A. Kasperski, M. Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 1

Podobne dokumenty
ZAGADNIENIE DUALNE Rozważmy zagadnienie liniowe(zagadnienie to nazywamy prymalnym) o postaci kanonicznej:

Dualność w programowaniu liniowym

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

Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik

Elementy Modelowania Matematycznego

Wprowadzenie do badań operacyjnych - wykład 2 i 3

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

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

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

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 2 (Materiały)

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

Standardowe zadanie programowania liniowego. Gliwice 1

Programowanie liniowe

BADANIA OPERACYJNE pytania kontrolne

Programowanie liniowe

Notatki do tematu Metody poszukiwania rozwiązań jednokryterialnych problemów decyzyjnych metody dla zagadnień liniowego programowania matematycznego

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik

Programowanie liniowe

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

Definicja problemu programowania matematycznego

Programowanie celowe #1

Metoda simpleks. Gliwice

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

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

ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE(ZT)

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

METODA ANALITYCZNA Postać klasyczna: z = 5 x 1 + 6x 2 MAX 0,2 x 1 + 0,3x 2 < 18 0,6 x 1 + 0,6x 2 < 48 x 1, x 2 > 0

Rozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE

1 Przykładowe klasy zagadnień liniowych

4. PROGRAMOWANIE LINIOWE

Elementy Modelowania Matematycznego

Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego Wydział Matematyczno-Przyrodniczy Szkoła Nauk Ścisłych. Piotr Kaczyński. Badania Operacyjne

Iwona Konarzewska Programowanie celowe - wprowadzenie. Katedra Badań Operacyjnych UŁ

Układy równań i nierówności liniowych

A. Kasperski, M. Kulej Badania Operacyjne- metoda sympleks 1

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 7 Programowanie nieliniowe i całkowitoliczbowe

Rozwiązanie Powyższe zadanie możemy przedstawić jako następujące zagadnienie programowania liniowego:

c j x x

ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA

Programowanie liniowe metoda sympleks

Wykład z modelowania matematycznego. Algorytm sympleks.

Formy kwadratowe. Rozdział 10

PROGRAMOWANIE KWADRATOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Programowanie liniowe

Spis treści. Koszalin 2006 [BADANIA OPERACYJNE PROGRAMOWANIE LINIOWE]

Algorytm simplex i dualność

Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE

Programowanie matematyczne

Badania operacyjne. 1 Programowanie liniowe. kierunek Informatyka, studia II stopnia ćwiczenia. 1.1 Modelowanie

Programowanie liniowe metoda sympleks

celu przyjmijmy: min x 0 = n t Zadanie transportowe nazywamy zbilansowanym gdy podaż = popyt, czyli n

Elementy modelowania matematycznego

(Dantzig G. B. (1963))

Wykład 6. Programowanie liniowe

3. Wykład Układy równań liniowych.

Zadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik

( 1) ( ) 16 Warunki brzegowe [WB] Funkcja celu [FC] Ograniczenia [O] b i ( 2) ( ) ( ) 14. FC max. Kompletna postać bazowa

Programowanie liniowe

6. ANALIZA POST-OPTYMALIZACYJNA analiza wrażliwości rozwiązania optymalnego

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem

Programowanie liniowe

Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska

Algebra Boole a i jej zastosowania

Ekonometria - ćwiczenia 10

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

Układy równań liniowych

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

Układy równań. Kinga Kolczyńska - Przybycień 22 marca Układ dwóch równań liniowych z dwiema niewiadomymi

13 Układy równań liniowych

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 4 (Materiały)

Układy równań liniowych

Równania nieliniowe, nieliniowe układy równań, optymalizacja

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

Laboratorium Metod Optymalizacji

1 Zbiory i działania na zbiorach.

Optymalizacja liniowa w liczbach całkowitych (PLC)

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.

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

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

OPTYMALIZACJA DYSKRETNA

Równania nieliniowe, nieliniowe układy równań, optymalizacja

Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2

Metoda eliminacji Gaussa. Autorzy: Michał Góra

Kombinacje liniowe wektorów.

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.

