S Z Á L L Í T Á S I F E L A D A T

Hasonló dokumentumok
Döntéselmélet OPERÁCIÓKUTATÁS

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

Szállítási feladat_1.

A szállítási feladat. Készítette: Dr. Ábrahám István

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

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

A Szállítási feladat megoldása

Assignment problem Hozzárendelési feladat (Szállítási feladat speciális esete)

Operációkutatás példatár

Disztribúciós feladatok. Készítette: Dr. Ábrahám István

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

Esettanulmányok és modellek 2

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

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

Operációkutatás vizsga

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

Matematikai modellek megoldása számítógéppel Solver Lingo

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

A szimplex tábla. p. 1

Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal

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

Gyakorló feladatok (szállítási feladat)

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

A Termelésmenedzsment alapjai tárgy gyakorló feladatainak megoldása

Matematikai modellezés

Optimumkeresés számítógépen

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

EuroOffice Optimalizáló (Solver)

ő ő í í ő

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

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

A SZÁLLÍTÁSI FELADAT TANÍTÁSA ELEGÁNSAN KISS LÁSZLÓ

GYAKORLÓ FELADATOK 4: KÖLTSÉGEK ÉS KÖLTSÉGFÜGGVÉNYEK

Esettanulmányok és modellek 5

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

352 Nevezetes egyenlôtlenségek. , az átfogó hossza 81 cm

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

Gépi tanulás a gyakorlatban. Lineáris regresszió

Függvények Megoldások

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA

Operációkutatás vizsga

43. ORSZÁGOS TIT KALMÁR LÁSZLÓ MATEMATIKAVERSENY MEGYEI FORDULÓ HATODIK OSZTÁLY JAVÍTÁSI ÚTMUTATÓ

Nem-lineáris programozási feladatok

G Y A K O R L Ó F E L A D A T O K

Ó Ó Ó Ü Í Ü Ü Ü Ü Ü Ü Á Ő Ü Ü Ü Ü Ó Ó Á Ü Ö

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

Dinamikus programozás - Szerelőszalag ütemezése

Hálózatszámítási modellek

í ú Í í ö ö Á ü ö í í ö ö ö ü í ü í ű í ö ü í ü

ü ű í ú ú ü ü ü ű ü ű ü ű ü ű ü í ü ű í í ü í í í í í ü í ű

Ü ű Í Ü ű Ő Ó Í Í Í Ö Í Ü Ó Í Í ű ű Í ű ű Í Í Í Í Í ű ű ű Á ű

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

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

Lineáris programozás. Modellalkotás Grafikus megoldás Feladattípusok Szimplex módszer

ü ó ó ó ó ó ó ü ó í ü ü ó ó ü ó ó ü ó ü ü í í ü ü í í ó ü ü Ö ü Ö ü ü ó

ú ú ő ő ő ú ü ő ő ü ú ő ő

Ó ú ú

ö ö ö ü ö ö ö ö ö ö Ö ü ö ü ü ü ö ü í ü ö ü Ö ö í ű ö ö í í ö ö ü í ö ö ü í ö í ü ö ü í ö ű ö ü

ő ő Ó

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények

ű ő ő ű Ü ő ő ő ű ű ő ú ő ú Á Á ő Á ő ő ő ű ő ű ú

ö ó Á ü ű ö ó ö ö ű ö ű ö ő ő ó ö ű ö ő í ő ó ő ó ö ó í í ó ő í í ő ö ő ő ó ő ö ű í ű í ö í ö í ű ö ö ú ö ú ö ő ó ő ö ő ő í ű ö ó ö í ó í í ő ó ü ő ő

Ü ü ü ú Ö ü ü Ö Ö Ö Ö Ő Ó ü Á Á Ö Ö Ö Ő ü Í ú ű Í ú ú

á é é á ó á é ö Ű í É Á ó í á ü á ó

í ü Ó ö í í í ó ó í í ü í ó ü ö ó ó ö ó ó ö í ö ö ó ó í ó í í ö ö ö í ú ö ó í ó ö ó ö ó í í ú ű ú

Ö ö Á ü ü ö ű ö ö ü ö Ö

Ö ó ó ó í ó Ö ü ó ü ü Ö ó í í ú ü ó ó ó ó ó í í ú í Ö ú í ó ó ó í ó

Á ó ű ú ó ö ü ű ű ó ó ö ü ó ö ó Ö ü ó ü ű ó ö ó ó ú ó ú ó ó ó ó ó ó ó Ö ö ó ó ó ó ö ó Ű ö ó ó ü Ó ű Í ó ó ó ó ó ó Ó ü ó ó ó ó ó ó ú ó ö

ö ö ö ö Í ö ö ö ö ö ú ö ü ö ö ö ü ű ú ö ú ü ö ű ö ü

ű ű ű ű ú Í

Í ü ű Ö ö ö ü ö ö ü ü ö ö ű ű ö Í ű Á ö Á ö

ő ü ő ü ü Ö ő ő ü Ö ü Ö ü Ö ő ő

Diszkrét matematika 2.

