Simpleks Yöntemi İle Doğrusal Modellerin Çözümü

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
EXCEL ŞAHİN AKDAĞ 1.
Advertisements

Hedef-Silah Tahsis Problemi
İLİŞKİLERİ İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ
Kofaktör Matrisler Determinantlar Minör.
İhalelerde Uygun Teklif Bedelinin Grafikler ve Regresyon Analizi Yardımı ile Belirlenmesi.
 Kısıtlamalı Maksimizasyon Problemleri
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI (OPERATIONAL RESEARCH)
Standart Normal Dağılım
Bellek Tabanlı Sınıflandırma
YMT 222 SAYISAL ANALİZ (Bölüm 6a)
MATEMATİKSEL PROGRAMLAMA
PRİMAL-DUAL SİMPLEKS ÖRNEK
END 503 Doğrusal Programlama
DOĞRUSAL PROGRAMLAMA.
SİMPLEKS YÖNTEM (Özel Durumlar)
Fonksiyonlar Hafta 4.
SİMPLEKS YÖNTEM.
PARAMETRİK VE HEDEF PROGRAMLAMA
İKTİSADA GİRİŞ.
EŞANLI DENKLEMLİ MODELLERDE BELİRLENME PROBLEMİ
DOĞRUSAL PROGRAMLAMA SORUNLARINDA GRAFİKSEL ÇÖZÜM YÖNTEMİ
DERS 3 DETERMİNANTLAR ve CRAMER YÖNTEMİ
İKTİSADA GİRİŞ.
SİMPLEX YÖNTEMİ.
DP SİMPLEKS ÇÖZÜM.
GEOMETRİK PROGRAMLAMA
END 503 Doğrusal Programlama
YMT 222 SAYISAL ANALİZ (Bölüm 5)
örnek: Max Z=5x1+4x2 6x1+4x2≤24. x1+2x2≤6
DOĞRUSAL PROGRAMLAMA.
Kİ-KARE TESTİ Uygulama amacına ve durumuna göre Ki-Kare Testi üç başlık altında incelenir; Ki-Kare Uygunluk Testi Ki-Kare Bağımsızlık Testi Ki-Kare Homojenlik.
Tamsayılı Programlama
Prof. Dr. Halil İbrahim Karakaş
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
Prof. Dr. Halil İbrahim Karakaş
DOĞRUSAL EŞİTSİZLİKLER
Lineer Programlama: Model Formulasyonu ve Grafik Çözümü
CEBİR CEBİRSEL İFADELER Cebirsel ifadelerde toplama ve çıkarma işlemi
Algoritmalar ve Programlama I Ders 2: Akış Diyagramları
HEDEF PROGRAMLAMA.
HEDEF PROGRAMLAMA.
ÖĞRENME AMAÇLARI İki değişken arasındaki “ilişki” ile neyin kastedildiğini öğrenmek Farklı yapıdaki ilişkileri incelemek Ki-kare analizinin uygulandığı.
DOĞRUSAL PROGRAMLAMA Doğrusal Programlama
Matrisler ( Determinant )
SİMPLEKS METOT Müh. Ekonomisi.
ÖRNEK:RMC Şirketi küçük bir boya fabrikasına sahiptir ve bu şirket toptan satış şeklinde bir dağıtım için iç ve dış cephe ev boyaları üretmektedir. İki.
Lineer Olmayan Denklem Sistemlerinin Çözüm Yöntemleri
Sayısal Analiz 7. Hafta SAÜ YYurtaY.
Hashing (Çırpılama).
CEBİRSEL İFADELER Terim , Katsayı, Kuvvet
4.1 Kararlılık ) s ( R D(s): Kapalı sistemin paydası
Lineer Denklem Sistemlerinin Çözüm Yöntemleri
n bilinmeyenli m denklem
Sıklık Tabloları ve Sıklık Tablolarından Elde Edilen Tanımlayıcı İstatistikler.
T.C BEYKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ A.B.D Optimizasyon Teknikleri – Yrd.Doç.Dr Ümit Terzi Solar Panel Üretimi Yapan.
Tanım: (Lyapunov anlamında kararlılık)
Bölüm10 İteratif İyileştirme Copyright © 2007 Pearson Addison-Wesley. All rights reserved.
Tesis (Kuruluş) Yeri Seçimi
TABLO İLE ÖĞNENCİ LİSTESİ OLUŞTURMA ÖĞRENCİ BAŞARI GRAFİĞİ OLUŞTURMA
Algoritma ve Akış Şemaları
SEKTÖR AŞAMASI Makro aşamada, kalkınma hızına karşılık gelen GSMH düzeyi, bunun tüketim ve tasarruf arasındaki bölüşümü, nihayet toplumun yapabileceği.
Bir sektörün doğrusal üretim fonksiyonu
EK BİLGİ Bazı Eniyileme (Optimizasyon) Teknikleri Eniyileme problemi
SAĞLIK KURUMLARINDA KARAR VERME YÖNTEMLERİ
ÖĞRENME ÇIKTILARI HAZIRLAMA VE ÖĞRENCi İŞ YÜKÜ HESABI
Optimizasyon Teknikleri
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Sunum transkripti:

