Matematika II. 1. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2010/2011. tanév Kataszteri ágazat tavaszi félév.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Advertisements

A Szállítási feladat megoldása
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Nevezetes algoritmusok
Alkalmazott informatika – gyakorló feladatok II.
4. Előadás: A mohó algoritmus
Készletezési modellek Ferenczi Zoltán
TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK FELTÉTELES SZÉLSŐÉRTÉKSZÁMÍTÁSA
Az üzleti rendszer komplex döntési modelljei (Modellekkel, számítógéppel támogatott üzleti tervezés) Hanyecz Lajos.
2005. Operációkutatás Ferenczi Zoltán. Széchenyi István Egyetem Operációkutatás eredete •második világháború alatt alakult ki •különböző szakmájú emberekből.
Partner kiválasztási feladat modellezése Virtuális vállalat 8. gyakorlat Dr. Kulcsár Gyula.
Dualitás Ferenczi Zoltán
A lineáris programozási feladatok típusai és grafikus megoldásai
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.
Matematika II. 1. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2012/2013. tanév/
Operációkutatás szeptember 18 –október 2.
Gazdaságmatematika 1. szeminárium Rétallér Orsi.
Gazdaságmatimatika Gyakorló feladatok.
Algebra a matematika egy ága
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.
Év eleji információk Előadó: Hosszú Ferenc II. em Konzultáció: Szerda 9:50 – 10:35 II. em
III. előadás.
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
MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA I.
Gazdasági informatika
Operációkutatás eredete
Lineáris programozás Definíció: Olyan matematikai programozási feladatot nevezünk lineáris programozási feladatnak, amelyekben az L halmazt meghatározó.
Dr. Farkas Károly CSc SAS Fórum Magyarország Otthon az üzleti-intelligenciában Budapest, október
Gyakorló feladatok Mikroökonómia.
3.2. A program készítés folyamata Adatelemzés, adatszerkezetek felépítése Típus, változó, konstans fogalma, szerepe, deklarációja.
Lineáris programozás.
Lineáris programozás Elemi példa Alapfogalmak Általános vizsg.
Lineáris programozás és a szimplex módszer
Matematika I. 1. heti előadás Műszaki Térinformatika 2013/2014. tanév szakirányú továbbképzés tavaszi félév Deák Ottó mestertanár.
A sztochasztikus kapcsolatok (Folyt). Korreláció, regresszió
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
Algoritmus és adatszerkezet Tavaszi félév Tóth Norbert1 Floyd-Warshall-algoritmus Legrövidebb utak keresése.
Bellmann-Ford Algoritmus
OPERÁCIÓKUTATÁSDUALITÁS
Mohó algoritmusok Szlávi Péter ELTE IK
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.
III. előadás.
Előadás másolata:

Matematika II. 1. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2010/2011. tanév Kataszteri ágazat tavaszi félév

Az előadás vázlata Bevezetés, a félév tematikája, követelmények Problémák és megoldásuk Optimális megoldás keresése –Térinformatika –Gazdasági feladatok –Geodéziai feladatok –Gráfok, hálózatok, útvonalak –Matematikai modellek (legkisebb négyzetek módszere, transzformációk)

Az előadás vázlata II. Ma: lineáris programozás –A feladat megfogalmazása –Grafikus megoldás 2 változóra –A megoldhatóság feltétele –A Szimplex-módszer algoritmusa –Mintapéldák –Modell-alkotás a gyakorlatban

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 (x 1 darab): 3 dkg vaj 3 dkg sonka 2 dkg sajt 1/4 db tojás –B típus (x 2 darab): 2 dkg vaj 1 dkg sonka 5 dkg sajt 1/2 db tojás

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

A Szimplex módszer Az előző feltételrendszer új változók bevezetésével átalakítható az alábbira: A 1 x = b 1 A 2 x + E q u= b 2 A 3 x - E r v= b 3 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 c j > 0, akkor a legnagyobb ilyen oszlopát vizsgáljuk; –Megkeressük azt a a k,j > 0 számot, amelyre az x k /a k,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 c j > 0 elem, ekkor találtunk optimális megoldást; –Bár még van c j > 0, de ebben az oszlopban minden a k,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 c j > 0, a megoldás még nem optimá- lis. Válasszunk generáló elemet!

Példa a Szimplex módszer alkalmazására Az első transzformáció nyomán kapott Szimplex tábla: Ismét van c j > 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 c j > 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 c j < 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!