olyan számok alkotják, amelyek felírhatók b. jele:. A racionális számok halmazának végtelen sok eleme van.

Javítókulcs, Válogató Nov. 25.

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Németh László Matematikaverseny április 16. A osztályosok feladatainak javítókulcsa

Jelen jegyzet a József Attila Tudományegyetem programozó matematikus és. A feldolgozott anyag bevezető jellegű. Néhány karakterisztikus, ma már

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

Hiperbolikus programozás Elmélet, módszerek, alkalmazások, szoftver

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

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

A dualitás elve. Készítette: Dr. Ábrahám István

1. Előadás Lineáris programozás Szállítási feladatok

2) Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét! (3pont)

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Koordináta-geometria. Fogalom. Jelölés. Tulajdonságok, definíciók

Operációkutatás I. Bajalinov, Erik, Nyíregyházi Főiskola, Matematika és Informatika Intézete Bekéné Rácz, Anett, Debreceni Egyetem, Informatikai Kar

Az impulzusnyomatékok általános elmélete

Egészrészes feladatok

Abszolútértékes egyenlôtlenségek

Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal

Bevezetés az elméleti zikába

Szá molá si feládáttí pusok á Ko zgázdásá gtán I. (BMEGT30A003) tá rgy zá rthelyi dolgozátá hoz á 3. oktátá si he t tánányágá hoz kápcsolo do án

Gazdasági informatika gyakorlat

Emelt szintű érettségi feladatsorok és megoldásaik Összeállította: Pataki János; dátum: november. I. rész

Lineáris algebra mérnököknek

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

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

Lineáris programozás. Modellalkotás Grafikus megoldás Feladattípusok Szimplex módszer

Diszkrét matematika I.

Lengyelné Dr. Szilágyi Szilvia április 7.

(a b)(c d)(e f) = (a b)[(c d) (e f)] = = (a b)[e(cdf) f(cde)] = (abe)(cdf) (abf)(cde)

MIKROÖKONÓMIA - konzultáció - Termelés és piaci szerkezetek

Középszintű érettségi feladatsorok és megoldásaik Összeállította: Pataki János; dátum: november. I. rész

Egyenletek, egyenlőtlenségek X.

Elemi algebrai eszközökkel megoldható versenyfeladatok Ábrahám Gábor, Szeged

Feladatok megoldásokkal a harmadik gyakorlathoz (érintési paraméterek, L Hospital szabály, elaszticitás) y = 1 + 2(x 1). y = 2x 1.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények

Átírás:

1/12 Operációkutatás 5. gyakorlat Hiperbolikus programozási feladat megoldása Pécsi Tudományegyetem PTI

2/12 Ha az Hiperbolikus programozási feladat feltételek teljesülése mellett a A x b x 0 z(x) = c x + c 0 d x + d 0 célfüggvény optimumát keressük, akkor hiperbolikus programozási feladatról beszélünk.

2/12 Hiperbolikus programozási feladat grafikus megoldása 2 dimenziós HP- feladatok esetén alkalmazható a grafikus megoldás.

2/12 Hiperbolikus programozási feladat grafikus megoldása 2 dimenziós HP- feladatok esetén alkalmazható a grafikus megoldás. A lehetséges megoldások halmazának meghatározása az LP-feladatoknál tanultakkal megegyező módon történik.

2/12 Hiperbolikus programozási feladat grafikus megoldása 2 dimenziós HP- feladatok esetén alkalmazható a grafikus megoldás. A lehetséges megoldások halmazának meghatározása az LP-feladatoknál tanultakkal megegyező módon történik. A célfüggvény rögzített értékeihez tartozó pontok most is egyenessereget alkotnak. z 0 = c x + c 0 z 0 = c 1 x + c 2 y + c 0 d x + d 0 d 1 x + d 2 y + d 0

2/12 Hiperbolikus programozási feladat grafikus megoldása 2 dimenziós HP- feladatok esetén alkalmazható a grafikus megoldás. A lehetséges megoldások halmazának meghatározása az LP-feladatoknál tanultakkal megegyező módon történik. A célfüggvény rögzített értékeihez tartozó pontok most is egyenessereget alkotnak. z 0 = c x + c 0 z 0 = c 1 x + c 2 y + c 0 d x + d 0 d 1 x + d 2 y + d 0 z 0 (d 1 x + d 2 y + d 0 ) = c 1 x + c 2 y + c 0

2/12 Hiperbolikus programozási feladat grafikus megoldása 2 dimenziós HP- feladatok esetén alkalmazható a grafikus megoldás. A lehetséges megoldások halmazának meghatározása az LP-feladatoknál tanultakkal megegyező módon történik. A célfüggvény rögzített értékeihez tartozó pontok most is egyenessereget alkotnak. z 0 = c x + c 0 z 0 = c 1 x + c 2 y + c 0 d x + d 0 d 1 x + d 2 y + d 0 z 0 (d 1 x + d 2 y + d 0 ) = c 1 x + c 2 y + c 0 (z 0 d 2 c 2 ) y = (c 1 z 0 d 1 ) x + c 0 z 0 d 0

