PROGRAMOWANIE CAŁKOWITOLICZBOWE

Podobne dokumenty
Programowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik

BADANIA OPERACYJNE pytania kontrolne

PROGRAMOWANIE WIELOKRYTERIALNE (CELOWE)

Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE

etody programowania całkowitoliczboweg

Metoda simpleks. Gliwice

Standardowe zadanie programowania liniowego. Gliwice 1

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

1 Programowanie całkowitoliczbowe PLC

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

Definicja problemu programowania matematycznego

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe

PROGRAMOWANIE KWADRATOWE

OPTYMALIZACJA DYSKRETNA

Rozwiązywanie programów matematycznych

Autostopem przez galaiktykę: Intuicyjne omówienie zagadnień. Tom I: Optymalizacja. Nie panikuj!

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 7 Programowanie nieliniowe i całkowitoliczbowe

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 5 (Materiały)

Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

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

Elementy Modelowania Matematycznego

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe

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

Rozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE

Programowanie nieliniowe

Programowanie liniowe

Modelowanie całkowitoliczbowe

Elementy Modelowania Matematycznego

Programowanie liniowe metoda sympleks

Wykład 7. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Wykład 7 16 kwietnia / 23

Optymalizacja liniowa w liczbach całkowitych (PLC)

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

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 2 (Materiały)

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.

SCENARIUSZ LEKCJI Z MATEMATYKI. opracowała Hanna Szmyt

Rozwiązanie Powyższe zadanie możemy przedstawić jako następujące zagadnienie programowania liniowego:

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

ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO

Programowanie liniowe

Optymalizacja konstrukcji

1.2. Rozwiązywanie zadań programowania liniowego metodą geometryczną

zadaniem programowania liniowego całkowitoliczbowego. nazywamy zadaniem programowania liniowego 0-1. Zatem, w

Zadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik

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

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

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Programowanie liniowe metoda sympleks

MATEMATYKA POZIOM PODSTAWOWY PRZYKŁADOWY ZESTAW ZADAŃ NR 1. Czas pracy 120 minut

Zestaw C-11: Organizacja plików: Oddajemy tylko źródła programów (pliki o rozszerzeniach.cpp i.h)!!! Zad. 1: Zad. 2:

MATEMATYKA POZIOM PODSTAWOWY PRZYKŁADOWY ZESTAW ZADAŃ NR 1. Czas pracy 120 minut

MATEMATYKA POZIOM PODSTAWOWY PRZYKŁADOWY ZESTAW ZADAŃ NR 1. Czas pracy 120 minut

Programowanie dynamiczne

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Document: Exercise*02*-*manual /11/ :31---page1of8 INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2

Metoda Karnaugh. B A BC A

Liniowe Zadanie Decyzyjne model matematyczny, w którym zarówno funkcja celu jak i warunki

Programowanie dynamiczne i algorytmy zachłanne

Kurs ZDAJ MATURĘ Z MATEMATYKI MODUŁ 5 Zadania funkcje cz.1

Temat: Algorytmy zachłanne

Algorytm simplex i dualność

1. Eliminuje się ze zbioru potencjalnych zmiennych te zmienne dla których korelacja ze zmienną objaśnianą jest mniejsza od krytycznej:

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe metoda sympleks

4. PROGRAMOWANIE LINIOWE

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Programowanie matematyczne

VIII. Zastosowanie rachunku różniczkowego do badania funkcji. 1. Twierdzenia o wartości średniej. Monotoniczność funkcji.

Zadania do samodzielnego rozwiązania

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

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

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA LINIOWEGO W ZAGADNIENIACH WSPOMAGANIA PROCESU PODEJMOWANIA DECYZJI

Programowanie liniowe

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

Programowanie liniowe

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE (część 1)

Programowanie liniowe

METODY WIELOKRYTERIALNE

KONSPEKT FUNKCJE cz. 1.

ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne [1]

Ekonometria - ćwiczenia 11

W. Guzicki Próbna matura, grudzień 2014 r. poziom rozszerzony 1

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.