ä ä

Í ö Ű ö Á Í Ü ü Í ö

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA

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

1 Betétlap. Oldalszám. X. Az adózó képviselői (szükség esetén több oldalon is részletezhető) 1. Képviselő neve: adószáma: Adóazonosító jele:

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

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

További forgalomirányítási és szervezési játékok. 1. Nematomi forgalomirányítási játék

Szállításszervezési módszerek

Növényvédő szerek A B C D

10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak

Egész számok. pozitív egész számok: 1; 2; 3; 4;... negatív egész számok: 1; 2; 3; 4;...

Nemlineáris programozás 2.

Mohó algoritmusok. Példa:

Gyakorló feladatok a 2. zh-ra MM hallgatók számára

9. gyakorlat Lineáris egyenletrendszerek megoldási módszerei folyt. Néhány kiegészítés a Gauss- és a Gauss Jordan-eliminációhoz

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

Í Ó ü ü í ü ü ü í Í í É í í Í Í ü ü ü í Í ü

Lineáris algebra numerikus módszerei

ü É ö É É ö ö ö ü ö ö Á ű ö ű ű ű Á Í ö ö Ó ö

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

í í ü í í í í í Ó ő ő í í í Ú ü Ú í í Ú ő ü Ú ü ő

ű Á ü ő ö í ö ö ő ő ő ő ö

í ü í ü ő ő ü Í ő ő ő ú í ő ő ö ö ö ű ü í ő ő í ú ö ö ú ő ő ú í ő í ő ö ö í ő ü ü í ő ö ü ü ú í í ü ő í ü Í í í í ö ő ö ü ő í ő ő ü ű ő ő í ő í í ő ő

ü ő ő ü ü ő ő ű í í ű ő ő ő ü ő ő í í ő ő ő ő ő ő ü ü í ő Ö ő ü í ő ü í í ő ü ő í ő ő í í ő ü ü í ő ü í ő í ő í ő ü í ő í ü í í ő

Programozási segédlet

Átírás:

Döntéselmélet S Z Á L L Í T Á S I F E L A D A T

Szállítási feladat meghatározása Speciális lineáris programozási feladat. Legyen adott m telephely, amelyeken bizonyos fajta, tetszés szerint osztható termékből a 1, a 2,, a m mennyiséget tárolnak. Adott továbbá n felvevőhely, amelyek b 1, b 2,, b n mennyiséget igényelnek ebből a termékből. Egységnyi terméknek az i-edik telephelyről a j-edik felvevőhelyre való szállítási költsége c ij -vel legyen jelölve. Jelölje továbbá x ij az i-edik telephelyről a jedik felvevőhelyre szállítandó egyelőre ismeretlen mennyiséget. i = 1, 2,, m, j = 1, 2,, n 2

Szállítási feladat meghatározása 3 Feltesszük, hogy m n a i = b j i=1 j=1 azaz, hogy a tárolt áru összmennyisége megegyezik az igényelt áru összmennyiségével. Ez nem jelenti az általánosság megszorítását, hiszen vagy fiktív telephely, vagy fiktív felvevőhely beiktatásával mindig elérhető az előbbi egyenlőség. Olyan szállítást kell megvalósítanunk, amelynek során minden telephelyről minden árut elszállítanak, az egyes felvevőhelyek igényeit kielégítik, és ezt mind úgy teszik, hogy az összszállítási költség minimális.

Szállítási feladat meghatározása A szállítási problémát matematikailag a következőképpen fogalmazhatjuk meg: Legyen adott egy c 11 c 1j c 1n C = c i1 c ij c in c m1 c mj c mn m n-es mátrix, a költségmátrix. Legyenek továbbá adva az illetve a 1 0,, a m 0( tárolt mennyiségek) b 1 0,, b m 0( igényelt mennyiségek) 4

Szállítási feladat meghatározása 5 melyekre a m n i=1 a i = b j j=1 teljesül. Meghatározandók az olyan x ij mennyiségek, amelyek eleget tesznek a feltételeknek, n j=1 x ij m i=1 x ij = a i, i = 1, 2,, m = b j, j = 1, 2,, n x ij 0, i = 1, 2,, m, j = 1, 2,, n

Szállítási feladat meghatározása 6 s amelyekkel a m n i=1 j=1 c ij x ij költségfüggvény felveszi a minimumát. A szállítási probléma egy minimum lineáris programozási feladat.