2/12 Hiperbolikus programozási feladat grafikus megoldása 2 dimenziós HP- feladatok esetén alkalmazható a grafikus megoldás. A lehetséges megoldások halmazának meghatározása az LP-feladatoknál tanultakkal megegyező módon történik. A célfüggvény rögzített értékeihez tartozó pontok most is egyenessereget alkotnak. z 0 = c x + c 0 z 0 = c 1 x + c 2 y + c 0 d x + d 0 d 1 x + d 2 y + d 0 z 0 (d 1 x + d 2 y + d 0 ) = c 1 x + c 2 y + c 0 (z 0 d 2 c 2 ) y = (c 1 z 0 d 1 ) x + c 0 z 0 d 0 Egyszerűen belátható, hogy a fenti egyenessereg egyenesei egyetlen pontban metszik egymást.

3/12 Feladatok 1. Oldjuk meg grafikusan az alábbi HP-feladatot! x 1 + 2x 2 12 3x 1 + 2x 2 16 2x 1 + x 2 10 x 1, x 2 0 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z min

3/12 Feladatok 1. Oldjuk meg grafikusan az alábbi HP-feladatot! x 1 + 2x 2 12 3x 1 + 2x 2 16 2x 1 + x 2 10 x 1, x 2 0 Először ábrázoljuk a lehetséges megoldások halmazát! 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z min

3/12 Feladatok 1. Oldjuk meg grafikusan az alábbi HP-feladatot! x 1 + 2x 2 12 3x 1 + 2x 2 16 2x 1 + x 2 10 x 1, x 2 0 Először ábrázoljuk a lehetséges megoldások halmazát! 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z min

3/12 Feladatok 1. Oldjuk meg grafikusan az alábbi HP-feladatot! x 1 + 2x 2 12 3x 1 + 2x 2 16 2x 1 + x 2 10 x 1, x 2 0 Először ábrázoljuk a lehetséges megoldások halmazát! 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z min

3/12 Feladatok 1. Oldjuk meg grafikusan az alábbi HP-feladatot! x 1 + 2x 2 12 3x 1 + 2x 2 16 2x 1 + x 2 10 x 1, x 2 0 Először ábrázoljuk a lehetséges megoldások halmazát! 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z min

3/12 Feladatok 1. Oldjuk meg grafikusan az alábbi HP-feladatot! x 1 + 2x 2 12 3x 1 + 2x 2 16 2x 1 + x 2 10 x 1, x 2 0 Először ábrázoljuk a lehetséges megoldások halmazát! 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z min

3/12 Feladatok 1. Oldjuk meg grafikusan az alábbi HP-feladatot! x 1 + 2x 2 12 3x 1 + 2x 2 16 2x 1 + x 2 10 x 1, x 2 0 Először ábrázoljuk a lehetséges megoldások halmazát! 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z min

3/12 Feladatok 1. Oldjuk meg grafikusan az alábbi HP-feladatot! x 1 + 2x 2 12 3x 1 + 2x 2 16 2x 1 + x 2 10 x 1, x 2 0 Először ábrázoljuk a lehetséges megoldások halmazát! 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z min

3/12 Feladatok 1. Oldjuk meg grafikusan az alábbi HP-feladatot! x 1 + 2x 2 12 3x 1 + 2x 2 16 2x 1 + x 2 10 x 1, x 2 0 Először ábrázoljuk a lehetséges megoldások halmazát! 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z min

3/12 Feladatok 1. Oldjuk meg grafikusan az alábbi HP-feladatot! x 1 + 2x 2 12 3x 1 + 2x 2 16 2x 1 + x 2 10 x 1, x 2 0 Először ábrázoljuk a lehetséges megoldások halmazát! 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z min

3/12 A célfüggvény által meghatározott egyenessereg egyenesei egy ponton mennek át.

3/12 A célfüggvény által meghatározott egyenessereg egyenesei egy ponton mennek át. A célfüggvény által meghatározott egyenesek egyenlete: 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z 0 (2 z 0 )x 1 (1 + z 0 )x 2 = z 0.

3/12 A célfüggvény által meghatározott egyenessereg egyenesei egy ponton mennek át. A célfüggvény által meghatározott egyenesek egyenlete: 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z 0 (2 z 0 )x 1 (1 + z 0 )x 2 = z 0. Az egyenesek metszéspontjának meghatározásához tekintsük a z 0 = 2 illetve a z 0 = 1 egyeneseket!

