Úvod do lineárního programování



Podobné dokumenty
Matice. nazýváme m.n reálných čísel a. , sestavených do m řádků a n sloupců ve tvaru... a1

Úvod do zpracování měření

2. část: Základy matematického programování, dopravní úloha. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

1. K o m b i n a t o r i k a

Lineární programování

17. Statistické hypotézy parametrické testy

MATEMATIKA PŘÍKLADY K PŘÍJÍMACÍM ZKOUŠKÁM BAKALÁŘSKÉ STUDIUM MGR. RADMILA STOKLASOVÁ, PH.D.

2. Definice plazmatu, základní charakteristiky plazmatu

u, v, w nazýváme číslo u.( v w). Chyba! Chybné propojení.,


Matematika I. Název studijního programu. RNDr. Jaroslav Krieg České Budějovice

Přímá úměrnost

z možností, jak tuto veličinu charakterizovat, je určit součet

1. Nakreslete všechny kostry následujících grafů: nemá žádnou kostru, roven. roven n,

IV-1 Energie soustavy bodových nábojů... 2 IV-2 Energie elektrického pole pro náboj rozmístěný obecně na povrchu a uvnitř objemu tělesa...

20. Eukleidovský prostor

Cvičení z termomechaniky Cvičení 5.

Seznámíte se s pojmem Riemannova integrálu funkce jedné proměnné a geometrickým významem tohoto integrálu.

ÚLOHA ČÍNSKÉHO LISTONOŠE, MATEMATICKÉ MODELY PRO ORIENTOVANÝ A NEORIENTOVANÝ GRAF

Číslicové filtry. Použití : Analogové x číslicové filtry : Analogové. Číslicové: Separace signálů Restaurace signálů

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 Bc. studium Kompletní znění testových otázek matematika

Přijímací řízení akademický rok 2012/2013 Kompletní znění testových otázek matematické myšlení

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení

Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: MATEMATIKA TŘETÍ MGR. JÜTTNEROVÁ Název zpracovaného celku: KOMBINACE, POČÍTÁNÍ S KOMBINAČNÍM ČÍSLY

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

6 VYBRANÁ ROZDLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIINY


Kapitola 5 - Matice (nad tělesem)

2 EXPLORATORNÍ ANALÝZA

VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI

DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY

4.5.9 Vznik střídavého proudu

HYPOTEČNÍ ÚVĚR. , kde v = je diskontní faktor, Dl počáteční výše úvěru, a anuita, i roční úroková sazba v procentech vyjádřená desetinným číslem.

Interakce světla s prostředím

Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:

Daniel Velek Optimalizace 2003/2004 IS1 KI/0033 LS PRAKTICKÝ PŘÍKLAD NA MINIMALIZACI NÁKLADŮ PŘI VÝROBĚ

Napájecí zdroje a stabilizátory ss nap?tí

Periodicita v časové řadě, její popis a identifikace

Test hypotézy o parametru π alternativního rozdělení příklad

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Základní princip regulace U v ES si ukážeme na definici statických charakteristik zátěže

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY BŘEZNA 2018

4. Model M1 syntetická geometrie

FINANČNÍ MATEMATIKA. Jarmila Radová KBP VŠE Praha

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY BŘEZNA 2019

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Petr Šedivý Šedivá matematika

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

Komplexní čísla, komplexně sdružená čísla, opačná komplexní čísla, absolutní hodnota (modul) komplexního čísla. z 2 z 1

Experimentální postupy. Koncentrace roztoků

Soustava kapalina + tuhá látka Izobarický fázový diagram pro soustavu obsahující vodu a chlorid sodný

2 Spojité modely rozhodování

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY BŘEZNA 2018

P. Girg. 23. listopadu 2012

FAKULTA INFORMATIKY A MANAGEMENTU UNIVERZITA HRADEC KRÁLOVÉ SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Modely operačního výzkumu 1. Studijní obor:

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).


Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY ÚNORA 2018

PŘÍKLAD NA VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Z INTERVALOVÉHO ROZDĚLENÍ ČETNOSTI

Cvičení 3 - teorie. Teorie pravděpodobnosti vychází ze studia náhodných pokusů.

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 2

ZS 2018/19 Po 10:40 T5

Definice obecné mocniny

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

1. Číselné obory, dělitelnost, výrazy

1. Základy měření neelektrických veličin

5.1. Pojem posloupnosti čísel Grafické znázornění posloupnosti Některé vlastnosti posloupností 155 Kontrolní otázky 157

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení.

