Der Simplexalgorithmus

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Fast Fourier Transformation
Advertisements

Steigung m berechnen Man kann die Steigung auch berechnen,
Gruppenwettbewerb. Gruppenwettbewerb Aufgabe G1 (8 Punkte)
Peter-Michael Schmidt, Stuttgart 2002
Lineare Funktionen mit der Gleichung y = mx
Katja Losemann Chris Schwiegelshohn
Fachreferat in Mathematik
Aufgaben der linearen Optimierung für eine 8. Klasse Marcus Schreyer
Einsatz von Excel zur Lösung von Optimierungsaufgaben
EDV-gestützte Umsetzung des Simplex-Algorithmus in Visual Basic
Klicke Dich mit der linken Maustaste durch das Übungsprogramm!
Klicke Dich mit der linken Maustaste durch das Übungsprogramm!
Klicke Dich mit der linken Maustaste durch das Übungsprogramm! Ein Übungsprogramm der IGS - Hamm/Sieg © IGS-Hamm/Sieg 2007 Dietmar Schumacher Zeichnerische.
Sortierverfahren Richard Göbel.
Sortierverfahren Richard Göbel.
WS Algorithmentheorie 02 - Polynomprodukt und Fast Fourier Transformation Prof. Dr. Th. Ottmann.
Genetische Algorithmen
Die Lineare Funktion Eine besondere Gerade.
Schwierigkeitsgrad III 6 X - 7 = X
Ganzzahligkeit in LP-Modellen
Die zerbrochene Scheibe
Die Nukleon-Nukleon Wechselwirkung
handlungsorientierte Zugänge zur Algebra
Zahlen geschickt addieren
Lineare Gleichungssysteme
Projektarbeit zur Veranstaltung „Programmieren in Fortran 90/95“
Kakuro Regeln und Strategien
Dummy-Variablen Gleicher Lohn bei gleicher Qualifikation: Frauen verdienen im Durchschnitt zwar weniger als Männer, aber ist die Ursache dafür in der Diskriminierung.
Kurzformaufgaben Mit welcher Zahl geht die Zahlenreihe ...5, 4, 8, 7, 14… weiter?  13  28  15  9.
§24 Affine Koordinatensysteme
Virtueller Rundgang Casa Mariposa in Playa del Coco.
Lineare Optimierung mit dem Simplexverfahren
USA. West coast Portland, Oregon Marquam Hill CROET OHSU meine Wohnung.
Effiziente Algorithmen
Sensitivitätsanalyse
Die folgenden Gleichungen wurden über die Grundmenge R gelöst. HAYAL ÖZ.
Hauptproduktionsprogrammplanung (MPS)
Gleichungssysteme Galip Turan.
Kurvendiskussion Los geht´s Klick auf mich! Melanie Gräbner.
Zeichnen linearer Funktionen
Black Box Algorithmen Hartmut Klauck Universität Frankfurt SS
Effiziente Algorithmen
Effiziente Algorithmen Hartmut Klauck Universität Frankfurt SS
Quantitative Methoden der BWL – Lineare Programmierung
Praktische Optimierung
Eine Mutter ist 21 Jahre älter als ihr Kind und in 6 Jahren wird das
Gleichungen und Gleichungssysteme
IK Ökonomische Entscheidungen und Märkte
Bereit ???? Nimm dir 10 Minuten Zeit. Ich versuche es dir zu erklären.
Lineare Funktionen und ihre Schaubilder, die Geraden
Optimale Gartenbewässerung
Lösen von quadratischen Ungleichungen
Determinanten und Cramer‘sche Regel
Herzlich willkommen! besser gemeinsam lernen.
Lernprogramm : „Quadratische Funktionen“ von W. Liebisch
1 Mathematical Programming Nichtlineare Programmierung.
Lineare Gleichungen mit 2 Variablen
Optimierung des Volumen eines Zylinders in einem Kegel
Fortgeschrittene Techniken
Die Qualifikationsphase in Niedersachsen
Herzlich willkommen! besser gemeinsam lernen.
Die einfache/multiple lineare Regression
Nichtlineare Optimierung
Optimierungs- Algorithmen Petra Mutzel Technische Universität Wien Institut für Computergraphik und Algorithmen Algorithmen und Datenstrukturen 2.
Optimierungs- Algorithmen
Hauptproduktionsprogrammplanung (MPS)
Vorstellen und Herleiten der Horner Schemas
Beispiel-Aufgaben für Unterricht, Klausur oder Prüfung Diese kleine Sammlung soll aufzeigen, dass dieser Lehrplan auch neue Aufgaben- stellungen erfordert.
Lineare Optimierung Nakkiye Günay, Jennifer Kalywas & Corina Unger Jetzt erkläre ich euch die einzelnen Schritte und gebe Tipps!
 Präsentation transkript:

Der Simplexalgorithmus

Typische Aufgabenstellung: In einem Betrieb werden aus drei Grundstoffen G1 ( zur Verfügung stehen 45 t) G2 ( zur Verfügung stehen 11 t) G3 ( zur Verfügung stehen 27 t) die beiden Produkte P1 und P2 hergestellt. Für eine Einheit P1 benötigt man: 3t von G1, 1t von G2 und 3t von G3 . Für eine Einheit P2 benötigt man: 5t von G1, 1t von G2 und 1t von G3 . Der Nettogewinn pro produzierter Einheit P1 : 4 Euro pro produzierter Einheit P2 : 3 Euro. Durch einen Produktionsplan ist der Nettogewinn zu maximieren!

