Solusi Fisibel Adalah

Solusi Fisibel Adalah – Riset operasi sebagai metode ilmiah yang memungkinkan manajer membuat keputusan kuantitatif tentang aktivitas yang mereka kelola Riset operasi Churchman, Arkoff, dan Arnoff sebagai penerapan metode, teknik, dan alat ilmiah untuk memecahkan masalah yang muncul dalam operasi. perusahaan untuk menemukan solusi optimal untuk masalah ini

Riset operasi Miller dan MK Starr sebagai alat manajemen yang mengintegrasikan sains, matematika, dan logika untuk memecahkan masalah sehari-hari pada akhirnya dapat diselesaikan secara optimal. sistem probabilistik dari kehidupan nyata

Solusi Fisibel Adalah

4 SEJARAH PENELITIAN OPERASI Selama Perang Dunia II, Inggris Raya membentuk tim ilmuwan untuk menentukan taktik dan strategi melawan musuh. Tujuan dari komando tersebut adalah untuk mendistribusikan penggunaan sumber daya militer (pasukan, pesawat, tank, meriam, radar, dll) untuk menghadapi perang di lokasi yang berbeda. Tim tersebut bernama Investigasi Operasi Militer. Militer AS juga membentuk “Kelompok Riset Operasi”. Tim ini berhasil memecahkan masalah pengerahan logistik dan teknis pasukan, skema utama penerbangan, skema utama pengoperasian perangkat elektronik. 4

Optimalisasi Biaya Distribusi Gula Pasir Dengan Metode Karagul Sahin Sebagai Penentu Solusi Awal Dan Stepping Stone Penentu Solusi Optimal (studi Kasus: Pt.perkebunan Nusantara Xiv)tio2/zno Catalysts

Model umum yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah alokasi optimal dari sumber daya yang terbatas. Masalah ini muncul ketika seseorang diharuskan untuk memilih atau menentukan tingkat setiap aktivitas yang akan dilakukan, di mana setiap aktivitas membutuhkan sumber daya yang sama, dan jumlahnya terbatas.

Variabel keputusan adalah variabel yang sepenuhnya menggambarkan keputusan yang dibuat. Misalnya, X1, …Xn = jumlah barang yang diproduksi per minggu x. Fungsi tujuan adalah fungsi yang menggambarkan tujuan tujuan dalam masalah LP yang terkait dengan alokasi sumber daya yang optimal untuk keuntungan maksimum atau biaya minimum. Umumnya nilai yang akan dioptimalkan dinyatakan sebagai Z, misalnya: Z = 20 X X2. Fungsi kendala adalah representasi matematis dari batas-batas peluang yang tersedia yang dapat dialokasikan secara optimal untuk berbagai aktivitas. Misalnya: jam kerja maksimum per minggu adalah 100 jam. Simbol pemisah menggambarkan nilai variabel keputusan sebagai + atau -. Contoh: X1 > 0, X2 > 0.

MODEL LP Sumber Aktivitas Penggunaan sumber daya per unit Aktivitas (output) Kapasitas 1 2 3 …. n a11 a12 a13 a1n b1 a21 a22 a23 a2n b2 a31 a32 a33 a3n b3 … m am1 am2 am3 amn bm Meningkat sebesar Z unit C1 C2 C3 Cn Tingkat pekerjaan X1 X2 X3 Xn

B Maksimum Z = C1X1+ C2X2+ C3X3+ ….+ Batasan CnXn: a11X11+ a12X2 + a13X3 + ….+ a1nXn b1 a21X11+ a22X2 + a33X3 + ….+ a2nXn + a33X3 + ….+ a2nXn + 1X11…+ am2X2 + .0, X2 0, ………. x n 0

Jual Buku Pemrograman Linier Karya Diah Chaerani

Proporsionalitas, kenaikan dan penurunan biaya Z dan penggunaan sumber daya atau dana yang tersedia berubah secara proporsional dengan perubahan tingkat aktivitas. Peningkatan nilai objektif (Z) yang disebabkan oleh peningkatan satu aktivitas dapat ditambahkan tanpa mempengaruhi porsi nilai Z yang diperoleh dari aktivitas lainnya.