FINANČNÍ MATEMATIKA SBÍRKA ÚLOH

M - Posloupnosti VARIACE

CHEMOMETRIKA a STATISTIKA. Prozatímní učební text (srpen 2012) Miloslav Suchánek

Úkol měření. Použité přístroje a pomůcky. Tabulky a výpočty

0. 4b) 4) Je dán úhel Urči jeho základní velikost a převeď ji na radiány. 2b) Jasný Q Q ZK T D ZNÁMKA. 1. pololetí

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

pracovní list studenta

p = 6. k k se nazývá inverze v permutaci [ ] MATA P7 Determinanty Motivační příklad: Řešte soustavu rovnic o dvou neznámých: Permutace z n prvků:

skladbu obou směsí ( v tunách komponenty na 1 tunu směsi):

Rozvrhování na více procesorech

Iterační výpočty projekt č. 2

Výsledky této ásti regresní analýzy jsou asto na výstupu z poítae prezentovány ve form tabulky analýzy rozptylu.

Pravděpodobnost a statistika - absolutní minumum


D = H = 1. člen posloupnosti... a 1 2. člen posloupnosti... a 2 3. člen posloupnosti... a 3... n. člen posloupnosti... a n

Konzultace z předmětu MATEMATIKA pro čtvrtý ročník dálkového studia

KABELY. Pro drátové okruhy (za drát se považuje i světlovodné vlákno): metalické kabely optické kabely

Determinant. Definice determinantu. Permutace. Permutace, vlastnosti. Definice: Necht A = (a i,j ) R n,n je čtvercová matice.

cenný papír, jehož koupí si investor zajistí předem definované peněžní toky, které obdrží v budoucnosti

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

12. N á h o d n ý v ý b ě r

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

OPTIMÁLNÍ FILTRACE METALURGICKÝCH SIGNÁLŮ POMOCÍ INFORMAČNÍCH KRITÉRIÍ

Znegujte následující výroky a rozhodněte, jestli platí výrok, nebo jeho negace:

ZÁKLADNÍ POJMY OPTIKY

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

ODRAZ A LOM SVTLA. Odraz svtla lom svtla index lomu úplný odraz svtla píklady

11. přednáška 16. prosince Úvod do komplexní analýzy.


Transkript:

Úvod do lieárího programováí ) Defiice úlohy Jedá se o optimalizaí problémy které jsou popsáy soustavou lieárích rovic a erovic. Kritéria optimalizace jsou rovž lieárí. Promé v této úloze abývají reálých hodot které leží v uritých mezích. Takové optimalizaí úlohy azýváme lieárím programováím. Úloha lieárího programováí je defiováa jako mi ma{ : A b A b A = b c T kde f() = c T je úelová fukce (kritérium) ve tvaru f ( ) = c c... c = [... omezeí ešeí je ve tvaru a a a... a m a a m... 0.... a... a... a m b b b m 0} ] T ) Úlohy vedoucí a lieárí programováí Optimálí výrobí program Vyrábíme rzých výrobk a každý z ich potebuje m rzých zdroj (surovi a pod.). Na výrobu jedoho výrobku j-tého druhu potebujeme a ij jedotek i-tého zdroje. Zdroje jsou omezeé a máme k dispozici b i jedotek i-tého zdroje. Zisk pi výrob jedoho výrobku j-tého typu je c j. Poty výrobk j-tého typu ozaíme j. Naší úlohou je maimalizovat zisk pi respektováí omezeí a zdroje surovi. Potom hledáme ešeí problému ma{ c T : A b 0}.

Smšovací problém Máme základích surovi. Úkolem je amíchat suroviy tak aby výsledý výrobek ml pedepsaé složeí a suroviové áklady miimálí. Možství jedotek suroviy j-tého druhu ozaíme j její cea za jedotku je c j. Požadovaé složeí výsledého produktu je popsáo vektorem b jehož složky b i jsou rovy požadovaému obsahu látky i ve výsledém produktu. Jedotkové možství základí suroviy j- tého typu obsahuje a ij jedotek látky typu i. Hledáme tedy mi{ c T : A = b 0}. Dopraví problém Máme m výrobc a spotebitel. Sažíme se rozvést zboží od výrobc ke spotebitelm s miimálími áklady pi respektováí omezeí. Distribuí problém Jedá se o optimálí rozpis (resp. pláováí) výroby a stroje i jiá zaízeí. Optimálí ízeí dyamických systém Moho problému optimálího ízeí lze pevést a úlohu lieárího programováí. Píkladem je optimálí ízeí lieárího diskrétího dyamického systému s omezeím velikosti vstupích velii a lieárím kritériem (asov optimálí diskrétí ízeí). Píklad úlohy lieárího programováí Píklad je z prostedí optimálího výrobího programu. Vyrábíme výrobky A a B ze surovi S a S. Zásoby surovi jsou omezeé skladem: Surovia S Surovia S Cea Výrobek A kg / výrobek kg / výrobek 5 USD / výrobek Výrobek B 6 kg / výrobek kg / výrobek 8 USD / výrobek Sklad 500 kg 800 kg MAX Kolik výrobk A a B máme vyrobit aby byl maimálí zisk pi respektováí skladových zásob surovi?

