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

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

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

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

07 Model planowania sieci dostaw 2Po_1Pr_KT Zastosowanie programowania liniowego

Agenda. Politechnika Poznańska WMRiT ZST. Piotr Sawicki Optymalizacja w transporcie 1. Kluczowe elementy wykładu

Tytuł: 00 Przygotowanie profesjonalnej prezentacji

Tytuł: 02 Modelowanie procesu Pierwsze kroki z ARIS BA

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

Zadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik

WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW

Metody Ilościowe w Socjologii

OPTYMALIZACJA DYSKRETNA

Tytuł: Identyfikacja procesu. Przedmiot: Zarządzanie procesami transportowo-logistycznymi Specjalność: Logistyka transportu Wersja:

Definicja problemu programowania matematycznego

Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.

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

Agenda. Piotr Sawicki Optymalizacja w transporcie. Politechnika Poznańska WIT ZST 1. Kluczowe elementy wykładu

Ekonometria - ćwiczenia 10

05 Klasyfikacja modeli planowania sieci dostaw Model: 1Po_1Pr_KT

Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych. Badania operacyjne. Dr inż.

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

Standardowe zadanie programowania liniowego. Gliwice 1

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

Przedmiot: Zarządzanie procesami transportowo-logistycznymi Specjalność: Logistyka transportu Wersja:

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik

Opis przedmiotu: Badania operacyjne

06 Model planowania sieci dostaw 1Po_1Pr_KT+KM

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 2 (Materiały)

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Optymalizacja

Optymalizacja. Programowanie Matematyczne

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 5 (Materiały)

Pytania egzaminacyjne dla Kierunku Transport. studia II stopnia stacjonarne i niestacjonarne

08 Model planowania sieci dostaw 1Po_2Pr_KT+KM

WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIENIA Problem przydziału

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

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

1.4. Uwarunkowania komodalności transportu Bibliografia... 43

Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych

logistycznego Polski 3.5. Porty morskie ujścia Wisły i ich rola w systemie logistycznym Polski Porty ujścia Wisły w europejskich korytarzach tr

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Konspekt. Piotr Chołda 2 marca Podstawowe informacje nt. przedmiotu. Prowadzący przedmiot (wykład, egzamin, projekt, laboratorium):

Rozwiązywanie programów matematycznych

Dualność w programowaniu liniowym

Wielokryterialne harmonogramowanie portfela projektów. Bogumiła Krzeszowska Katedra Badań Operacyjnych

Agenda. Politechnika Poznańska WMRiT ZST. Piotr Sawicki Optymalizacja w transporcie 1. Kluczowe elementy wykładu

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

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

TEORIA DECYZJE KRÓTKOOKRESOWE

Modelowanie całkowitoliczbowe

Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

Optymalizacja ciągła

1 Programowanie całkowitoliczbowe PLC

PROGRAMOWANIE CAŁKOWITOLICZBOWE

Programowanie liniowe

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

Politechniki Warszawskiej Zakład Logistyki i Systemów Transportowych B. Ogólna charakterystyka przedmiotu

Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik

Programowanie dynamiczne. Tadeusz Trzaskalik

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

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Zagadnienie transportowoprodukcyjne. programowanie liniowe

Zagadnienie transportowe

K.Pieńkosz Badania Operacyjne Wprowadzenie 1. Badania Operacyjne. dr inż. Krzysztof Pieńkosz

Rozdział 9 PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE

PROGRAMOWANIE KWADRATOWE

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

Programowanie liniowe

Elementy Modelowania Matematycznego

PLAN STUDIÓW NIESTACJONARNYCH STOPNIA II. kierunek TRANSPORT - przedmioty wspólne (krk) w tym sem. I sem.ii sem. III

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 7 Programowanie nieliniowe i całkowitoliczbowe

Informatyka II stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)

BADANIA OPERACYJNE pytania kontrolne

) 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

Rozwiązywanie problemów z użyciem Solvera programu Excel

Z-ZIP2-303z Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 1 (Materiały)

Badania operacyjne. Ćwiczenia 1. Wprowadzenie. Filip Tużnik, Warszawa 2017

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe

Wprowadzenie do badań operacyjnych

TEORIA GRAFÓW I SIECI

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

Z-LOG-120I Badania Operacyjne Operations Research

Laboratorium Metod Optymalizacji. Sprawozdanie nr 1

BADANIA OPERACYJNE Zagadnienie transportowe. dr Adam Sojda

Z-ZIP-120z Badania Operacyjne Operations Research. Stacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki dr Monika Skóra

