Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Podobne dokumenty
Programowanie liniowe

Badania operacyjne. Algorytm simpleks. Organizacja zajęć. Zaliczenie. Literatura. Program zajęć

MACIERZE STOCHASTYCZNE

MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

Parametryzacja rozwiązań układu równań

PODSTAWOWE ZAGADNIENIA METODOLOGICZNE

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assignment Problem)

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii

ALGORYTM OPTYMALIZACJI PARAMETRÓW EKSPLOATACYJNYCH ŚRODKÓW TRANSPORTU

Dualność w programowaniu liniowym

Estymacja przedziałowa

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

Podprzestrzenie macierzowe

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego

LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI. Ćwiczenie 3 MODELOWANIE SYSTEMÓW DYNAMICZNYCH METODY OPISU MODELI UKŁADÓW

Podprzestrzenie macierzowe

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna A1, zima 2011/12. Kresy zbiorów. x Z M R

a) symbole logiczne (wspólne dla wszystkich języków) zmienne przedmiotowe: x, y, z, stałe logiczne:,,,,,, symbole techniczne: (, )

ALGEBRA LINIOWA Informatyka 2015/2016 Kazimierz Jezuita. ZADANIA - Seria 1. Znaleźć wzór na ogólny wyraz ciągu opisanego relacją rekurencyjną: x

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi.

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

1 Układy równań liniowych

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

Metody badania zbieżności/rozbieżności ciągów liczbowych

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12

Ekonomia matematyczna 2-2

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy transportowe cd, Problem komiwojażera

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

I. Ciągi liczbowe. , gdzie a n oznacza n-ty wyraz ciągu (a n ) n N. spełniający warunek. a n+1 a n = r, spełniający warunek a n+1 a n

Moduł 4. Granica funkcji, asymptoty

I. Podzielność liczb całkowitych

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y

Niezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne

Definicja interpolacji

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

Laboratorium Sensorów i Pomiarów Wielkości Nieelektrycznych. Ćwiczenie nr 1

WYZNACZENIE CHARAKTERYSTYK STATYCZNYCH PRZETWORNIKÓW POMIAROWYCH

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16

INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH Z WYTRZYMAŁOŚCI MATERIAŁÓW

Politechnika Poznańska

Wykład 11. a, b G a b = b a,

Ekonomia matematyczna - 1.1

O trzech elementarnych nierównościach i ich zastosowaniach przy dowodzeniu innych nierówności

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy

MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań

Analiza matematyczna. Robert Rałowski

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Szeregi liczbowe

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum

Metody numeryczne Laboratorium 5 Info

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)

Algorytmy ewolucyjne

ANALIZA MATEMATYCZNA 1 (MAP 1024) LISTY ZADAŃ

Chemia Teoretyczna I (6).

Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7

Twierdzenie Cayleya-Hamiltona

EKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2012 POZIOM PODSTAWOWY CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 75 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY

Kolejny krok iteracji polega na tym, że przechodzimy do następnego wierzchołka, znajdującego się na jednej krawędzi z odnalezionym już punktem, w

8. Udowodnić, że: a) macierz X X jest macierzą symetryczną; b) jeśli M jest macierzą idempotentną, o wyznaczniku różnym od 0, to M = I;

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011

LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI. Ćwiczenie 5

z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X

P π n π. Równanie ogólne płaszczyzny w E 3. Dane: n=[a,b,c] Wówczas: P 0 P=[x-x 0,y-y 0,z-z 0 ] Równanie (1) nazywamy równaniem ogólnym płaszczyzny

x t 1 (x) o 1 : x s 3 (x) Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2011 POZIOM ROZSZERZONY WYBRANE: CZĘŚĆ I. Czas pracy: 90 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY

Zaawansowane programowanie

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

d wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistyczna Definicja Odwzorowanie X: Ω R nazywamy 1-wymiarowym wektorem

Lista 6. Estymacja punktowa

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

Elementy Modelowania Matematycznego

Wprowadzenie. metody elementów skończonych

Internetowe Kółko Matematyczne 2004/2005

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Badania operacyjne Operation research. Transport I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

