Modelowanie całkowitoliczbowe

Podobne dokumenty
Programowanie liniowe całkowitoliczbowe

Standardowe zadanie programowania liniowego. Gliwice 1

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe

Definicja problemu programowania matematycznego

Badania operacyjne. Dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. Pokój 509, budynek B4 Materiały do zajęć dostępne na stronie:

Programowanie liniowe

Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02

Zagadnienie transportowe i zagadnienie przydziału

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 5 (Materiały)

Badania operacyjne. te praktyczne pytania, na które inne metody dają odpowiedzi jeszcze gorsze.

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik

Badania operacyjne. Dr Michał Kulej. Pokój 509, budynek B4 Forma zaliczenia wykładu: egzamin pisemny.

Badania operacyjne. Lista zadań projektowych nr 2

Optymalizacja programu produkcji

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Iwona Konarzewska Programowanie celowe - wprowadzenie. Katedra Badań Operacyjnych UŁ

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Programowanie nieliniowe

Sieć (graf skierowany)

Zadanie laboratoryjne "Wybrane zagadnienia badań operacyjnych"

Ćwiczenia laboratoryjne - Dobór optymalnego asortymentu produkcji programowanie liniowe. Logistyka w Hutnictwie Ćw. L.

zadaniem programowania liniowego całkowitoliczbowego. nazywamy zadaniem programowania liniowego 0-1. Zatem, w

Zadania 1. Czas pracy przypadający na jednostkę wyrobu (w godz.) M 1. Wyroby

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Optymalizacja

Wieloetapowe zagadnienia transportowe

1 Przykładowe klasy zagadnień liniowych

ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA

Agenda. Politechnika Poznańska WMRiT ZST. Piotr Sawicki Optymalizacja w transporcie 1. Kluczowe elementy wykładu. WPROWADZENIE Cel i zakres wykładu.

Typowe zadania decyzyjne (zadania transportowe, zadania przydziału)

ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO

Wykład 6. Programowanie liniowe

PROBLEMY DECYZYJNE KRÓTKOOKRESOWE

OPTYMALIZACJA DYSKRETNA

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.

Metody Ilościowe w Socjologii

METODA SYMPLEKS. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 7 Programowanie nieliniowe i całkowitoliczbowe

Barbadoska 16 mb 24 mb Afrykańska 16 mb 10 mb

ZADANIE 1 W 1 W 2 W 3 P P P P

=B8*E8 ( F9:F11 F12 =SUMA(F8:F11)

Optymalizacja programu produkcji (programowanie produkcji)

PROBLEMY DECYZYJNE KRÓTKOOKRESOWE. WYTWORZYĆ CZY KUPIĆ? outsourcing

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Elementy Modelowania Matematycznego

TEORIA DECYZJE KRÓTKOOKRESOWE

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

Agenda. Optymalizacja w transporcie. Piotr Sawicki WIT PP, ZST 1. Kluczowe elementy wykładu. WPROWADZENIE Cel i zakres wykładu.

Deterministyczne Modele Badań Operacyjnych Semestr letni 2015 Praca domowa II

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?

Zagadnienie diety Marta prowadzi hodowlę zwierząt. Minimalne dzienne zapotrzebowanie hodowli na mikroelementy M1, M2 i M3 wynosi 300, 800 i 700

4. PROGRAMOWANIE LINIOWE

Problem zarządzania produkcją i zapasami

1. OPTYMALIZACJA PROGRAMU PRODUKCJI I SPRZEDAŻY

Lista 1 PL metoda geometryczna

Zadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia:

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE(ZT)

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 2 (Materiały)

Nazwisko i Imię zł 100 zł 129 zł 260 zł 929 zł 3. Jeżeli wraz ze wzrostem dochodu, maleje popyt na dane dobro to jest to: (2 pkt)

PROGRAMOWANIE WIELOKRYTERIALNE (CELOWE)

Rozwiązanie Powyższe zadanie możemy przedstawić jako następujące zagadnienie programowania liniowego:

Firma JCo wytwarza dwa wyroby na dwóch maszynach. Jednostka wyrobu 1 wymaga 2 godzin pracy na maszynie 1 i 1 godziny pracy na maszynie 2.

Wykład 7. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Wykład 7 16 kwietnia / 23

Przykład wykorzystania dodatku SOLVER 1 w arkuszu Excel do rozwiązywania zadań programowania matematycznego

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Rachunkowość zarządcza

Zad.1. Microsoft Excel - Raport wyników Komórka Nazwa Warto pocz tkowa Warto cowa Komórka Nazwa Warto pocz tkowa Warto cowa Komórka Nazwa Warto

Zbudować model matematyczny do poniższych zagadnień (ułożyć program matematyczny ).

