Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai



Hasonló dokumentumok
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

Érzékenységvizsgálat

Lineáris programozási feladatok típusai és grafikus megoldása

1. Előadás Lineáris programozás

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/

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

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

Nemlineáris programozás 2.

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

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

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

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

Operációkutatás példatár

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

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

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

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

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

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

Opkut deníciók és tételek

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

Tartalom. Matematikai alapok. Fontos fogalmak Termékgyártási példafeladat

A szimplex algoritmus

Tóth Georgina Nóra 1-2. gyakorlat OPERÁCIÓKUTATÁS

EuroOffice Optimalizáló (Solver)

operációkutatás példatár

A szimplex algoritmus

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

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

Vannak releváns gazdasági kérdéseink és ezekre válaszolni szeretnénk.

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

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

A lineáris programozás alapjai

Ágazati kapcsolatok mérlege

Nem-lineáris programozási feladatok

Növényvédő szerek A B C D

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

Döntési rendszerek I.

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

Tantárgy adatlap Operációkutatás

Növényvédő szerek A B C D

Optimalizálás a Microsoft Excel Solver b vítménye segítségével

Alkalmazott optimalizálás és játékelmélet Lineáris programozás Gyakorlófeladatok. Rétvári Gábor

Logisztikai mérnök záróvizsga tételsor Módosítva május 6.

szantai Az operációkutatás matematikai módszerei

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!

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

Matematikai modellezés

Név KP Blokk neve KP. Logisztika I. 6 LOG 12 Dr. Kovács Zoltán Logisztika II. 6 Logisztika Dr. Kovács Zoltán

A Markowitz modell: kvadratikus programozás

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok

Kétfázisú szimplex algoritmus és speciális esetei

2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Optimumkeresés számítógépen

Makroökonómia. 3. szeminárium

Az érzékenységvizsgálat jelentősége

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

A Markowitz modell: kvadratikus programozás

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Mikroökonómia - 5. elıadás

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

OKLEVÉLKÖVETELMÉNYEK MÓDOSÍTOTT VÁLTOZAT Alkalmazott matematikus szak (régi képzés)

Gépi tanulás a gyakorlatban SVM

lineáris programozás esetében. Ennek ez idő szerint legkorábbi formalizálását

Tartalom. Matematikai alapok. Termékgyártási példafeladat. Keverési példafeladat Szállítási példafeladat Hátizsák feladat, egészértékű feladat

Mikroökonómia. Vizsgafeladatok

Bevezetés Standard 1 vállalatos feladatok Standard több vállalatos feladatok 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

A L Hospital-szabály, elaszticitás, monotonitás, konvexitás

Ütemezési modellek. Az ütemezési problémák osztályozása

Közgazdaságtan I. avagy: mikroökonómia. Dr. Nagy Benedek

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató

Mikroökonómia elıadás

Matematika és Számítástudomány Tanszék

Döntéselméleti modellek

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

Közgazdaságtan - 6. elıadás

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Operációkutatás. tanulmányokhoz

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

Operációkutatási modellek

Döntéselmélet OPERÁCIÓKUTATÁS

PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA január 16. m KÖZGAZDASÁGI ALAPISMERETEK (ELMÉLETI GAZDASÁGTAN) KÖZÉPSZINT PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA MEGOLDÓKULCS

Operációkutatás I. Tantárgyi útmutató

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Differenciaegyenletek

Konjugált gradiens módszer

LINEÁRIS ÉS NEMLINEÁRIS TERMELÉSI ÉS RAKTÁROZÁSI MODELLEK

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

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

Feltételes és feltétel nélküli optimalizálás Microsoft O ce EXCEL szoftver segítségével

A szimplex tábla. p. 1

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

Termelői magatartás elemzése

Mikroökonómia - 6. elıadás

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató

3. el adás. Hosszú távú modell: szerepl k, piacok, egyensúly. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem

Mikroökonómia. Gyakorló feladatok

Átírás:

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai Alkalmazott operációkutatás 1. elıadás 2008/2009. tanév 2008. szeptember 12. Mi az operációkutatás (operations research)? Kialakulása: II. világháború alatt Operációkutatás: a döntéshozatalt olyan tudományos eszközökkel közelítjük meg, amelyek segítségével meghatározható egy rendszer legjobb felépítése és mőködtetése olyan körülmények között, amikor a források szőkösen állnak rendelkezésre (Winston, 2003). döntések elıkészítése, gazdasági optimum meghatározása matematikai szélsıérték feladat alkalmazásával lineáris és nemlineáris programozási modellek, készletezési modellek, hálótervezés, sorbanállási elmélet, szimuláció, elırejelzési modellek Modell: az objektív valóságnak az ember által alkotott leegyszerősített képe 1

Az operációkutatás módszertana Forrás: Winston, 2003. 2. o. Bevezetés a lineáris programozásba optimalizálási problémák megoldásának egyik eszköze Walras (1870), Neumann (1939) G.B. Dantzig (1947) szimplex algoritmus kifejlesztése L.V. Kantorovics, T.C Koopmans, közgazdasági Nobel-díj (1975) Kornai János: A gazdasági szerkezet matematikai tervezése 2