2. Schemat ideowy układu pomiarowego

Ekonometria Mirosław Wójciak

BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych

Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja

Relacje rekurencyjne. będzie następująco zdefiniowanym ciągiem:

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

Lista 5. Odp. 1. xf(x)dx = xdx = 1 2 E [X] = 1. Pr(X > 3/4) E [X] 3/4 = 2 3. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/ n 333))

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

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone

Transkrypt:

Modele i arzędzia optymalizacji w systemach iformatyczych zarządzaia Prof. dr hab. iż. Joaa Józefowska Istytut Iformatyki Orgaizacja zajęć 8 godzi wykładów prof. dr hab. iż. J. Józefowska www.cs.put.poza.pl/jjozefowska dyżur: poiedziałek 3.30-.30, p..6. BT 8 godzi laboratorium prof. dr hab. iż. J. Józefowska Ok. 20 godzi pracy poza zajęciami Obecość a laboratoriach jest obowiązkowa! 2 Program zajęć. Programowaie liiowe 2. Zagadieie trasportowe 3. Programowaie dyamicze. Gry dwuosobowe o sumie zerowej Zaliczeie Laboratorium: Opracowaie modelu matematyczego Rozwiązaie zadaia Iterpretacja rozwiązaia Wykoaie sprawozdaia wg wzorca a stroie www.cs.put.poza.pl/jjozefowska Każde ćwiczeie jest oceiae średia jest oceą a zaliczeie. Przedmiotu: Zaliczeie laboratorium jest warukiem dopuszczeia do egzamiu Krótkie sprawdziay przed każdym wykładem Egzami odbędzie się zgodie z harmoogramem sesji możliwy przedtermi 3 Orgaizacja zajęć laboratoryjych spotkaia obecość obowiązkowa. Nieobecość musi być odrobioa w iym termiie. Zadaia są realizowae w grupach dwuosobowych. Literatura. Badaia operacyje, red. E. Igasiak, PWE, Warszawa 997. 2. Błażewicz J., Cellary W., Słowiński R., Węglarz J., Badaia operacyje dla iformatyków, skrypt Politechiki Pozańskiej 37, Wydawictwo Politechiki Pozańskiej, Pozań 98. 3. Chapma C. B., Cooper D. F., Page M. J., Maagemet for Egiers, Joh Wiley & Sos, Chichester, 987.. Ecker J. G., Kupferschmidt M., Itroductio to Operatios Research, Joh Wiley & Sos, New York 988. 5. Faure R., Boss J., Badaia operacyje, PWN, W-wa 982. 6. Fideise W., Szymaowski J., Wierzbicki A., Teoria i metody obliczeiowe optymalizacji, PWN, Warszawa 980. 7. Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Skrzypek J., Waosz A., Badaia operacyje w przykładach i zadaiach, red. K. Kukuła, Pracowia Poligraficza Akademii Ekoomiczej w Krakowie, Kraków 992. 8. Neal F., Share R., Proces budowy modeli ekoomiczych, PWN, W-wa 982. 9. Siudak M., Badaia operacyje, Oficya Wydawicza Politechiki Warszawskiej, Warszawa 99. 0.Trzaskalik T., Wprowadzeie do badań operacyjych z komputerem, Polskie Wydawictwo Ekoomicze, W-wa 2003..Wager H., Badaia operacyje, PWE, W-wa 990. 5 6