Szimplex módszer Megoldási módszer m*n változós speciális termelésprogramozási feladat. (hosszadalmas, nehézkes) lásd lineáris programozás általános esete. Disztribúciós módszer induló megoldás meghatározása után optimalizálás 7

Disztribúciós módszer 1. Induló program készítése 2. Értékelés, hogy optimális-e (a hurok módszerrel) 3. A program javítása, ha még nem optimális. (Ismétlés addig, amíg nem az) 4. Módosítás megváltozott feltételeknek megfelelően. 8 (Ahol szállítunk azt kötött elemnek, ahol nem szállítunk azt szabad elemnek hívjuk. A kötött elemek száma megegyezik a sorok+oszlopok száma-1-el.)

Példa 4 gabonaraktárból 5 malomba akarnak összesen 200 tonnát elszállítani a lehető legkisebb összköltséggel. Raktári készletek: 40, 70, 60, 30, igények: 30, 60, 50, 40, 20 tonna. Egységnyi költségek a raktárak és malmok viszonyában a mellékelt ún. Költség-mátrix elemei szerint (eft-ban): 9 6 2 8 7 5 4 3 7 5 9 213 6 4 5 6 4 8 3

Északnyugati sarok módszer Északnyugati sarok módszer Az adott eljárás nem használja a megoldandó feladathoz tartozó C = cij m n költség mátrixot. Legkisebb költségű helyek választása Frekvenciák módszere Vogel-Korda módszer 10

Északnyugati sarok módszer Az igények kielégítését a táblázat bal felső sarkából kezdjük Majd, ha az első sort elszállítottuk, akkor folytatjuk a következő sorokkal. 11 f1 6 2 8 7 5 40 f2 4 3 7 5 9 70 f3 2 1 3 6 4 60 f4 5 6 4 8 3 30

Északnyugati sarok módszer Az igények kielégítését a táblázat bal felső sarkából kezdjük A szállítási költség a következő lesz: 6*30+2*10+3*50+7*20+3*30+6*30+8*10+3*20 = 12 f1 6 30 2 10 8 7 5 40 f2 4 3 50 7 20 5 9 70 f3 2 1 3 30 6 30 4 60 f4 5 6 4 8 10 3 20 30 = 900 eft

Legkisebb költségű helyek választása Az igények kielégítését a táblázat legkisebb elemével kezdjük Fontos, hogy nem ürülhet ki egy lépésben egyszerre feladóhely és rendeltetési hely (kivéve az utolsó lépés), így, ha ilyen eset adódna, akkor a következő elemet kell választani. Ha egy sor (oszlop) kiürült, akkor az adott opszlopban (sorban) kell a következő legkisebb költségű helyen szállítani. 13 f1 6 2 8 7 5 40 f2 4 3 7 5 9 70 f3 2 1 3 6 4 60 f4 5 6 4 8 3 30

Legkisebb költségű helyek választása Az igények kielégítését a táblázat bal felső sarkából kezdjük A szállítási költség a következő lesz: 2*40+7*10+5*40+9*20+2*30+1*20+3*10+4*30 = 14 f1 6 2 40 8 7 5 40 f2 4 3 7 10 5 40 9 20 70 f3 2 30 1 20 3 10 6 4 60 f4 5 6 4 30 8 3 30 = 760 eft

Frekvenciák módszere A feladat megoldásához először egy új táblát kell alkotni. 15 f1 6 2 8 7 5 40 f2 4 3 7 5 9 70 f3 2 1 3 6 4 60 f4 5 6 4 8 3 30 Az eredeti költségmátrixot sorok illetve oszlopok szerint a sorokban lévő költségelemek, illetve az oszlopokban lévő költségelemek átlagával redukáljuk. Meg kell keresni a legkisebb számot a táblázatban, és ott kell elkezdeni a programozást. Ezt a módszert közelítő módszerként használjuk. Jó induló programot ad, közel esik az optimumhoz.

Frekvenciák módszere Az igények kielégítését a táblázat legkisebb elemével kezdjük 16 f1-3,85-6,60 4-3,10-5,10-5,85-40 f2-5,85 5-5,60 7-4,10-7,10 2-1,85 70 f3-5,45 - -5,20 8-5,70 6-3,70-4,45 60 f4-4,45-2,20-6,70 3-3,70-7,45 1 30

Frekvenciák módszere Az igények kielégítését a táblázat bal felső sarkából kezdjük A szállítási költség a következő lesz: 2*40+4*30+3*0+5*40+1*20+3*40+4*10+3*20 = 17 f1 6 2 40 8 7 5 40 f2 4 30 3 0 7 5 40 9 70 f3 2 1 20 3 40 6 4 60 f4 5 6 4 10 8 3 20 30 = 640 eft

Vogel-Korda módszer A feladat megoldásához először egy új táblát kell alkotni. 18 f1 6 2 8 7 5 40 f2 4 3 7 5 9 70 f3 2 1 3 6 4 60 f4 5 6 4 8 3 30 Az eredeti költségmátrixot sor majd utána oszlop minimumok segítségével redukáljuk. A következő lépésben minden sorhoz és oszlophoz a két legkisebb elem meghatározásával különbségeket képzünk.