Dualność w programowaniu liniowym

Przykład: frytki i puree Analiza wrażliwości współczynników funkcji celu

Algorytmy aproksymacyjne dla problemów stochastycznych

Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 4 (Materiały)

WPROWADZENIE DO PROBLEMATYKI PODEJMOWANIA DECYZJI GOSPODARCZYCH

Metody Optymalizacji. Wstęp. Programowanie matematyczne. Dr hab. inż. Maciej Komosiński, mgr Agnieszka Mensfelt

PROGRAMOWANIE CAŁKOWITOLICZBOWE

Lista 7 i 8 Zysk księgowy i alternatywny Koszty alternatywne Koszty i utargi krańcowe Koszty produkcji w krótkim i długim okresie czasu

Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik

c j x x

doc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505.

WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW

CHARAKTERYSTYKA PRZEDSIĘBIORSTWA OMEGA

Nauka o finansach. Prowadzący: Dr Jarosław Hermaszewski

Ekonometria - ćwiczenia 10

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

BADANIA OPERACYJNE I TEORIE OPTYMALIZACJI. Zagadnienie transportowe

) a j x j b; x j binarne (j N) całkowitoliczbowe; przyjmujemy (bez straty ogólności): c j > 0, 0 <a j b (j N), P n

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE (część 1)

Zagadnienie transportowe

13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej

Programowanie liniowe

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ

Wykład 3 - model produkcji i cen input-output (Model 2)

Ekonometria. Typy zada«optymalizacyjnych Analiza pooptymalizacyjna SOLVER. 22 maja Karolina Konopczak. Instytut Rozwoju Gospodarczego

ZADANIE KONKURSOWE I etap

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

METODY WIELOKRYTERIALNE

LABORATORIUM Z INŻYNIERII ZARZĄDZANIA- MRP II

Transkrypt:

1 Modelowanie całkowitoliczbowe Zmienne binarne P 1 Firma CMC rozważa budowę nowej fabryki w miejscowości A lub B lub w obu tych miejscowościach. Bierze również pod uwagę budowę co najwyżej jednej hurtowni ale tylko w miejscowości, gdzie zbudowano nowa fabrykę. Zmienne decyzyjne, zysk NPV z każdej inwestycji oraz konieczne nakłady w mln zł. (w chwili obecnej) podane sa w poniższej tabeli 1: 2 Tabela 1: Dane do przykładu Decyzja Zmienne dec. Zysk Nakłady 1 Budowa fabryki w A 2 Budowa fabryki w B 3 Budowa hurtowni w A 4 Budowa hurtowni w B 9 6 5 3 6 5 4 2 Na inwestycje firma może przeznaczyć 10 mln. zł. Wyznacz tak a lokalizację fabryk i ewentualnie hurtowni, aby zmaksymalizować zysk.

2 2 2 2 3 Model problemu: "! $%&(')+*,-&.&.&./01. 4 Zagadnienie stałych kosztów P 2 Firma tekstylna SZYK zamierza produkować trzy produkty:2 3 i. Do produkcji tych wyrobów potrzebne sa trzy rodzaje maszyn, które firma zamierza wynajać. Wynajęcie maszyn do produkcji wyrobów 4 i 2 kosztuje odpowiednio: 200, 150 i 100 zł.5 tydzień. Zmienne koszty produkcji tych wyrobów szcuje się odpowiednio na 6, 4 i 8 zł. a cena zbytu wynosi odpowiednio 12, 8 i 15 zł. Wyroby te produkuje się z materiału, którego tygodniowa dostawa nie przekracza 160 6 a jednostkowe zużycie wynosi odpowiednio 4, 3 i 46. Ponadto zdolności produkcyjne firmy ogranicza zatrudnienie - dysponuje 150 roboczogodzinami tygodniowo. Pracochłonność wytwarzania jednej sztuki każdego wyrobu wynosi odpowiednio 3, 2 i 6 roboczogodzin. Sformułuj model maksymalizacji tygodniowego zysku firmy. Niech 8 będzie wielkościa produkcji wyrobu 2, gdzie 9 :/;<. Ponadto zdefiniujemy jeszcze dla 9 -/;< zmienna, która przyjmuje

