Klasyczne zagadnienie przydziału

Podobne dokumenty
OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

KLASYCZNE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE (KZT).

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE(ZT)

Metoda eliminacji Gaussa

Zagadnienie transportowe

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

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

A. Kasperski, M. Kulej, Badania operacyjne, Wykład 4, Zagadnienie transportowe1

KOMBINATORYKA. Problem przydziału prac

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

Zagadnienie transportowe (badania operacyjne) Mgr inż. Aleksandra Radziejowska AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

TEORIA GRAFÓW I SIECI

Reprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów

Wspomaganie Decyzji. Roman Słowiński. Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji. Instytut Informatyki. Politechniki Poznańskiej

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

mgr Anna Bernaciak Wyższa Szkoła Logistyki Badania operacyjne II Zagadnienie komiwojażera Zadanie 1 Rozwiązanie zadania 1. Krok i to minimalny

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

BADANIA OPERACYJNE Zagadnienie transportowe. dr Adam Sojda

Metody numeryczne Wykład 4

ZAGADNIENIA TRANSPORTOWE

Zadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik

Wprowadzenie do badań operacyjnych - wykład 2 i 3

Zagadnienie transportowe

Rozwiązywanie układów równań liniowych

OPTYMALIZACJA DYSKRETNA

det[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,...

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika

Ekoenergetyka Matematyka 1. Wykład 3.

1 Macierze i wyznaczniki

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Programowanie liniowe

Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia Licencjackie Wykład 11,

Zagadnienie transportowe i zagadnienie przydziału

Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 3 Metody algebry liniowej I Wektory i macierze

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

Modele całkowitoliczbowe zagadnienia komiwojażera (TSP)

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

Wykład 4. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 25 marca Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca / 25

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

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

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

1 Układy równań liniowych

, A T = A + B = [a ij + b ij ].

OPERACJE NA MACIERZACH DODAWANIE I ODEJMOWANIE MACIERZY

Własności wyznacznika

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska

Rozdział 3 ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA

Zadanie transportowe

Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji

MACIERZE I WYZNACZNIKI

Rozwiązanie Ad 1. Model zadania jest następujący:

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna

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

Metoda graficzna może być stosowana w przypadku gdy model zawiera dwie zmienne decyzyjne. Metoda składa się z dwóch kroków (zobacz pierwszy wykład):

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa

Wykład z Technologii Informacyjnych. Piotr Mika

Wybrane podstawowe rodzaje algorytmów

Treści programowe. Matematyka. Efekty kształcenia. Literatura. Terminy wykładów i ćwiczeń. Warunki zaliczenia. tnij.org/ktrabka

Obliczenia naukowe Wykład nr 8

Rozwiązanie zadania 1. Krok Tym razem naszym celem jest, nie tak, jak w przypadku typowego zadania transportowego

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

Techniki optymalizacji

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

Projektowanie rozmieszczenia stanowisk roboczych

Programowanie nieliniowe

Rozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych

Zadanie niezbilansowane. Gliwice 1

DYDAKTYKA ZAGADNIENIA CYFROWE ZAGADNIENIA CYFROWE

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...

[1] E. M. Reingold, J. Nievergelt, N. Deo Algorytmy kombinatoryczne PWN, 1985.

wagi cyfry pozycje

Macierz o wymiarach m n. a 21. a 22. A =

1 Problem transportowy Wstęp Metoda górnego-lewego rogu Metoda najmniejszego elementu... 11

Matematyka dyskretna dla informatyków

Wstęp do metod numerycznych Eliminacja Gaussa Równania macierzowe. P. F. Góra

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

b) bc a Rys. 1. Tablice Karnaugha dla funkcji o: a) n=2, b) n=3 i c) n=4 zmiennych.