Literatura. Badaia operacyje, red. E. Igasiak, PWE, Warszawa 997. 2. Błażewicz J., Cellary W., Słowiński R., Węglarz J., Badaia operacyje dla iformatyków, skrypt Politechiki Pozańskiej 37, Wydawictwo Politechiki Pozańskiej, Pozań 98. 3. Chapma C. B., Cooper D. F., Page M. J., Maagemet for Egiers, Joh Wiley & Sos, Chichester, 987.. Ecker J. G., Kupferschmidt M., Itroductio to Operatios Research, Joh Wiley & Sos, New York 988. 5. Faure R., Boss J., Badaia operacyje, PWN, W-wa 982. 6. Fideise W., Szymaowski J., Wierzbicki A., Teoria i metody obliczeiowe optymalizacji, PWN, Warszawa 980. 7. Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Skrzypek J., Waosz A., Badaia operacyje w przykładach i zadaiach, red. K. Kukuła, Pracowia Poligraficza Akademii Ekoomiczej w Krakowie, Kraków 992. 8. Neal F., Share R., Proces budowy modeli ekoomiczych, PWN, W-wa 982. 9. Siudak M., Badaia operacyje, Oficya Wydawicza Politechiki Warszawskiej, Warszawa 99. 0.Trzaskalik T., Wprowadzeie do badań operacyjych z komputerem, Polskie Wydawictwo Ekoomicze, W-wa 2003..Wager H., Badaia operacyje, PWE, W-wa 990. Badaia operacyje Problem Model matematyczy Metoda rozwiązaia Zaleźć optymaly program produkcji. Zmaksymalizować +3 2 2 3 () Przy ograiczeiach 3 2 +2 3 7 (2) 2 + 2 2 (3) +3 2 +8 3 0 (), 2, 3 0 (5) Algorytm simple Metoda Chaczijaa Algorytm programowaia dyamiczego 7 8 Programowaie liiowe Pla wykładu Problem programowaia liiowego Postać kaoicza Postać stadardowa Algorytm simple Początkowa baza dopuszczala Tablica simpleks Waruek optymalości rozwiązaia Zmiaa bazy Trasformacja tablicy Metoda sztuczej bazy Metoda graficza 9 0 Przykład zastosowaia PL Mały warsztat aprawia trzy rodzaje urządzeń B, B2, B3. Każde urządzeie zawiera trzy podstawowe elemety: E, E 2, E 3. Naprawa polega a demotażu i/lub motażu elemetów E,E 2,E 3 według określoej techologii. Tabela przedstawia przebieg każdej aprawy, zysk z aprawy urządzeia określoego typu oraz zapas elemetów E,E 2, E 3 wfirmie. Przykład zastosowaia PL Elemet Urządzeie E E2 E3 zysk [$/szt] B 3-2 - - B2-3 3 B3 2 0 8-2 Zapas [szt.] 7 2 0 Aby określić optymaly z puktu widzeia maksymalizacji zysku zakres apraw budujemy model liiowy problemu. 2 2

Sformułowaie problemu Niech ozacza plaowaą liczbę sztuk urządzeia B 2 ozacza plaowaą liczbę sztuk urządzeia B2 3 ozacza plaowaą liczbę sztuk urządzeia B3 Całkowity zysk z aprawy urządzeń: +3 2 2 3 Zakład ma zapas 7 sztuk elemetu E Liczba sztuk elemetu E potrzeba do realizacji produkcji: 3 2 +2 3 7 Sformułowaie problemu Zmaksymalizować +3 2 2 3 () Przy ograiczeiach 3 2 +2 3 7 (2) 2 + 2 2 (3) +3 2 +8 3 0 () Podobie dla elemetów E2 i E3: 2 + 2 2 +3 2 +8 3 0, 2, 3 0 (5) 3 Model liiowy zmaksymalizować cjj fukcja celu (kryterium) przy ograiczeiach aij j bi, i =, K,m Model liiowy zmiea decyzyja zmaksymalizować cj j przy ograiczeiach aijj bi, i =, K,m (i) (ii) ograiczeia j 0, j =, K, parametry j 0, j =, K, (iii) 5 6 Model liiowy postać kaoicza zmaksymalizować cj j przy ograiczeiach aijj bi, i =, K,m Model liiowy zmiimalizować cj j przy ograiczeiach aij j bi, i =, K,m j 0, j =, K, j 0, j =, K, 7 8 3

