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

Podobne dokumenty
Agenda. Optymalizacja w transporcie. Piotr Sawicki WIT PP ZST 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.

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

07 Model planowania sieci dostaw 2Po_1Pr_KT Zastosowanie programowania liniowego

Tytuł: 00 Przygotowanie profesjonalnej prezentacji

Tytuł: 02 Modelowanie procesu Pierwsze kroki z ARIS BA

Nazwa kwalifikacji: Organizacja i nadzorowanie transportu Oznaczenie kwalifikacji: A.28 Numer zadania: 01

Metody Ilościowe w Socjologii

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2018 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

Optymalizacja. Programowanie Matematyczne

Komentarz Technik spedytor 342[02] Czerwiec [02] Strona 1 z 18

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

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

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

OPTYMALIZACJA DYSKRETNA

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

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2019 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik

Zadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik

Optymalizacja. Algorytmy dokładne

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

Optymalizacja. Algorytmy dokładne

08 Model planowania sieci dostaw 1Po_2Pr_KT+KM

06 Model planowania sieci dostaw 1Po_1Pr_KT+KM

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

Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02

Formowanie paletowych jednostek ładunkowych. Zajęcia Nr 3

Opis przedmiotu: Badania operacyjne

Wprowadzenie. Piotr Sawicki

Definicja problemu programowania matematycznego

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

Rozwiązywanie problemów z użyciem Solvera programu Excel

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

Dodatek Solver Teoria Dodatek Solver jest częścią zestawu poleceń czasami zwaną narzędziami analizy typu co-jśli (analiza typu co, jeśli?

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?

Temat: Algorytmy zachłanne

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

05 Klasyfikacja modeli planowania sieci dostaw Model: 1Po_1Pr_KT

Iwona Konarzewska Programowanie celowe - wprowadzenie. Katedra Badań Operacyjnych UŁ

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

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

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Optymalizacja

Modelowanie całkowitoliczbowe

Kim jesteśmy? Logistyka Podlasie UPS Polska UPS Supply Chain Solutions DELL AVON Cosmetics

Kalkulacja cenowa. 1 gabaryt A 5 do 50g 2. gabaryt B 1 3 gabaryt A 1 pond 50g do 100g 4. gabaryt B 1 5 gabaryt A 1 ponad 100g do 350g 6

) 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

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

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Algorytmy i struktury danych.

PROGRAMOWANIE CAŁKOWITOLICZBOWE

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Zagadnienie transportowoprodukcyjne. programowanie liniowe

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe

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

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

Modele optymalizacyjne wspomagania decyzji wytwórców na rynku energii elektrycznej

Laboratorium Metod Optymalizacji. Sprawozdanie nr 1

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

Z-ZIP2-303z Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization

Rozwiązywanie programów matematycznych

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

Elementy Modelowania Matematycznego

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

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2017 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

Jerzy UCIŃSKI, Sławomir HALUSIAK Politechnika Łódzka,

OGŁOSZENIE O ZAMÓWIENIU NIE PODLEGAJĄCYM USTAWIE

Ekonometria - ćwiczenia 10

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 5 (Materiały)

Dualność w programowaniu liniowym

Planowanie tras transportowych

Standardowe zadanie programowania liniowego. Gliwice 1

Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Opis przedmiotu

Zadanie 5 - Algorytmy genetyczne (optymalizacja)

ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2016 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA. Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 1

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE PROCESU MODELOWANIA TRANSPORTU

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

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 7 Programowanie nieliniowe i całkowitoliczbowe

Laboratorium Metod Optymalizacji. Sprawozdanie nr 2

Zagadnienie transportowe

NUMER LISTU PRZEWOZOWEGO PRZEWOŹNIK PRZEWOŹNICY KOLEJNI PRZEWOŹNIKA UWAGI 14 UWAGA! ZWROT 2 PALET EUR WYMIANA PALET. 15 POBRANIE 200 zł, 00 gr

Zaproszenie do składania ofert. Usługi transportowe krajowe i międzynarodowe

ROZPORZĄDZENIE MINISTRA INFRASTRUKTURY 1) z dnia 26 września 2005 r.