5 wartość 1, gdy produkuje się produkt 2 a zero w przeciwnym przypadku. Model powyższego zagadnienia dla funkcji celu zysku (dochod - koszt zmienny - koszt wynajmu) jest następujacy: -% < &% / & ( ( % ( % ( % ( # (jeśli to - ) (jeśli to - ) (jeśli to - ) & całkowite, 4 $%&('). Z ograniczeń mamy, że ), ( i. Rozwiazanie optymalne to:,, -. 6 P 3 ZAGADNIENIE LOKALIZACJI Dane: n - liczba klientów zgłaszających zapotrzebowanie na produkt, m - liczba miejsc lokalizacji budowy nowych zakładów,! - popyt na produkt klienta j-tego *-&.&.&. / - podaż zakładu zlokalizowanego w i-tym miejscu lokalizacji, - koszt budowy zakładu w i-tym miejscu lokalizacji, - koszt produkcji jednostki produktu w i-tym miejscu lokalizacji,! - koszt transportu jednostki produktu z i-tego miejsca do j-tego klienta (i1,.&.&., m). Problem: Wyznaczyć miejsca lokalizacji budowy nowych zakładów i ilości produktu jaki ma zostać przewożony od nowo-wybudowanych zakładów do klientów tak, aby zminimalizawać łaczne koszty budowy nowych zakładów, koszty produkcji i transportu zaspakajając popyt klientów i nie przekraczając podaży nowo-wybudowanych zakładów. Zmienne decyzyjne:! - ilość produktu przewożona od zakładu zlokalizowanego w i-tym miejscu lokalizacji do j-tego klienta,

6 6 6 1, jeśli w i-tym miejscu lokalizacji wybuduje się nowy zakład a 8 0 w przeciwnym przypadku. MODEL zagadnienia: /!! 8!!!! *,-&.&.&. /!! 9 # $%&(' 9 9 -&.&.&. -&.&.&./ -&.&.&./ *-&.&.&./ /. 8 Ograniczenia alternatywne Rozważmy następujący układ dwóch ograniczeń:. Chcemy aby co najmniej jedno z tych ograniczeń zostało spełnione (lecz niekoniecznie oba). Niech będzie dostatecznie dużą liczbą dodatnią. Spełnienie układu ograniczeń: lub

9 można osiągnąć poprzez następujący układ : # $%&('). 10 P 4 Firma AUTO SA produkuje trzy typy aut: combi, półciężarówki i ciężarówki. Zasobami limitującymi wielkość produkcji sa: zatrudnienie i ilość stali. Limity tych zasobów wynosza odpowiednio 60000 roboczogodzin i 6000 ton stali. Aby produkcja była ekonomicznie opłacalna należy produkować co najmniej 1000 aut w każdym typie. Pozostałe dane podane sa w tabeli 2. Tabela 2: Dane do zadania combi półciężarówki ciężarówki stal 1.5t 3t 5t 6000t rob. 30 godz. 25 godz. 40 godz. 60000 zysk 2000 3000 4000 Wyznaczyć optymalny plan produkcji. Model problemu Niech & będzie liczba produkowanych przez firmę aut

11 odpowiednio combi, półciężarówek i ciężarówek. ( ). ) lub (1) lub (2) lub (3) 12 Warunki 1, 2 i 3 można zapisać następująco: 4 % # $%&(' Z danych zadania otrzymujemy, że ( :%(. Rozwiazanie optymalne jest następujace: ( :

13 Modelowanie implikacji - warunku "jeśli to " Rozważmy implikację postaci: Jeśli 4&.&.&./ to 4&.&.&./. Warunek ten możemy przy użyciu zmiennych binarnych zapisać w równoważnej postaci następująco: 4&.&.&./ 4&.&.&./ # $%&('). (4) (5) (6) 14 Spełnienie K z N ograniczeń Dany jest układ nierówności: &&.&.&./ &&.&.&./... &&.&.&./

9 9.. 15 Spełnienie dokładnie z tych ograniczeń realizuje następujący układ ograniczeń: 4&.&.&.3 4&.&.&.3 4&.&.&.3 # $%&(' -&.&.&./ 16 Funkcja o możliwych wartościach &&.&.&./ albo albo.&.&. albo 4&.&.&.! "! (Funkcja może być np. postaci: 4&.&.&. 1!.) Układ ograniczeń jest postaci: &&.&.&. # $%&(' -&.&.&./ lub Binarna reprezentacja zmiennej całkowitej