I) Reszta z dzielenia

Poszukiwanie liniowe wśród liczb naturalnych

Fakt 3.(zastosowanie różniczki do obliczeń przybliżonych) Przy czym błąd, jaki popełniamy zastępując przyrost funkcji

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Przez F(C) oznaczamy figurę narysowaną w kartezjańskim układzie współrzędnych, która ograniczona jest przez:

Ekonometria - ćwiczenia 10

PROGRAM OPTYMALIZACJI PLANU PRODUKCJI

Zadania obejmujące materiał z działów liczby i funkcje do egzaminu rocznego

Zadanie 3 Oblicz jeżeli wiadomo, że liczby 8 2,, 1, , tworzą ciąg arytmetyczny. Wyznacz różnicę ciągu. Rozwiązanie:

Teoria. a, jeśli a < 0.

Wprowadzenie do badań operacyjnych - wykład 2 i 3

Algorytmy i struktury danych. Co dziś? Tytułem przypomnienia metoda dziel i zwyciężaj. Wykład VIII Elementarne techniki algorytmiczne

Programowanie nieliniowe. Badania operacyjne Wykład 3 Metoda Lagrange a

SPRAWDZIAN Z MATEMATYKI KLASA I

Egzamin wstępny z Matematyki 1 lipca 2011 r.

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska

Transkrypt:

PROGRAMOWANIE CAŁKOWITOLICZBOWE

METODA PODZIAŁU I OGRANICZEŃ

Przykład 6. Metoda podziału i ograniczeń Rozwiązać zadanie z Przykładu 1. metodą podziału i ograniczeń, przy czym wielkość produkcji wyrobu W 2 musi być określona liczbą całkowitą. 3

Model matematyczny: FC: x1 x2 x1 x2 Z(, ) = 6 + 5 MAX O: WB: 9x + 7x 63 ⓿ 1 2 ❶ x1+ x2 8 3x + 2x 6 ❷ 1 2 x 0, x 0 1 2 x2 C 4

Szukamy rozwiązania nie uwzględniając warunku całoliczbowości (patrz: metoda geometryczna lub simplex) Zadanie 1. Z( x, x ) = 6x + 5x MAX 1 2 1 2 9x + 7x 63 ⓿ 1 2 ❶ x1+ x2 8 3x + 2x 6 ❷ 1 2 x 0, x 0 1 2 x = 3.5 x = 4.5 Z( x, x ) = 43.5 Rozwiązanie: 1 2 1 2 5

Zadanie umieszczamy na liście zadań: Nr zadania Wartość FC Czy spełnione są warunki całkowitoliczbowości Numery zadań, na które zadanie zostało podzielone 1 43.5 Nie 6

Zmienna x 2 nie spełnia nałożonego na nią w zadaniu głównym warunku x 2 C. Dokonujemy podziału: Otrzymujemy dwa przedziały: x2 [0,4] x2 [5, ) x2 4 x2 5 7

Na podstawie otrzymanych przedziałów budujemy dwa zadania: Zadanie 2. Zadanie 3. Z( x, x ) = 6x + 5x MAX 1 2 1 2 9x + 7x 63 1 1 2 2 x1+ x2 8 3x + 2x 6 3 1 2 4 x 0, x 0 1 2 x2 4 Z( x, x ) = 6x + 5x MAX 1 2 1 2 9x + 7x 63 1 1 2 2 x1+ x2 8 3x + 2x 6 3 1 2 4 x 0, x 0 1 2 x2 5 8

Numery zadań umieszczamy na liście zadań: Metoda podziału i ograniczeń Nr zadania Wartość FC Czy spełnione są warunki całkowitoliczbowości Numery zadań, na które zadanie zostało podzielone 1 43.5 Nie 2 3 9

10

Dla Zadania 2: Maksimum w punkcie: Wartość funkcji celu: 35 C(,4) 9 35 1 Z(,4) = 43 9 3 Dla Zadania 3: Maksimum w punkcie: Wartość funkcji celu: G(3,5) Z(3,5) = 43 11

Lista zadań wygląda teraz tak: Nr zadania Wartość FC Czy spełnione są warunki całkowitoliczbowości Numery zadań, na które zadanie zostało podzielone 1 43.5 Nie 2 3 2 1 43 3 Tak 3 43 Tak 12

Porządkowanie listy zadań Z listy usuwamy: Zadanie 1. - bo zostało już podzielone Zadanie 3. spełnione są wszystkie warunki całkowitoliczbowości, ale ma mniejszą wartość funkcji celu niż Zadanie 2. 13