Pembagian produksi (output) untuk setiap kegiatan dapat berupa bilangan pecahan. Demikian juga nilai Z yang dihasilkan adalah Deterministik (Akurasi) Asumsi ini menyatakan bahwa semua parameter (aij, bi Cj) yang termasuk dalam model LP dapat diestimasi secara andal dengan presisi, meskipun jarang.

Contoh: Sebuah perusahaan sepatu memproduksi 2 jenis sepatu bot militer. Yang pertama adalah merek X1 dengan sol karet dan merek X2 dengan sol kulit. 3 jenis mesin yang diperlukan. Mesin 1 membuat sol karet, mesin 2 membuat sol kulit, dan mesin 3 membuat bagian atas sepatu dan merakit bagian atas dengan sol. Setiap lusin sepatu merk X1 diproses terlebih dahulu selama 2 jam di mesin 1, kemudian diproses di mesin 3 selama 6 jam tanpa melewati mesin 2. Sedangkan sepatu merek X2 tidak diproses pada mesin 1, tetapi terlebih dahulu pada mesin 2 selama 3 jam, kemudian pada mesin 3 selama 5 jam. Waktu kerja harian maksimum mesin 1 adalah 8 jam, mesin 2 adalah 15 jam, mesin 3 adalah 30 jam. Merek X1 = 0,000 Rp untuk setiap investasi keuntungan lusin kaki, sedangkan merek X2 = Rp. Tantangannya adalah menentukan berapa puluh sepatu merek X1 dan X2 yang harus dibuat untuk memaksimalkan keuntungan.

2X1 8 dan X1 0, X2 0 4 X1 Gambar di atas memenuhi kendala: X1 0, X2 0 dan 2X1 8

Kelas12 Matematika Program Linier

15 Fungsi batas (2 X1 8); 3X2 15; 6X1 + 5X2 30; X1 0 dan X2 0

Langkah-langkah: Tentukan fungsi tujuan dan fungsi batas. Ubah pertidaksamaan pada fungsi batas menjadi Persamaan. Gambarkan grafik fungsi hingga dan tentukan luas daerah solusi. Tarik garis melalui daerah solusi fisibel dari fungsi tujuan.

17 Titik perpotongan tertinggi daerah keputusan fisibel dengan garis fungsi tujuan adalah titik keputusan untuk memaksimalkan fungsi tujuan. Atau, titik terendah perpotongan garis fungsi tujuan dan daerah solusi fisibel adalah titik keputusan untuk fungsi tujuan minimalisasi.

Deskripsi fungsi tujuan (isoprofit) X2 X1 6 5 6X1 + 5X2 = 30 2X1 = 8 4 3X1 + 5X2 = 20 10 = 3X1 + 5X2 4 D C 3X2 = 15 5 Area implementasi B A

Penyelesaian Open Vehicle Routing Problem Menggunakan Metode Heuristik Sariklis Powell

Langkah-langkah: Tentukan fungsi tujuan dan fungsi batas. Ubah pertidaksamaan pada fungsi batas menjadi Persamaan. Gambarkan grafik fungsi hingga dan tentukan luas daerah solusi. Tentukan titik sudut (daerah tumpang tindih/persimpangan) dari daerah solusi fisibel dari semua fungsi batas.

20 Hitung nilai fungsi tujuan dengan memasukkan koordinat setiap titik sudut daerah fisibel dari solusi. Nilai yang lebih tinggi adalah titik solusi dari fungsi tujuan maksimalisasi atau nilai yang lebih rendah adalah titik solusi dari fungsi tujuan minimalisasi.