Programowanie nieliniowe

PROGRAMOWANIE NIELINIOWE

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ

Wybrane elementy badań operacyjnych

1.UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

Rozdział 1. Wektory losowe. 1.1 Wektor losowy i jego rozkład

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Optymalizacja

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

Obliczenia iteracyjne

Transkrypt:

A. Kasperski, M. Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe ZAGADNIENIE DUALNE Z każdym zagadnieniem liniowym związane jest inne zagadnienie nazywane dualnym. Podamy teraz teraz jak budować zagadnienie dualne, interpretacje i związki jakie zachodzą między tymi zagadnieniami. Rozważmy zagadnienie liniowe(zagadnienie to nazywamy prymalnym) o postaci kanonicznej: maxz = c x + c 2 x 2 + + c n x n a x + a 2 x 2 + + a n x n b a 2 x + a 22 x 2 + + a 2n x n b 2... a m x + a m2 x 2 + + a mn x n b m x j 0 (j =, 2,...,n) Zagadnienie dualne definiuje się następująco: min w = b y + b 2 y 2 + + b m y m a y + a 2 y 2 + + a m y m c a 2 y + a 22 y 2 + + a m2 y m c 2... a n y + a 2n y 2 + + a mn y m c n y i 0 (i =, 2,...,m) Budowę zagadnienia dualnego ilustruje tablica. Tab..: Budowa zagadniena dualnego maxz min w (x 0) (x 2 0) (x n 0) x x 2 x n (y 0) y a a 2 a n b (y 2 0) y 2 a 2 a 22 a 2n b 2...... (y m 0) y m a m a m2 a mn b m c c 2 c n Przykład.. Zakład meblowy STYL produkuje stoły i fotele. Wyprodukowany stół przynosi 60 zł. zysku a fotel 200 zł. Produkcja stołów i foteli limitowana jest godzinami pracy, ilością posiadanego drewna i powierzchnią magazynowania. Zużycie tych zasobów oraz ich dzienne limity są następujace:

A. Kasperski, M. Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 2 Zużycie zasobów Zasoby Stół Fotel Limit dzienny(godz.) Praca(godz.) 2 4 40 Drewno(m 3 ) 8 8 26 Powierz.(m 2 ) 24 2 240 Jaki powinien być dzienny plan produkcji maksymalizujący zysk? Model prymalny: Model dualny max z = 60x + 200x 2 2x + 4x 2 40 8x + 8x 2 26 24x + 2x 2 240 x, x 2 0. min w = 40y + 26y 2 + 40y 3 2y + 8y 2 + 24y 3 60 4y + 8y 2 + 2y 3 200 y, y 2, y 3 0. Ekonomiczna interpretacja zagadnienia dualnego. Załóżmy, że w zakładzie STYL pojawia się przedsiębiorca, który chce nabyć wszystkie zasoby zakładu,tj.40godz.pracy,20 m 3 drewnai240 m 2 powierzchimagazynowej.musi zatem ustalić cenę każdej jednostki zasobu, którą gotów byłby za nie zapłacić. Niech y, y 2 i y 3 będziecenąodpowiednioza:godz.pracy,metrsześciennydrewna i metr kwadratowy powierzchni magazynowej. Pokażemy, że te ceny można wyznaczyć rozwiązując zagadnienia dualne. Całkowity koszt zasobów wyniesie w tychcenach 40y + 26y 2 + 240y 3 aponieważprzedsiębiorcachceminimalizować koszty zakupu zasobów to chce wyznaczyć: min w = 40y + 26y 2 + 240y 3. Jakie ograniczenia musi uwzględnić przedsiębiorca określając ceny? Ceny musi ustalić na takim poziomie aby firma STYL zechciała mu sprzedać swoje zasoby. Na przykład za zasoby, które zakład zużywa do wyprodukowania stołu tj. 2 godz.pracy,8m 3 drewnai24m 2 powierzchnimagazynowejpowinienzapłacić co najmniej 60 zł. gdyż zakład produkując ten stół osiągnie zysk 60 zł. Zatem oferując 2y + 8y 2 + 24y 3 zazasobydoprodukcjistołumusitakustalićceny y,y 2,y 3 tak,aby 2y + 8y 2 + 24y 3 60.