3/12 A célfüggvény által meghatározott egyenessereg egyenesei egy ponton mennek át. A célfüggvény által meghatározott egyenesek egyenlete: 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z 0 (2 z 0 )x 1 (1 + z 0 )x 2 = z 0. Az egyenesek metszéspontjának meghatározásához tekintsük a z 0 = 2 illetve a z 0 = 1 egyeneseket! Ha z 0 = 2, akkor a (2 2)x 1 (1 + 2)x 2 = 2 3x 2 = 2 egyenlethez jutunk.

3/12 A célfüggvény által meghatározott egyenessereg egyenesei egy ponton mennek át. A célfüggvény által meghatározott egyenesek egyenlete: 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z 0 (2 z 0 )x 1 (1 + z 0 )x 2 = z 0. Az egyenesek metszéspontjának meghatározásához tekintsük a z 0 = 2 illetve a z 0 = 1 egyeneseket! Ha z 0 = 2, akkor a (2 2)x 1 (1 + 2)x 2 = 2 3x 2 = 2 egyenlethez jutunk. A z 0 = 1 esetben pedig a (2 + 1)x 1 (1 1)x 2 = 1 3x 1 = 1 egyenlethez.

3/12 A célfüggvény által meghatározott egyenessereg egyenesei egy ponton mennek át. A célfüggvény által meghatározott egyenesek egyenlete: 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z 0 (2 z 0 )x 1 (1 + z 0 )x 2 = z 0. Az egyenesek metszéspontjának meghatározásához tekintsük a z 0 = 2 illetve a z 0 = 1 egyeneseket! Ha z 0 = 2, akkor a (2 2)x 1 (1 + 2)x 2 = 2 3x 2 = 2 egyenlethez jutunk. A z 0 = 1 esetben pedig a (2 + 1)x 1 (1 1)x 2 = 1 3x 1 = 1 egyenlethez. Így látható, hogy az egyenesek a P ( 1 3, 2 3 ) pontban metszik egymást.

3/12 Másrészt, az egyenesek egyenletének x 2 = 2 z 1 + z x 1 z 1 + z alakjából leolvasható, hogy az egyenes az x 2 tengelyt b = z 1+z-nél metszi.

3/12 Másrészt, az egyenesek egyenletének x 2 = 2 z 1 + z x 1 z 1 + z alakjából leolvasható, hogy az egyenes az x 2 tengelyt b = z 1+z-nél metszi. A fenti eredményből z-t kifejezhetjük: z = b b + 1 = 1 + 1 b + 1.

3/12 Másrészt, az egyenesek egyenletének x 2 = 2 z 1 + z x 1 z 1 + z alakjából leolvasható, hogy az egyenes az x 2 tengelyt b = z 1+z-nél metszi. A fenti eredményből z-t kifejezhetjük: z = b b + 1 = 1 + 1 b + 1. Ahonnan látható, hogy z pontosan akkor minimális, ha 1 b+1 minimális. Mivel 1 b + 1 > 0, ezért b+1 akkor minimális, ha b + 1 maximális, azaz a fenti egyenesek közül a maximális tengelymetszetű egyeneshez tartozik a minimális célfüggvényérték.

3/12 Ábrázoljunk néhány egyenest a célfüggvény szintvonalai közül, és jelöljük be a maximális tengelymetszethez tartozót.

3/12 Ábrázoljunk néhány egyenest a célfüggvény szintvonalai közül, és jelöljük be a maximális tengelymetszethez tartozót.

3/12 Ábrázoljunk néhány egyenest a célfüggvény szintvonalai közül, és jelöljük be a maximális tengelymetszethez tartozót.

3/12 Ábrázoljunk néhány egyenest a célfüggvény szintvonalai közül, és jelöljük be a maximális tengelymetszethez tartozót. Az ábráról leolvasható, hogy az optimális célfüggvény értéket akkor kapjuk, ha x 1 = 0 és x 2 = 6 a célfüggvény értéke ekkor z = 2 0 6 0+6+1 = 6 7

3/12 Ábrázoljunk néhány egyenest a célfüggvény szintvonalai közül, és jelöljük be a maximális tengelymetszethez tartozót. Az ábráról leolvasható, hogy az optimális célfüggvény értéket akkor kapjuk, ha x 1 = 0 és x 2 = 6 a célfüggvény értéke ekkor z = 2 0 6 0+6+1 = 6 7 Megjegyzés: Az optimális célfüggvényértékhez tartozó egyenest úgy is megtalálhatjuk, hogy a ábrázoljuk a z 0 = 0 és a z 0 = 1 célfüggvényértékekhez tartozó egyeneseket és ezek alapján leolvassuk, hogy a célfüggvényérték melyik irányban növekszenek. (Ennél a feladatnál az óramutató járásával egyező irányban.)