Formulace úlohy Ozame možství výrobku A a možství výrobku B. Úelová fukce bude vyjadovat hodotu možství obou výrobk a omezeí skladové zásoby: f ( ) = 5 6 8 50 80 0. Grafické ešeí Do grafu arteme ob omezeí a úelovou fukci a hledáme maimum fukce f(). ešeí úlohy leží a hraici pípustých hodot ešeí (tyúhelíku ABCD). Vzhledem k lieárí úelové fukci lze ešeí hledat a vrcholech možiy pípustých ešeí. V ašem pípad dostáváme optimálí ešeí: = 00 a = 00. ) Simpleová metoda Budeme ešit základí úlohu lieárího programováí ma{ c T : A b 0}.

ešeí úloh lieárího programováí pomocí simpleové metody ukážeme a pedchozím píkladu: f ( ) = 5 8 MAX 6 50 80 0. Prvím krokem simpleové metody je pepis úlohy do kaoického tvaru. Zavedeím dalších promých a které azýváme doplkovými dostaeme z erovosí rovosti f ( ) = 5 6 8 MAX = 50 = 80 0. Dalším krokem je tvorba tzv. simpleové tabulky do které se zapisuje omezeí a upraveé kritérium (v tomto pípad f() = -5-8 ): b 6 0 500 0 800-5 -8 0 0 0 = f() Simpleová tabulka popisuje v prvích dvou ádcích aše dv omezeí. Z prvího omezeí plye = 500 - ( 6 ) a z druhého omezeí zase plye = 800 - ( ). Odtud dostaeme základí ešeí = 500 a = 800 (ostaí promé jsou ulové = = 0). Posledí ádek vyjaduje kritérium které je ulové. Teto krok zameá že jsme v bodu A a obrázku (viz. grafické ešeí). Nyí musíme urit promou (která odpovídá sloupci) pomocí které budeme rozvíjet ešeí. Vybíráme tu promou která má ejižší hodotu v posledím ádku (úelové fukci) a vyskytuje se v úelové fukci (tato promá ejvíce zvýší hodotu úelové fukce). Tímto postupem uríme tzv. klíový sloupec který v ašem pípad odpovídá promé. Dále musíme urit tzv. klíový ádek kterým budeme ostatí ádky upravovat (respektive elimiovat) tak abychom v ostatích ádcích dostali v klíovém sloupci ulové hodoty. Klíový ádek je takový ádek který má miimálí podíl le b j / a j pro všechy ádky omezeí j =...m kde a j symbolizuje prvek v klíovém sloupci. V ašem pípad je klíovým ádkem prví ádek protože podíl 500/6 = 50 je meší ež podíl 800/ = 0 ve druhém ádku. Po úprav ádk ádkem klíovým dostaeme

b / /6 0 50 0 -/ 00-0 / 0 000 = f() Z upraveé simpleové tabulky lze peíst ešeí (ve tvaru * = [ ]) * = [ 5 00] které ješt eí optimálí protože v posledím ádku se vyskytuje záporá hodota v prvím sloupci tabulky. Tato druhá iterace odpovídá bodu B a obrázku pro grafické ešeí. Obdob provedeme ješt jedu iteraci tetokrát klíový sloupec je sloupec odpovídající promé klíový ádek bude druhý ádek. Po provedeí další úpravy dostaeme b 0 / -/6 00 0 - / 00 0 0 / / 00 = f() Tato iterace byla posledí protože posledí ádek obsahuje ezáporá ísla ve sloupcích odpovídající promým v kriteriu (tedy a ). Z posledí tabulky lze odeíst optimálí ešeí ( obsahuje bázi [] které odpovídá sloupec b = [000] platí = 00) * = [0 0 0]. Zmíé ešeí odpovídá bodu C a obrázku. ) Speciálí pípady Alterativí ešeí V pípad že úloha lieárího programováí emá jedozaé ešeí ale má jich ekoe moho jedá se o alterativí ešeí. Teto pípad ukážeme a jedoduchém píkladu Píklad: f ( ) = 6 0. MAX Vytvoíme simpleovou tabulku s doplkovými promými b 0 0 6 - - 0 0 0 = f()