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Optymalizacja ciągła

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE (część 1)

BADANIA OPERACYJNE I TEORIE OPTYMALIZACJI. Zagadnienie transportowe

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

III TUTORIAL Z METOD OBLICZENIOWYCH

G. Wybrane elementy teorii grafów

Podstawowe struktury algebraiczne

Definicja macierzy Typy i właściwości macierzy Działania na macierzach Wyznacznik macierzy Macierz odwrotna Normy macierzy RACHUNEK MACIERZOWY

BADANIA OPERACYJNE Zagadnienie transportowe

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Optymalizacja

Transkrypt:

Klasyczne zagadnienie przydziału Można wyodrębnić kilka grup problemów, w których zadaniem jest odpowiednie rozmieszczenie posiadanych zasobów. Najprostszy problem tej grupy nazywamy klasycznym zagadnieniem przydziału i jego model danych wejściowych przedstawia się następująco: mamy n prac (zadań) do wykonania oraz n możliwych wykonawców tych prac (maszyn, robotników, itp.). Dla każdej pary (i,j) postaci (i-ty wykonawca, j-ta praca) znana jest efektywność wykonania i wykonawcą j pracy. Wszystkie te pary dają kwadratową macierz efektywności [c ij ]. W konkretnych problemach decyzyjnych efektywność może być traktowana różnie, np. wartościami c ij może być wydajność pewnych prac, specjalizacja do wykonania zadań, itp. Klasyczne zagadnienie przydziału polega na tym, aby każdemu wykonawcy przydzielić jedną pracę do wykonania, aby sumaryczna efektywność była maksymalna lub minimalna, w zależności od konkretnego traktowania wartości c ij. Przykład: Efektywność robotnika na stanowisku pracy przedstawia macierz: praca 1 2 3 4 robotnik 1 6 5 4 1 2 3 7 8 9 3 5 2 3 4 4 1 5 6 7 1 robotnik praca 1 2 robotnik praca 2 3 robotnik praca 3 4 robotnik praca 4 daje efektywność 6+7+3+7=23. 1 robotnik praca 4 2 robotnik praca 3 3 robotnik praca 1 4 robotnik praca 2 daje efektywność 1+8+5+5=19. Każdy wariant wyboru odpowiada permutacji wzajemnie jednoznacznego odwzorowania zbioru (1,2,,n) w siebie. 1 Permutację tę możemy zapisać następująco: p1 2... n przydział prac, której efektywność uzyskujemy sumując p 2... p n i wyznacza ona jednoznacznie c,..., 1 p, c p c 1 2 2 np. n

Wszystkich przydziałów jest tyle ile jest możliwych permutacji. Dla n=4 mamy 1 robotnik 4 warianty prac; 2 robotnik 3 warianty prac; 3 robotnik 2 warianty prac; 4 robotnik 1 wariant prac. 4x3x2x1=24=4! Ogólnie rzecz ujmując rozwiązanie klasycznego zagadnienia przydziału za pomocą przeglądu wszystkich możliwych permutacji przydziałów nie jest efektywne, nawet z udziałem najszybszych komputerów. Istnieją bardziej efektywne metody do rozwiązania zagadnienia przydziału. To zagadnienie jest szczególnym przypadkiem zagadnienia transportowego i może być rozwiązane metodą potencjałów. Poniższa tablica transportowa przedstawia, w jaki sposób zapisać zagadnienie przydziału w postaci tablicy transportowej. praca B 1 B 2...... B n robotnik 1 1...... 1 A 1 1 c 11 c 12 c 1n A 2 1 c 21 c 22 c 2n............ A n 1 c n1 c n2 c nn Jeżeli w zagadnieniu przydziału funkcja celu ma być maksymalizowana, to wystarczy przekształcić macierz kosztów i nadać jej przeciwne znaczenie, to znaczy: albo przemnożyć każdy koszt c ij przez (-1) albo odjąć od jej największego elementu macierzy wszystkie pozostałe.

