1/12. 3. gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

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

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

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

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

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

A szimplex tábla. p. 1

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

A szimplex algoritmus

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

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

8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer

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

Opkut deníciók és tételek

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

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

Kétfázisú szimplex algoritmus és speciális esetei

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

Bevezetés a lineáris programozásba

Nem-lineáris programozási feladatok

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

Általános algoritmustervezési módszerek

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek

LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK október 12. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai

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

Lineáris egyenletrendszerek

LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK MEGOLDÁSA BÁZISTRANSZFORMÁCIÓVAL. 1. Paramétert nem tartalmazó eset

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

Érzékenységvizsgálat

Bázistranszformáció és alkalmazásai

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

7. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 7. előadás Elemi bázistranszformáció

5 = hiszen és az utóbbi mátrix determinánsa a középs½o oszlop szerint kifejtve: 3 7 ( 2) = (példa vége). 7 5 = 8. det 6.

Alkalmazott optimalizálás és játékelmélet Lineáris programozás Gyakorlófeladatok. Rétvári Gábor

MA1143v A. csoport Név: december 4. Gyak.vez:. Gyak. kódja: Neptun kód:.

Lineáris algebra. (közgazdászoknak)

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

Operációkutatás gyakorlattámogató jegyzet

1. Előadás Lineáris programozás

EGYSZERŰSÍTETT ALGORITMUS AZ ELEMI BÁZISCSERE ELVÉGZÉSÉRE

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Abszolútértékes és gyökös kifejezések

Matematika szintfelmérő dolgozat a 2018 nyarán felvettek részére augusztus

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Információk. Ismétlés II. Ismétlés. Ismétlés III. A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 2. Készítette: Vénné Meskó Katalin. Algoritmus. Algoritmus ábrázolása

Lineáris algebra gyakorlat

Lineáris leképezések (előadásvázlat, szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

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

Klasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás április 28.

A DÖNTÉSELMÉLET ELEMEI

Nemlineáris programozás 2.

Szimplex módszer, szimplex tábla Példaként tekintsük a következ LP feladatot:

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak

5. Előadás. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze március 6. 1 / 39

Diszkrét matematika II., 5. előadás. Lineáris egyenletrendszerek

2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Mátrixalgebra Optimumszámítás

További forgalomirányítási és szervezési játékok. 1. Nematomi forgalomirányítási játék

egyenlőtlenségnek kell teljesülnie.

Online algoritmusok. Algoritmusok és bonyolultságuk. Horváth Bálint március 30. Horváth Bálint Online algoritmusok március 30.

A minimális költségűfolyam probléma megoldása hálózati szimplex-módszerrel

Matematika 8. osztály

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2015/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Tanszékcsoport

EuroOffice Optimalizáló (Solver)

Algoritmusok és adatszerkezetek 2.

Előfeltétel: legalább elégséges jegy Diszkrét matematika II. (GEMAK122B) tárgyból

Ütemezési problémák. Kis Tamás 1. ELTE Problémamegoldó Szeminárium, ősz 1 MTA SZTAKI. valamint ELTE, Operációkutatási Tanszék

3. előadás. Termelési és optimalizálási feladatok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Operációkutatás. tanulmányokhoz

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

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Logaritmus

Az online algoritmusok k-szerver probléma

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Számelmélet I.

A Szállítási feladat megoldása

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

lineáris programozás esetében. Ennek ez idő szerint legkorábbi formalizálását

Ütemezési feladatok. Az ütemezési feladatok vizsgálata az 50-es évek elején kezdődött, majd

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

Irodalom. (a) A T, B T, (b) A + B, C + D, D C, (c) 3A, (d) AD, DA, B T A, 1 2 B = 1 C = A = 1 0 D = (a) 1 1 3, B T = = ( ) ; A T = 1 0

Matematikai modellezés

Konjugált gradiens módszer

Operációkutatás I. Tantárgyi útmutató

Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió

Optimumkeresés számítógépen

;3 ; 0; 1 7; ;7 5; 3. pozitív: ; pozitív is, negatív is: ;

A lineáris programozás alapjai

Tartalom. Matematikai alapok. Fontos fogalmak Termékgyártási példafeladat

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

Algoritmusok bonyolultsága

A valós számok halmaza 5. I. rész MATEMATIKAI ANALÍZIS

Diszkrét, egészértékű és 0/1 LP feladatok

A lineáris programozás 1 A geometriai megoldás

Approximációs algoritmusok

Operációkutatás példatár

Átírás:

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

Normál feladatok megoldása szimplex módszerrel /

/ Normál feladatok megoldása szimplex módszerrel Definíció. Egy LP-feladatot normál feladatnak nevezünk, ha feltételrendszere csak relációkat tartalmaz a változók csak nemnegatív értékeket vehetnek fel a célfüggvény maximumát keressük. a feltételek jobboldalán csak nemnegatív konstansok lehetnek.

