Optymalizacja kosztów transportu w sferze logistyki zaopatrzenia
|
|
- Antoni Kosiński
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 SZKUTNIK Joanna 1 ZIÓŁKOWSKI Jarosław 2 Optymalizacja kosztów transportu w sferze logistyki zaopatrzenia WSTĘP Zagadnienie transportowe jest szczególnym rodzajem zadania programowania liniowego. Polega na zaplanowaniu przemieszczania towarów od dostawców do odbiorców w taki sposób aby łączne koszty transportu były jak najmniejsze. Aby zadanie miało rozwiązanie dopuszczalne, łączna podaż musi zaspokoić zagregowany popyt. [4] Duża efektywność algorytmu transportowego jest główną przyczyną jego częstych zastosowań. Ukazanie problemu transportowego z matematycznego punktu widzenia polega na sformułowaniu celu działania jako funkcji zmiennych decyzyjnych. Na podstawie rozpatrywanej sytuacji decyzyjnej należy wskazać warunki ograniczające oraz sformułować je w postaci równań. [2] W okresie ćwiczeń lub działań bojowych szybko zmieniająca się sytuacja na polu walki oraz wysokie tempo działań powodują, że odległości trasy dowozu zaopatrzenia stale się zmieniają. Utrudnia to organizację przewozów i prowadzenie racjonalnej gospodarki transportowej oraz wymaga od dowódców i sztabów wysiłku organizacyjnego. Szczególnego znaczenia nabiera umiejętność optymalizacji pracy transportu samochodowego oraz wykorzystywania teorii ekonomicznych do rozwiązywania problemów transportowych według różnych kryteriów np. kosztów. [1] 1. ZBILANSOWANE ZADANIE TRANSPORTOWE Zbilansowane zadanie transportowe odnosi się do równości pomiędzy zagregowanym popytem a zagregowaną podażą. Znane jest zapotrzebowanie każdego odbiorcy i zasoby każdego dostawcy. Dystrybucję produktu należy zaplanować tak, aby koszt transportu był jak najmniejszy. Przyjęto następujące oznaczenia: a zasób i tego dostawcy, a i 0, i 1, m, i b zapotrzebowanie j j tego odbiorcy, b i 0, j 1, n, c ij jednostkowy koszt transportu na trasie od i tego dostawcy do j tego odbiorcy, i 1, m; j 1, n. Funkcja celu przyjmuje postać c min przy warunkach: n j 1 x ij a i gdzie i 1, m oraz x ij b j gdzie m i 1 m n i 1 j 1 ij xij j 1, n, x 0 wielkość przewozu na trasie od i tego dostawcy do j tego odbiorcy. ij Z przyjętych założeń wynika, że łączny popyt jest równy łącznej podaży, zatem m i 1 m a i b 1.1. Metoda kąta północno zachodniego Zadanie polega na wyznaczeniu optymalnego rozwiązania następującego zagadnienia transportowego: Cztery Regionalne Bazy Logistyczne dysponują odpowiednio 30, 25, 40,35 skrzynkami amunicji. Natomiast pięciu odbiorców zlokalizowanych w różnych miastach Polski składa zamówienie na odpowiednio 20,15, 25,37,33 skrzynki. Należy jak najmniejszym kosztem dostarczyć wszystkie skrzynki amunicji znając koszty transportu od dostawcy do poszczególnych j 1 j. [3] 1 Wojskowa Akademia Techniczna, ul. Gen. Sylwestra Kaliskiego 2, , Warszawa, Polska, Tel: , jszkutnik@onet.eu 2 Wojskowa Akademia Techniczna, ul. Gen. Sylwestra Kaliskiego 2, , Warszawa, Polska, Tel: , jziolkowski@wat.edu.pl 6015
2 odbiorców. Koszty zostały obliczone na podstawie Rozkazu nr 40 Szefa Inspektoratu Wsparcia Sił Zbrojnych z dnia 28 lutego 2014 r. Przewóz ma być zrealizowany samochodem średniej ładowności wysokiej mobilności STAR 266M dla którego jednostkowy wskaźnik kosztów amortyzacji wynosi 3,93 zł., jednostkowy wskaźnik kosztów utrzymania wynosi 3,70 zł. natomiast jednostkowy wskaźnik kosztów MPS wynosi 2,37 zł.. Ogółem jednostkowy wskaźnik kosztów eksploatacji przypadający na jednostkę eksploatacji wynosi 10 zł. Dane liczbowe zostały zaprezentowane w tabeli 1. Tab. 1. Dane liczbowe dotyczące zagadnienia transportowego [Opracowanie własne] Regionalne Bazy Logistyczne Kraków Wałcz Warszawa Wrocław Ilość w magazynie Potrzeby I Bat. Zmech. Rzeszów Bat. Dow. Wielonarodowej Brygady Lublin Baza Lotnictwa Taktycznego Łask Bryg. Kawalerii Pancernej Świętoszów Baza Lotnictwa Transportowego Powidz 33 Na początku należy przygotować tabelę o wymiarze n kolumn (liczba dostawców) oraz m wierszy (liczba odbiorców). Warunki ograniczające: x11 x12 x13 x14 20 x11 x21 x31 x41 x51 30 x21 x22 x23 x24 15 x12 x22 x32 x42 x52 25 x31 x32 x33 x34 25 oraz x13 x23 x33 x43 x53 40 x41 x42 x43 x44 37 x15 x25 x35 x45 x55 35 x51 x52 x53 x54 33 Wypełnianie tabeli należy rozpocząć w pierwszej komórce lewego narożnika. Odpowiada jej pewna wartość podaży i popytu. Należy wybrać wartość mniejszą spośród nich i wpisać w pole odpowiadające pierwszej komórce co zaprezentowano w tabeli 2. Tab. 2. Tabela na wyniki [Opracowanie własne] Wpisaną wartość należy odjąć zarówno od podaży jak i popytu. Dla pierwszej komórki podaż wynosi 30, popyt przyjmuje wartość 20. Mniejszą z nich jest 20 więc tę wartość należy wpisać do pierwszej komórki. Tą samą wartość odjęto od podaży ( ) i popytu ( ). Następnie należy ustalić, która z wartości popytu czy podaży osiąga wartość 0. W sytuacji gdy popyt wynosi 0 wówczas w danym wierszu w resztę komórek należy wpisać 0. Jeżeli wyzerowałaby się podaż wówczas należałoby wpisać 0 w pozostałe komórki danej kolumny. W tym przypadku popyt osiągnął wartość 0 więc pozostałe komórki pierwszego wiersza wypełniono zerami, wyniki obrazuje tabela
