Matematika II. 1. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2012/2013. tanév/

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Advertisements

A Szállítási feladat megoldása
Nevezetes algoritmusok
Alkalmazott informatika – gyakorló feladatok II.
Készletezési modellek Ferenczi Zoltán
Matematika feladatlap a 8. évfolyamosok számára
TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK FELTÉTELES SZÉLSŐÉRTÉKSZÁMÍTÁSA
Az üzleti rendszer komplex döntési modelljei (Modellekkel, számítógéppel támogatott üzleti tervezés) Hanyecz Lajos.
Dualitás Ferenczi Zoltán
Lineáris programozás feladat Feladat (Wellness) A wellness iroda 4 féle DaySpa programot kínál frissülni kívánó vendégeinek. 4 önálló programot.
A lineáris programozási feladatok típusai és grafikus megoldásai
Elemi bázistranszformáció
Matematika II. 3. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2010/2011. tanév Műszaki térinformatika ágazat tavaszi félév.
Matematika II. 4. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2010/2011. tanév Műszaki térinformatika ágazat tavaszi félév.
Matematika II. 5. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2010/2011. tanév Műszaki térinformatika ágazat tavaszi félév.
2012. április 12., Budapest Statisztikai kérdések jelterjedés modellezésében Smart metering Milánkovich Ákos Híradástechnikai Tanszék.
Matematika II. 2. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2012/2013. tanév Műszaki térinformatika ágazat őszi félév.
Edényrendezés Adott az alábbi rendezetlen sorozat melyen elvégezzük a Radix eljárást:
Operációkutatás szeptember 18 –október 2.
Gazdaságmatematika 1. szeminárium Rétallér Orsi.
Gazdaságmatimatika Gyakorló feladatok.
Algebra a matematika egy ága
A kurzus programja Dátum Témakör november 10.
Stackelberg, Cournot, Bertrand
Készítette: Pető László
Szállítási feladatok Optimalitás vizsgálat
Szállítási probléma - fogalmak
Lineáris programozás Modellalkotás Grafikus megoldás Feladattípusok
Operációkutatás Kalmár János, Hiperbolikus és kvadratikus programozás.
OPERÁCIÓKUTATÁS Kalmár János, 2011 Tartalom Több lineáris célfüggvényes LP Tiszta egészértékű LP.
OPERÁCIÓKUTATÁS Kalmár János, 2012 Tartalom A nulla-egy LP megoldása Hátizsák feladat.
Optimalizálási módszerek 3. Lineáris programozás
Matematikai modellek a termelés tervezésében és irányításában
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék 2013/14 1. félév 4. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens.
Matematika III. előadások Építőmérnök BSc szak PMMINB313
Gazdasági informatikából megkaptuk a félévi feladatot!!! Mindenki „nagy” örömére… 0. hét.
Gazdasági informatikából megkaptuk a félévi feladatot!!! Mindenki nagy örömére… 0. hét.
Gazdasági informatika II.félév
Hasonlóságelemzés COCO használatával
Lineáris programozás feladatok 1. Két változós feladat Pincészetünknek 2 fajta bora van. 2 féle bort forgalmaz (fehéret és vöröset). A következő táblázat.
MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA I.
Gazdasági informatika
Lineáris programozás Definíció: Olyan matematikai programozási feladatot nevezünk lineáris programozási feladatnak, amelyekben az L halmazt meghatározó.
Kvantitatív módszerek
Dr. Farkas Károly CSc SAS Fórum Magyarország Otthon az üzleti-intelligenciában Budapest, október
Gyakorló feladatok Mikroökonómia.
3. előadás Heterogén sokaságok Szórásnégyzet-felbontás
Lineáris programozás.
Lineáris programozás Elemi példa Alapfogalmak Általános vizsg.
Lineáris programozás és a szimplex módszer
Matematika II. 1. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2010/2011. tanév Kataszteri ágazat tavaszi félév.
Matematika I. 1. heti előadás Műszaki Térinformatika 2013/2014. tanév szakirányú továbbképzés tavaszi félév Deák Ottó mestertanár.
A függvény deriváltja Digitális tananyag.
A KOMPLEX DÖNTÉSI MODELL MATEMATIKAI ÖSSZEFÜGGÉSRENDSZERE Hanyecz Lajos.
Készítette: Horváth Viktória
Módosított normál feladat
A program a bemeneti adatok alapján ( mint pl. az Excel Solver ) nem adja meg közvetlenül a végeredményt, hanem a megfelelő generálóelemek kiválasztásával.
Kruskal-algoritmus.
Parametrikus programozás
Dr. Bánkuti Gyöngyi Klingné Takács Anna
Területmérlegre vonatkozó konzisztencia-vizsgálat Gazdasági Informatika Tanszék 2004/2005. tanév Utolsó frissítés:
OPERÁCIÓKUTATÁSDUALITÁS
Mohó algoritmusok Szlávi Péter ELTE IK
Edényrendezés PINTÉR LÁSZLÓ – FZGAF Adott az alábbi rendezetlen sorozat, melyen elvégezzük a Radix eljárást:
Készítette: Mátyás István agrár mérnöktanár szakos hallgató,
Szállításszervezés.
OPERÁCIÓKUTATÁS TÖBBCÉLÚ PROGRAMOZÁS. Operáció kutatás Több célú programozás A * x  b C T * x = max, ahol x  0. Alap összefüggés: C T 1 * x = max C.
Technológiai folyamatok optimalizálása Ráduly Botond Mészáros Sándor MATLAB ® - Optimization Toolbox.
Lineáris programozás Elemi példa Alapfogalmak Általános vizsg.
Azeotróp elegyek elválasztása
Előadás másolata:

Matematika II. 1. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2012/2013. tanév/ Műszaki térinformatika ágazat őszi félév Matematika II. 1. előadás

Lineáris programozás Miért lineáris ? Lássunk egy példát! A feladat: Szendvicsek gyártása egy házibulira! Alapanyagok: 120 dkg vaj 100 dkg sonka 200 dkg sajt 20 db főtt kemény tojás

Lineáris programozás A szendvicsek típusai: A típus (x1 darab): 3 dkg vaj 3 dkg sonka 2 dkg sajt 1/4 db tojás B típus (x2 darab): 2 dkg vaj 1 dkg sonka 5 dkg sajt 1/2 db tojás

Lineáris programozás Mi a feladat? Matematikai modell: A lehető legtöbb szendvics elkészítése az alap-anyagokból (kenyér korlátlanul rendelkezésre áll). Matematikai modell: x1 >= 0; x2 >= 0 (negatív mennyiség ?) 3·x1 + 2·x2 <= 120 (vajas feltétel) 3·x1 + x2 <= 100 (sonkás feltétel) 2·x1 + 5·x2 <= 200 (sajtos feltétel) 1/4·x1 + 1/2·x2 <= 20 (tojásos feltétel) Célfüggvény: z = x1 + x2  max.

Lineáris programozás Grafikus megoldás: 1. lépés: a „vajas” egyenes A félterek irányítása 2. lépés: a többi egyenes A lehetséges megoldások halmaza A célfüggvény egyenesei 3. lépés: Optim. megoldás

Lineáris programozás Tapasztalatok a feladat kapcsán: A lehetséges megoldások halmaza a síknak egyenesekkel határolt tartománya Az azonos célfüggvény-értékkel rendelkező pontok egy párhuzamos egyenes-sereg valamelyik egyenesén fekszenek A max. célfüggvény-értéket ezen egyenesek párhuzamos eltolásával kaphatjuk meg

Lineáris programozás A grafikus megoldás elemzése:

A Szimplex módszer A feladat: Adott egy m egyenlőtlenségből álló n változós lineáris egyenlőtlenségrendszer és egy n változós lineáris függvény; Az egyenlőtlenségrendszer együtthatómátrixa legyen A; Az egyenlőtlenségrendszer jobb oldalán álló paraméterek m dimenziós vektora legyen b; A célfüggvény paramétereit fejezze ki a c*; n dimenziós sorvektor;

A Szimplex módszer A lineáris programozás általános feladata ezek alapján a következő: A x <= b; x >= 0 z = c* x  max.! Észrevételek: A feltételrendszerben lehetnek <= és >= irányú egyenlőtlenségek is. Az esetleges egyenletek helyettesíthetők két megfelelő egyenlőtlenséggel. A maximum-feladat helyett szerepelhet minimum-feladat is, ha a -c* vektorral dolgozunk.