Műveletek a szimplex-táblában /

/ Műveletek a szimplex-táblában A pivot elem helyére a reciprokát írjuk A pivot elem sorában minden elemet elosztunk a pivotelemmel A pivot elem oszlopában minden elemet elosztunk a pivotelemmel és vesszük az ellentetjét A többi elemet úgy számoljuk, mint a báziscserénél

Pivot elem választása 4/

4/ Pivot elem választása Olyan oszlopban választjuk a pivot elemet ahol a célsor eleme negatív Pozitív számot választunk pivot elemnek A kiválasztott oszlop pozitív elemeivel osszuk el az utolsó oszlop megfelelő elemeit és azt a számot választjuk pivot elemnek, amelyre ez a hányados a legkisebb (szűk keresztmetszet szabály)

4/ Pivot elem választása Olyan oszlopban választjuk a pivot elemet ahol a célsor eleme negatív Pozitív számot választunk pivot elemnek A kiválasztott oszlop pozitív elemeivel osszuk el az utolsó oszlop megfelelő elemeit és azt a számot választjuk pivot elemnek, amelyre ez a hányados a legkisebb (szűk keresztmetszet szabály) A negatív célelemű oszlopok közül az alábbiak alapján választhatunk: A legnagyobb abszolútértékű negatív célelem oszlopából választunk Minden negatív célelemű oszlopban határozzuk meg a pivot elemet és számítsuk ki a célfüggvény növekedését. Válasszuk azt az oszlopot, amelynél a növekedés a legnagyobb Könnyebb számolás érdekében olyan oszlopot választunk, ahol pivot elem -nek adódik. Könnyebb számolás érdekében olyan oszlopot választunk, ahol pivot elem sorában vagy oszlopában -t, vagy -kat találunk.

Az algoritmus végetér 5/

5/ Az algoritmus végetér ha a célfüggvény sorában nincs negatív elem, ekkor az optimális megoldás és a hozzátartozó célfüggvényérték a táblából kiolvasható ha a negatív célelemek oszlopaiban nincs pozitív elem, ilyenkor a célfüggvény a lehetséges megoldások halmazán tetszőlegesen nagy értéket felvehet Bizonyos esetekben végtelen ciklusra vezet az algoritmus. Az ilyen esetek akkor léphetnek fel, ha a pivot elem sorában az utolsó oszlopban áll. (Ilyen esetekben a célfüggvény érték nem növekszik.) Az általunk használtaknál lényegesen bonyolultabb pivotelem-választási szabályokkal a végtelen ciklus elkerülhető.

6/ Példák.a) Oldjuk meg a Horgász-problémát szimplex algoritmussal! x + x + x 4 x + + x 5 x + x + 4x 7 x, x, x x + x + 4x = z max Az induló szimplex-tábla: x x x z 4 u 4 u 5 u 4 7 A szimplex táblából kiolvasható bázismegoldás: [x, u] = [,,, 4, 5, 7], a célfüggvény értéke z =. A táblához tatozó bázis a B =.

6/ Példák.a) Oldjuk meg a Horgász-problémát szimplex algoritmussal! x + x + x 4 x + + x 5 x + x + 4x 7 x, x, x x + x + 4x = z max Az induló szimplex-tábla: x x x z 4 u 4 u 5 u 4 7 A szimplex táblából kiolvasható bázismegoldás: [x, u] = [,,, 4, 5, 7], a célfüggvény értéke z =. A táblához tatozó bázis a B =.

6/ Példák.a) Oldjuk meg a Horgász-problémát szimplex algoritmussal! x + x + x 4 x + + x 5 x + x + 4x 7 x, x, x x + x + 4x = z max Az induló szimplex-tábla: x x x z 4 u 4 u 5 u 4 7 A szimplex táblából kiolvasható bázismegoldás: [x, u] = [,,, 4, 5, 7], a célfüggvény értéke z =. A táblához tatozó bázis a B =.