4/12 2. Oldjuk meg grafikusan az alábbi HP-feladatot! x 1 + x 2 5 3x 1 + x 2 4 x 1 + 5x 2 4 0 x 1 3, 0 x 2 3 x 1 + 2x 2 3 2x 1 + x 2 + 1 = z max

4/12 2. Oldjuk meg grafikusan az alábbi HP-feladatot! x 1 + x 2 5 Először ábrázoljuk a lehetséges megoldások halmazát! 3x 1 + x 2 4 x 1 + 5x 2 4 0 x 1 3, 0 x 2 3 x 1 + 2x 2 3 2x 1 + x 2 + 1 = z max

4/12 A célfüggvény által meghatározott egyenesek egyenlete: x 1 + 2x 2 3 2x 1 + x 2 + 1 = z 0 (2z 0 1)x 1 + (z 0 2)x 2 = 3 z 0. Az egyenesek metszéspontjának meghatározásához tekintsük a z 0 = 1 2 illetve a z 0 = 2 egyeneseket! Ha z 0 = 1 2, akkor a (2 1 2 1)x 1 + ( 1 2 2)x 2 = 3 1 2 3 2 x 2 = 7 2 egyenlethez jutunk, míg a z 0 = 2 esetben a (2 2 1)x 1 + (2 2)x 2 = 3 2 3x 1 = 5. Így látható, hogy az egyenesek a P ( 5 3, 7 3 ) pontban metszik egymást.

4/12 Másrészt, az egyenesek egyenletének x 2 = 1 2z z 2 x 1 3 + z z 2 alakjából leolvasható, hogy az egyenes az x 2 tengelyt b = 3+z z 2-nél metszi. A fenti eredményből z-t kifejezhetjük: z = 2b 3 b + 1 = 2 5 b + 1. Ahonnan látható, hogy z pontosan akkor maximális, ha 5 b+1 minimális. Mivel b+1 > 0, ezért 5 b+1 akkor minimális, ha b+1 maximális, azaz a fenti egyenesek közül a maximális tengelymetszetű egyeneshez tartozik a maximális célfüggvényérték.

4/12 Ábrázoljunk néhány egyenest a célfüggvény szintvonalai közül, és jelöljük be a maximális tengelymetszethez tartozót.

4/12 Ábrázoljunk néhány egyenest a célfüggvény szintvonalai közül, és jelöljük be a maximális tengelymetszethez tartozót. Az ábráról leolvasható, hogy az optimális célfüggvény értéket ott veszi fel a rendszer, ahol az x 2 = 3 egyenes és az x 2 = 4 3x 1 egyenes metszik egymást. Ez a pont a Q( 1 3 ; 3) pont. A célfüggvény értéke: z = 1 3 +2 3 3 = 10 383 2 = 5 3 +3+1 4

5/12 Hiperbolikus programozási feladat megoldása szimplex algoritmussal

5/12 Hiperbolikus programozási feladat megoldása szimplex algoritmussal Ha a hiperbolikus programozási feladat lehetséges megoldásainak L halmaza korlátos

5/12 Hiperbolikus programozási feladat megoldása szimplex algoritmussal Ha a hiperbolikus programozási feladat lehetséges megoldásainak L halmaza korlátos és a nevező az L halmaz minden pontjában pozitív,

5/12 Hiperbolikus programozási feladat megoldása szimplex algoritmussal Ha a hiperbolikus programozási feladat lehetséges megoldásainak L halmaza korlátos és a nevező az L halmaz minden pontjában pozitív, akkor a HP-feladat az alábbi módszerrel egy ekvivalens LP-feladattá alakítható.

5/12 Hiperbolikus programozási feladat megoldása szimplex algoritmussal Ha a hiperbolikus programozási feladat lehetséges megoldásainak L halmaza korlátos és a nevező az L halmaz minden pontjában pozitív, akkor a HP-feladat az alábbi módszerrel egy ekvivalens LP-feladattá alakítható. A célfüggvényt egy t változóval bővítjük: z(x) = t(c x + c 0) t(d x + d 0 ).

5/12 Hiperbolikus programozási feladat megoldása szimplex algoritmussal Ha a hiperbolikus programozási feladat lehetséges megoldásainak L halmaza korlátos és a nevező az L halmaz minden pontjában pozitív, akkor a HP-feladat az alábbi módszerrel egy ekvivalens LP-feladattá alakítható. A célfüggvényt egy t változóval bővítjük: z(x) = t(c x + c 0) t(d x + d 0 ). Majd megköveteljük, hogy a nevező 1 legyen,

5/12 Hiperbolikus programozási feladat megoldása szimplex algoritmussal Ha a hiperbolikus programozási feladat lehetséges megoldásainak L halmaza korlátos és a nevező az L halmaz minden pontjában pozitív, akkor a HP-feladat az alábbi módszerrel egy ekvivalens LP-feladattá alakítható. A célfüggvényt egy t változóval bővítjük: z(x) = t(c x + c 0) t(d x + d 0 ). Majd megköveteljük, hogy a nevező 1 legyen, azaz a feltételrendszert kiegészítjük a feltétellel. t d x + d 0 t = 1

6/12 Bevezetve az y = t x jelölést, az alábbi módosított normál feladathoz jutunk: Ay tb 0 t d x + d 0 t = 1 y 0, t 0 cy + c 0 t = z max

6/12 Bevezetve az y = t x jelölést, az alábbi módosított normál feladathoz jutunk: Ay tb 0 t d x + d 0 t = 1 y 0, t 0 cy + c 0 t = z max Belátható, hogy ha [y, t ] a fenti LP-feladat optimális megoldása, akkor t 0 és ekkor a HP-feladat optimális megoldása formulával számolható. x = 1 t y.