Simpleks Yöntemi İle Doğrusal Modellerin Çözümü zmax =6 x1+8 x2 (x1=masa, x2=sandalye) 30 x1+20 x2=<300 (tahta kısıtı) 5 x1+10 x2=<110 (işgücü kısıtı) x1, x2>=0 Öncelikle eşitsizlikler select ve artifical değişkenler eklenerek standart forma getirilir. 30 x1+20 x2+1.s1+0.s2=300 (s=select) 5 x1+10 x2+0.s1+1.s2=110 (s1=kullanılmayan tahta,s2=kullanılmayan işgücü) Buna göre amaç fonksiyonu: zmax =6 x1+8 x2+0.s1+0.s2 olur. BSM 4. Hafta 1. Sayfa

Simpleks Yöntemi İle Doğrusal Modellerin Çözümü 30 x1+20 x2+1.s1+0.s2=300 (s=select) 5 x1+10 x2+0.s1+1.s2=110 (s1=kullanılmayan tahta,s2=kullanılmayan işgücü) zmax =6 x1+8 x2+0.s1+0.s2 olur. Simpleks Yöntemi İle Doğrusal Modellerin Çözümü Başlangıç tablosunun oluşturulması Amaç Katsayıları Cj Değişkenler 6 X1 8 X2 S1 S2 Miktar ve Çözüm 30 20 1 300 5 10 110 zj Cj-zj BSM 4. Hafta zj gözden çıkarma satırıdır. Z1 masa için gözden çıkarma satırıdır. toplam(amaç katsayı sütunu *değ. Sutunu) 0x30+0.5=0=z1 cj-zjbirim kar (maliyet)-birim gözden çıkarma 2. Sayfa

Simpleks Yöntemi İle Doğrusal Modellerin Çözümü Karı en fazla arttırarak ya da maliyeti en fazla azaltacak değişkenin işleme girmesi yani anahtar sutunun bulunması(seçilmesi) Bunun için cj-zj satırına bakılır.Maksimizasyon amaçlarında en yüksek pozitif değerli eleman,minimizasyon amaçlarında negatif değer içinde mutlak değerce en yüksek olan seçilir.Seçilen değerlerin bulunduğu sütun anahtar sütun olur.Burada anahtar sütun x2 sütunudur. Amaç Katsayıları Cj Değişkenler 6 X1 8 X2 S1 S2 Miktar ve Çözüm 30 20 1 300 5 10 110 zj Cj-zj BSM 4. Hafta 3. Sayfa

Simpleks Yöntemi İle Doğrusal Modellerin Çözümü Anahtar sıranın ya da işlemden çıkacak değişkenin belirlenmesi Anahtar sütundaki birim bi’lerin aij’ye bölünmesi sonunda en düşük değeri veren satır seçilir. x2 bi S1 20 300 300/20=15 S2 10 110 110/10=11 Buna göre küçük olan s2 satırı (11) işlemden çıkacaktır.Yani anahtar satır S2 dir. Anahtar satır ve anahtar sütunun kesişime anahtar sayı adı verilir. Amaç Katsayıları Cj Değişkenler 6 X1 8 X2 S1 S2 Miktar ve Çözüm 30 20 1 300 5 10 110 zj Cj-zj BSM 4. Hafta 4. Sayfa