c = Model liiowy postać stadardowa zmaksymalizować przy ograiczeiach [ c,c, K,c ] 2 2 = K c A = b 0 a K a A = K K K am K am b b 2 b = K bm Podstawowe defiicje Rozwiązaiem dopuszczalym zagadieia programowaia liiowego jest wektor =(, 2,..., ), spełiający waruki (ii) oraz (iii). Rozwiązaiem bazowym układu rówań (ii) azywamy rozwiązaie układu powstałego przez przyrówaie do zera m zmieych przy założeiu, że wyzaczik współczyików pozostałych m zmieych jest iezerowy. Te m zmieych azywamy zmieymi bazowymi. Niezdegeerowaym rozwiązaiem bazowym dopuszczalym azywamy bazowe rozwiązaie dopuszczale, w którym wszystkie zmiee bazowe są dodatie. Maksymalym (miimalym) rozwiązaiem dopuszczalym jest rozwiązaie dopuszczale, które maksymalizuje (miimalizuje) fukcję celu (i). 9 20. sprowadzić problem do postaci stadardowej; 2. zaleźć dopuszczale rozwiązaie bazowe;. wybrać ajwiększy elemet wiersza wskaźikowego ( m+,k ); 5. jeżeli jego wartość jest dodatia, to a. wyzaczyć elemet o ajmiejszym ilorazie b ik / ik dla ik >0, i B; b. przekształcić tablicę simple przyjmując elemet za elemet cetraly przekształceia stosując astępujące wzory: ' = ik ij ij ' =. sprowadzić problem do postaci stadardowej; 2. zaleźć dopuszczale rozwiązaie bazowe;. wybrać ajwiększy elemet wiersza wskaźikowego ( m+,k ); 5. jeżeli jego wartość jest dodatia, to a. wyzaczyć elemet o ajmiejszym ilorazie b ik / ik dla ik 0, i B; b. przekształcić tablicę simple przyjmując elemet za elemet cetraly przekształceia stosując astępujące wzory: ' = ik ij ij ' = 2 22 Postać kaoicza problemu PL Zmaksymalizować: + 3 2 2 3 Przy ograiczeiach: 3 2 + 2 3 7 2 + 2 2 + 3 2 + 8 3 0, 2, 3 0 Postać stadardowa problemu PL Wszystkie ograiczeia mają postać rówań dodajemy zmiee osłabiające (s i 0), z Jak to zrobić? zerowymi współczyikami w fukcji celu Wektor prawych stro ograiczeń jest ieujemy (b 0) możymy obustroie rówaie przez ( ) Fukcja celu jest maksymalizowaa Jak to zrobić? możymy fukcję celu przez ( ) Jak to zrobić? 23 2

Sprowadzeie ograiczeń do postaci rówań Fukcja celu jest maksymalizowaa Problem w postaci stadardowej Zmaksymalizować: 3 + 3 3 2 2 2 3 3 + 0s + 0s 2 + 0s 3 Zmaksymalizować: + 3 2 2 3 + 0s + 0s 2 + 0s 3 Przy ograiczeiach: 3 2 + 2 3 + s = 7 Przy ograiczeiach: 3 2 + 2 3 + s = 7 2 + 2 + s 2 = 2 2 + 2 + s 2 = 2 + 3 2 + 8 3 + s 3 0 = 0 + 3 2 + 8 3 + s 3 = 0 Wektor prawych stro ograiczeń jest dodati, 2, 23, s 3, s 2 0, s 3 0, 2, 3, s, s 2, s 3 0 25 26. sprowadzić problem do postaci stadardowej; 2. zaleźć dopuszczale rozwiązaie bazowe;. wybrać ajwiększy elemet wiersza wskaźikowego ( m+,k ); 5. jeżeli jego wartość jest dodatia, to a. Wyzaczyć elemet o ajmiejszym ilorazie b ik / ik dla ik 0, i B; b. Przekształcić tablicę simple przyjmując elemet za elemet cetraly przekształceia stosując astępujące wzory: ' = ik ij ij ' = Dopuszczale rozwiązaie bazowe Rozwiązaiem bazowym jest rozwiązaie, które powstaje przez przyrówaie do zera m zmieych i rozwiązaie powstałego układu rówań. Jeżeli w rozwiązaiu bazowym Uwaga: wartości w postaci stadardowej zawsze >m wszystkich zmieych są ieujeme, to jest oo rozwiązaiem bazowym dopuszczalym. 27 28 Zalezieie bazy początkowej Zalezieie bazy początkowej Zmaksymalizować: + 3 2 2 3 Przy ograiczeiach: 3 2 + 2 3 + s = 7 3 2 + 2 3 + s = 7 2 + 2 + s 2 = 2 2 + 2 + s 2 = 2 + 3 2 + 8 3 + s 3 = 0 + 3 2 + 8 3 + s 3 = 0 Niech = 2 = 3 = 0, 2, 23, s 3, s 2 0, s 3 0 29 Niech = 2 = 3 = 0 Jest to rozwiązaie bazowe dopuszczale 30 5