3 Tab. 3. Minimum (30, 20) = 20 [Opracowanie własne] Postępując analogicznie w kolejnych krokach można uzyskać rozwiązanie dopuszczalne przedstawione w tabeli 4. Tab. 4. Tabela ukazująca rozwiązanie dopuszczalne [Opracowanie własne] Elementy zerowe nazywa się elementami niebazowymi. Natomiast elementami bazowymi nazywa się wszystkie elementy niezerowe. Ponadto elementów bazowych powinno być m n 1 czyli wówczas rozwiązanie jest zdegenerowane. W przeciwnym wypadku rozwiązanie będzie niezdegenerowane co uniemożliwi sprawdzenie optymalności metodą potencjałów. W celu wyznaczenia kosztu uzyskanego metodą kąta północno zachodniego należy wyznaczyć sumę iloczynów elementów bazowych i odpowiadających im kosztów wynikających z treści zadania. Funkcja celu przyjmuje postać: m n i 1 j 1 c ij x ij x x x x x x x x Uwzględniając wyznaczone rozwiązanie bazowe otrzymano: Uzyskano koszt transportu równy Metoda najmniejszego elementu Pierwsza tabela będzie zawierała wyniki natomiast druga koszty wynikające z treści zadania. Należy przygotować dwie tabele o wymiarze n kolumn i m wierszy (tabela 5). Tab. 5. Tabela na wyniki oraz tabela kosztów wynikających z treści zadania [Opracowanie własne] W pierwszym wierszu wskazano komórkę o najmniejszym koszcie transportu. Odpowiada jej pewna wartość popytu oraz podaży. Wybrano wartość mniejszą spośród nich a następnie pomniejszono o tę wartość popyt i podaż. Najniższym kosztem w pierwszym wierszu jest 1780 o popycie wynoszącym 20 i podaży 30. Wartością mniejszą jest 20. Należy sprawdzić, która wartość podaży czy popytu po przekształceniu będzie równa 0. W rozpatrywanym zagadnieniu popyt wynosi 0 więc pozostałe komórki w danym wierszu należy uzupełnić zerami. Tabela 6 przedstawia wyniki uzyskane po zastosowaniu przedstawionego schematu. 6017
4 Tab. 6. Tabela przedstawiająca wartość najmniejszą w wierszu pierwszym oraz zmiany wartości popytu i podaży [Opracowanie własne] Postępując analogicznie pomijając pola wypełnione 0 w kolejnych krokach można otrzymać rozwiązanie dopuszczalne. Tabela 7 prezentuje konsekwencje stosowanych przekształceń oraz tabelę kosztów. Tab. 7. Rozwiązanie dopuszczalne oraz tabela kosztów [Opracowanie własne] W ten sposób wyznaczono rozwiązanie dopuszczalne, lecz nie jest ono zdegenerowane. Uwzględniając wyznaczone rozwiązanie bazowe otrzymano: Uzyskano koszt transportu równy Metoda VAM Metoda VAM uwzględnia macierz kosztów dzięki czemu umożliwia uzyskanie niskiego kosztu rozwiązania. Podobnie jak w metodzie najmniejszego elementu należy przygotować dwie tabele o wymiarze n kolumn i m wierszy, gdzie: m oznacza liczbę odbiorców, n oznacza liczbę dostawców. Tabela 8 zawiera komórki na wyniki oraz koszty transportu wynikające z treści zadania. Tab. 8. Tabela na wyniki oraz tabela kosztów [Opracowanie własne] W każdej kolumnie należy wskazać dwie najmniejsze wartości, następnie obliczyć różnicę pomiędzy nimi odejmując mniejszą od większej. Otrzymane w ten sposób wyniki (wskaźniki) należy wpisać w puste komórki tabeli wiersza pierwszego. To samo należy uczynić dla wierszy zaś otrzymane wyniki wpisać w puste pola kolumny 5. Następnie wskazać najwyższą spośród obliczonych wartości. W sytuacji gdy najwyższy wskaźnik odpowiada wierszowi należy w tym wierszu wskazać najmniejszy koszt. Jeśli najwyższym wskaźnikiem byłaby liczba zawarta w kolumnie wówczas należy odszukać najniższą wartość kosztu w odpowiadającej jej kolumnie. Uzyskane wyniki zostały zobrazowane w tabeli
5 Tab. 9. Tabela przedstawiająca wartości liczbowe otrzymane po wykorzystaniu opisanego schematu [Opracowanie własne] W analizowanym zagadnieniu najwyższym wskaźnikiem jest W tabeli na wyniki należy odnaleźć komórkę odpowiadającą pozycji minimalnego kosztu. Jest to pole dla którego popyt wynosi 37 zaś podaż 35. Należy wybrać mniejszą spośród nich i wpisać w miejsce odpowiadające wartości kosztu 1380 po czym o wartość 35 pomniejszyć popyt i podaż. W rozpatrywanym problemie osiągnięto wartość 0 w podaży zatem pozostałe komórki w kolumnie przyjmują wartość 0. Wykonane przekształcenia przedstawia tabela 10. Tab. 10. Tabela ukazująca zmiany wartości popytu oraz podaży [Opracowanie własne] Po wykreśleniu z tabeli kosztów kolumn lub wierszy uzupełnionych zerami i ponownym obliczeniu wskaźników zgodnie z przedstawionym schematem w kolejnych krokach uzyskano następujące rozwiązanie dopuszczalne, które zaprezentowano w tabeli 11. Tab. 11. Tabela zawierająca rozwiązanie dopuszczalne oraz koszty transportu wynikające z treści zadania [Opracowanie własne] Wyznaczone rozwiązanie jest zdegenerowane. Koszt transportu wynosi: METODA E - PERTURBACJI Tabela 12 przedstawia rozwiązania dopuszczalne otrzymane trzema metodami. Tab. 12. Rozwiązania dopuszczalne otrzymane trzema metodami [Opracowanie własne] 1) met. kąta pn. zach. 2) met. najmn. elementu 3) met. VAM