6/12 Bevezetve az y = t x jelölést, az alábbi módosított normál feladathoz jutunk: Ay tb 0 t d x + d 0 t = 1 y 0, t 0 cy + c 0 t = z max Belátható, hogy ha [y, t ] a fenti LP-feladat optimális megoldása, akkor t 0 és ekkor a HP-feladat optimális megoldása formulával számolható. x = 1 t y. Tehát a HP-feladat megoldása az alábbi lépésekre bontható

6/12 Bevezetve az y = t x jelölést, az alábbi módosított normál feladathoz jutunk: Ay tb 0 t d x + d 0 t = 1 y 0, t 0 cy + c 0 t = z max Belátható, hogy ha [y, t ] a fenti LP-feladat optimális megoldása, akkor t 0 és ekkor a HP-feladat optimális megoldása formulával számolható. x = 1 t y. Tehát a HP-feladat megoldása az alábbi lépésekre bontható ❶ L korlátosság vizsgálata.

6/12 Bevezetve az y = t x jelölést, az alábbi módosított normál feladathoz jutunk: Ay tb 0 t d x + d 0 t = 1 y 0, t 0 cy + c 0 t = z max Belátható, hogy ha [y, t ] a fenti LP-feladat optimális megoldása, akkor t 0 és ekkor a HP-feladat optimális megoldása formulával számolható. x = 1 t y. Tehát a HP-feladat megoldása az alábbi lépésekre bontható ❶ L korlátosság vizsgálata. ❷ Az ekvivalens LP-feladat felírása

6/12 Bevezetve az y = t x jelölést, az alábbi módosított normál feladathoz jutunk: Ay tb 0 t d x + d 0 t = 1 y 0, t 0 cy + c 0 t = z max Belátható, hogy ha [y, t ] a fenti LP-feladat optimális megoldása, akkor t 0 és ekkor a HP-feladat optimális megoldása formulával számolható. x = 1 t y. Tehát a HP-feladat megoldása az alábbi lépésekre bontható ❶ L korlátosság vizsgálata. ❷ Az ekvivalens LP-feladat felírása ❸ Az LP-feladat megoldása [y, t ]

6/12 Bevezetve az y = t x jelölést, az alábbi módosított normál feladathoz jutunk: Ay tb 0 t d x + d 0 t = 1 y 0, t 0 cy + c 0 t = z max Belátható, hogy ha [y, t ] a fenti LP-feladat optimális megoldása, akkor t 0 és ekkor a HP-feladat optimális megoldása formulával számolható. x = 1 t y. Tehát a HP-feladat megoldása az alábbi lépésekre bontható ❶ L korlátosság vizsgálata. ❷ Az ekvivalens LP-feladat felírása ❸ Az LP-feladat megoldása [y, t ] ❹ A HP-feladat x optimális megoldásának származtatása

7/12 Feladatok 3.Oldjuk meg az alábbi HP-feladatot szimplex algoritmussal: x 1 + 2x 2 12 3x 1 + 2x 2 16 2x 1 + x 2 10 x 1, x 2 0 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z max

7/12 Feladatok 3.Oldjuk meg az alábbi HP-feladatot szimplex algoritmussal: x 1 + 2x 2 12 3x 1 + 2x 2 16 2x 1 + x 2 10 x 1, x 2 0 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z max A második feltételből kivonva az elsőt, a 2x 1 4 feltételt kapjuk, amely alapján 0 x 1 2 feltétel igaz az első változóra. A második változó korlátosságát könnyen igazolhatjuk, ha az előbb kapott feltételt összevetjük valamelyik eredeti feltétellel. Így a változók mindegyike korlátos, így a lehetséges megoldások halmaza is korlátos.