. sprowadzić problem do postaci stadardowej; 2. zaleźć dopuszczale rozwiązaie bazowe;. wybrać ajwiększy elemet wiersza wskaźikowego ( m+,k ); 5. jeżeli jego wartość jest dodatia, to a. Wyzaczyć elemet o ajmiejszym ilorazie b ik / ik dla ik 0, i B; b. Przekształcić tablicę simple przyjmując elemet za elemet cetraly przekształceia stosując astępujące wzory: ' = ik ij ij ' = i 2 3 3 32 i Numer wiersza tablicy. Liczba wierszy: m+. i B Nazwy wektorów tworzących bazę. s 2 2 s 2 3 3 s 3 33 3 i B c B s 0 Współczyiki przy zmieych bazowych w fukcji celu. i B c B Wartości zmieych RHS bazowych w bieżącym rozwiązaiu. s 0 7 2 s 2 0 2 s 2 0 2 3 s 3 0 3 s 3 0 0 35 36 6

i B c B RHS 2 3 s s 2 s 3 Współczyiki przy zmieych w fukcji i B c B celu. 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 s 0 7 s 0 7 2 s 2 0 2 2 s 2 0 2 Nazwy wszystkich 3 s 3 0 zmieych. 0 3 s 3 0 0 37 38 Współczyiki przy zmieych i w ograiczeiach. B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 zj = ciij i B i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 s 0 3 2 0 0 7 s 0 3 2 0 0 7 2 s 2 0 2 0 0 0 2 2 s 2 0 2 0 0 0 2 3 s 3 0 3 8 0 0 0 3 s 3 0 3 8 0 0 0 Wiersz wskaźikowy. 39 Wartości c j -z j 0 zj = ciij i B i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 s 0 3 2 0 0 7 s 0 3 2 0 0 7 2 s 2 0 2 0 0 0 2 2 s 2 0 2 0 0 0 2 3 s 3 0 3 8 0 0 0 3 s 3 0 3 8 0 0 0 3 2 0 0 0 3 2 0 0 0 0 Wiersz wskaźikowy. Wartości c j -z j Wartość fukcji celu w bieżącym rozwiązaiu. 2 7

i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 s 0 3 2 0 0 7 2 s 2 0 2 0 0 0 2 3 s 3 0 3 8 0 0 0 3 2 0 0 0 0. sprowadzić problem do postaci stadardowej; 2. zaleźć dopuszczale rozwiązaie bazowe;. wybrać ajwiększy elemet wiersza wskaźikowego ( m+,k ); 5. jeżeli jego wartość jest dodatia, to a. Wyzaczyć elemet o ajmiejszym ilorazie b ik / ik dla ik 0, i B; b. Przekształcić tablicę simple przyjmując elemet za elemet cetraly przekształceia stosując astępujące wzory: ' = ik ij ij ' = 3 i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 s 0 3 2 0 0 7 s 0 3 2 0 0 7 2 s 2 0 2 0 0 0 2 2 s 2 0 2 0 0 0 2 3 s 3 0 3 8 0 0 0 3 s 3 0 3 8 0 0 0 3 2 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 5 6. sprowadzić problem do postaci stadardowej; 2. zaleźć dopuszczale rozwiązaie bazowe;. wybrać ajwiększy elemet wiersza wskaźikowego ( m+,k ); 5. jeżeli jego wartość jest dodatia, to a. Wyzaczyć elemet o ajmiejszym ilorazie b ik / ik dla ik >0, i B; b. Przekształcić tablicę simple przyjmując elemet za elemet cetraly przekształceia stosując astępujące wzory: ' = ik ij ij ' Jeżeli wszystkie ik 0, i B, = to fukcja celu może przyjmować dowolie duże c. wrócić wartości do kroku (rozwiązaie. ieograiczoe). koluma k i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 s 0 3 2 0 0 7 2 s 2 0 2 0 0 0 2 3 s 3 0 3 8 0 0 0 3 2 0 0 0 0 7 8 8