6 Metoda e perturbacji jest stosowana w celu pozbycia się niezdegenerowania rozwiązania dopuszczalnego i polega na: Krok 1. Dodaniu do każdego odbiorcy pomijalnie małej liczby. Krok 2. Dodaniu do ostatniego dostawcy pomijalnie małej liczby pomnożonej przez ilość odbiorców. Krok 3. Rozwiązaniu zadania transportowego dowolną metodą. Tabela 13 przedstawia zmiany wartości popytu oraz podaży po zastosowaniu kroku 1 i 2. Tab. 13. Zbiór danych wejściowych z uwzględnieniem liczby [Opracowanie własne] W celu pozbycia się niezdegenerowania rozwiązania otrzymanego metodą najmniejszego elementu zastosowano metodę e perturbacji. Tabela 14 zawiera ostateczne rozwiązanie. Tab. 14. Tabela zawierająca rozwiązanie dopuszczalne [Opracowanie własne] Metoda e perturbacji umożliwiła uzyskanie rozwiązania zdegenerowanego ponieważ elementów bazowych jest 8, zgodnie z założeniem został spełniony warunek konieczny. Rozwiązanie uzyskane metodą e perturbacji ma nadal taką samą wartość kosztów transportu równą SPRAWDZANIE OPTYMALNOŚCI ROZWIĄZANIA DOPUSZCZALNEGO Metoda potencjałów ma na celu sprawdzenie optymalności rozwiązania dopuszczalnego zdegenerowanego otrzymanego metodą: kąta północno zachodniego, najmniejszego elementu, VAM. a) SPRAWDZENIE OPTYMALNOŚCI ROZWIĄZANIA UZYSKANEGO METODĄ KĄTA PÓŁNOCNO ZACHODNIEGO Bazując na zestawie danych wejściowych oraz rozwiązaniu dopuszczalnym uzyskanym metodą kąta północno zachodniego w pierwszej kolejności przygotowano tabelę na wyniki w taki sposób aby komórki odpowiadające wartościom podaży i popytu pozostały puste. Uzupełniono koszty transportu w polach stanowiących elementy bazowe. Przyjęto, że wartość potencjału Y 1 0. Należy odnaleźć koszt odpowiadający temu potencjałowi. Następnie obliczyć potencjał X 1 będący różnicą kosztu i potencjału Y 1. W zadaniu otrzymano X Y Należy odszukać w kolumnie odpowiadającej X 1 kolejnego kosztu oraz wyznaczyć wartość Y 2. Potencjał Y 2 odpowiadający wyznaczonemu kosztowi należy obliczyć jako różnicę kosztu 2730 i potencjału X 1. W celu wyznaczenia pozostałych potencjałów powtórzono procedurę. Pozostałe pola należy wypełnić sumami potencjałów X Y gdzie i 1,2, n natomiast j 1,2, m, pamiętając, że i j 6020
7 m oznacza liczbę odbiorców, zaś n liczbę dostawców. Wyniki zastosowanych przekształceń przedstawia tabela 15. Tab. 15. Zestawienie kosztów pośrednich oraz kosztów wynikających z treści zadania [Opracowanie własne] X1 = 1780 X2 = 4930 X3 = 3250 X4 = X Y Y1 = Y2 = Y3 = Y4 = Y5 = Kolejnym etapem jest wyznaczenie wskaźników optymalności rozumianych jako różnica pomiędzy kosztami pośrednimi a kosztami. Wyniki zobrazowano w tabeli 16. Tab. 16. Wartości wskaźników optymalności dla rozwiązania uzyskanego metodą kąta północno zachodniego [Opracowanie własne] Wśród wyznaczonych wskaźników występują liczby dodatnie, co oznacza, że rozwiązanie nie jest optymalne. Budowa cyklu prowadzi do uzyskania rozwiązania dopuszczalnego o niższym koszcie. Pierwszy element cyklu dodatniego odpowiada maksymalnemu wskaźnikowi optymalności. W wierszu zawierającym element cyklu dodatniego należy wskazać taki element, który będzie miał odpowiednik w kolumnie. Procedurę należy powtórzyć do momentu zamknięcia cyklu. Następnie należy wskazać najmniejszą wartość spośród elementów cyklu ujemnego i odjąć tę wartość od wszystkich elementów cyklu ujemnego oraz dodać do wszystkich elementów cyklu dodatniego. Tabela 17 przedstawia zbudowany cykl oraz nowe rozwiązanie dopuszczalne. Tab. 17. Budowa cyklu oraz nowe rozwiązanie dopuszczalne [Opracowanie własne] Koszt obecnego rozwiązania wynosi Otrzymany koszt jest niższy, zatem rozwiązanie jest lepsze. Powtarzając trzykrotnie procedurę uzyskano nowe rozwiązanie. Tabela 18 zawiera rozwiązanie dopuszczalne oraz ostateczne wskaźniki optymalności. Tab. 18. Nowe rozwiązanie dopuszczalne oraz wskaźniki optymalności [Opracowanie własne] X Y
8 Wszystkie wartości wskaźników optymalności są niedodatnie więc otrzymane rozwiązanie jest optymalne. Koszt rozwiązania wynosi b) SPRAWDZENIE OPTYMALNOŚCI ROZWIĄZANIA UZYSKANEGO METODĄ NAJMNIEJSZEGO ELEMENTU Tabela 19 przedstawia rozwiązanie dopuszczalne uzyskane metodą najmniejszego elementu po zastosowaniu metody e perturbacji oraz wyliczone wartości potencjałów. Tab. 19. Rozwiązanie uzyskane w wyniku zastosowania metody e perturbacji oraz wartości potencjałów [Opracowanie własne] Wykorzystując trzykrotnie zaprezentowany schemat postępowania otrzymano nowe rozwiązanie dopuszczalne co zobrazowano w tabeli 20. Tab. 20. Tabela ukazująca cykl oraz nowe rozwiązanie dopuszczalne [Opracowanie własne] Koszt nowego rozwiązania wynosi Wyliczone potencjały oraz wskaźniki optymalności przedstawia tabela 21. Tab. 21. Wyliczone potencjały oraz wskaźniki optymalności [Opracowanie własne] Wszystkie wartości współczynników optymalności są niedodatnie zatem otrzymane rozwiązanie jest optymalne. c) SPRAWDZENIE OPTYMALNOŚCI ROZWIĄZANIA UZYSKANEGO METODĄ VAM Tabela 22 prezentuje rozwiązanie dopuszczalne uzyskane metodą VAM. Tab. 22. Rozwiązanie dopuszczalne otrzymane w wyniku zastosowania metody VAM [Opracowanie własne]