8/12 Áttérhetünk az említett módosított normál alakú LP-feladatra: x 1 + 2x 2 12 3x 1 + 2x 2 16 2x 1 + x 2 10 x 1, x 2 0 2x 1 x 2 x 1 + x 2 + 1 = z max y 1 + 2y 2 12t 0 3y 1 + 2y 2 16t 0 2y 1 + y 2 10t 0 y 1 + y 2 + t = 1 y 1, y 2, t 0 2y 1 y 2 = z max

8/12 Áttérhetünk az említett módosított normál alakú LP-feladatra: y 1 + 2y 2 12t 0 3y 1 + 2y 2 16t 0 2y 1 + y 2 10t 0 y 1 + y 2 + t = 1 y 1, y 2, t 0 y 1 y 2 t z 2 1 0 0 u 1 1 2 12 0 u 2 3 2 16 0 u 3 2 1 10 0 u 4 1 1 1 1 z 1 1 1 1 2y 1 y 2 = z max

8/12 Áttérhetünk az említett módosított normál alakú LP-feladatra: y 1 + 2y 2 12t 0 3y 1 + 2y 2 16t 0 2y 1 + y 2 10t 0 y 1 + y 2 + t = 1 y 1, y 2, t 0 2y 1 y 2 = z max y 1 y 2 t z 2 1 0 0 u 1 1 2 12 0 u 2 3 2 16 0 u 3 2 1 10 0 u 4 1 1 1 1 z 1 1 1 1 y 1 y 2 z 2 1 0 u 1 13 14 12 u 2 19 18 16 u 3 12 11 10 t 1 1 1 z 0 0 0

9/12 A normálfeladat megoldásánál megismert módon maximalizáljuk az elsődleges célfüggvényt: y 1 y 2 z 2 1 0 u 1 13 14 12 u 2 19 18 16 u 3 12 11 10 t 1 1 1

9/12 A normálfeladat megoldásánál megismert módon maximalizáljuk az elsődleges célfüggvényt: y 1 y 2 z 2 1 0 u 1 13 14 12 u 2 19 18 16 u 3 12 11 10 t 1 1 1 z 1 6 u 1 13 12 u 2 19 12 y 1 1 12 t 1 12 u 3 y 2 17 6 11 12 5 3 7 6 1 6 5 6 1 6

9/12 A normálfeladat megoldásánál megismert módon maximalizáljuk az elsődleges célfüggvényt: y 1 y 2 z 2 1 0 u 1 13 14 12 u 2 19 18 16 u 3 12 11 10 t 1 1 1 z 1 6 u 1 13 12 u 2 19 12 y 1 1 12 t 1 12 u 3 y 2 Így a módosított normálfeladat optimális megoldása y 1 = 5 6, y 2 = 0, t = 1 6. 17 6 11 12 5 3 7 6 1 6 5 6 1 6

9/12 A normálfeladat megoldásánál megismert módon maximalizáljuk az elsődleges célfüggvényt: y 1 y 2 z 2 1 0 u 1 13 14 12 u 2 19 18 16 u 3 12 11 10 t 1 1 1 z 1 6 u 1 13 12 u 2 19 12 y 1 1 12 t 1 12 u 3 y 2 Így a módosított normálfeladat optimális megoldása y 1 = 5 6, y 2 = 0, t = 1 6. Az eredeti HP-feladat optimális megoldása: x = 1 [ 5 ] [ ] 1 6 5 = 0 0 6 17 6 11 12 5 3 7 6 1 6 5 6 1 6

10/12 4.Oldjuk meg az alábbi HP-feladatot szimplex algoritmussal: x 1 + 2x 2 + 6x 3 10 x 1 + x 2 + 2x 3 6 x 1, x 2, x 3 0 x 1 + 3x 2 + x 3 1 2x 1 + 3x 2 + 2x 3 + 1 = z max

10/12 4.Oldjuk meg az alábbi HP-feladatot szimplex algoritmussal: x 1 + 2x 2 + 6x 3 10 x 1 + x 2 + 2x 3 6 x 1, x 2, x 3 0 x 1 + 3x 2 + x 3 1 2x 1 + 3x 2 + 2x 3 + 1 = z max Az első feltételből a változókra az alábbi korlátok kaphatók, azáltal, hogy a reláció baloldalából nemnegatív tagokat elhagyva szintén igaz relációkat kapunk: x 1 10 2x 2 10 x 2 5 6x 3 10 x 3 5 3 A változók mindegyike korlátos, így a lehetséges megoldások halmaza is korlátos.

10/12 Áttérhetünk a módosított normál alakú LP-feladatra: x 1 + 2x 2 + 6x 3 10 x 1 + x 2 + 2x 3 6 x 1, x 2, x 3 0 x 1 + 3x 2 + x 3 1 2x 1 + 3x 2 + 2x 3 + 1 = z max

10/12 Áttérhetünk a módosított normál alakú LP-feladatra: x 1 + 2x 2 + 6x 3 10 x 1 + x 2 + 2x 3 6 x 1, x 2, x 3 0 x 1 + 3x 2 + x 3 1 2x 1 + 3x 2 + 2x 3 + 1 = z max y 1 + 2y 2 + 6y 3 10t 0 y 1 + y 2 + 2y 3 6t 0 2y 1 + 3y 2 + 2y 3 + t = 1 y 1, y 2, y 3, t 0 y 1 + 3y 2 + y 3 t = z max

