Dualność w programowaniu liniowym

Podobne dokumenty
Programowanie liniowe

Elementy Modelowania Matematycznego

Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka

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

Wprowadzenie do badań operacyjnych - wykład 2 i 3

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

Standardowe zadanie programowania liniowego. Gliwice 1

Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe

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

Programowanie nieliniowe. Badania operacyjne Wykład 3 Metoda Lagrange a

Definicja problemu programowania matematycznego

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

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

ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO

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

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 2 (Materiały)

Teoretyczne podstawy programowania liniowego

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

Badania operacyjne egzamin

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

Programowanie nieliniowe

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Zadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik

Programowanie liniowe

BADANIA OPERACYJNE pytania kontrolne

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 4 (Materiały)

Rozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik

Zagadnienie transportowe

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

6. ANALIZA POST-OPTYMALIZACYJNA analiza wrażliwości rozwiązania optymalnego

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

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 7 Programowanie nieliniowe i całkowitoliczbowe

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

OPTYMALIZACJA PROCESÓW LOGISTYCZNYCH

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Optymalizacja

Programowanie liniowe metoda sympleks

Elementy Modelowania Matematycznego

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

1 Przykładowe klasy zagadnień liniowych

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

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

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

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.

Iwona Konarzewska Programowanie celowe - wprowadzenie. Katedra Badań Operacyjnych UŁ

Elementy modelowania matematycznego

Algorytm simplex i dualność

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

4. PROGRAMOWANIE LINIOWE

Rozwiązanie Ad 1. Model zadania jest następujący:

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

Optymalizacja programu produkcji

Programowanie liniowe metoda sympleks

Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Zagadnienie transportowoprodukcyjne. programowanie liniowe

Kolejny krok iteracji polega na tym, że przechodzimy do następnego wierzchołka, znajdującego się na jednej krawędzi z odnalezionym już punktem, w

Programowanie dynamiczne. Tadeusz Trzaskalik

ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA

) 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

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

Programowanie liniowe metoda sympleks

Ekonometria - ćwiczenia 11

EGZAMIN MAGISTERSKI, Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach. x i 0,

Algorytmy i struktury danych.

WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIENIA Problem przydziału

PROGRAMOWANIE NIELINIOWE

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

etody programowania całkowitoliczboweg

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

Modelowanie całkowitoliczbowe

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

BADANIA OPERACYJNE ANALITYKA GOSPODARCZA

(Dantzig G. B. (1963))

Metoda simpleks. Gliwice

Zadanie 7.1 Operacje bilansowe i ich ujęcie na kontach księgowych Proszę ocenić, czy na podanych kontach wpisano prawidłowe stany początkowe

Wykład 6. Programowanie liniowe

Poziom przedmiotu: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L, 1C PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

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

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 2

PROGRAMOWANIE WIELOKRYTERIALNE (CELOWE)

PROGRAMOWANIE KWADRATOWE

13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej

Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x 1, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.

Metody systemowe i decyzyjne w informatyce



Optymalizacja systemów

Zadanie transportowe

Optymalizacja liniowa w liczbach całkowitych (PLC)

Wprowadzenie z dynamicznej optymalizacji

EKONOMETRIA I SYLABUS

Transkrypt:

2016-06-12 1 Dualność w programowaniu liniowym Badania operacyjne Wykład 2

2016-06-12 2 Plan wykładu Przykład zadania dualnego Sformułowanie zagadnienia dualnego Symetryczne zagadnienie dualne Niesymetryczne zagadnienie dualne Własności zagadnień dualnych Interpretacja zagadnienia dualnego

Przykład Mały warsztat naprawia trzy rodzaje urządzeń B1, B2, B3. Każde urządzenie zawiera trzy podstawowe elementy: E 1, E 2, E 3. Naprawa polega na demontażu i/lub montażu elementów E 1, E 2, E 3 według określonej technologii. Tabela przedstawia przebieg każdej naprawy, zysk z naprawy urządzenia określonego typu oraz zapas elementów E 1, E 2, E 3 w firmie.

2016-06-12 4 Przykład zastosowania PL Element Urządzenie E1 E2 E3 zysk [$/szt] B1 3-2 -4-1 B2-1 4 3 3 B3 2 0 8-2 Zapas [szt.] 7 12 10 Aby określić optymalny z punktu widzenia maksymalizacji zysku zakres napraw budujemy model liniowy problemu.

Przykład Załóżmy, że warsztat może po prostu sprzedać zapasy elementów E 1, E 2, E 3 zamiast naprawiać urządzenia. Znalazł się nabywca. Jaka jest cena elementów E 1, E 2, E 3, przy której nabywca nabędzie cały zapas po najniższych kosztach nie powodując strat warsztatu?