9 Koszt rozwiązania uzyskany metodą VAM wynosi Należy dokonać sprawdzenia wartości wskaźników optymalności. Wartości liczbowe przeprowadzonych obliczeń zobrazowano w tabeli 23. Tab. 23. Wyliczone potencjały oraz wskaźniki optymalności [Opracowanie własne] Wszystkie wskaźniki optymalności są niedodatnie zatem otrzymane rozwiązanie jest optymalne. Tabela 24 prezentuje zestawienie końcowych kosztów transportu oraz efekt zastosowania metody potencjałów prowadzącej do uzyskania rozwiązania optymalnego. Tab. 24. Porównanie metod i kosztów otrzymanych rozwiązań [Opracowanie własne] METODA kąta pn. zach. najmn. elementu VAM pierwsze rozwiązanie rozw. po e - perturbacji ROZWIĄZANIE PO ZASTOSOWANIU METODY POTENCJAŁÓW 1 poprawa rozwiązania poprawa rozwiązania poprawa rozwiązania poprawa rozwiązania WNIOSKI Celem niniejszego artykułu było zaprezentowanie efektywności oraz złożoności obliczeniowej różnych metod optymalizacji kosztów transportu samochodowego w przewozach krajowych. W pracy przedstawiono różne sposoby wyznaczania optymalnych rozwiązań zagadnienia transportowego prowadzące do osiągnięcia minimalnej wartości funkcji celu. Z przeprowadzonych obliczeń wynika, że najbardziej czasochłonną metodą jest metoda kąta północno zachodniego. Aby uzyskać rozwiązanie optymalne należało czterokrotnie optymalizować rozwiązanie dopuszczalne. Optymalny koszt transportu wynosi Najmniejszą złożonością obliczeniową charakteryzuje się metoda VAM dla której optymalną wartość kosztów transportu otrzymano w pierwszym kroku. Streszczenie W artykule opisano przykład rozwiązania problemu transportowego różnymi metodami. W oparciu o dane liczbowe przedstawiono sposób postępowania prowadzący do uzyskania rozwiązania i optymalizacji kosztów transportu w sferze logistyki zaopatrzenia. Cel pracy, jakim było zaprezentowanie efektywności metod: kąta północno zachodniego, najmniejszego elementu oraz VAM z ekonomicznego punku widzenia został osiągnięty. Słowa kluczowe: zagadnienie transportowe, optymalizacja, metoda e perturbacji, metoda potencjałów Title of the paper Optimization of transport costs inbound logistics sphere Abstract Examples of soluting the transportation problems by using several methods were presented in the article. In accordance to collected datas, some algorithms enabling the user to reach the solutions were described. These were the solutions that performed costs connected with transport of inbound logistics sphere. The aim of this article was to present effectiveness of such methods as: north west angle, the least element and VAM, solutions made by all of them were examined and finally the aim was accomplished. Keywords: transport issue, optimization, e perturbation method, potential method 6023
10 BIBLIOGRAFIA 1. Cygan Z., Podstawy ekonomiki transportu samochodowego w wojsku, Wydawnictwo MON, Warszawa Grabowski W., Programowanie matematyczne, PWE, Warszawa Gruszczyński M., Kuszewski T., Podgórska M., Ekonometria i badania operacyjne, PWN, Warszawa Stadnicki J., Teoria i praktyka rozwiązywania zadań optymalizacji z przykładami zastosowań technicznych, WNT, Warszawa Rozkaz Nr 40 Szefa Inspektoratu Wsparcia Sił Zbrojnych z dnia 28 lutego 2014 r. 6024
WYZNACZANIE KOSZTÓW TRANSPORTU Z WYKORZYSTANIEM OCTAVE 3.4.3
PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 111 Transport 2016 Joanna Szkutnik-, Wojskowa Akademia Techniczna, W WYZNACZANIE KOSZTÓW TRANSPORTU Z WYKORZYSTANIEM OCTAVE 3.4.3 : maj 2016 Streszczenie: samochodowej.
Bardziej szczegółowo1 Problem transportowy... 2 1.1 Wstęp... 2 1.2 Metoda górnego-lewego rogu... 3 1.3 Metoda najmniejszego elementu... 11
Spis treści 1 Problem transportowy... 2 1.1 Wstęp... 2 1.2 Metoda górnego-lewego rogu... 3 1.3 Metoda najmniejszego elementu... 11 1.4 Metoda VAM... 18 1.5 Metoda e-perturbacji... 28 1.6 Metoda potencjałów...
Bardziej szczegółowoRozdział 3 ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 3 ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA 3.2. Ćwiczenia komputerowe
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIE TRANSPORTOWE
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT jest specyficznym problemem z zakresu zastosowań programowania liniowego. ZT wykorzystuje się najczęściej do: optymalnego planowania transportu towarów, przy minimalizacji kosztów,
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE Zagadnienie transportowe. dr Adam Sojda
BADANIA OPERACYJNE Zagadnienie transportowe dr Adam Sojda adam.sojda@polsl.pl http://dydaktyka.polsl.pl/roz6/asojda/default.aspx Pokój A405 Zagadnienie transportowe Założenia: Pewien jednorodny towar należy
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIE TRANSPORTOWE (część 1)
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE (część 1) Zadanie zbilansowane Przykład 1. Zadanie zbilansowane Firma posiada zakłady wytwórcze w miastach A, B i C, oraz centra dystrybucyjne w miastach D, E, F i G. Możliwości
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE Zagadnienie transportowe
BADANIA OPERACYJNE Zagadnienie transportowe Zadanie zbilansowane Zadanie zbilansowane Przykład 1 Firma posiada zakłady wytwórcze w miastach A, B i C, oraz centra dystrybucyjne w miastach D, E, F i G. Możliwości
Bardziej szczegółowoZadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik
Zadanie transportowe i problem komiwojażera Tadeusz Trzaskalik 3.. Wprowadzenie Słowa kluczowe Zbilansowane zadanie transportowe Rozwiązanie początkowe Metoda minimalnego elementu macierzy kosztów Metoda
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?