Vogel-Korda módszer Az igények kielégítését a legnagyobb differenciánál kezdjük Ha több van, akkor mindegy melyikkel indulunk. 19 diff f1 3 0 5 3 3 40 3 f2 0 0 3 0 6 70 0 f3 0 0 1 3 3 60 0 f4 1 3 0 3 0 30 0 diff 0 0 1 3 3

Vogel-Korda módszer Az igények kielégítését a táblázat bal felső sarkából kezdjük A szállítási költség a következő lesz: 2*40+4*30+5*40+1*20+3*40+4*10+3*20 = 20 f1 6 2 40 8 7 5 40 f2 4 30 3 7 5 40 9 70 f3 2 1 20 3 40 6 4 60 f4 5 6 4 10 8 3 20 30 = 640 eft

Hurok módszer Induló program javítás Akkor kell javítani, ha a hurokérték < 0, azaz ij < 0. Ha megtaláltuk, hogy hol javítunk a szabad elemet programunkba vonjuk. Szabad elem mindig + sarok, utána váltakoznak! Hogyan döntjük el, hogy mennyit lehet szállítani? A sarkokon lévő mennyiség dönti el, hogy mekkora mennyiséget lehet mozgatni. A minimálist kell választani, ezt lehet átpakolni. A hurkon belül a sarokból levonni, a + sarokhoz hozzáadni. Minden szabad elemre el kell végezni! Egészen addig, míg nem jutunk el az optimumba 21

Hurok módszer Vizsgáljuk meg az egyik induló program feladatát: Minden szabad elemhez fel lehet írni egy hurkot, ahol a hurkot úgy kell meghatározni, hogy csak kötött elemnél lehet fordulni. (Ha átmegyünk egy kötött elemen, és nem fordulunk, akkor az az elem nem lesz része a huroknak) 22 f1 6 30 2 10 8 7 5 40 f2 4 3 50 7 20 5 9 70 f3 2 1 3 30 6 30 4 60 f4 5 6 4 8 10 3 20 30

Hurok módszer Vizsgáljuk meg az egyik induló program feladatát: Minden szabad elemhez fel lehet írni egy hurkot, ahol a hurkot úgy kell meghatározni, hogy csak kötött elemnél lehet fordulni. (Ha átmegyünk egy kötött elemen, és nem fordulunk, akkor az az elem nem lesz része a huroknak) 23 f1 6 2 8 7 5 40 f2 4 3 7 5 9 70 f3 2 1 3 6 4 60 f4 5 6 4 8 3 30

Hurok módszer Határozzuk meg az első hurkot. 8 szabad elemhez: +8-7+3-2=+2 24 f1 6 2 8 7 5 40 f2 4 3 7 5 9 70 f3 2 1 3 6 4 60 f4 5 6 4 8 3 30-2 + 8 + 3-7 7 szabad elemhez:+7-6+3-7+3-2=-2-2 +7 + 3-7 +3-6 Minden további elemhez hasonlóan lehet meghatározni a hurkokat Ha találtunk negatív hurkot akkor az alkalmazható a feladatra.

Hurok módszer Táblázat a hurok eredményekkel: 25 f1 6 2 + - 40 f2 3 7 70 f3 3 6 60 f4 8 3 30

Hurok módszer 26-2 Alkalmazzuk a negatív(-2) értékű hurkot: 10 + 7 + 3 A negatívval jelölt kötött elemeken a 50-7 20 legkisebb szállított mennyiség: +3 30-6 30 {10,20,30} 10, tehát ezt a mennyiséget lehet szállítani a szab elemen. Minden + jelölésű elemhez hozzáadjuk, minden - jelölésből levonjuk. - 2 + 7 10 A költségünk 2*10 egységgel fog csökkeni. + 3 60-7 10 +3 40-6 20

Javítás alkalmazása: Hurok módszer A szállítási költség a következő lesz: 6*30+7*10+3*60+7*10+3*40+6*20+8*10+3*20 = = 800 eft Az új táblázathoz is kell hurkokat keresni, amíg csak + vagy 0 értékű hurkok lesznek csak. 27 f1 6 30 2 8 7 10 5 40 f2 4 3 60 7 10 5 9 70 f3 2 1 3 40 6 20 4 60 f4 5 6 4 8 10 3 20 30