Simpleks Yöntemi İle Doğrusal Modellerin Çözümü Yeni sıraların hesaplanışı Anahtar satırın yeni değerleri tüm anahtar satır elemanlarının anahtar sayıya bölünmesi ile bulunur. S2 yerine X2 gelir; yeni sıra değerleri sırasıyla 5/10,10/10,0/10,1/10,110/10 olarak hesaplanır. s1 30 20 1 0 Yeni sıra elemanı=Eski sıra elemanı-(temelsayı x temelsıraelemanı) x130-0.5 x 20=20 x220-1.20=0 S11- 0 x 20=1 S20- 0.1 x 20=-2 B1300- 11 x 20=80 Anahtar sütünla, yeni değerleri hesaplanan satırın kesişim hücresindeki değer BSM Hesaplanacak satır hücresi ile aynı sütunu paylaşan Anahtar satır hücresinin hesaplanmış yeni değeri 4. Hafta 5. Sayfa

Simpleks Yöntemi İle Doğrusal Modellerin Çözümü Başlangıç Simpleks Tablosu Amaç Katsayıları Cj Değişkenler 6 X1 8 X2 S1 S2 Miktar ve Çözüm 30 20 1 300 5 10 110 zj Cj-zj BSM 4. Hafta 6. Sayfa

Zj satırının hesaplanması: Simpleks Yöntemi İle Doğrusal Modellerin Çözümü Birinci Simpleks Tablosu Amaç Katsayıları Cj Değişkenler 6 X1 8 X2 S1 S2 Miktar ve Çözüm 20 1 -2 80 x2 5/10 10/10 0/10 1/10 110/10 zj 4 8/10 88 Cj-zj 2 -8/10 BSM Zj satırının hesaplanması: Z10x20+8x0.5=4 Z20x0+8x1=8 Z30x1+8x0=0 Z40x2+8x0.1=0.8 Çözüm sütununda zj=0.80+8.11=88 4. Hafta 7. Sayfa

11:0.5=22;80:20=4 küçüks1 işlemden çıkacaktır. Simpleks Yöntemi İle Doğrusal Modellerin Çözümü Optimal çözüm olup olmadığına bakalım.Max göre cj-zj≤0, min cj-zj≥0 olmalıdır.Problemimiz maximizasyon olduğundan x1=2 değeri optimizasyonu bozuyor.2. simplex tablosu oluşturulacaktır. 11:0.5=22;80:20=4 küçüks1 işlemden çıkacaktır. Amaç Katsayıları Cj Değişkenler 6 X1 8 X2 S1 S2 Miktar ve Çözüm 20 1 -2 80 x2 5/10 10/10 0/10 1/10 110/10 zj 4 8/10 88 Cj-zj 2 -8/10 BSM 4. Hafta 8. Sayfa

Simpleks Yöntemi İle Doğrusal Modellerin Çözümü 2.Simpleks Tablosu Amaç Katsayıları Cj Değişkenler 6 X1 8 X2 S1 S2 Miktar ve Çözüm 1 1/20 -2/20 4 x2 -1/40 3/20 9 zj 1/10 3/5 96 Cj-zj -1/10 -3/5 BSM 4. Hafta x1=4 x2=9 z=96 TL.dir. 30.4+20.9=300 Tüm tahta miktarı kullanılmış. 5.4+10.9=110 Tüm işgücü kullanılmış. 9. Sayfa

Optimizasyon Gelecek Hafta Revised Simpleks Yöntemi BSM 4. Hafta SAÜ NYurtaY

Optimizasyon Kaynaklar Taha, H.A., “Yöneylem Araştırması”, Literatür Yayıncılık,2000. Doğan,İ.,”Yöneylem Araştırması Teknikleri ve işletme Uygulamaları”,Bilim Teknik Kitabevi,1995. Optimization in operations research , Ronald L. Rardin, Upper Saddle River : Prentice Hall, 2000. BSM 4. Hafta SAÜ NYurtaY