/9/ Zagadnienie transportowe Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład --9 Plan wykładu Przykład zagadnienia transportowego Sformułowanie problemu Własności zagadnienia transportowego Metoda potencjałów
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIE TRANSPORTOWE(ZT)
A. Kasperski, M. Kulej BO Zagadnienie transportowe 1 ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE(ZT) Danychjest pdostawców,którychpodażwynosi a 1, a 2,...,a p i q odbiorców,którychpopytwynosi b 1, b 2,...,b q.zakładamy,że
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE I TEORIE OPTYMALIZACJI. Zagadnienie transportowe
BADANIA OPERACYJNE I TEORIE OPTYMALIZACJI Zagadnienie transportowe Klasyczne zagadnienie transportowe Klasyczne zadanie transportowe problem najtańszego przewozu jednorodnego dobra pomiędzy punktami nadania
Bardziej szczegółowoOPTYMALIZACJA W LOGISTYCE
OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE Zagadnienie transportowe 1 dr Zbigniew Karwacki Katedra Badań Operacyjnych UŁ Klasyczne zagadnienie transportowe 1 Klasyczne zadanie transportowe problem najtańszego przewozu
Bardziej szczegółowoZagadnienie transportowe
9//9 Zagadnienie transportowe Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład Plan wykładu Przykład zagadnienia transportowego Sformułowanie problemu Własności zagadnienia transportowego Metoda potencjałów
Bardziej szczegółowoA. Kasperski, M. Kulej, Badania operacyjne, Wykład 4, Zagadnienie transportowe1
A. Kasperski, M. Kulej, Badania operacyjne, Wykład 4, Zagadnienie transportowe ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE(ZT) Danychjest pdostawców,którychpodażwynosi a,a 2,...,a p i qodbiorców, którychpopytwynosi b,b 2,...,b
Bardziej szczegółowoRozwiązanie Ad 1. Model zadania jest następujący:
Przykład. Hodowca drobiu musi uzupełnić zawartość dwóch składników odżywczych (A i B) w produktach, które kupuje. Rozważa cztery mieszanki: M : M, M i M. Zawartość składników odżywczych w poszczególnych
Bardziej szczegółowoSpis treści. Koszalin 2006 [BADANIA OPERACYJNE PROGRAMOWANIE LINIOWE]
Spis treści 1 Metoda geometryczna... 2 1.1 Wstęp... 2 1.2 Przykładowe zadanie... 2 2 Metoda simpleks... 6 2.1 Wstęp... 6 2.2 Przykładowe zadanie... 6 3 Problem transportowy... 16 3.1 Wstęp... 16 3.2 Metoda
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE pytania kontrolne
DUALNOŚĆ 1. Podać twierdzenie o dualności 2. Jaka jest zależność pomiędzy funkcjami celu w zadaniu pierwotnym i dualnym? 3. Prawe strony ograniczeń zadania pierwotnego, w zadaniu dualnym są 4. Współczynniki
Bardziej szczegółowoWykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.
Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe. 1 Zagadnienie transportowe zostało sformułowane w 1941 przez F.L.Hitchcocka. Metoda rozwiązania tego zagadnienia zwana algorytmem transportowymópracowana
Bardziej szczegółowoZagadnienie transportowe (badania operacyjne) Mgr inż. Aleksandra Radziejowska AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie
Zagadnienie transportowe (badania operacyjne) Mgr inż. Aleksandra Radziejowska AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie OPIS ZAGADNIENIA Zagadnienie transportowe służy głównie do obliczania najkorzystniejszego
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIE TRANSPORTOWE
ZAGADNENE TRANSPORTOWE Definicja: Program liniowy to model, w którym warunki ograniczające oraz funkcja celu są funkcjami liniowymi. W skład każdego programu liniowego wchodzą: zmienne decyzyjne, ograniczenia
Bardziej szczegółowoRozwiązanie zadania 1. Krok Tym razem naszym celem jest, nie tak, jak w przypadku typowego zadania transportowego
Zadanie 1 Pośrednik kupuje towar u dwóch dostawców (podaż: 2 i, jednostkowe koszty zakupu 1 i 12), przewozi go i sprzedaje trzem odbiorcom (popyt: 1, 28 i 27, ceny sprzedaży:, 25 i ). Jednostkowe koszty
Bardziej szczegółowoKLASYCZNE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE (KZT).
KLASYCZNE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE (KZT). Przez klasyczne zagadnienie transportowe rozumiemy problem znajdowania najtańszego programu przewozowego jednorodnego dobra pomiędzy punktami nadania (m liczba
Bardziej szczegółowoZadanie niezbilansowane. Gliwice 1
Zadanie niezbilansowane 1 Zadanie niezbilansowane Przykład 11 5 3 8 2 A 4 6 4 2 B 9 2 3 11 C D E F G dostawcy odbiorcy DOSTAWCY: A: 15 B: 2 C: 6 ODBIORCY: D: 8 E: 3 F: 4 G: 5 2 Zadanie niezbilansowane
Bardziej szczegółowoZadanie transportowe
Zadanie transportowe Opracowanie planu przewozu jednorodnego produktu z różnych źródeł zaopatrzenia do punktów, które zgłaszają zapotrzebowanie na ten produkt. Wykład ARo Metody optymalizacji w ekonomii
Bardziej szczegółowoZagadnienie transportowe
Zagadnienie transportowe Firma X zawarła kontrakt na dostarczenie trawnika do wykończenia terenów wokół trzech zakładów U, V i W. Trawnik ma być dostarczony z trzech farm A, B i C. Zapotrzebowanie zakładów
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Programowanie liniowe w zagadnieniach finansowych i logistycznych Linear programming in financial and logistics problems Kierunek: Matematyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy dla specjalności
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe
Badania operacyjne Problem Model matematyczny Metoda rozwiązania Znaleźć optymalny program produkcji. Zmaksymalizować 1 +3 2 2 3 (1) Przy ograniczeniach 3 1 2 +2 3 7 (2) 2 1 +4 2 12 (3) 4 1 +3 2 +8 3 10
Bardziej szczegółowoMetoda simpleks. Gliwice
Sprowadzenie modelu do postaci bazowej Sprowadzenie modelu do postaci bazowej Przykład 4 Model matematyczny z Przykładu 1 sprowadzić do postaci bazowej. FC: ( ) Z x, x = 6x + 5x MAX 1 2 1 2 O: WB: 1 2
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIA TRANSPORTOWE
ZAGADNIENIA TRANSPORTOWE Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WPROWADZENIE opracowano w 1941 r. (F.L. Hitchcock) Jest to problem opracowania planu przewozu pewnego jednorodnego produktu z kilku różnych
Bardziej szczegółowoECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ)
Systemy Logistyczne Wojsk nr 41/2014 MODEL EKONOMICZNEJ WIELKOŚCI ZAMÓWIENIA (EOQ) ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) Małgorzata GRZELAK Jarosław ZIÓŁKOWSKI Wojskowa Akademia Techniczna Wydział Logistyki Instytut
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIE TRANSPORTOWE (część 2)
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE (część ) Zadanie niezbilansowane Zadanie niezbilansowane Przykład 11. 5 3 8 A 4 6 4 B 9 3 11 C D E F G dostawcy odbiorcy Dostawcy: A :15 B : C :6 Odbiorcy: D :8 E :3 F :4 G :5
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik
Programowanie liniowe Tadeusz Trzaskalik .. Wprowadzenie Słowa kluczowe Model matematyczny Cel, środki, ograniczenia Funkcja celu funkcja kryterium Zmienne decyzyjne Model optymalizacyjny Układ warunków
Bardziej szczegółowoBadania Operacyjne Ćwiczenia nr 5 (Materiały)
ZADANIE 1 Zakład produkuje trzy rodzaje papieru: standardowy do kserokopiarek i drukarek laserowych (S), fotograficzny (F) oraz nabłyszczany do drukarek atramentowych (N). Każdy z rodzajów papieru wymaga
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Programowanie liniowe w technice Linear programming in engineering problems Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy na kierunku matematyka przemysłowa Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium,
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA LINIOWEGO W ZAGADNIENIACH WSPOMAGANIA PROCESU PODEJMOWANIA DECYZJI
Wstęp ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA LINIOWEGO W ZAGADNIENIACH WSPOMAGANIA PROCESU PODEJMOWANIA DECYZJI Problem podejmowania decyzji jest jednym z zagadnień sterowania nadrzędnego. Proces podejmowania decyzji
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW
WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW Zadania transportowe Zadania transportowe są najczęściej rozwiązywanymi problemami w praktyce z zakresu optymalizacji
Bardziej szczegółowoOPTYMALIZACJA W LOGISTYCE
OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE Zagadnienie przydziału dr Zbigniew Karwacki Katedra Badań Operacyjnych UŁ Zagadnienie przydziału 1 Można wyodrębnić kilka grup problemów, których zadaniem jest alokacja szeroko
Bardziej szczegółowoRozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE 1.1 Opis programów Do rozwiązania zadań programowania
Bardziej szczegółowoRozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE 1.2 Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 1.1 Wykorzystując
Bardziej szczegółowoDodatek Solver Teoria Dodatek Solver jest częścią zestawu poleceń czasami zwaną narzędziami analizy typu co-jśli (analiza typu co, jeśli?