Mathematisches Modell x1 : Anzahl der herzustellenden Einheit P1 x2 : Anzahl der herzustellenden Einheit P2 Zielfunktion:   f(x1, x2) = 4 x1 + 3 x2 = max oder ( f(x1, x2) =  4 x1  3 x2 = min) Nebenbedingungen: 3x1 + 5x2  45 1x1 + 1 x2  11 3x1 + 1x2  27   x1 , x2  0

Wie findet man den maximalen Nettogewinn? Zielfunktion: f(x1, x2) = 4x1 + 3 x2 = max Nebenbedingungen: 3x1 + 5 x2  45 II) x1 + x2  11 III) 3x1 + x2  27 x2 x1

Zielfunktion: f(x1, x2) = 4x1 + 3 x2 = Gewinn (= maximieren!) g: 4x1 + 3 x2 = C (konst.)  x2 = - 4/3 x1 + C/3 Die punktierten Geraden entsprechen einem konstanter Gewinn C. „Gewinn maximieren“ : Gerade g soweit wie möglich vom Ursprung weg nach außen verschieben. Die Lösung ist also immer ein Eckpunkt. Hier: P(8/3), also C = 41

Ergebnis: Die Zielfunktion nimmt ihren optimalen Wert in (mindestens) einer der Ecken des konvexen Polyeders an !

Erfinder: George B. Dantzig Geb. : 8. Nov 1914 Portland, Oregon, USA arbeitete als Zivilist im Pentagon; war mathematischer Berater für den obersten Rechnungsprüfer der us-amerikanischen Air Force. suchte 1947 nach einer Lösungsmethode

Zulässiges Gebiet bildet ein Polytop (Simplex) Das Optimum befindet sich an einer Ecke ! ZF hat an (fast) jeder Ecke einen anderen Wert wähle eine Ecke, wandere an den Kanten entlang zum nächsten Eckpunkt und verbessere den ZF-Wert!

Beispiel 1 NB (in Normalform):  3x1 + 5x2 + x3 = 4 x1 + x2 + x4 = 11 3x1 + x2 + x5 = 27 x1 , x2, x3 , x4 , x5  0 ZF : f(x1, x2) = 4 x1 + 3 x2 + 0 x3 + 0 x4 + 0 x5 = max  

Was kann man über die Ecken aussagen ? NB (in Normalform):  3x1 + 5x2 + x3 = 4 x1 + x2 + x4 = 11 3x1 + x2 + x5 = 27 x1 , x2, x3 , x4 , x5  0 ZF : f(x1, x2) = 4 x1 + 3 x2 + 0 x3 + 0 x4 + 0 x5 = max Es ist n = 5 (Variablenzahl), m = 3 (Anzahl der Gleichungen) wenn man nun  n – m = 2 Variablen gleich Null setzt, dann erhält man ein anderes LGS mit m Variablen und m Gleichungen. Eine Lösung eines solchen LGS heißt Basislösung und die Variablen, die nicht Null sind bilden eine Basis.  Ecken haben 2 Nullkomponenten und eine Basislösung.

Erste Ecke bzw. erste Lösung des LGS NB (in Normalform):  3x1 + 5x2 + x3 = 4 x1 + x2 + x4 = 11 3x1 + x2 + x5 = 27 x1 , x2, x3 , x4 , x5  0 ZF : f(x1, x2, x3, x4, x5) = 4 x1 + 3 x2 + 0 x3 + 0 x4 + 0 x5 = max Erste Ecke (sofort ersichtlich): x1 = ( 0, 0, 4, 11, 27) f(x1) = 0 ; entspricht im x1 / x2 - Koordinatensystem der Ursprungsecke.  Wandern nun in x1 - Richtung, da in diese Richtung die Zielfunktion am meisten wächst (Koeffizient in der Zielfunktion ist am größten).

Tafelanschrieb

Aufstellen der Simplextableaus NB: 3x1 + 5x2 + x3 = 4 x1 + x2 + x4 = 11 3x1 + x2 + x5 = 27 ZF : f(x1, x2, x3, x4, x5) = 4 x1 + 3 x2 + 0 x3 + 0 x4 + 0 x5 = max f(x1, x2, x3, x4, x5) = – 4 x1 – 3 x2 + 0 x3 + 0 x4 + 0 x5 = max 3 5 1 45 11 27 -4 -3 0 = f (x1)

3 5 1 45 11 27 -4 -3 0 = f (x1) 3 5 1 45 11 27 -4 -3 0 = f (x1)

3 5 1 45 11 27 -4 -3 0 = f (x1) 4 1 -1/3 18 2/3 2 1/3 9 -5/3 4/3 36 = f (x1)

4 1 -1 18 2/3 -1/3 2 1/3 9 -5/3 4/3 36 = f (x1) 4 1 -1 18 2/3 -1/3 2 1/3 9 -5/3 4/3 36 = f (x1)

4 1 -1 18 2/3 -1/3 2 1/3 9 -5/3 4/3 36 = f (x1) 1 -6 6 3/2 -1/2 3 2/3 8 5/2 1/2 41 = f (x1)