A. Kasperski, M. Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 3 Analogiczne rozumowanie dla fotela daje ograniczenie: 4y + 8y 2 + 2y 3 200. Musząteżbyćdodaneograniczeniananieujemnośćtychcentj. y,y 2,y 3 0,co razem daje model dualny. Budowę zagadnienia dualnego dla dowolnej postaci zagadnienia programowania liniowego podamy na przykładzie. maxz = 2x + x 2 min w = 2y + 3y 2 + y 3 x + x 2 = 2 y -dowolna 2x x 2 3 y 2 0 x x 2 y 3 0 x 0 y + 2y 2 + y 3 2 x 2 dowolna y y 2 y 3 =. Zauważmy, że każdemu ograniczeniu w modelu pierwotnym odpowiada zmienna dualna a każdemu warunkowi na zmienną odpowiada ograniczenie w zagadnieniu dualnym. Ograniczeniu odpowiada warunek na nieujemność zmiennej dualnej odpowiadającej temu ograniczeniu, ograniczeniu w postaci równości odpowiada zmienna dualna o dowolnym znaku a ograniczeniu ujemna zmienna dualna. Warunkowi na nieujemność zmiennej w zagadnieniu pierwotnym odpowiada w zagadnieniu dualnym ograniczenie natomiast zmiennej dowolnej odpowiada w zagadnieniu dualnym ograniczenie w postaci równości. Lewą stronę ograniczenia j-tego w zagadnieniu dualnym otrzymujemy przemnażając(skalarnie) j-tą kolumnę macierzy ograniczeń zagadnienia pierwotnego przez wektor zmiennychdualnychaprawąjestwspółczynnikstojącyprzyzmiennej x j (tj. c j ) w funkcji celu zagadnienia pierwotnego. Funkcją celu zagadnienia dualnego jest iloczyn(skalarny) wektora prawych stron ograniczeń zagadnienia pierwotnego przez wektor zmiennych dualnych. Jeśli funkcja celu zgadnieia pierwotnego jest maksymalizowana, to w zagadnieniu dualnym mamy minimalizacje funkcji celu. Podstawowe związki pomiędzy zagadnieniami pierwotnym i dualnym Twierdzenie.. Zagadnienie dualne do dualnego jest zagadnieniem pierwotnym. Twierdzenie.2. Wartość funkcji celu z dla dowolnego rozwiązania dopuszczalnego zagadnienia pierwotnego jest nie większa niż wartośc funkcji celu w dla dowolnego rozwiązania zagadnienia dualnego. Z tego twierdzenia mamy dwa wnioski: Wniosek..Jeśli (x,x 2,...,x n )i(y,y 2,...,y m )sąrozwiązaniamidopuszczalnymiodpowiedniozagadnieniapierwotnegoidualnegotakimi,że z = c x + c 2 x 2 +...+c n x n = b y + b 2 y 2 +...+b m y m = w,tosątorozwiązaniaoptymalne tych zagadnień.