Dodatek Solver Teoria Dodatek Solver jest częścią zestawu poleceń czasami zwaną narzędziami analizy typu co-jśli (analiza typu co, jeśli? : Proces zmieniania wartości w komórkach w celu sprawdzenia, jak
Bardziej szczegółowoBadania Operacyjne Ćwiczenia nr 6 (Materiały)
Otwarte zagadnienie transportowe Jeżeli łączna podaż dostawców jest większa niż łączne zapotrzebowanie odbiorców to mamy do czynienia z otwartym zagadnieniem transportowym. Warunki dla dostawców (i-ty
Bardziej szczegółowoNotatki do tematu Metody poszukiwania rozwiązań jednokryterialnych problemów decyzyjnych metody dla zagadnień liniowego programowania matematycznego
Notatki do tematu Metody poszukiwania rozwiązań jednokryterialnych problemów decyzyjnych metody dla zagadnień liniowego programowania matematycznego część III Analiza rozwiązania uzyskanego metodą simpleksową
Bardziej szczegółowoRozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE 6. Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 6.1
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik
Programowanie liniowe całkowitoliczbowe Tadeusz Trzaskalik .. Wprowadzenie Słowa kluczowe Rozwiązanie całkowitoliczbowe Założenie podzielności Warunki całkowitoliczbowości Czyste zadanie programowania
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO
ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WSTĘP często spotykane w życiu codziennym wybór asortymentu produkcji jakie wyroby i w jakich ilościach powinno produkować przedsiębiorstwo
Bardziej szczegółowoRozwiązanie problemu transportowego metodą VAM. dr inż. Władysław Wornalkiewicz
Rozwiązanie problemu transportowego metodą VAM dr inż. Władysław Wornalkiewicz Występuje wiele metod rozwiązywania optymalizacyjnego zagadnienia transportowego. Jedną z nich jest VAM (Vogel s approximation
Bardziej szczegółowoĆwiczenia laboratoryjne - 7. Zagadnienie transportowoprodukcyjne. programowanie liniowe
Ćwiczenia laboratoryjne - 7 Zagadnienie transportowoprodukcyjne ZT-P programowanie liniowe Ćw. L. 8 Konstrukcja modelu matematycznego Model matematyczny składa się z: Funkcji celu będącej matematycznym
Bardziej szczegółowoKlasyczne zagadnienie przydziału
Klasyczne zagadnienie przydziału Można wyodrębnić kilka grup problemów, w których zadaniem jest odpowiednie rozmieszczenie posiadanych zasobów. Najprostszy problem tej grupy nazywamy klasycznym zagadnieniem
Bardziej szczegółowocelu przyjmijmy: min x 0 = n t Zadanie transportowe nazywamy zbilansowanym gdy podaż = popyt, czyli n
123456789 wyk lad 9 Zagadnienie transportowe Mamy n punktów wysy lajacych towar i t punktów odbierajacych. Istnieje droga od każdego dostawcy do każdego odbiorcy i znany jest koszt transportu jednostki
Bardziej szczegółowoElementy Modelowania Matematycznego
Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 8 Programowanie nieliniowe Spis treści Programowanie nieliniowe Zadanie programowania nieliniowego Zadanie programowania nieliniowego jest identyczne jak dla
Bardziej szczegółowodet[a 1,..., A i,..., A j,..., A n ] + det[a 1,..., ka j,..., A j,..., A n ] Dowód Udowodniliśmy, że: det[a 1,..., A i + ka j,..., A j,...
Wykład 14 Wyznacznik macierzy cd Twierdzenie 1 Niech A będzie macierzą kwadratową i niech A i, A j będą dwiema różnymi jej kolumnami, wtedy dla dowolnego k K: det[a 1,, A i,, A j,, A n ] det[a 1,, A i
Bardziej szczegółowodoc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505.
doc. dr Beata Pułska-Turyna Zakład Badań Operacyjnych Zarządzanie B506 mail: turynab@wz.uw.edu.pl mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505. Tel.: (22)55 34 144 Mail: student@pgadecki.pl
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych
BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych e-mail: tpisula@prz.edu.pl 1 Literatura podstawowa wykorzystywana podczas zajęć wykładowych: 1. Gajda J.,
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie problemów z użyciem Solvera programu Excel
Rozwiązywanie problemów z użyciem Solvera programu Excel Podstawowe czynności: aktywować dodatek Solver oraz ustawić w jego opcjach maksymalny czas trwania algorytmów na sensowną wartość (np. 30 sekund).
Bardziej szczegółowoKolejny krok iteracji polega na tym, że przechodzimy do następnego wierzchołka, znajdującego się na jednej krawędzi z odnalezionym już punktem, w
Metoda Simpleks Jak wiadomo, problem PL z dowolną liczbą zmiennych można rozwiązać wyznaczając wszystkie wierzchołkowe punkty wielościanu wypukłego, a następnie porównując wartości funkcji celu w tych
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do badań operacyjnych - wykład 2 i 3
Wprowadzenie do badań operacyjnych - wykład 2 i 3 Hanna Furmańczyk 14 listopada 2008 Programowanie liniowe (PL) - wszystkie ograniczenia muszą być liniowe - wszystkie zmienne muszą być ciągłe n j=1 c j
Bardziej szczegółowoALGORYTM SIMPLEX. B.Gładysz Badania operacyjne 2007
ALGORYTM SIMPLEX 7 Zagadnienie asortymentu produkcji Firma produkuje dwa wyroby P, P. Ograniczeniem dla produkcji są trzy surowce S, S i S.Nakłady jednostkowe surowców są następujące: S S S Zysk jednostkowy
Bardziej szczegółowoStatystyka z elementami badań operacyjnych BADANIA OPERACYJNE - programowanie liniowe -programowanie sieciowe. dr Adam Sojda
Statystyka z elementami badań operacyjnych BADANIA OPERACYJNE - programowanie liniowe -programowanie sieciowe dr Adam Sojda Literatura o Kukuła K. (red.): Badania operacyjne w przykładach i zadaniach.