7/ Elemi bázistranszformációval új bázisra térünk át. Ehhez a pivot elemet a legkisebb negatív célelem oszlopából (. oszlop) választjuk. Az oszlopot a szűk keresztmetszet elve alapján a. sor helyére visszük a bázisba: x x x z 4 u 4 u 5 u 4 7

7/ Elemi bázistranszformációval új bázisra térünk át. Ehhez a pivot elemet a legkisebb negatív célelem oszlopából (. oszlop) választjuk. Az oszlopot a szűk keresztmetszet elve alapján a. sor helyére visszük a bázisba: x x x z 4 u 4 u 5 u 4 7

7/ Elemi bázistranszformációval új bázisra térünk át. Ehhez a pivot elemet a legkisebb negatív célelem oszlopából (. oszlop) választjuk. Az oszlopot a szűk keresztmetszet elve alapján a. sor helyére visszük a bázisba: x x x x x u z 4 z 4 u 4 u u 5 x u 4 7 u 4 A szimplex táblából kiolvasható bázismegoldás: [x, u] = [,, 5,,, ], a célfüggvény értéke z =. A táblához tatozó bázis a B = 4. 5

7/ Elemi bázistranszformációval új bázisra térünk át. Ehhez a pivot elemet a legkisebb negatív célelem oszlopából (. oszlop) választjuk. Az oszlopot a szűk keresztmetszet elve alapján a. sor helyére visszük a bázisba: x x x x x u z 4 z 4 u 4 u u 5 x u 4 7 u 4 A szimplex táblából kiolvasható bázismegoldás: [x, u] = [,, 5,,, ], a célfüggvény értéke z =. A táblához tatozó bázis a B = 4. 5

7/ A bejelölt elemet választjuk pivotelemnek, így a. oszlop kerül a. bázisvektor helyére: x x u z 4 u x u 4 5

7/ A bejelölt elemet választjuk pivotelemnek, így a. oszlop kerül a. bázisvektor helyére: x x u x u u z 4 z u u 6 5 5 x x u 4 x 6 A szimplex táblából kiolvasható bázismegoldás: [x, u] = [, 6, 5,,, ], a célfüggvény értéke z =. A táblához tatozó bázis a B =. 4

7/ A bejelölt elemet választjuk pivotelemnek, így a. oszlop kerül a. bázisvektor helyére: x x u x u u z 4 z u u 6 5 5 x x u 4 x 6 A szimplex táblából kiolvasható bázismegoldás: [x, u] = [, 6, 5,,, ], a célfüggvény értéke z =. A táblához tatozó bázis a B =. 4

7/ A megjelölt elemet választva pivotelemnek, az. oszlopot visszük a bázisba, a. sor helyére: x u u z u x x 6 5 6

7/ A megjelölt elemet választva pivotelemnek, az. oszlopot visszük a bázisba, a. sor helyére: x u u x u u z u x x 6 5 6 z 9 u x x 5 A szimplex táblából kiolvasható bázismegoldás: [x, u] = [ 5,,,,, ], a célfüggvény értéke z = 9. A táblához tatozó bázis a B =.

7/ A megjelölt elemet választva pivotelemnek, az. oszlopot visszük a bázisba, a. sor helyére: x u u x u u z u x x 6 5 6 z 9 u x x 5 A szimplex táblából kiolvasható bázismegoldás: [x, u] = [ 5,,,,, ], a célfüggvény értéke z = 9. A táblához tatozó bázis a B =.

7/ A megjelölt elemet választva pivotelemnek, az. oszlopot visszük a bázisba, a. sor helyére: x u u x u u z u x x 6 5 6 z 9 u x x 5 A szimplex táblából kiolvasható bázismegoldás: [x, u] = [ 5,,,,, ], a célfüggvény értéke z = 9. A táblához tatozó bázis a B = Mivel a célsorban nincs negatív elem, az algoritmus véget ért. A kapott megoldás optimális..