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NOWYM SĄCZU SYLABUS PRZEDMIOTU. Obowiązuje od roku akademickiego: 2010/2011

Programowanie liniowe

Wykład 04 Popyt na usługi transportowe dr Adam Salomon

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Optymalizacja procesów technologicznych przy zastosowaniu programowania liniowego

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2017/2018

Agenda. Politechnika Poznańska WMRiT ZST. Piotr Sawicki Optymalizacja w transporcie 1. Kluczowe elementy wykładu

Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE

PLAN STUDIÓW NIESTACJONARNYCH STOPNIA II. kierunek TRANSPORT - przedmioty wspólne (krk)

Miejsce i rola kolei samorządowych w nowoczesnym systemie transportowym. dr inż. Andrzej Żurkowski

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Programowanie celowe #1

Efektywność Procedur Obliczeniowych. wykład 5

Transkrypt:

Tytuł: 02 Określenie kompozycji taboru. Zastosowanie programowania całkowitoliczbowego Autor: Piotr SAWICKI Zakład Systemów Transportowych WIT PP piotr.sawicki@put.poznan.pl piotr.sawicki.pracownik.put.poznan.pl www.facebook.com/piotr.sawicki.put Przedmiot: Specjalność: LT, TD, TŻ Wersja: 2019.03.11 Agenda Kluczowe elementy wykładu WPROWADZENIE Cel i zakres wykładu. KOMPOZYCJA TABORU Istota. Sformułowanie matematyczne. Rozwiązanie. Analiza rozwiązania ZADANIE PROG. CAŁKOWITOLICZBOWEGO Uogólnienie zadania (zpc, IP). Cechy zpc PODSUMOWANIE Resume. Dyskusja Piotr Sawicki 2 Piotr Sawicki WIT PP ZST 1

Wprowadzenie Cel i zakres wykładu à Cel poznanie specyfiki kompozycji taboru zbudowanie modelu matematycznego rozwiązanie problemu z zastosowaniem Solver-a uogólnienie problemów o charakterze całkowitoliczbowym Grafika: www.dreamstime.com Piotr Sawicki 3 Wprowadzenie M1: dobór i wykorzystanie zasobów budowa portfela produktowego (programowanie liniowe) ustalanie kompozycji floty (programowanie całkowitoliczbowe) załadunek problem plecakowy (programowania całkowitoliczbowe) harmonogramowanie pracy (programowanie binarne) warsztat podsumowujący M1 Ramowy program zajęć à 3 moduły tematyczne (grupy problemów) M0: wprowadzenie M1: dobór i wykorzystanie zasobów M2: lokalizacja obiektów i ustalanie zasięgu ich działania M3: ustalanie tras M4: podsumowanie Piotr Sawicki 4 Piotr Sawicki WIT PP ZST 2

Agenda Kluczowe elementy wykładu WPROWADZENIE Cel i zakres wykładu. KOMPOZYCJA TABORU Istota. Sformułowanie matematyczne. Rozwiązanie. Analiza rozwiązania ZADANIE PROG. CAŁKOWITOLICZBOWEGO Uogólnienie zadania (zpc, IP). Cechy zpc PODSUMOWANIE Resume. Dyskusja Piotr Sawicki 5 Definicja problemu à 2 kluczowe problemy dotyczące ukształtowania floty (taboru) liczebność typy pojazdów są ustalone, należy określić liczbę poszczególnych typów kompozycja zarówno typy, jak i liczebność każdego typu nie są znane Piotr Sawicki 6 Piotr Sawicki WIT PP ZST 3

Definicja problemu Historia Wykonane zadania tr. Rozwiązywanie PWF/PKT Przyszłość Przewidywania t à Wielkość floty (PWF), ang. fleet sizing (PKT), ang. fleet composition stanowi problem o charakterze strategicznym kluczowy problem towarzyszący stanowi ustalenie (prognozowanie) skali zadań stałe vs. losowe zlecenia w transporcie towarowym regularne vs. okazjonalne przewozy pasażerskie Piotr Sawicki 7 Definicja problemu à Analiza przykładowego problemu 4-etapowy proces rozwiązywania A: B: A: B: Piotr Sawicki 8 Piotr Sawicki WIT PP ZST 4