Bardziej szczegółowoMetoda graficzna może być stosowana w przypadku gdy model zawiera dwie zmienne decyzyjne. Metoda składa się z dwóch kroków (zobacz pierwszy wykład):
może być stosowana w przypadku gdy model zawiera dwie zmienne decyzyjne. Metoda składa się z dwóch kroków (zobacz pierwszy wykład): 1 Narysuj na płaszczyźnie zbiór dopuszczalnych rozwiazań. 2 Narysuj funkcję
Bardziej szczegółowoWykład 6. Programowanie liniowe
Wykład 6. Programowanie liniowe Zakład może wytwarzać dwa produkty: P 1 i P 2. Ich produkcja jest limitowana dostępnymi zasobami trzech środków: S 1, S 2, S 3. Zasoby tych środków wynoszą odpowiednio,
Bardziej szczegółowoO MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ
O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ Problem Jak rozwiązać podany układ równań? 2x + 5y 8z = 8 4x + 3y z = 2x + 3y 5z = 7 x + 8y 7z = Definicja Równanie postaci a x + a 2 x 2 + + a n x n = b gdzie a, a 2, a
Bardziej szczegółowoElementy Modelowania Matematycznego
Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 6 Metoda simpleks Spis treści Wstęp Zadanie programowania liniowego Wstęp Omówimy algorytm simpleksowy, inaczej metodę simpleks(ów). Jest to stosowana w matematyce
Bardziej szczegółowoMETODA SYMPLEKS. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski
METODA SYMPLEKS Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WSTĘP Algorytm Sympleks najpotężniejsza metoda rozwiązywania programów liniowych Metoda generuje ciąg dopuszczalnych rozwiązań x k w taki sposób,
Bardziej szczegółowoBadania Operacyjne Ćwiczenia nr 1 (Materiały)
Wprowadzenie Badania operacyjne (BO) to stosunkowo młoda dyscyplina naukowa, która powstała w czasie II Wojny Światowej, w związku z utworzeniem przy niektórych sztabach sił zbrojnych specjalnych grup
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne Wykład 4
Metody numeryczne Wykład 4 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Metody skończone rozwiązywania
Bardziej szczegółowoSpis treści. Koszalin 2006 [BADANIA OPERACYJNE PROGRAMOWANIE LINIOWE]
Spis treści 1 Metoda geometryczna... 2 1.1 Wstęp... 2 1.2 Przykładowe zadanie... 2 2 Metoda simpleks... 6 2.1 Wstęp... 6 2.2 Przykładowe zadanie... 6 1 Metoda geometryczna Anna Tomkowska 1 Metoda geometryczna
Bardziej szczegółowo1 Przykładowe klasy zagadnień liniowych
& " 1 PRZYKŁADOWE KLASY ZAGADNIEŃ LINIOWYCH 1 1 Przykładowe klasy zagadnień liniowych Liniowy model produkcji Zakład może prowadzić rodzajów działalności np. produkować różnych wyrobów). Do prowadzenia
Bardziej szczegółowoOPTYMALIZACJA DYSKRETNA
Temat nr a: odelowanie problemów decyzyjnych, c.d. OPTYALIZACJA DYSKRETA Zagadnienia decyzyjne, w których chociaż jedna zmienna decyzyjna przyjmuje wartości dyskretne (całkowitoliczbowe), nazywamy dyskretnymi
Bardziej szczegółowoRozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE 2.2 Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie
Bardziej szczegółowoSpis treści. Koszalin 2006 [BADANIA OPERACYJNE PROGRAMOWANIE LINIOWE]
Spis treści 1 Zastosowanie Matlab a... 2 1.1 Wstęp... 2 1.2 Zagadnienie standardowe... 3 1.3 Zagadnienie transportowe... 5 1 Zastosowanie Matlab a Anna Tomkowska [BADANIA OPERACYJNE PROGRAMOWANIE LINIOWE]
Bardziej szczegółowoOPTYMALIZACJA W LOGISTYCE
OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE Wyznaczanie lokalizacji magazynów dystrybucyjnych i miejsc produkcji dr Zbigniew Karwacki Katedra Badań Operacyjnych UŁ Lokalizacja magazynów dystrybucyjnych 1 Wybór miejsca produkcji
Bardziej szczegółowoModele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania
Politechnika Poznańska Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Joanna Józefowska POZNAŃ 2010/11 Spis treści Rozdział 1. Metoda programowania dynamicznego........... 5
Bardziej szczegółowoZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 3 ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA 3.3. ZADANIA Wykorzystując
Bardziej szczegółowo( 1) ( ) 16 Warunki brzegowe [WB] Funkcja celu [FC] Ograniczenia [O] b i ( 2) ( ) ( ) 14. FC max. Kompletna postać bazowa
Standardowe zadanie PL () Należy zaplanować produkcję zakładu w pewnym tygodniu w taki sposób, aby osiągnięty zysk był maksymalny. akład może wytwarzać dwa wyroby: P i P. Ich produkcja jest limitowana
Bardziej szczegółowoCałkowitoliczbowe programowanie liniowe
Przykład Algorytm Ralph Gomory Inne przykłady Badania operacyjne Instytut Informatyki Przykład Algorytm Ralph Gomory Inne przykłady Zadanie Producent dwóch typów szynobusów planuje produkcję na najbliższy
Bardziej szczegółowoFunkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.