8/.b) Oldjuk meg a következő LP-feladatot szimplex algoritmussal! x x x x 6 x x x, x x + x = z max

8/.b) Oldjuk meg a következő LP-feladatot szimplex algoritmussal! x x z u u 6 u x x x x 6 x x x, x x + x = z max

8/.b) Oldjuk meg a következő LP-feladatot szimplex algoritmussal! x x z u u 6 u x x x x 6 x x x, x x + x = z max

8/.b) Oldjuk meg a következő LP-feladatot szimplex algoritmussal! x x x x 6 x x x, x x + x = z max x x z u u 6 u u x z x u 5 u 9

8/.b) Oldjuk meg a következő LP-feladatot szimplex algoritmussal! x x z u u 6 x x x x 6 x x x, x x + x = z max u x z x u 5 u u A második táblában a negatív célelem alatt nincs pozitív szám, ezért a célfüggvény tetszőlegesen nagy értékeket felvehet a lehetséges megoldások halmazán. 9

8/.b) Oldjuk meg a következő LP-feladatot szimplex algoritmussal! x x z u u 6 x x x x 6 x x x, x x + x = z max u x z x u 5 u u A második táblában a negatív célelem alatt nincs pozitív szám, ezért a célfüggvény tetszőlegesen nagy értékeket felvehet a lehetséges megoldások halmazán. Írjuk fel a kapott táblához tartozó egyenletrendszert: 9

9/ u x + z = u x + x = u 5 x + u = 9 u x + u = Az egyes egyenletekből a bázisváltozókat kifejezve: z = u + x x = u + x u = 9 + u + 5 x u = + u + x Az u =, x = d > értékekkel az x = + d, u = 9 + 5 d, u = + d lehetséges megoldást kapjuk, amely mellett a célfüggvény értéke z = + d lesz, amely d esetén minden határon túl nő.

9/ u x + z = u x + x = u 5 x + u = 9 u x + u = Az egyes egyenletekből a bázisváltozókat kifejezve: z = u + x x = u + x u = 9 + u + 5 x u = + u + x Az u =, x = d > értékekkel az x = + d, u = 9 + 5 d, u = + d lehetséges megoldást kapjuk, amely mellett a célfüggvény értéke z = + d lesz, amely d esetén minden határon túl nő.

9/ u x + z = u x + x = u 5 x + u = 9 u x + u = Az egyes egyenletekből a bázisváltozókat kifejezve: z = u + x x = u + x u = 9 + u + 5 x u = + u + x Az u =, x = d > értékekkel az x = + d, u = 9 + 5 d, u = + d lehetséges megoldást kapjuk, amely mellett a célfüggvény értéke z = + d lesz, amely d esetén minden határon túl nő.

9/ u x + z = u x + x = u 5 x + u = 9 u x + u = Az egyes egyenletekből a bázisváltozókat kifejezve: z = u + x x = u + x u = 9 + u + 5 x u = + u + x Az u =, x = d > értékekkel az x = + d, u = 9 + 5 d, u = + d lehetséges megoldást kapjuk, amely mellett a célfüggvény értéke z = + d lesz, amely d esetén minden határon túl nő.

9/ Feladatok. Oldjuk meg a következő LP-feladatot szimplex algoritmussal! x + x + x + x 5 x + x + x 4 + x 5 8 x + x + x 4 5 x, x, x, x 4, x 5 x + x + x + x 4 + x 5 = z max Megoldás: x = (,,,, 5), u = (,, ) z =

/ Feladatok. Oldjuk meg a következő LP-feladatot szimplex algoritmussal! Megoldás: x = ( 6 7, 75 7 x 5x 7x + 8x 56 5x + x x, x x + 5x = z max 859 ), u = (777 7,, ) z = 7

/ Feladatok. Oldjuk meg a következő LP-feladatot szimplex algoritmussal! x + x x x x 8 x + x + x 6 x, x, x 6x + 7x + x = z max Megoldás: x = (9,, ), u = (,, ) z =

/ Feladatok 4. Oldjuk meg a következő LP-feladatot szimplex algoritmussal! x x + x 8 x + x x 4 x + x x + x 4 x, x, x, x 4, x 5 6x + x + 5x + 7x 4 = z max Megoldás: x = (,, 8, 8), u = (,, ) z = 66

/ Felhasznált Irodalom [.] Bajalinov Erik - Imreh Balázs: Operációkutatás, Polygon 5. [.] Imreh Balázs: Bevezetés az operációkutatásba, Phare 999. [.] Temesi József - Varró Zoltán: Operációkutatás, Aula 7.