koluma k i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 koluma k i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 s 0 3 2 0 0 7 s 0 3 2 0 0 7 2 s 2 0 2 0 0 0 2 2 s 2 0 2 0 0 0 2 wiersz l 3 s 3 0 3 8 0 0 0 3 s 3 0 3 8 0 0 0 3 2 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 2/ < 0/3 9 elemet cetraly przekształceia 50 koluma k i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 s 0 3 2 0 0 7 2 2 3 2 0 0 0 2 wiersz l 3 s 3 0 3 8 0 0 0 3 2 0 0 0 0 zmiea 2 (z kolumy k) zastępuje w bazie zmieą s 2 (z wiersza l). sprowadzić problem do postaci stadardowej; 2. zaleźć dopuszczale rozwiązaie bazowe;. wybrać ajwiększy elemet wiersza wskaźikowego ( m+,k ); 5. jeżeli jego wartość jest dodatia, to a. Wyzaczyć elemet o ajmiejszym ilorazie b ik / ik dla ik 0, i B; b. Przekształcić tablicę simple przyjmując elemet za elemet cetraly przekształceia stosując astępujące wzory: ' = ik ij ij ' = 5 52 koluma j koluma k i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 koluma j koluma k i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 s 0 3 2 0 0 7 wiersz i 2 2 3 2 0 0 0 2 wiersz l s 0 3 2 0 0 7 wiersz i 2 2 3 2 0 0 0 2 wiersz l 3 s 3 0 3 8 0 0 0 3 s 3 0 3 8 0 0 0 3 2 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 * =2,5 53 5 9

koluma k i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 koluma k i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 s 0 5/2 0 2 / 0 0 s 0 5/2 0 2 / 0 0 2 2 3 2 0 0 0 2 wiersz l 3 s 3 0 5/2 0 8 0 3/ 2 2 3 /2 0 0 / 0 3 wiersz l 3 s 3 0 5/2 0 8 0 3/ /2 0 2 0 3/ 0 /2 0 2 0 3/ 0 55 56. sprowadzić problem do postaci stadardowej; 2. zaleźć dopuszczale rozwiązaie bazowe;. wybrać ajwiększy elemet wiersza wskaźikowego ( m+,k ); 5. jeżeli jego wartość jest dodatia, to a. Wyzaczyć elemet o ajmiejszym ilorazie b ik / ik dla ik 0, i B; b. Przekształcić tablicę simple przyjmując elemet za elemet cetraly przekształceia stosując astępujące wzory: ' = ik ij ij ' = Tablica simpleks i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 s 0 5/2 0 2 / 0 0 2 2 3 /2 0 0 / 0 3 3 s 3 0 5/2 0 8 0 3/ /2 0 2 0 3/ 0 9 57 58 Tablica simpleks i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 Tablica simpleks i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 s 0 5/2 0 2 / 0 0 s 0 5/2 0 2 / 0 0 2 2 3 /2 0 0 / 0 3 2 2 3 /2 0 0 / 0 3 3 s 3 0 5/2 0 8 0 3/ 3 s 3 0 5/2 0 8 0 3/ /2 0 2 0 3/ 0 9 /2 0 2 0 3/ 0 9 59 60 0