Funkcje wymierne Jerzy Rutkowski Teoria Przypomnijmy, że przez R[x] oznaczamy zbiór wszystkich wielomianów zmiennej x i o współczynnikach rzeczywistych Definicja Funkcją wymierną jednej zmiennej nazywamy
Bardziej szczegółowoAlgebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych
Algebra liniowa Macierze i układy równań liniowych Własności wyznaczników det I = 1, det(ab) = det A det B, det(a T ) = det A. Macierz nieosobliwa Niech A będzie macierzą kwadratową wymiaru n n. Mówimy,
Bardziej szczegółowoProgramowanie celowe #1
Programowanie celowe #1 Problem programowania celowego (PC) jest przykładem problemu programowania matematycznego nieliniowego, który można skutecznie zlinearyzować, tzn. zapisać (i rozwiązać) jako problem
Bardziej szczegółowoMinimalizacja pustych przebiegów w transporcie wojskowym
Bi u l e t y n WAT Vo l. LXIII, Nr 2, 2014 Minimalizacja pustych przebiegów w transporcie wojskowym Arkadiusz Jóźwiak, Jarosław Ziółkowski Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Mechaniczny, Instytut Logistyki,
Bardziej szczegółowoWykorzystanie nowoczesnych technik prognozowania popytu i zarządzania zapasami do optymalizacji łańcucha dostaw na przykładzie dystrybucji paliw cz.
14.12.2005 r. Wykorzystanie nowoczesnych technik prognozowania popytu i zarządzania zapasami do optymalizacji łańcucha dostaw na przykładzie dystrybucji paliw cz. 2 3.2. Implementacja w Excelu (VBA for
Bardziej szczegółowoOPTYMALIZACJA W LOGISTYCE
OPTYALIZACJA W LOGISTYCE Zagadnienie transportowe 2 dr Zbigniew Karwacki Katedra Badań Operacyjnych UŁ Zagadnienie transportowe z kryterium czasu I rodzaju () Jeżeli w modelu klasycznego zagadnienia transportowego
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe
Programowanie liniowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2010 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 1 / 15 Homo oeconomicus=
Bardziej szczegółowoOptymalizacja procesów technologicznych przy zastosowaniu programowania liniowego
Optymalizacja procesów technologicznych przy zastosowaniu programowania liniowego Wstęp Spośród różnych analitycznych metod stosowanych do rozwiązywania problemów optymalizacji procesów technologicznych
Bardziej szczegółowoTOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu
TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu Wykład dla studentów II roku studiów II stopnia na kierunku Zarządzanie Semestr zimowy 2009/2010 Wykładowca: prof. dr hab. inż. Michał Inkielman Wykład 2 Optymalizacja
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe
Programowanie liniowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2015 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2015 1 / 16 Homo oeconomicus=
Bardziej szczegółowoEKONOMETRIA I SYLABUS
Załącznik nr 5 do Uchwały nr 1202 Senatu UwB z dnia 29 lutego 2012 r. EKONOMETRIA I SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom
Bardziej szczegółowoZADANIE 1 W 1 W 2 W 3 P P P P
ZADANIE 1 Trzy wydawnictwa: W 1, W 2 i W 3 zaopatrują się w materiały w czterech papierniach: P 1, P 2, P 3 oraz P 4. Zapotrzebowanie zakładów wynosi kolejno: 300, 400 oraz 100 kg papieru tygodniowo, natomiast
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe
Badania operacyjne Ćwiczenia 4 Programowanie liniowe Dualizm w programowaniu liniowym Plan zajęć Dualizm w programowaniu liniowym Projektowanie programu dualnego Postać programu dualnego Przykład 1 Rozwiązania
Bardziej szczegółowo=B8*E8 ( F9:F11 F12 =SUMA(F8:F11)
Microsoft EXCEL - SOLVER 2. Elementy optymalizacji z wykorzystaniem dodatku Microsoft Excel Solver Cele Po ukończeniu tego laboratorium słuchacze potrafią korzystając z dodatku Solver: formułować funkcję
Bardziej szczegółowoUkłady równań i nierówności liniowych
Układy równań i nierówności liniowych Wiesław Krakowiak 1 grudnia 2010 1 Układy równań liniowych DEFINICJA 11 Układem równań m liniowych o n niewiadomych X 1,, X n, nazywamy układ postaci: a 11 X 1 + +
Bardziej szczegółowoUkłady równań liniowych. Ax = b (1)
Układy równań liniowych Dany jest układ m równań z n niewiadomymi. Liczba równań m nie musi być równa liczbie niewiadomych n, tj. mn. a a... a b n n a a... a b n n... a a... a b m m mn n m
Bardziej szczegółowoSieć (graf skierowany)
Sieci Sieć (graf skierowany) Siecia (grafem skierowanym) G = (V, A) nazywamy zbiór wierzchołków V oraz zbiór łuków A V V. V = {A, B, C, D, E, F}, A = {(A, B), (A, D), (A, C), (B, C),..., } Ścieżki i cykle
Bardziej szczegółowoMetody Ilościowe w Socjologii
Metody Ilościowe w Socjologii wykład 4 BADANIA OPERACYJNE dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Badania operacyjne podstawowe definicje II. Metodologia badań operacyjnych III. Wybrane zagadnienia badań operacyjnych
Bardziej szczegółowoWielokryteriowa optymalizacja liniowa cz.2
Wielokryteriowa optymalizacja liniowa cz.2 Metody poszukiwania końcowych rozwiązań sprawnych: 1. Metoda satysfakcjonujących poziomów kryteriów dokonuje się wyboru jednego z kryteriów zadania wielokryterialnego
Bardziej szczegółowoDefinicja problemu programowania matematycznego
Definicja problemu programowania matematycznego minimalizacja lub maksymalizacja funkcji min (max) f(x) gdzie: x 1 x R n x 2, czyli: x = [ ] x n przy ograniczeniach (w skrócie: p.o.) p.o. g i (x) = b i
Bardziej szczegółowoAlgorytm. Krótka historia algorytmów
Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie programów matematycznych
Rozwiązywanie programów matematycznych Program matematyczny składa się z następujących elementów: 1. Zmiennych decyzyjnych:,,, 2. Funkcji celu, funkcji-kryterium, która informuje o jakości rozwiązania
Bardziej szczegółowo5. Rozwiązywanie układów równań liniowych
5. Rozwiązywanie układów równań liniowych Wprowadzenie (5.1) Układ n równań z n niewiadomymi: a 11 +a 12 x 2 +...+a 1n x n =a 10, a 21 +a 22 x 2 +...+a 2n x n =a 20,..., a n1 +a n2 x 2 +...+a nn x n =a
Bardziej szczegółowoImię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, dr
Tryb studiów Stacjonarne Nazwa kierunku studiów EKONOMIA Poziom studiów Stopień pierwszy Rok studiów/ semestr III; semestr 5 Specjalność Bez specjalności Kod przedmiotu w systemie USOS 1000-ES1-3EC1 Liczba
Bardziej szczegółowooperacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je.
Problem porządkowania zwanego również sortowaniem jest jednym z najważniejszych i najpopularniejszych zagadnień informatycznych. Dane: Liczba naturalna n i ciąg n liczb x 1, x 2,, x n. Wynik: Uporządkowanie
Bardziej szczegółowo