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

Przykłady wybranych fragmentów prac egzaminacyjnych z komentarzami Technik spedytor 342[02]

Przykłady wybranych fragmentów prac egzaminacyjnych z komentarzami Technik spedytor 342[02] Zadanie egzaminacyjne

WYŻSZA SZKOŁA LOGISTYKI

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2019 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

Obowiązuje od 22 lutego 2018 roku CENNIK OPŁAT ZA ŚWIADCZENIE USŁUGI KRAJOWA PRZESYŁKA PALETOWA

Wykład 6. Programowanie liniowe

Optymalizacja ciągła

Optymalizacja konstrukcji

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2013 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

OFERTA TAŚM PAKOWYCH Z NADRUKIEM

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

1 Programowanie całkowitoliczbowe PLC

Transkrypt:

Tytuł: 03. Zastosowanie programowania binarnego i całkowitoliczbowego Autor: Piotr SAWICKI Zakład Systemów Transportowych WMRiT PP piotr.sawicki@put.poznan.pl www.put.poznan.pl/~piotr.sawicki www.facebook.com/piotr.sawicki.put Przedmiot: Optymalizacja w transporcie Specjalność: LT, TD, TŻ Wersja: 2015.04.20 Agenda Kluczowe elementy wykładu WPROWADZENIE Cel i zakres wykładu. PROBLEM PLECAKOWY - ZAŁADUNEK Istota. Sformułowanie matematyczne. Rozwiązanie. Analiza rozwiązania PODSUMOWANIE Resume. Dyskusja 2 transporcie 1

Wprowadzenie Cel i zakres wykładu à Cel na czym polega problem plecakowy? budowa modelu matematycznego różne sformułowania rozwiązanie problemu z zastosowaniem Solver-a zakres zastosowania Grafika: www.dreamstime.com 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 4 transporcie 2

Politechnika Poznańska WMRiT ZST Agenda Kluczowe elementy wykładu WPROWADZENIE Cel i zakres wykładu. PROBLEM PLECAKOWY - ZAŁADUNEK Istota. Sformułowanie matematyczne. Rozwiązanie. Analiza rozwiązania PODSUMOWANIE Resume. Dyskusja 5 à Istota problemu plecakowego - KP (ang. knapsack problem) polega na wyborze zestawu przedmiotów do załadunku w określonej przestrzeni ograniczenie stanowi dopuszczalna objętość lub waga załadunku plecak symbolizuje określoną przestrzeń do załadunku transporcie 6 3

Politechnika Poznańska WMRiT ZST à Istota problemu plecakowego - KP rozwiązanie problemu polega na optymalizacji załadunku z uwagi na ustalone kryterium (wartość, użyteczność, ) przy nieprzekroczeniu pojemności / ładowności plecaka 7 à Istota problemu plecakowego - KP (ang. knapsack problem) w praktyce spotykane są różne odmiany KP ograniczenie wagi ograniczenie wagi i objętości kolejność załadunku Istnieje wiele sformułowań KP model binarny model całkowitoliczbowy model mieszany 8 transporcie 4

Politechnika Poznańska WMRiT ZST à Praktyczne zastosowanie problemu plecakowego KP opracowanie planu załadunku palet EUR pakowanie zakupów (sprzedaż wysyłkowa) załadunek paczek na pojazd kurierski (kolejność) załadunek kontenerów na statek (kontenerowiec) zakup i przewóz mebli do domu pakowanie plecaka od szkoły 9 à Analiza przykładowego problemu przebieg: 4-etapowy proces rozwiązywania A: Dobór metody rozwiązania. B: A: B: Analiza wrażliwości transporcie 10 5