2016-06-12 6 Sformułowanie problemu Niech y 1 oznacza cenę elementu E 1 y 2 oznacza cenę elementu E 2 y 3 oznacza cenę elementu E 3 Całkowity koszt zakupu elementów: 7y 1 + 12y 2 + 10y 3 Zysk warsztatu na naprawie urządzenia B 1 Zysk z naprawy urządzenia B 1 wynosi -1 Podobnie dla urządzeń B 2 i B 3 : 3y 1 2y 2 4y 3-1 y 1 + 4y 2 + 3y 3 3 2y 1 + 8y 3 2

2016-06-12 7 Sformułowanie problemu Zminimalizować Przy ograniczeniach 7y 1 + 12y 2 + 10y 3 3y 1 2y 2 4x 3-1 y 1 + 4y 2 + 3y 3 3 2y 1 + 8y 3 2 y 1, y 2, y 3

2016-06-12 8 Zagadnienie dualne zmaksymalizować przy ograniczeniach cx Ax = b x 0 zminimalizować yb przy ograniczeniach A T y = c T y 0 c c 1,c 2,,cn y = [y 1,, y m ] x x x x 1 2 n a A a 11 1n m1 a a mn b b b b 1 2 m

2016-06-12 9 Twierdzenie o dualności Jeżeli zagadnienie pierwotne (dualne) ma skończone rozwiązanie optymalne, to odpowiednie zagadnienie dualne (prymalne) ma również skończone rozwiązanie optymalne i ekstrema tych funkcji celu są równe, to znaczy cx* = y*b. Jeżeli rozwiązanie optymalne jednego z zagadnień (prymalnego lub dualnego) jest nieograniczone, to odpowiadające mu zagadnienie dualne (prymalne) nie ma rozwiazań dopuszczalnych.

2016-06-12 10 Twierdzenie uzupełniające o różnicach dopełniających Dla optymalnych rozwiązań dopuszczalnych zagadnień prymalnego i dualnego, jeżeli tylko występuje nierówność w k-tej zależności dowolnego układu (odpowiednia zmienna osłabiająca jest dodatnia), to k-ta zmienna w jego układzie dualnym jest równa zero. Jeżeli k-ta zmienna jest dodatnia w dowolnym układzie, to k- ta nierówność w jego układzie dualnym jest rownością (odpowiednia zmienna osłabiająca jest równa zero).

Końcowa tablica simpleks - prymalny i B c B 1 3 2 0 0 0 RHS x 1 x 2 x 3 s 1 s 2 s 3 1 x 1 1 1 0 4/5 2/5 1/10 0 4 2 x 2 3 0 1 2/5 1/5 3/10 0 5 3 s 3 0 0 0 10 1-1/2 1 11 4 0 0-12/5-1/5-4/5 0 11

Końcowa tablica simpleks - prymalny i B c B 1 3 2 0 0 0 RHS x 1 x 2 x 3 s 1 s 2 s 3 1 x 1 1 1 0 4/5 2/5 1/10 0 4 2 x 2 3 0 1 2/5 1/5 3/10 0 5 3 s 3 0 0 0 10 1-1/2 1 11 4 0 0-12/5-1/5-4/5 0 11 y 1 = 1/5

Końcowa tablica simpleks - prymalny i B c B 1 3 2 0 0 0 RHS x 1 x 2 x 3 s 1 s 2 s 3 1 x 1 1 1 0 4/5 2/5 1/10 0 4 2 x 2 3 0 1 2/5 1/5 3/10 0 5 3 s 3 0 0 0 10 1-1/2 1 11 4 0 0-12/5-1/5-4/5 0 11 y 2 = 4/5

Końcowa tablica simpleks - prymalny i B c B 1 3 2 0 0 0 RHS x 1 x 2 x 3 s 1 s 2 s 3 1 x 1 1 1 0 4/5 2/5 1/10 0 4 2 x 2 3 0 1 2/5 1/5 3/10 0 5 3 s 3 0 0 0 10 1-1/2 1 11 4 0 0-12/5-1/5-4/5 0 11 y 3 = 0

Końcowa tablica simpleks - prymalny i B c B 1 3 2 0 0 0 RHS x 1 x 2 x 3 s 1 s 2 s 3 1 x 1 1 1 0 4/5 2/5 1/10 0 4 2 x 2 3 0 1 2/5 1/5 3/10 0 5 3 s 3 0 0 0 10 1-1/2 1 11 4 0 0-12/5-1/5-4/5 0 11 zmienne uzupełniające w zagadnieniu dualnym

2016-06-12 16 Interpretacja rozwiązania Zagadnienie Prymalne Maksymalny zysk to 11$. Należy naprawić 4 szt. urządzenia B1 i 5 szt. urządzenia B2, natomiast nie należy przyjmować zleceń na naprawę urządzenia B3. Wartości zmiennych uzupełniających oznaczają zapas części, który pozostanie w magazynie po zakończeniu produkcji. Elementy E1 i E2 zostaną zużyte, natomiast pozostanie 11 szt. Elementu E3. Zagadnienie dualne Minimalny koszt zakupu 11$. Należy sprzedać element E 1 po 0,2$/szt., E 2 po 0,8$/szt., a E 3 można oddać za darmo. Wartości zmiennych uzupełniających oznaczają dodatkową wartość uzyskaną ze sprzedaży elementów, niewykorzystanych do naprawy urządzenia typu B1, B2 i B3. Sprzedaż elementów zużytych do naprawy B1 i B2 nie przyniesie zysku. Naprawa B3 przynosi 12/5 $/szt strat w porównaniu ze sprzedażą na części.

Podsumowanie Sformułowanie problemu dualnego do LP Interpretacja zagadnienia dualnego Własności rozwiązania dualnego 2016-06-12 17