: Identyfikacja à Analiza przypadku zobacz treść przypadku: Określenie kompozycji Piotr Sawicki 9 : matematycznego à Zmienne decyzyjne 3 typy zmiennych decyzyjnych X 9 : pojazdy 9-metrowe wchodzące w skład floty X 12 : pojazdy 12-metrowe wchodzące w skład floty X 15 : pojazdy 15-metrowe wchodzące w skład floty Piotr Sawicki 10 Piotr Sawicki WIT PP ZST 5

Piotr Sawicki : matematycznego à Zmienne decyzyjne uszczegółowienie zmiennych decyzyjnych X 9 : pojazdy 9-metrowe wchodzące w skład floty X 9,19 : liczba pojazdów 9-metrowych przydzielonych do linii 19 X 9,20 : liczba pojazdów 9-metrowych przydzielonych do linii 20 X 9,21 : liczba pojazdów 9-metrowych przydzielonych do linii 21 X 9,22 : liczba pojazdów 9-metrowych przydzielonych do linii 22 X 9,23 : liczba pojazdów 9-metrowych przydzielonych do linii 23 11 : matematycznego à Zmienne decyzyjne finalnie: 13 zmiennych decyzyjnych X 15,21 =0 X 15,22 =0 X 9 X 9,19 X 9,20 X 9,21 X 9,22 X 9,23 + + + + + X 12 X 12,19 X 12,20 X 12,21 X 12,22 X 12,23 + + + + + X 15 X 15,19 X 15,20 X 15,21 X 15,22 X 15,23 + + - - + Piotr Sawicki 12 Piotr Sawicki WIT PP ZST 6

: matematycznego à Parametry typy pojazdów parametry pojemnościowe pojazdów koszt eksploatacji długość trasy Piotr Sawicki 13 : matematycznego à Funkcja celu minimalizacja kosztów eksploatacyjnych C związanych z realizacją przewozów pasażerskich Min C(X 9,19,X 9,20,,X 15,23 ) ogólnie: Min C(X i,j ) gdzie: i indeks typu pojazdu (i=9, 12, 15) j indeks rodzaju linii komunikacyjnej (j=19, 20,, 23) Piotr Sawicki 14 Piotr Sawicki WIT PP ZST 7

: matematycznego à Funkcja celu od czego zależy koszt eksploatacji poszczególnych typów pojazdów na linii komunikacyjnej? koszt jednostkowy i-tego typu pojazdu na j-tej linii komunikacyjnej: c i,j długość j-tej linii komunikacyjnej: l j Piotr Sawicki 15 : matematycznego à Funkcja celu Min C = Min (c 9,19 l 19 X 9,19 +c 9,20 l 20 X 9,20 +c 9,21 l 21 X 9,21 +c 9,22 l 22 X 9,22 +c 9,23 l 23 X 9,23 +c 12,19 l 19 X 12,19 +c 12,20 l 20 X 12,20 +c 12,21 l 21 X 12,21 +c 12,22 l 22 X 12,22 +c 12,23 l 23 X 12,23 +c 15,19 l 19 X 15,19 +c 15,20 l 20 X 15,20 +c 15,23 l 23 X 15,23 ) Piotr Sawicki 16 Piotr Sawicki WIT PP ZST 8

: matematycznego à Funkcja celu (alternatywny zapis) 1 5 2 3 MinC = Min c ij l j X ij i =9 j =1 9 Piotr Sawicki 17 : matematycznego à Ograniczenia (1) pojemność poszczególnych typów pojazdów (2) całkowitoliczbowy charakter zmiennych decyzyjnych (3) nieujemność zmiennych decyzyjnych Piotr Sawicki 18 Piotr Sawicki WIT PP ZST 9

: matematycznego à Ograniczenia (1) pojemność poszczególnych typów pojazdów (a obsługa potoku pasażerów na poszczególnych liniach) gdzie: q i : pojemność i-tego pojazdu (q 9, q 12, q 15 ) [pas.] Q i : potok pasażerów na j-tej linii komunikacyjnej (Q 19, Q 20, Q 21, Q 22, Q 23 ) Piotr Sawicki 19 : matematycznego à Ograniczenia (1) pojemność poszczególnych dla linii 19: q 9 X 9,19 + q 12 X 12,19 + q 15 X 15,19 Q 19 dla linii 20: q 9 X 9,20 + q 12 X 12,20 + q 15 X 15,20 Q 20 dla linii 21: q 9 X 9,21 + q 12 X 12,21 Q 21 dla linii 22: q 9 X 9,22 + q 12 X 12,22 Q 22 dla linii 23: Piotr Sawicki q 9 X 9,23 + q 12 X 12,23 + q 15 X 15,23 Q 23 21 Piotr Sawicki WIT PP ZST 10