: à Analiza przypadku zobacz treść przypadku: Problem załadunku Piotr Sawicki / Optymalizacja w transporcie 1 Problem załadunku Firma prowadząca sprzedaż internetową produktów wielobranżowych na swój koszt realizuje dostawy do nabyw- pująco: 19,20 zł (od 0,1 do 5,0 kg), 24,30 zł (od 5,01 do 10,0 kg), ców na terenie kraju, o ile łączna wartość 32,00 zł (od 10,01 do 15,0 kg), Dobór metody rozwiązania. zakupu przekroczy kwotę 300 zł. Realizacja dostawy powierzana jest firmie kurierskiej, z którą wypracowany został stały cennik świadczenia usług. Każdy z pakowanych elementów można scharakteryzować pod względem: wagi brutto [kg], objętości [m 3 ], 42,00 (od 15,01 do 20,0 kg), natomiast w EPK: 6,00 zł (od 0,1 do 1,5 kg), 7,50 zł (od 1,6 do 3,0 kg), 8,20 zł (od 3,1 do 4,5 kg), 10,00 zł (od 4,6 do 6,0 kg), 12,90 zł (od 6,1 do 7,5 kg), 14,30 zł (od 7,6 do 9,0 kg), ceny zakupu [zł]. 16,50 zł (od 9,1 do 10,5 kg), itd. Analiza wrażliwości Charakterystyka poszczególnych produktów została przedstawiona w tab. 1. Firma wysyłkowa analizując możliwość dostarczenia zakupionych towarów bierze pod uwagę: ekonomiczną przesyłkę kurierską (EPK), bezpieczną przesyłkę kurierską Należy również pamiętać, że z uwagi na obowiązujące przepisy bhp, maksymalny ciężar przesyłki nie może przekroczyć 20 kg. Przygotuj rekomendację sposobu wysyłki produktów tak, aby zagwarantować minimalizację ryzyka jej uszkodzenia w trakcie realizacji dostawy. Ryzyko (BPK). to związane jest z potencjalnym uszko- Cena przesyłki kurierskiej w ogól- dzeniem przesyłki podczas transportu, a ności wynika z jej wagi, lecz przede co z tym związane poniesieniem przez wszystkim z gwarancji dostawy bez uszkodzenia (dotyczy przypadku BPK). Dla przykładowego miejsca docelowego cennik BPK przedstawia się nastę- firmę wysyłkową straty, zarówno z tytułu kosztu zwrotu przesyłki, jak i uszkodzonej zawartości przesyłki. 11 : Dobór metody rozwiązania. Analiza wrażliwości à Analiza przypadku 3 przypadki do rozważenia (ograniczenia) p1: uwzględnić wyłącznie wagę wysyłanych produktów p2: uwzględnić zarówno wagę, jak i objętość produktów p3: uwzględnić wagę oraz objętości produktów, a także zróżnicowaną liczbę każdego produktu, przy czym za opłacalne przyjmuje się wysłanie maksymalnie 3 paczek 12 transporcie 6

: matematycznego Dobór metody rozwiązania. Analiza wrażliwości à Przypadek p1 zmienne decyzyjne parametry 13 : matematycznego gdzie: Dobór metody rozwiązania. zmienna decyzyjna (binarna) p j jednostkowa wartość j-tego produktu Analiza wrażliwości (j = 1, 2,..., n) à Przypadek p1 problem sformułowany z wykorzystaniem modelu binarnego funkcja celu max Z = max n j =1 p j. 1 jezeli j -ty produkt jest w plecaku = 0 w przeciwnym przypadku 14 transporcie 7

: matematycznego gdzie: x Dobór metody rozwiązania. j zmienna decyzyjna (binarna) w j waga j-tego produktu (j = 1, 2,..., n) Analiza wrażliwości W dopuszczalna ładowność kartonu à Przypadek p1 problem sformułowany z wykorzystaniem modelu binarnego ograniczenia n j =1 w j = 1 0 W 15 gdzie: zmienna decyzyjna (binarna) p j jednostkowa wartość j-tego produktu Dobór metody rozwiązania. (j = 1, 2,..., n) w j waga j-tego produktu (j = 1, 2,..., n) Analiza wrażliwości W dopuszczalna ładowność kartonu : matematycznego à Przypadek p1 problem sformułowany z wykorzystaniem modelu binarnego funkcja celu max Z = max n j =1 p j ograniczenia. 1 jezeli j -ty produkt jest w plecaku = 0 w przeciwnym przypadku n j =1 w j = 1 0 W 16 transporcie 8

Podsumowanie Zapraszam do dyskusji i zadawania pytań Grafika: www.chemtrailsky.com 17 Tytuł: 03. Zastosowanie programowania binarnego i całkowitoliczbowego Autor: Piotr SAWICKI Zakład Systemów Transportowych WMRiT PP piotr.sawicki@put.poznan.pl www.put.poznan.pl/~piotr.sawicki www.facebook.com/piotr.sawicki.put Przedmiot: Optymalizacja w transporcie Specjalność: LT, TD, TŻ Wersja: 2015.04.20 transporcie 9