A Szimplex módszer A lineáris programozási feladatat kanonikus alakja a következő: A x = b; x >= 0 z = c* x  max.! Észrevételek: Az általános alakkal szemben itt csak egyenletek szerepelnek; Az általános alak mindig átalakítható kanonikusra, néhány új változó bevonásával.

A Szimplex módszer Az átalakításhoz tekintsünk egy olyan általános feladatot, amelyben a következő feltételek szerepelnek: A1 x = b1 A2 x <= b2 A3 x >= b3 x >= 0 z = c* x  max.!.

A Szimplex módszer Az előző feltételrendszer új változók bevezetésével átalakítható az alábbira: A1 x = b1 A2 x + Eq u = b2 A3 x - Er v = b3 x >= 0; u >= 0; v >= 0 z = c* x  max.!.

A Szimplex módszer A Szimplex módszer induló táblája az alábbi:

A Szimplex módszer Az algoritmus lépései: A megoldás optimális, ha a c* minden együtthatója negatív; Ha van cj > 0, akkor a legnagyobb ilyen oszlopát vizsgáljuk; Megkeressük azt a ak,j> 0 számot, amelyre az xk/ak,j hányados minimális lesz, ez lesz a generáló elem; Elvégezzük az elemi bázistranszformációt úgy, hogy a j. és a k. elemet cseréljük ki egymással; Az eljárást az elejével folytatjuk.

A Szimplex módszer Megállási feltétel: Nincs cj > 0 elem, ekkor találtunk optimális megoldást; Bár még van cj > 0, de ebben az oszlopban minden ak,j <= 0; Ebben az esetben a célfüggvény nem korlátos, tehát nincs optimális megoldás

Példa a Szimplex módszer alkalmazására Egy üzemben öt különböző terméket lehet három korlátozott mennyiségben rendelkezésre álló erőforrás segítségével előállítani. Az erőforrások mennyiségét, a fajlagos ráfordításokat és az egyes termékek fajlagos hozamát a következő táblázat foglalja össze. Készítsük el az optimális termelési tervet, amely a maximális hozamot eredményezi!

Példa a Szimplex módszer alkalmazására A mintapélda alapadatai:

Példa a Szimplex módszer alkalmazására Az induló Szimplex tábla, amely egyben egy lehetséges megoldást is tartalmaz: Mivel van cj > 0, a megoldás még nem optimá-lis. Válasszunk generáló elemet!

Példa a Szimplex módszer alkalmazására Az első transzformáció nyomán kapott Szimplex tábla: Ismét van cj > 0, a megoldás még mindig nem optimális. Válasszunk újabb generáló elemet!

Példa a Szimplex módszer alkalmazására A második transzformáció nyomán kapott Szimplex tábla: Még van cj > 0, a megoldás még mindig nem optimális. Válasszunk újra generáló elemet!

Példa a Szimplex módszer alkalmazására A harmadik transzformáció nyomán kapott Szimplex tábla: Itt már az összes cj < 0, a megoldás tehát opti-mális.

A mintapélda megoldása Az optimális termelési stratégia az előbbiek alapján tehát az, ha a vállalat a következő-képpen jár el: I. termék: 20 egység II. termék: 30 egység V. termék: 50 egység Ekkor a tiszta hozam: z = 230

Módosított mintapélda A módosított mintapélda alapadatai (a IV. termék fajlagos tiszta hozama 1-ről 2-re nő): Állítsuk elő a megoldást!