Lista zadań wygląda teraz tak: Nr zadania Wartość FC Czy spełnione są warunki całkowitoliczbowości Numery zadań, na które zadanie zostało podzielone 2 1 43 3 Tak Na liście pozostało tylko jedno zadanie. Ponieważ spełnia ono wszystkie warunki całkowitoliczbowości, to jego rozwiązanie jest rozwiązaniem optymalnym zadania pierwotnego. 14

Przykład 7. Metoda podziału i ograniczeń Rozwiązać zadanie z Przykładu 1. metodą podziału i ograniczeń, przy czym wielkość produkcji obydwóch wyrobów musi być określona liczbą całkowitą. 15

Model matematyczny: FC: x1 x2 x1 x2 Z(, ) = 6 + 5 MAX O: WB: 9x + 7x 63 1 1 2 2 x1+ x2 8 3x + 2x 6 3 1 2 x 0, x 0 1 2 x C, x C 1 2 16

Szukamy rozwiązania nie uwzględniając warunku całkowitoliczbowości Zadanie 1. Z( x, x ) = 6x + 5x MAX 1 2 1 2 9x + 7x 63 1 1 2 2 x1+ x2 8 3x + 2x 6 3 1 2 x 0, x 0 1 2 x = 3.5 x = 4.5 Z( x, x ) = 43.5 Rozwiązanie: 1 2 1 2 17

Zadanie umieszczamy na liście zadań: Nr zadania Wartość FC Czy spełnione są warunki całkowitoliczbowości Numery zadań, na które zadanie zostało podzielone 1 43.5 Nie 18

Ponieważ obydwie zmienne nie spełniają warunków całkowitoliczbowości wybieramy, względem której z nich dokonamy podziału. Dokonujemy podziału względem x 1 : Otrzymujemy dwa przedziały: x1 3 x1 4 19

Na podstawie otrzymanych przedziałów budujemy dwa zadania: Zadanie 2. Zadanie 3. Z( x, x ) = 6x + 5x MAX 1 2 1 2 9x + 7x 63 1 1 2 2 x1+ x2 8 3x + 2x 6 3 1 2 4 x 0, x 0 1 2 x1 3 Z( x, x ) = 6x + 5x MAX 1 2 1 2 9x + 7x 63 1 1 2 2 x1+ x2 8 3x + 2x 6 3 1 2 4 x 0, x 0 1 2 x1 4 20

Rozwiązanie Zadania 2: x = 3 x = 5 Z( x, x ) = 43 1 2 1 2 Rozwiązanie Zadania 3: x = 4 x = 3.8 Z( x, x ) = 43.2851 1 2 1 2 21

Lista zadań wygląda teraz tak: Nr zadania Wartość FC Czy spełnione są warunki całkowitoliczbowości Numery zadań, na które zadanie zostało podzielone 1 43.5 Nie 2 3 2 43 Tak 3 43.2851 Nie 22

Porządkowanie listy zadań Z listy usuwamy: Zadanie 1. - bo zostało już podzielone Na liście pozostaje: Zadanie 2. spełnia wszystkie warunki całkowitoliczbowości Zadanie 3. nie spełnia warunków całkowitoliczbowości, ale ma większą wartość funkcji celu niż Zadanie 2. 23

Lista zadań wygląda teraz tak: Nr zadania Wartość FC Czy spełnione są warunki całkowitoliczbowości Numery zadań, na które zadanie zostało podzielone 2 43 Tak 3 43.2851 Nie Zadanie 3. musi zostać podzielone 24

Rozwiązanie Zadania 3: x = 4 x = 3.8 1 2 Ponieważ zmienna x 2 nie spełnia warunków całkowitoliczbowości, dokonujemy podziału ze względu na tą zmienną. x 2 = 3.8 x2 3 x2 4 25

Na podstawie otrzymanych przedziałów budujemy dwa zadania: Zadanie 4. Zadanie 5. Z( x, x ) = 6x + 5x MAX 1 2 1 2 9x + 7x 63 1 1 2 2 x1+ x2 8 3x + 2x 6 3 1 2 4 x1 4 x2 3 Z( x, x ) = 6x + 5x MAX 1 2 1 2 9x + 7x 63 1 1 2 2 x1+ x2 8 3x + 2x 6 3 1 2 4 x1 4 x2 4 x 0, x 0 1 2 x 0, x 0 1 2 26

Rozwiązanie Zadania 4: x = 4.66667 x = 3 Z( x, x ) = 43 1 2 1 2 Rozwiązanie Zadania 5: Zadanie jest sprzeczne 27