Zadanie 1: W przedsiębiorstwie 4 sekretarki należy przydzielić do prowadzenia 4 różnych prac biurowych. Znany jest czas zajmujący tym sekretarkom wykonanie poszczególnych prac. sekretarki czas niezbędny na wykonanie prac 1 2 3 4 1 42 48 24 36 2 48 42 30 36 3 42 54 30 42 4 36 48 36 48 Zakładając, że każda sekretarka będzie wykonywać tylko jedną pracę, określić optymalny przydział z punktu widzenia minimalizacji łącznego czasu wykonania prac. Rozwiązanie (algorytm węgierski) KROK 1 Przekształcamy macierz kosztów [c ij ], aby w każdym wierszu i każdej kolumnie pojawiło się przynajmniej jedno zero. W tym celu od elementów każdego wiersza macierzy kosztów odejmujemy jej element najmniejszy. Jeżeli trzeba od każdej kolumny przekształconej macierzy odejmujemy jej najmniejszy element. KROK 2 Skreślamy w przekształconej macierzy wiersze i kolumny macierzy zawierające zera możliwie najmniejszą liczbą linii. Jeżeli najmniejsza liczba linii potrzebna do skreślenia wszystkich zer jest równa wymiarowi macierzy, to otrzymane rozwiązanie jest optymalne. (jeżeli nie przechodzimy do KROKU POPRAWA). Jeżeli spełnimy warunek, to przechodzimy do konstrukcji optymalnego rozwiązania. Otrzymujemy je budując macierz rozwiązania [x ij ] tak, aby jedynki znalazły się tylko w miejscach, gdzie w przekształconej macierzy kosztów znajdują się zera. W każdym wierszu i każdej kolumnie może znajdować się tylko jedna jedynka. Tak zbudowana macierz [x ij ] przedstawia optymalny przydział, a iloczyn skalarny wyjściowej macierzy kosztów [c ij ] przez [x ij ] daje optymalny koszt. KROK POPRAWA Jeżeli najmniejsza liczba linii potrzebna do skreślenia wszystkich zer jest mniejsza od wymiaru macierzy to znajdujemy najmniejszy nie skreślony jej element. Wartość wyznaczonego elementu: a) odejmujemy od elementów nie skreślonych;

b) dodajemy do elementów podwójnie skreślonych. Z tak przekształconą macierzą kosztów wracamy do kroku 2. W skończonej liczbie kroków wyznaczamy optymalne rozwiązanie. min. wiersz 42 48 24 36 24 18 24 0 12 48 42 30 36 30 KROK 1 18 12 0 6 42 54 30 42 30 wiersz 12 24 0 12 36 48 36 48 36 0 12 0 12 min. 0 12 0 6 kolumna 18 24 0 12 18 12 0 6 18 12 0 6 KROK 1 18 0 0 0 12 24 0 12 kolumna 12 12 0 6 0 12 0 12 0 0 0 6 min. 0 12 0 6 kolumna 18 12 0 6 18 12 0 6 18 0 0 0 KROK 2 18 0 0 0 12 12 0 6 linie 12 12 0 6 0 0 0 6 0 0 0 6 Do skreślenia wszystkich zer wystarczą 3 linie. Przechodzimy do kroku POPRAWA. 18 12 0 6 12 6 0 0 18 0 0 0 KROK 18 0 6 0 12 12 0 6 POPRAWA 6 6 0 0 0 0 0 6 min=6 0 0 6 6 12 6 0 0 12 6 0 0 18 0 6 0 KROK 2 18 0 6 0 6 6 0 0 linie 6 6 0 0 0 0 6 6 0 0 6 6 Do skreślenia wszystkich zer potrzeba 4 linii. Przechodzimy do budowy rozwiązania optymalnego. Mamy dwa optymalne rozwiązania:

0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 Wartość funkcji celu w obu przypadkach wynosi 144. 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 42 48 24 36 42 48 24 36 48 42 30 36 48 42 30 36 42 54 30 42 42 54 30 42 36 48 36 48 36 48 36 48 144 144 Optymalny przydział prac: 1 sekretarka praca 4 2 sekretarka praca 2 3 sekretarka praca 1 4 sekretarka praca 3 daje efektywność 36+42+24+42=144. 1 sekretarka praca 4 2 sekretarka praca 2 3 sekretarka praca 3 4 sekretarka praca 1 daje efektywność 36+42+30+36=144. Uwaga 1: W wielu problemach praktycznych wykonawców jest więcej niż prac do wykonania lub odwrotnie. W takim przypadku dopisujemy w macierzy kosztów dodatkowy wiersz lub kolumnę (fikcyjny wykonawca lub fikcyjna praca) i przyjmujemy efektywność zero w macierzy kosztów. Uwaga 2: Metoda węgierska stosuje się do problemu minimalizacji. Jeżeli w zagadnieniu przydziału funkcja celu ma być maksymalizowana, to wystarczy przekształcić macierz kosztów i nadać jej przeciwne znaczenie, to znaczy: albo przemnożyć każdy koszt c ij przez (-1) albo odjąć od jej największego elementu macierzy wszystkie pozostałe.

Uwaga 3: W praktyce zdarza się, że pewne przydziały są niedopuszczalne. W tym przypadku do macierzy kosztów, gdzie przydział jest niedopuszczalny wpisujemy bardzo dużą liczbę M, taką że po odjęciu od niej jakiejś liczby praktycznie nie zmieni jej wartości. Zadanie 2: O 6 stanowisk pracy: murarza (m), stolarza (s), betoniarza (b), cieśli (c), dekarza (d) i instalatora (i) stara się pięciu kandydatów A, B, C, D, E. Kandydat A ma uprawnienia stolarza i instalatora (s,i), B ma uprawnienia (s,d), C (s,d), D (m,s,c,i), E (b,i). PYTANIE 1: Czy można tak dopasować kandydatów do stanowisk pracy, by każdy otrzymał pracę zgodnie ze swoimi uprawnieniami? PYTANIE 2: Na ile sposobów można dopasować kandydatów do stanowisk pracy zgodnie z ich uprawnieniami? Przypuśćmy, że w wyniku przeprowadzenia pewnych testów, ustalono, iż w skali od 1 do 6 przydatność poszczególnych kandydatów do stanowisk przedstawia się następująco (zero oznacza brak kwalifikacji) {patrz tablica obok}: m s b d c i A 0 4 0 0 0 3 B 0 1 0 3 0 0 C 0 5 0 6 0 0 D 3 5 0 0 4 4 E 0 0 2 0 0 5 PYTANIE 3: Który z czterech dopuszczalnych przydziałów pracy jest najkorzystniejszy (maksymalizuje sumę punktów)? UWAGA 1 0 4 0 0 0 3 0 1 0 3 0 0 0 5 0 6 0 0 3 5 0 0 4 4 0 0 2 0 0 5 0 0 0 0 0 0

UWAGA 2-1 0-4 0 0 0-3 0-1 0-3 0 0 0-5 0-6 0 0-3 -5 0 0-4 -4 0 0-2 0 0-5 0 0 0 0 0 0 UWAGA 3 niedopuszczalne 57-4 57 57 57-3 57-1 57-3 57 57 57-5 57-6 57 57-3 -5 57 57-4 -4 57 57-2 57 57-5 57 57 57 57 57 57 min. wiersz 57-4 57 57 57-3 -4 61 0 61 61 61 1 57-1 57-3 57 57-3 60 2 60 0 60 60 57-5 57-6 57 57-6 KROK 1 63 1 63 0 63 63-3 -5 57 57-4 -4-5 wiersz 2 0 62 62 1 1 57 57-2 57 57-5 -5 62 62 3 62 62 0 57 57 57 57 57 57 57 0 0 0 0 0 0 Spośród kombinatorycznych zagadnień optymalizacyjnych są różne inne zagadnienia, które mają zastosowania w praktyce, ale niestety nie mają efektywnych metod rozwiązania. Jednym z takich zagadnień jest zagadnienie komiwojażera. Polega ono na: mamy n miast i macierz liczbową [r ij ] odległości pomiędzy nimi. Komiwojażer, który znajduje się w jednym z nich musi odwiedzić wszystkie pozostałe miasta i wrócić do wyjściowego, tak aby sumaryczna pokonana odległość była jak najmniejsza.