10/12 Oldjuk meg a módosított normál alakú LP-feladatot: y 1 + 2y 2 + 6y 3 10t 0 y 1 + y 2 + 2y 3 6t 0 2y 1 + 3y 2 + 2y 3 + t = 1 y 1, y 2, y 3, t 0 y 1 + 3y 2 + y 3 t = z max y 1 y 2 y 3 t z 1 3 1 1 0 u 1 1 2 6 10 0 u 2 1 1 2 6 0 u 3 2 3 2 1 1 z 2 3 2 1 1

10/12 Oldjuk meg a módosított normál alakú LP-feladatot: y 1 + 2y 2 + 6y 3 10t 0 y 1 + y 2 + 2y 3 6t 0 2y 1 + 3y 2 + 2y 3 + t = 1 y 1, y 2, y 3, t 0 y 1 + 3y 2 + y 3 t = z max y 1 y 2 y 3 t z 1 3 1 1 0 u 1 1 2 6 10 0 u 2 1 1 2 6 0 u 3 2 3 2 1 1 z 2 3 2 1 1 z y 1 y 2 y 3 3 6 3 1 u 1 21 32 26 10 u 2 11 19 14 6 t 2 3 2 1 z 0 0 0 0

10/12 A normálfeladat megoldásánál megismert módon maximalizáljuk az elsődleges célfüggvényt: y 1 y 2 y 3 z 3 6 3 1 u 1 21 32 26 10 u 2 11 19 14 6 t 2 3 2 1

10/12 A normálfeladat megoldásánál megismert módon maximalizáljuk az elsődleges célfüggvényt: y 1 y 2 y 3 z 3 6 3 1 u 1 21 32 26 10 u 2 11 19 14 6 t 2 3 2 1 z 15 16 y 2 21 32 y 1 u 1 y 3 3 16 1 32 u 2 19 32 t 3 32 15 8 13 16 7 8 5 16 1 16 1 16

10/12 A normálfeladat megoldásánál megismert módon maximalizáljuk az elsődleges célfüggvényt: z y 1 y 2 y 3 3 6 3 1 u 1 21 32 26 10 u 2 11 19 14 6 t 2 3 2 1 z 15 16 y 2 21 32 y 1 u 1 y 3 3 16 1 32 u 2 19 32 t 3 32 Így a módosított normálfeladat optimális megoldása y 1 = 0, y 2 = 5 16, y 3 = 0, t = 1 16. 15 8 13 16 7 8 5 16 1 16 1 16

10/12 A normálfeladat megoldásánál megismert módon maximalizáljuk az elsődleges célfüggvényt: z y 1 y 2 y 3 3 6 3 1 u 1 21 32 26 10 u 2 11 19 14 6 t 2 3 2 1 z 15 16 y 2 21 32 y 1 u 1 y 3 3 16 1 32 u 2 19 32 t 3 32 Így a módosított normálfeladat optimális megoldása y 1 = 0, y 2 = 5 16, y 3 = 0, t = 1 16. Az eredeti HP-feladat optimális megoldása: 15 8 13 16 7 8 5 16 1 16 1 16 x = 1 1 16 0 5 16 0 = 0 5 0.

11/12 5.Oldjuk meg az alábbi HP-feladatot szimplex algoritmussal: 2x 1 + 3x 2 6 3x 1 + 2x 2 6 x 1 0, 0 x 2 3 2 x 1 + x 2 3 2x 1 + x 2 + 1 = z max

11/12 5.Oldjuk meg az alábbi HP-feladatot szimplex algoritmussal: 2x 1 + 3x 2 6 3x 1 + 2x 2 6 x 1 0, 0 x 2 3 2 x 1 + x 2 3 2x 1 + x 2 + 1 = z max A második változó korlátosságát a feladat alapból garantálja. Az második feltételből a nem-negatív 2x 2 értéket elhagyva a baloldalból a 3x 1 6 x 1 2 Tehát a változók mindegyike korlátos, így a lehetséges megoldások halmaza is korlátos.

11/12 Áttérhetünk a módosított normál alakú LP-feladatra. A 0 x 2 3 2 feltételt érdemes szétbontani, így a változókra csak a szokásos nemnegativitási feltételek lesznek:

11/12 Áttérhetünk a módosított normál alakú LP-feladatra. A 0 x 2 3 2 feltételt érdemes szétbontani, így a változókra csak a szokásos nemnegativitási feltételek lesznek: 2x 1 + 3x 2 6 3x 1 + 2x 2 6 x 2 3 2 x 1, x 2 0 x 1 + x 2 3 2x 1 + x 2 + 1 = z max