A lineáris programozás nagy alakjai Leonid Vitaliyevich Kantorovich Academy of Sciences Moscow, USSR (1912-1986) Tjalling C. Koopmans Yale University New Haven, CT, USA (1910-1985) G.B. Dantzig (1914-2005) "The tremendous power of the simplex method is a constant surprise to me." A lineáris programozás alapjai Lineáris programozás: Korlátozottan rendelkezésre álló gazdasági erıforrások lehetı legjobb (optimális) elosztása egymással versenyzı tevékenységek között, minél nagyobb gazdasági haszon elérése érdekében (Ferenczi, 2006). 3

A lineáris programozási feladat Egy Fafaragó Cég kétfajta játékot gyárt: katonákat és vonatokat. Egy katonát 27$-ért lehet eladni, elıállításához 10$ értékő nyersanyag szükséges, és minden legyártott katona 14$-ral növeli a vállalat bérben jelentkezı változó költségeit. Egy vonat 21$-ért adható el, elıállításához 9$ értékő nyersanyag szükséges, és minden legyártott vonat 10$-ral növeli a cég változó- és általános költségeit. A katonák és vonatok gyártása kétféle szakképzett munkát igényel: fafaragó és felületkezelı munkát. Egy katona elıállításához 2 óra felületkezelı munka és 1 óra fafaragó munka szükséges. Egy vonathoz 1 óra felületkezelı és 1 óra fafaragó munka kell. A vállalatnak minden héten korlátlan mennyiségő nyersanyag áll rendelkezésére, de hetente csak 100 felületkezelı munkaóra és 80 fafaragó munkaóra használható fel. A vonatok iránti kereslet korlátlan, katonákból azonban legfeljebb csak 40 darabot vesznek meg hetente. A vállalat maximalizálni szeretné a heti profitot (bevételek költségek). Keressünk a vállalat helyzetének leírására egy olyan matematikai modellt, amely a heti profitot maximalizálja! (Winston, 2003. 51. o. alapján) A lineáris programozás alapfogalmai I. Döntési változók: a jövıben meghozandó döntések leírására szolgálnak x 1 = a hetente gyártott katonák száma x 2 = a hetente gyártott vonatok száma Célfüggvény: a maximalizálandó vagy minimalizálandó függvény (heti bevételek) (nyersanyag költségek) (egyéb változó költségek) max heti bevételek (vonat + katona) = 27x 1 + 21x 2 heti nyersanyagköltség = 10x 1 + 9x 2 egyéb heti változó költségek = 14x 1 + 10x 2 célfüggvény: (27x 1 + 21x 2 ) (10x 1 + 9x 2 ) (14x 1 + 10x 2 ) max célfüggvény (átrendezve): z = 3 x 1 + 2 x 2 max a változó célfüggvény együtthatója 4

A lineáris programozás alapfogalmai II. Korlátozó feltételek: a változók értékeit korlátozó megszorítások felületkezelı feltétel: 2x 1 + x 2 100 fafaragó feltétel: x 1 + x 2 80 katonák iránti kereslet: x 1 40 döntési változók korlátozó feltételekben szereplı együtthatói = technológiai együtthatók feltételek jobb oldalán szereplı számok = jobb oldal Elıjelkorlátozások: a döntési változó pozitív és negatív értéket is felvehet-e? döntési változó csak nemnegatív lehet: elıjelkorlátozó feltétel x i 0 döntési változó pozitív és negatív értéket is felvehet: elıjelkorlátozatlan változó Lineáris programozási feladat felületkezelı feltétel: 2x 1 + x 2 100 fafaragó feltétel: x 1 + x 2 80 katonák iránti kereslet: x 1 40 nemnegativitási feltétel: x 1 0 nemnegativitási feltétel: x 2 0 KORLÁTOZÓ FELTÉTELEK NEMNEGATIVITÁSI FELTÉTELEK z = 3x 1 + 2x 2 max CÉLFÜGGVÉNY 5

Definíciók I. Lineáris függvény: az f (x 1, x 2,..., x n ) akkor és csak akkor lineáris függvénye az x 1, x 2,..., x n változóknak, ha valamely c 1, c 2,..., c n konstansokra f (x 1, x 2,..., x n ) = c 1 x 1 + c 2 x 2 +... + c n x n Lineáris egyenlıtlenség: bármely f (x 1, x 2,..., x n ) lineáris függvény és tetszıleges b szám esetén f (x 1, x 2,..., x n ) b és f (x 1, x 2,..., x n ) b lineáris egyenlıtlenségek. c 1 x 1 + c 2 x 2 +... + c n x n b c 1 x 1 + c 2 x 2 +... + c n x n b Forrás: Winston, 2003. 55. o. alapján Definíciók II. A lineáris programozási feladat egy olyan optimalizálási feladat, amelyben a következık történnek: 1. Maximalizáljuk vagy minimalizáljuk a döntési változók egy lineáris függvényét. A maximalizálandó vagy minimalizálandó függvényt célfüggvénynek nevezzük. 2.A döntési változók értékeinek ki kell elégíteniük a korlátozó feltételeket. Minden feltételnek vagy lineáris egyenletnek vagy lineáris egyenlıtlenségnek kell lennie. 3.Minden változó esetében meg kell vizsgálni, hogy szükség van-e elıjelkorlátozásra (megengedett-e, hogy a változók negatív értéket is felvegyenek). 6

Köszönöm a figyelmet! 7