A. Kasperski, M. Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 4 Wniosek.2. Jeśli jedno z zagadnień(pierwotne lub dualne) nie ma skończonego rozwiązania optymalnego(funkcja celu jest nieograniczona w zbiorze rozwiązań dopuszczalnych), to drugie zagadnienie nie ma rozwiązań dopuszczalnych(układ ograniczeń jest sprzeczny). Natomiast jeśli jedno z zagadnień nie ma rozwiązania dopuszczalnego to jego zagadnienie dualne może albo nie mieć rozwiązania dopuszczalnego albo nie mieć skończonego rozwiązania optymalnego. Twierdzenie.3. Jeśli jedno z zagadnień(pierwotne lub dualne) ma rozwiązanie optymalne, to oba zagadnienia mają rozwiązania optymalne i wartości funkcji celu tych zagadnień dla rozwiązań optymalnych są sobie równe. Rozwiązując metodą sympleks zagadnienia pierwotne z optymalnej tablicy można odczytać rozwiązanie optymalne zagadnienia dualnego. Rozważmy model liniowy dla firmy STYL. Optymalną tablicą sympleksową jest tablica.2: Zmiennymibazowymirozwiązaniaoptymalnegosą ZB = {x 2,x,s 3 }natomiast bazątegorozwiązaniajest B = Tab..2: Optymalna tablica sympleksowa s s 2 s 3 x x 2 200 x 2 0 0 8 2 8 60 x 0 0 4 2 9 0 s 3 6-2 0 0 48 20 z 20 0 0 0 2240 3 4 2 0 8 8 0 2 24.Macierzodwrotna B = znajdujesięwkolumnach s,s 2,s 3 tablicyoptymalnej.rozwiązanieoptymalne zagadnieniadualnego (y,y 2,y 3 )możnawyznaczyćkorzystajączmacierzy B następująco: (y,y 2,y 3 ) = c B B = (200, 60, 0) 0 2 8 0 = (20, 20 9 3, 0). 6 2 2 2 0 2 8 0 9 6 2 gdziewektor c B zawierawspółczynnikifunkcjiceluodpowiadającezmiennymbazowym.wtablicyoptymalnejtorozwiązanieznajdujesięwkolumnach s,s 2,s 3 wiersza wskażników optymalności. Jeśli zagadnienie pierwotne jest w dowolnej postaci, to rozwiązanie optymalne odczytujemy z optymalnej tablicy sympleksowej nastepująco: Optymalnawartośćzmiennejdualnej y i odpowiadającejograniczeniu równasięwspółczynnikowikolumny s i wierszawskażnikówoptymalnośći.

A. Kasperski, M. Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 5 Optymalnawartośćzmiennejdualnej y i odpowiadającejograniczeniu równasię-(współczynnikkolumy e i wierszawskażnikówoptymalności). Optymalnawartośćzmiennejdualnej y i odpowiadającejograniczeniu = równasię(współczynnikowikolumny a i wierszawskażnikówoptymalności)- M. Zmienna e i jestzmienną,którąodejmujemyodlewejstronyograniczeniapostaci,abyzamienićjenarównanie,azmienna a i jestzmiennąsztucznąwmmetodzie, którą dodajemy do lewej strony ograniczenia w postaci równania. Dla ilustracji rozważmy następujące zagadnienie: Dodając odpowiednie zmienne mamy: maxz = 3x + 2x 2 + 5x 5 x + 3x 2 + 2x 3 5 2x 2 x 3 5 2x + x 2 5x 3 = 0 x,x 2,x 3 0. max z = 3x + 2x 2 + 5x 5 Ma 2 Ma 3 x + 3x 2 + 2x 3 + s = 5 2x 2 x 3 e 2 + a 2 = 5 2x + x 2 5x 3 + a 3 = 0 x,x 2,x 3,s,a 2,a 3 0. Rozwiązując to zagadnienie M-metodą otrzymujemy następującą optymalną tablicę.3: Tab..3: M-metoda, ostatnia tablica x x 2 x 3 s e 2 a 2 a 3 4 5 5 x 3 0 0 5 2 2 2 x 2 0 0 9 9 9 7 3 x 0 0 7 7 z 0 0 0 5 58 M 58 M + 9 5 65 20 565

A. Kasperski, M. Kulej Badania Operacyjne- programowanie liniowe 6 Zagadnienie dualne ma postać: min w = 5y + 5y 2 + 0y 3 y + 2y 3 3 3y + 2y 2 + y 3 2 2y y 2 5y 3 5 y 0,y 2 0,y 3 dowolna. Odczytując rozwiązanie optymalne zagadnienia dualnego z optymalnej tablicy sympleksmamy:ograniczeniepierwszejestnierównością to y = 5(współ- czynnikoptymalnościwkolumnie s ),drugieograniczeniejestnierównością to y 2 = 58(-wspólczynnikoptymalnościwkolumnie e 2),trzecieograniczenie jestrównościązatem y 3 = 9 (współczynnikoptymalnościwkolumnie a 3-M). Optymalnawartośćrozwiązaniadualnegowynosi w = 5 5 +5( 58)+0 9 = 565 i jest równa optymalnej wartości funkcji celu zagadnienia pierwotnego.