Provedeme úpravu klíovým ádkem a dostaeme b / 0 -/ / 0 / 0 0 0 = f() V posledím ádku jsme po prví iteraci dostali ezáporé prvky tudíž jsme dosáhli optimálího ešeí * = [ 0]. Všimme si ale prvího sloupce který sice eobsahuje bázi (a proto = 0) ale v ádku reprezetující kriterium je ula. Z toho plye že lze upravit tabulku tak aby prví promá byla bázová - vyásobíme prví ádek a elimiujeme druhý ádek (posledí ádek eupravujeme!). Potom dostaeme b 0-0 - 0 0 0 = f() Z tabulky odeteme další optimálí ešeí * = [ 0]. Dostali dv krají optimálí ešeí * = [ ] a * = [ ]. Optimálí ešeí * lze parametrizovat * * * 0 = λ ( λ) = λ ( ) λ λ.

Neomezeé ešeí V pípad že úloha lieárího programováí emá omezeé ešeí potom mže jeda ebo kolik promých abývat libovolých hodot úelová fukce roste a promá spluje omezující podmíky. Píklad: f ( ) = 0. MAX Vytvoíme simpleovou tabulku s doplkovými promými b - - - 0 0 = f() Provedeme úpravu klíovým ádkem a dostaeme b - -7 0 = f() Po prví iteraci dostáváme ešeí * = [ 0] (bod A a ásledujícím obrázku). Dále ám zbývá optimalizovat ešeí podle promé. Ale prvek odpovídající omezeí pro tuto promou je záporý (-) a tudíž promá mže rst ade všechy meze piemž úelová fukce také roste omezující podmíka je pitom spla. Potom pro ešeí platí * = [ 0] a f() =.

Úlohy Úloha 8.: ešte úlohy lieárího programováí a) 0. 90 90 00 5.5 ) ( = MAX f b) 0. 8 9 9 7 ) ( = MAX f c) 0. ) ( = MAX f

Úloha 8.: Optimálí výrobí program Spoleost vyrábí druhy baleých aj (A B a C) každý se skládá ze tí surovi (aj S S a S). Formulujte úlohu jako úlohu lieárího programováí a urete kolik kus aje A B a C se má vyrobit abychom maimalizovali zisk z prodeje s respektem a skladové zásoby surovi S S a S. Urete zisk z prodeje. S S S Cea aj A 0 g/kus 0 g/kus 0 g/kus K/kus aj B 0 g/kus 0 g/kus 0 g/kus 7 K/kus aj C 0 g/kus 0 g/kus 0 g/kus 8 K/kus Sklad 0 kg 50 kg 60 kg MAX Úloha 8.: Distribuí (pláovací) problém Spoleost vlastí dva stroje S S a vyrábí dva druhy výrobk V a V. Deí vytížeost obou stroj má být maimál 0 hodi. Za de se musí vyrobit 60 kus výrobk V a 80 kus výrobk V. Výrobek V stojí 00 K výrobek V 50 K. Formulujte úlohu jako úlohu lieárího programováí a urete kolik hodi se budou vyrábt výrobky V a prvím stroji S a druhém stroji S a kolik hodi se budou vyrábt výrobky V a prvím stroji S a druhém stroji S. V pípad že v pláu rozvrhu výroby stroj budou prostoje upravte rozvrh s ohledem a zisk tak aby výsledý rozvrh prostoje eobsahoval. Urete teto zisk. Výko stroj lze popsat tabulkou: Výrobek V Výrobek V Stroj S 5 ks/hod 0 ks/hod Stroj S 0 ks/hod 0 ks/hod Úloha 8.: Smšovací problém Ze tí složek je teba amíchat 0 kg smsi. Prví složka stojí 0 K/kg druhá 0 K/kg a tetí 0 K. Pitom sms musí obsahovat alespo 50 procet druhé složky maimál 60 procet druhé složky a miimál 5 procet tetí složky. Formulujte úlohu jako úlohu lieárího programováí a urete hmotostí podíl složek ve smsi tak aby byly suroviové áklady miimálí.