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Sensitivitätsanalyse Marc Schwärzli HS 2012. Die Sensitivitätsanalyse ist eine postoptimale Rechnung, die den Einfluss sich ändernder Parameter auf eine.

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Präsentation zum Thema: "Sensitivitätsanalyse Marc Schwärzli HS 2012. Die Sensitivitätsanalyse ist eine postoptimale Rechnung, die den Einfluss sich ändernder Parameter auf eine."—  Präsentation transkript:

1 Sensitivitätsanalyse Marc Schwärzli HS 2012

2 Die Sensitivitätsanalyse ist eine postoptimale Rechnung, die den Einfluss sich ändernder Parameter auf eine bereits bestehende Lösung untersucht. Folgende Situationen erfordern keine Neuberechnung: – Ein oder mehrere Koeffizienten der Zielfunktion ändern sich. – Eine oder mehrere rechte Seite(n) in den Restriktionen werden korrigiert. Die Sensitivitätsanalyse

3 Ausgangspunkt ist die letzte Simplextabelle. Eine qualitative Änderung bedeutet die Menge der Basisvariablen bleibt nicht gleich. Bei einem qualitativ gleichen Ergebnis können sich jedoch die Werte der Basisvariablen und damit der Zielwert ändern. (Zum Beispiel die Artikel bleiben dieselben aber die Stückzahl änder sich.) Die Sensitivitätsanalyse

4 Opportunitätskosten oder Schattenpreise X1X1 X2X2 X3X3 X4X4 S1S1 S2S2 S3S3 r.S. Z X1X X2X S3S Lösung: (8,8,0,0,0,0,6) und Z max =32 Die Koeffizienten der der Schlupfvariablen (S 1, S 2, S 3 ) der optimalen Lösung in Z heißen Opportunitätskosten oder Schattenpreise. Darstellung erfolgt mit: (Vorzeichen in Z sind umgekehrt)

5 Beispiel: X 1 ändert sich von 3 auf 3 + t 1. Für welche Werte von t 1 bleibt die Optimallösung gleich? Änderungen der Koeffizienten in der Zielfunktion. Dazu wird der entsprechende Koeffizient in Z um t vermehrt und das t-Fache der 1. Zeile (X 1 Zeile) von der Z-Zeile abgezogen. (I) Z = 3x 1 + x 2 + x 3 +2x 4 max

6 Änderungen der Koeffizienten in der Zielfunktion. X1X1 X2X2 X3X3 X4X4 S1S1 S2S2 S3S3 r.S. Z0+t X1X1 1 t 1 0 t 1 1 t 1 0 t 1 8 t 1 X2X2 S3S t 1 -3-t 1 -2-t t 1 Damit das Ergebnis weiterhin Maximal bleibt, dürfen die neuen Zielfunktionskoeffizienten nicht positiv sein. (Optimalitätsbedingung)

7 Änderungen der Koeffizienten in der Zielfunktion X1X1 X2X2 X3X3 X4X4 S1S1 S2S2 S3S3 r.S. Z0+t X1X1 1 t 1 0 t 1 1 t 1 0 t 1 8 t 1 X2X2 S3S t 1 -3-t 1 -2-t t 1 Kleiner 0 setzen:vereinfachen: X3X3 -2-t 1 <=0-2<=t 1 X4X4 -2-t 1 <=0-2<=t 1 S1S1 -3-t 1 <=0-3<=t 1 S2S2 -2-t 1 <=0-2<=t 1 t1 muss folglich größer gleich als -2 sein -- die Probe kann durch Einsetzen erfolgen.

8 Ändert sich X 1 von 3 auf 3 + t 1 (mit t 1 > -2) bleibt die ursprüngliche Optimallösung (8,8,0,0,0,0,6) erhalten. Der neue maximale Zielwert lautet Z max,neu = -1 mal (-32-8t 1 ) = 32+8t 1 Änderungen der Koeffizienten in der Zielfunktion Für alle t 1 > -2 gilt das Optimalitätskriterium, somit gibt es einen neuen max. Zielwert. Der Zielwert ändert sich nur, wenn der geänderte Koeffizient, so wie in diesem Beispiel, in der Optimallösung Basisvariable ist.

9 Betrifft eine Kapazitätsausweitung eine Restriktion die nicht ausgeschöpft worden ist (Die zugehörige Schlupfvariable ist dann Basisvariable mit positiven Wert.) so ändert sich weder die Optimallösung noch der Optimalwert. Betrifft eine Kapazitätseinschränkung eine Restriktion die nicht ausgeschöpft worden ist so kommt es nur zu einer Änderung als die Einschränkung höher ist als die überschüssigen Kapazitäten. Werden die rechten Seiten von ausgeschöpften Restriktionen verändert, so kommt es jedenfalls zu einer Änderung der optimalen Lösung und des Zielwertes. Änderungen in den rechten Seiten

10 (II) X 1 - X 2 + X 3 + 2X 4 16 X 2 +X 4 8 X 2 +2X 3 +X 4 8 Änderungen in den rechten Seiten Beispiel: Die Restriktion 16 wird auf 16 + C 1 geändert. X1X1 X2X2 X3X3 X4X4 S1S1 S2S2 S3S3 r.S. Z X1X X2X S3S

11 Der erste Vektor entspricht der rechten Seite des Schlusstableaus. Änderungen in den rechten Seiten Die Optimallösung ändert sich dann qualitativ nicht: +C1 da Restriktion, sonst - C1

12 Der ersten Restriktion wird grundsätzlich im Starttableau die Schlupfvariable S 1 zugewiesen. Zu dieser Schlupfvariablen gehört der erste Einheitsvektor von links des Schlusstableaus. (Zu S 2 der zweite und so weiter.) Dieser Einheitsvektor ist mit C 1 zu multiplizieren. Änderungen in den rechten Seiten Die Optimallösung ändert sich dann qualitativ nicht:

13 Folglich muss C 1 größer -8 sein. Änderungen in den rechten Seiten Die zugehörigen Elemente müssen die Nichtnegativbedingung erfüllen (Punkt (III) der Angabe): größer 0 setzen:vereinfachen: C 1 >=0-8 <= C C 1 >=08 >= C 1 >=06 >= 0

14 Für C 1 >= -8 lautet die neue Optimallösung (8 + C 1,8,0,0,0,6). Für den Optimalwert werden die Schattenpreise herangezogen: Interpretation des Ergebnisses Endtableau X1X1 X2X2 X3X3 X4X4 S1S1 S2S2 S3S3 r.S. Z X1X X2X S3S Der ersten Restriktion ist S 1 zugeordnet, der Schattenpreis ist also

15 Schattenpreis bedeutet, ein Unternehmen wäre zu einer Kapazitätserweiterung bereit, wenn es je Einheit der Vergrößerung höchstens Geldeinheiten aufzuwenden hätte. Z max, neu = Z max, alt + C 1 = C 1 Interpretation des Ergebnisses


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