Lista zadań wygląda teraz tak: Nr zadania Wartość FC Czy spełnione są warunki całkowitoliczbowości Numery zadań, na które zadanie zostało podzielone 2 43 Tak 3 43.2851 Nie 4 5 4 43 Nie 5 Zadanie sprzeczne 28

Porządkowanie listy zadań Z listy usuwamy: Zadanie 3. - bo zostało już podzielone Zadanie 5. - bo jest sprzeczne Na liście pozostaje: Zadanie 2. spełnia wszystkie warunki całkowitoliczbowości Zadanie 4. nie spełnia warunków całkowitoliczbowości, ale wartość funkcji celu jest taka sama jak w Zadaniu 2. 29

Lista zadań wygląda teraz tak: Nr zadania Wartość FC Czy spełnione są warunki całkowitoliczbowości Numery zadań, na które zadanie zostało podzielone 2 43 Tak 4 43 Nie Zadanie 4. musi zostać podzielone 30

Rozwiązanie Zadania 4: x = 4.66667 x = 3 1 2 Ponieważ zmienna x 1 nie spełnia warunków całkowitoliczbowości, dokonujemy podziału ze względu na tą zmienną. x 1 = 4.66667 x1 4 x1 5 31

Na podstawie otrzymanych przedziałów budujemy dwa zadania: Zadanie 6. Zadanie 7. Z( x, x ) = 6x + 5x MAX 1 2 1 2 9x + 7x 63 1 1 2 2 x1+ x2 8 3x + 2x 6 3 1 2 4 x1 4 x2 3 x1 4 Z( x, x ) = 6x + 5x MAX 1 2 1 2 9x + 7x 63 1 1 2 2 x1+ x2 8 3x + 2x 6 3 1 2 4 x1 4 x2 3 x1 5 x 0, x 0 1 2 x 0, x 0 1 2 32

Rozwiązanie Zadania 6: x = 4 x = 3 Z( x, x ) = 39 1 2 1 2 Rozwiązanie Zadania 7: x = 5 x = 2.57143 Z( x, x ) = 42.85714 1 2 1 2 33

Lista zadań wygląda teraz tak: Nr zadania Wartość FC Czy spełnione są warunki całkowitoliczbowości Numery zadań, na które zadanie zostało podzielone 2 43 Tak 4 43 Nie 6 7 6 39 Tak 7 42.85714 Nie 34

Porządkowanie listy zadań Z listy usuwamy: Zadanie 4. - bo zostało już podzielone Zadanie 6. - warunki całkowitoliczbowości spełnione, ale wartość funkcji celu jest mniejsza niż w Zadaniu 2. Zadanie 7. nie spełnia warunków całkowitoliczbowości, a wartość funkcji celu jest mniejsza niż w Zadaniu 2. 35

Lista zadań wygląda teraz tak: Nr zadania Wartość FC Czy spełnione są warunki całkowitoliczbowości Numery zadań, na które zadanie zostało podzielone 2 43 Tak Na liście pozostało tylko jedno zadanie. Ponieważ spełnia ono wszystkie warunki całkowitoliczbowości, to jego rozwiązanie jest rozwiązaniem optymalnym zadania pierwotnego. 36

Kiedy zadanie należy usunąć z listy?

Kiedy zadanie należy usunąć z listy? W przypadku problemu na MAX, zadanie usuwamy z listy gdy: jest sprzeczne zostało podzielone istnieje zadanie spełniające warunki całkowitoliczbowości, o większej wartości funkcji celu 38

Kiedy zadanie należy usunąć z listy? W przypadku problemu na MIN, w ostatnim punkcie wymagane jest, aby funkcja celu miała mniejszą wartość 39

Kiedy zadanie należy podzielić?

Kiedy zadanie należy podzielić? W przypadku problemu na MAX, zadanie zastaje podzielone gdy: nie spełnia warunków całkowitoliczbowości, ale ma największą wartość funkcji celu spośród zadań znajdujących się na liście W przypadku problemu na MIN, funkcja celu musi mieć wartość najmniejszą 41

Dlaczego nie można rozwiązać zadania bez warunków całkowitoliczbowości, a później zaokrąglić wyników?