Tablica simpleks i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 Końcowa tablica simpleks i B c B 3 2 0 0 0 RHS 2 3 s s 2 s 3 s 0 5/2 0 2 / 0 0 0 /5 2/5 /0 0 2 2 3 /2 0 0 / 0 3 2 2 3 0 2/5 /5 3/0 0 5 3 s 3 0 5/2 0 8 0 3/ 3 s 3 0 0 0 0 -/2 /2 0 2 0 3/ 0 9 0 0-2/5 -/5 -/5 0 6 62 = Rozwiązaie 2 =5 optymale 3 =0 z= s i=0 B c B 3 2 0 0 0 RHS s 2 =0 s 3 = 2 3 s s 2 s 3 0 /5 2/5 /0 0 2 2 3 0 2/5 /5 3/0 0 5 3 s 3 0 0 0 0 -/2 0 0-2/5 -/5 -/5 0 Iterpretacja rozwiązaia Maksymaly zysk to $. Należy aprawić szt. urządzeia B i 5 szt. urządzeia B2, atomiast ie ależy przyjmować zleceń a aprawę urządzeia B3. Wartości zmieych uzupełiających ozaczają zapas części, który pozostaie w magazyie po zakończeiu produkcji. Elemety E i E2 zostaą zużyte, atomiast pozostaie szt. Elemetu E3. 63 6 Problem w postaci stadardowej Przykład 2 Zmaksymalizować: + 3 2 2 3 + 0s + 0s 2 + 0s 3 Zmiimalizować: 2 + 2 + 3 Przy ograiczeiach: 3 2 + 2 3 + s = 7 Przy ograiczeiach: + 3 2 + 3 3 2 + 2 + s 2 = 2 2 + 2 + 2 3 5 + 3 2 + 8 3 + s 3 = 0 2 + 2 2 + 3 2, 2, 3, s, s 2, s 3 0, 2, 3 0 65 66

Postać stadardowa Zmaksymalizować: - 2-2 - 3 Metoda sztuczej bazy Przy ograiczeiach: + 3 2 + 3 s = 3 Baza dopuszczala? 2 + 2 + 2 3 + s 2 = 5 2 + 2 2 + 3 s 3 = 2, 2, 3 0 Algorytm simple 67 68 Metoda sztuczej bazy I. Wprowadzamy k m zmieych sztuczych. Zmiee te są ieujeme, a ich współczyiki w fukcji celu przyjmują wartość ( M), gdzie M jest dużą liczbą dodatią. II. Tablicę simpleks ze sztuczymi wektorami przekształcamy jak zwykłą tablicę, dopóki:. wszystkie sztucze wektory zostaą wyelimiowae z bazy, tj. mamy bazę dopuszczalą pierwotego zagadieia; 2. brak dodatich współczyików przy M w wierszu wskaźikowym a. jeżeli sztucza część fukcji celu jest dodatia, to zagadieie ie ma rozwiązaia dopuszczalego; b. jeśli sztucza część fukcji celu jest rówa zero, to mamy zdegeerowae rozwiązaie dopuszczale pierwotego zagadieia, które zawiera co ajwyżej jede sztuczy wektor. Przekształcamy tablicę simpleks wprowadzając do bazy wektor, który odpowiada ajwiększemu dodatiemu elemetowi wiersza wskaźikowego przy zerowej wartości współczyika przy M. III. Kolumy odpowiadające zmieym sztuczym, które opuściły bazę moża elimiować z obliczeń. IV. Po otrzymaiu bazy dopuszczalej zagadieia pierwotego kotyuujemy realizację algorytmu simpleks aż do otrzymaia rozwiązaia problemu pierwotego. 69 Sztucza baza Zmaksymalizować: 2 + 2 + 3 Ma Ma 3 Przy ograiczeiach: + 3 2 + 3 s + a = 3 2 2 + 2 3 + s 2 = 5 2 + 2 2 3 s 3 + a 3 = 2, 2, 3, s, s 2, s 3, a, a 3 0 = 2 = 3 = s = s 3 = 0 70 Sztucza baza i B c B 2 0 0 0 -M -M RHS 2 3 s s 2 s 3 a a 3 Zmaksymalizować: 2 + 2 + 3 Ma Ma 3 a -M 3-0 0 0 3 Przy ograiczeiach: a = 3 2 s 2 0 2 2 0 0 0 0 5 s 2 = 5 a 3 = 2 3 a 3 -M 2 2 0 0-0 2 2+3M +5M +2M -M 0 -M 0 0-5M = 2 = 3 = s = s 3 = 0 7 72 2

Rozwiązaie Przykład 3 Zmiimalizować: 2 + 3 2 Zmaksymalizować: 2 3 2 Przy ograiczeiach: + 3 2 5 EploreLP.ee + 2 2 2 5 + 2 7, 2 0 73 7 Rozwiązaie EploreLP.ee Podsumowaie Sformułowaie problemu PL w postaci stadardowej Metoda sztuczej bazy Metoda graficza 75 76 3