Membandingkan nilai Z pada setiap alternatif (Isocorner) Z = 3X1 + 5X2 X2 X1 6 5 6X1 + 5X2 = 30 2X1 = 8 4 Titik C: X2 = 5. Substitusi kendala (3), maka 6X1 + 5(5) = 30 Jadi nilai X1 = (30 –25)/6 = 5/6. Nilai Z = 3(5/6) + 5(5) = 27,5 Titik D: Dalam hal ini nilai X2 = 5; X1 = 0 Nilai Z = 3(0) + 5(5) = 25 D C 3X2 = 15 5 Titik A: Dalam hal ini nilai X1 = 4; X2 = 0 Nilai Z = 3(4) + 0 = 12 Titik B: X1 = 4. Substitusi kendala (3) maka 6(4) + 5X2 = 30. Maka X2 = (30 –24)/5 = 6/5 Nilai Z = 3(4) + 5(6/5) =18 Area yang bisa diterapkan B A

Contoh: Kendala ketiga (6X1 + 5X2 30) 6X1 + 5X2 30 X2 X1 6 5 6X1 + 5X2 = 30 2X2 = 8 4 5 3X2 = 15 C B Diubah ke daerah yang layak

Bab Ii Lp Metode Simpleks

Agar situs web ini berfungsi, kami merekam data pengguna dan membagikannya dengan pemroses. Untuk menggunakan situs web ini, Anda harus menyetujui Kebijakan Privasi kami, termasuk Kebijakan Cookie kami.2 Pendahuluan (1) Dengan menggunakan konstanta M, yang merupakan angka positif yang sangat besar, sebagai penalti, tingkat kesalahan pemrosesan akan semakin besar. . Kesulitan ini dapat dikurangi dengan menggunakan teknik dua fase dengan eliminasi M konstan

3 Pendahuluan (2) Metode dua fase menggunakan dua langkah utama untuk menyelesaikan masalah LP. Kedua fase tersebut merupakan proses yang saling terkait. Jika Fase 1 selesai, Fase 2 akan selesai

Ini digunakan untuk memeriksa apakah ada solusi yang mungkin untuk masalah di depan kita. Pada fase ini, fungsi tujuan asli diganti dengan mengurangi jumlah variabel dummy. Jika nilai minimum dari fungsi tujuan baru ini adalah nol, maka ada solusi untuk masalah ini, dan 2 -fase

Solusi baseline optimal pada akhir iterasi 1 pada fase 1 digunakan sebagai solusi awal dari masalah awal. Fungsi tujuan berubah kembali ke fungsi tujuan semula.

Metode Grafis Untuk Penyelesaian Ro3

7 Bentuk Kanonik (1) Pembagi : X1 + S1 = 4 2X2 + S2 = 12 3X1 + 2X2 + R3 = 18 Fungsi Tujuan (FT) : Max Z = 3X1 + 5X2 – MR3 Simbol Pembagi : X1, X2, S1, S2, R3 0

8 Bentuk Kanonik (2) Maks Z = 3X1 + 5X2 – MR3 s/t X1 + S1 = 4 2X2 + S2 = 12 3X1 + 2X2 + R3 = 18 X1, X2, S1, S2, R3 0

9 Tahap 1 Minimisasi r = R3 r = X1 – 2X2 r + 3X1 + 2X2 = 18 s/t X1 + S1 = 4 2X2 + S2 = 12 3X1 + 2X2 + R3 = 18 X1, X2, S1, S2, R3 0

13 Fase 2 Dari tabel optimal untuk Fase 1, persamaan berikut dapat ditulis: X1 + S1 = > X1 = 4-S1 3S1 + S2 = 6 X2 – 3/2S1 = > X2 = 3 + 3/2S1 FT baru : Z maks. = 3X1 + 5X2 = 3(4-S1+ + 5(3+3/2S1) = 9/2S1 + 27

Teknik Riset Operasional

14 Fase 2 model kanonik baru: Max Z = 9/2S s/t X1 + S1 = 4 3S1 + S2 = 6 X2 – 3/2S1 = 3

17 Latihan Minimisasi Z = 4X1 + X2 a 3X1 + X2 = 3 4X1 + 3X2 6 X1 + 2X2 4 X1, X2 0

Untuk pengoperasian situs web ini, kami merekam data pengguna dan membagikannya dengan pemroses. Untuk menggunakan situs web ini, Anda harus menyetujui Kebijakan Privasi kami, termasuk kebijakan cookie kami.1. Merah Jambu

Solusi fingerprint, prima vista solusi adalah, solusi distribusi, solusi bisnis, infomedia solusi humanika adalah, reycom document solusi adalah, solusi gadai, solusi adalah, exa mitra solusi adalah, solusi penerjemah, solusi pindah, solusi

Comments