Dlaczego nie można rozwiązać zadania bez warunków całkowitoliczbowości... Przykład 8. Przypomnienie: Dla Przykładu 1. rozwiązaniem był punkt: A(3.5, 4.5) Wartość funkcji celu w tym punkcie wynosiła: Z( x1, x 2) = 43.5 43

Dlaczego nie można rozwiązać zadania bez warunków całkowitoliczbowości... Zaokrąglenie obydwu wartości zmiennych: W górę: B(4,5) W dół: C(3,4) 44

Dlaczego nie można rozwiązać zadania bez warunków całkowitoliczbowości... 45

Dlaczego nie można rozwiązać zadania bez warunków całkowitoliczbowości... Punkt: B(4,5) leży poza zbiorem rozwiązań dopuszczalnych Punkt: C(3,4) leży w zbiorze rozwiązań dopuszczalnych Wartość funkcji celu dla tego punktu: Z( x1, x 2) = 38 Jest to mniejsza wartość FC, niż ta, którą uzyskano w wyniku rozwiązania zadania z warunkami całkowitoliczbowości. 46

Zadanie binarne

Przykład 9. Zadanie binarne Firma Ziutek Pizza chce otworzyć lokale w pewnym miasteczku. Możliwe lokacje pizzerii oraz dzielnice jakie może obsłużyć dany lokal podane są w tabeli. Sformułować zadanie programowania całkowitoliczbowego, które może zostać wykorzystane do znalezienia najmniejszej liczby pizzerii pokrywających swoim zasięgiem wszystkie dzielnice. 48

Zadanie binarne Możliwa lokalizacja pizzerii (ulice) Pola Elizejskie Wall Street Ramblas Dzielnice Wygwizdów, Mannhattan, Narita, Montparnasse Mannhattan, Sikornik, Montparnasse Wygwizdów, Mannhattan, Sikornik, Narita 49

Zmienne decyzyjne Zadanie binarne Przyjmują tylko wartości 0 i 1. Nazywane są zmiennymi zerojedynkowymi lub binarnymi 50

Zadanie binarne Zmienna x 1 : Opisuje decyzję o ewentualnej lokalizacji pizzerii przy ulicy Pola Elizejskie: x 1 1 jeśli stwierdzona zostanie konieczność lokalizacji przy tej ulicy = 0 jeżeli nie trzeba lokalizować pizzerii przy tej ulicy 51

Zadanie binarne Zmienna x 2 : Opisuje decyzję o ewentualnej lokalizacji pizzerii przy ulicy Wall Street: x 2 1 jeśli stwierdzona zostanie konieczność lokalizacji przy tej ulicy = 0 jeżeli nie trzeba lokalizować pizzerii przy tej ulicy 52

Zadanie binarne Zmienna x 3 : Opisuje decyzję o ewentualnej lokalizacji pizzerii przy ulicy Ramblas: x 3 1 jeśli stwierdzona zostanie konieczność lokalizacji przy tej ulicy = 0 jeżeli nie trzeba lokalizować pizzerii przy tej ulicy 53

Zadanie binarne Funkcja celu: Minimalizujemy ilość pizzerii, czyli sumę wartości zmiennych x 1, x 2, x 3 Z( x, x, x ) = x + x + x MIN 1 2 3 1 2 3 54

Zadanie binarne Ograniczenia: Dla każdej dzielnicy musi istnieć przynajmniej jedna pizzeria, która będzie ją obsługiwać. 55

Zadanie binarne Dzielnicę Wygwizdów może obsługiwać pizzeria przy ulicy Pola Elizejskie lub Ramblas: x 1+ x3 1 Dzielnicę Mannhattan może obsługiwać pizzeria przy ulicy Pola Elizejskie, Wall Street lub Ramblas: x1+ x2 + x3 1 Dzielnicę Sikornik może obsługiwać pizzeria przy ulicy Wall Street lub Ramblas: x 2 + x3 1 56

Zadanie binarne Dzielnicę Narita może obsługiwać pizzeria przy ulicy Pola Elizejskie lub Ramblas: x 1+ x3 1 Dzielnicę Montparnasse może obsługiwać pizzeria przy ulicy Pola Elizejskie lub Wall Street: x 1+ x2 1 57

Zadanie binarne Model matematyczny: Z( x, x, x ) = x + x + x MIN 1 2 3 1 2 3 x1+ x3 1 1+ 2 + 3 1 x x x x 2 + x3 1 x x 1+ x3 1 1+ x2 1 1 2 3 { } x, x, x 0,1 58

...a studenci żyli z tą wiedzą długo i szczęśliwie 59