11/12 Áttérhetünk a módosított normál alakú LP-feladatra. A 0 x 2 3 2 feltételt érdemes szétbontani, így a változókra csak a szokásos nemnegativitási feltételek lesznek: 2x 1 + 3x 2 6 3x 1 + 2x 2 6 x 2 x 1, x 2 0 3 2 x 1 + x 2 3 2x 1 + x 2 + 1 = z max 2y 1 + 3y 2 6t 0 3y 1 + 2y 2 6t 0 2y 1 y 2 3 2 t 0 + y 2 + t = 1 y 1, y 2, t 0 y 1 + y 2 3t = z max

11/12 Oldjuk meg a módosított normál feladatot! 2y 1 + 3y 2 6t 0 3y 1 + 2y 2 6t 0 2y 1 y 2 3 2 t 0 + y 2 + t = 1 y 1, y 2, t 0 y 1 + y 2 3t = z max y 1 y 2 t z 1 1 3 0 u 1 2 3 6 0 u 2 3 2 6 0 u 3 0 1 3 2 0 u 4 2 1 1 1 z 2 1 1 1

11/12 Oldjuk meg a módosított normál feladatot! 2y 1 + 3y 2 6t 0 3y 1 + 2y 2 6t 0 2y 1 y 2 3 2 t 0 + y 2 + t = 1 y 1, y 2, t 0 y 1 + y 2 3t = z max y 1 y 2 t z 1 1 3 0 u 1 2 3 6 0 u 2 3 2 6 0 u 3 0 1 3 2 0 u 4 2 1 1 1 z 2 1 1 1 z y 1 y 2 7 4 3 u 1 14 9 6 u 2 15 8 6 5 3 u 3 3 2 2 t 2 1 1 z 0 0 0

11/12 A normálfeladat megoldásánál megismert módon maximalizáljuk az elsődleges célfüggvényt: z y 1 y 2 7 4 3 u 1 14 9 6 u 2 15 8 6 u 3 3 5 2 3 2 t 2 1 1

11/12 A normálfeladat megoldásánál megismert módon maximalizáljuk az elsődleges célfüggvényt: z y 1 y 2 7 4 3 u 1 14 9 6 u 2 15 8 6 u 3 3 5 2 3 2 t 2 1 1 u 2 y 2 7 z 15 4 15 1 5 u 1 14 15 y 1 1 15 u 3 1 5 23 15 8 15 9 10 t 2 15 1 15 3 5 2 5 3 10 1 5

11/12 A normálfeladat megoldásánál megismert módon maximalizáljuk az elsődleges célfüggvényt: z y 1 y 2 7 4 3 u 1 14 9 6 u 2 15 8 6 u 3 3 5 2 3 2 t 2 1 1 u 2 y 2 7 z 15 4 15 1 5 u 1 14 15 y 1 1 15 u 3 1 5 23 15 8 15 9 10 t 2 15 1 15 3 5 2 5 3 10 1 5 z 11 27 u 2 u 3 u 1 46 27 y 1 8 27 y 2 2 9 8 27 1 9 10 9 t 2 27 4 45 2 9 1 3 2 9

11/12 A normálfeladat megoldásánál megismert módon maximalizáljuk az elsődleges célfüggvényt: z y 1 y 2 7 4 3 u 1 14 9 6 u 2 15 8 6 u 3 3 5 2 3 2 u 2 y 2 7 z 15 4 15 1 5 u 1 14 15 y 1 1 15 u 3 1 5 t 2 1 1 t 2 15 1 15 Így a módosított normálfeladat optimális megoldása y 1 = 2 9, y 2 = 1 3, t = 2 9. 23 15 8 15 9 10 3 5 2 5 3 10 1 5 z 11 27 u 2 u 3 u 1 46 27 y 1 8 27 y 2 2 9 8 27 1 9 10 9 t 2 27 4 45 2 9 1 3 2 9

11/12 A normálfeladat megoldásánál megismert módon maximalizáljuk az elsődleges célfüggvényt: z y 1 y 2 7 4 3 u 1 14 9 6 u 2 15 8 6 u 3 3 5 2 3 2 u 2 y 2 7 z 15 4 15 1 5 u 1 14 15 y 1 1 15 u 3 1 5 t 2 1 1 t 2 15 1 15 Így a módosított normálfeladat optimális megoldása y 1 = 2 9, y 2 = 1 3, t = 2 9. Amelyből az eredeti HP-feladat optimális megoldása: ] [ ] x = 1 1 2 = 9 [ 2 9 1 3 23 15 8 15 9 10 3 5 2 5 3 10 1 5 3 2 z 11 27 u 2 u 3 u 1 46 27 y 1 8 27 y 2 2 9 8 27 1 9 10 9 t 2 27 4 45 2 9 1 3 2 9

12/12 Felhasznált Irodalom [1.] Bajalinov Erik - Imreh Balázs: Operációkutatás, Polygon 2005. [2.] Imreh Balázs: Bevezetés az operációkutatásba, Phare 1999. [3.] Temesi József - Varró Zoltán: Operációkutatás, Aula 2007.