: matematycznego à Ograniczenia (2) całkowitoliczbowy charakter zmiennych decyzyjnych X 9,19, X 9,20,, X 15,23 = int (3) nieujemność zmiennych decyzyjnych X 9,19, X 9,20,, X 15,23 0 Piotr Sawicki 22 : matematycznego à Model matematyczny Funkcja celu: Min C = Min (c 9,19 l 19 X 9,19 + +c 15,23 l 23 X 15,23 ) Ograniczenia: q 9 X 9,19 + q 12 X 12,19 + q 15 X 15,19 Q 19 q 9 X 9,20 + q 12 X 12,20 + q 15 X 15,20 Q 20 q 9 X 9,21 + q 12 X 12,21 Q 21 q 9 X 9,22 + q 12 X 12,22 Q 22 q 9 X 9,23 + q 12 X 12,23 + q 15 X 15,23 Q 23 X 9,19, X 9,20,, X 15,23 = int Piotr Sawicki X 9,19, X 9,20,, X 15,23 0 23 Piotr Sawicki WIT PP ZST 11

: matematycznego à Model matematyczny (zapis altern.) Funkcja celu: MinC = Min Ograniczenia: 1 5 1 5 2 3 i =9 j =1 9 c ij l j X ij q ij X ij >Q j ; j = 1 9,2 0,...,2 3 i =9 X ij X ij 0 Piotr Sawicki 24 : Dobór metody i rozwiązanie A. Dobór metody rozwiązania B. Piotr Sawicki 25 Piotr Sawicki WIT PP ZST 12

: A. Dobór metody rozwiązania B. A. B. Piotr Sawicki 26 : à kompozycji taboru Piotr Sawicki jakiego typu pojazdy znajdują się we flocie? 9-metrowy 12-metrowy 15 metrowy Jaka jest liczebność poszczególnych typów 9-metrowy: 12 poj. 12-metrowy: 9 poj. 15 metrowy: 16 poj. à Pytanie? Jak zapisać problem, aby w analizie uwzględnić ograniczoną liczbę typów pojazdów np. max. 2 typy? 27 Piotr Sawicki WIT PP ZST 13

Agenda Kluczowe elementy wykładu WPROWADZENIE Cel i zakres wykładu. KOMPOZYCJA TABORU Istota. Sformułowanie matematyczne. Rozwiązanie. Analiza rozwiązania ZADANIE PROG. CAŁKOWITOLICZBOWEGO Uogólnienie zadania (zpc). Cechy zpc PODSUMOWANIE Resume. Dyskusja Piotr Sawicki 28 Zadanie programowania całkowitolicz. Zapis à Ogólne sformułowanie zadania programowania liniowego funkcja celu (maksymalizacja) Max Z = c 1 x 1 + c 2 x 2 +... +c n x n ograniczenia (dostępne zasoby) a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 +... + a 2n x n b 2... a m1 x 1 + a m2 x 2 +... + a mn x n b m x 1 0, x 2 0,..., x n 0 x 1, x 2,..., x n = int gdzie: x 1, x 2,..., x 3 zmienne decyzyjne parametry: c j jednostkowy przyrost j-tej czynności w ocenie globalnej Z (j = 1, 2,..., n) b i ilość i -tego zasobu dostępnego do alokacji do czynności (i = 1, 2,..., m) a ij ilość i -tego zasobu konsumowanego przez j-tą czynność Piotr Sawicki 29 Piotr Sawicki WIT PP ZST 14

Podsumowanie Zapraszam do dyskusji i zadawania pytań Piotr Sawicki Grafika: www.chemtrailsky.com 30 Tytuł: 02 Określenie kompozycji taboru. Zastosowanie programowania całkowitoliczbowego Autor: Piotr SAWICKI Zakład Systemów Transportowych WIT PP piotr.sawicki@put.poznan.pl piotr.sawicki.pracownik.put.poznan.pl www.facebook.com/piotr.sawicki.put Przedmiot: Specjalność: LT, TD, TŻ Wersja: 2019.03.11 Piotr Sawicki WIT PP ZST 15