Operations Management

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BAB III Metode Simpleks
Advertisements

TATAP MUKA 9 OLEH NURUL SAILA PRODI MANAJEMEN FE UPM1.
Pertemuan 3– Menyelesaikan Formulasi Model Dengan Metode Simpleks
Riset Operasional Pertemuan 10
Metode Simpleks Dengan Tabel
KASUS KHUSUS METODE SIMPLEKS
Operations Management
Algoritma Pemotongan Algoritma Gomory Langkah 1 x3* = 11/2 x2* = 1
TEKNIK RISET OPERASIONAL
KASUS MINIMISASI Ir. Indrawani Sinoem, MS
LINEAR PROGRAMMING METODE SIMPLEX
6s-1LP Metode Simpleks William J. Stevenson Operations Management 8 th edition OPERATIONS RESEARCH Enos.
BAHAN AJAR M.K. PROGRAM LINEAR T.A. 2011/2012
Operations Management
LINEAR PROGRAMMING Pertemuan 05
PENYELESAIAN MODEL LP PENYELESAIAN PERMASALAHAN DNG MODEL LP DAPAT DILAKUKAN DENGAN 2 METODE : (1). METODE GRAFIK Metode grafik hanya digunakan untuk.
Operations Management
PROGRAMA LINEAR DENGAN METODE SIMPLEKS
Operations Management
Metode Simpleks Metode simpleks merupakan prosedur iterasi yang bergerak step by step dan berulang-ulang Jumlah variabel tidak terbatas Penyelesaian masalah.
D0104 Riset Operasi I Kuliah VIII - X
METODE SIMPLEKS MINIMALISASI. METODE SIMPLEKS MINIMALISASI.
Metode Simpleks Dyah Darma Andayani.
LINEAR PROGRAMMING : METODE SIMPLEKS
Pert.3 Penyelesaian Program Linier Metode Simpleks
Metode simpleks yang diperbaiki menggunakan
Metode Linier Programming
Operations Management
METODE BIG M DAN DUAL SIMPLEKS
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Operations Management
LINEAR PROGRAMMING Pertemuan 06
Operations Management
Metode Linier Programming
Operations Management
Korelasi dan Regresi Linear Berganda
Metode Simpleks Dual dan Kasus Khusus Metode Simpleks
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Pertemuan ke-5 25 Oktober 2016 PARANITA ASNUR
Operations Management
BAB IV Metode Simpleks Persoalan Minimasi
Operations Management
Metode Simpleks Rachmat Gunawan, SE, MSi Manajemen Kuantitatif
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
PEMOGRAMAN LINEAR TABEL SIMPLEKS
METODE BIG M.
(REVISED SIMPLEKS).
METODE BIG-M LINEAR PROGRAMMING
METODE DUAL SIMPLEKS Oleh Choirudin, M.Pd
TEKNIK RISET OPERASI MUH.AFDAN SYARUR CHAPTER.1
Operations Management
SOAL Seleaikanlah sistem persamaan linear berikut dengan menggunakan metode Gauss-Jordan 3 X1+2 X2 + X3 = 7 3 X1- 2 X2 + X3 = 2 -3 X1+2 X2 + X3 = 4 HiJurusan.
METODE BIG M.
Metode Simpleks Metode simpleks merupakan prosedur iterasi yang bergerak step by step dan berulang-ulang Jumlah variabel tidak terbatas Penyelesaian masalah.
Operations Management
Operations Management
METODA “M” BESAR (BIG “M”) Ardaneswari, D.P.C., STP, MP.
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Operations Management
BAB IV Metode Simpleks Persoalan Minimasi Oleh : Devie Rosa Anamisa.
Operations Management
Operations Management
BAB III METODE SIMPLEKS(1).
Operations Management
Program Linier – Bentuk Standar Simpleks
Operations Management
Oleh : Siti Salamah Ginting, M.Pd. PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS.
METODA SIMPLEKS (Prosedur Simpleks)
6s-1LP Metode Simpleks William J. Stevenson Operations Management 8 th edition RISETOperasi.
Transcript presentasi:

Operations Management OPERATIONS RESEARCH Operations Management Enos William J. Stevenson 8th edition

ALGORITMA SIMPLEKS MINIMALISASI

Fungsi Objektif dan Fungsi Kendala:  = 60 x1 + 80 x2 2x1 + 3x2  36 2x1 + 2x2  28 8x1 + 2x2  32 x1, x2  0

Pertidaksamaan diubah menjadi Persamaan Mengurangkan variabel surplus. Nyatakan dalam bentuk matriks. 2x1 + 3x2 – s1 = 36 2x1 + 2x2 – s2 = 28 8x1 + 2x2 – s3 = 32

Perkalian matriks: Pada algoritma maksimalisasi: jika x1 dan x2 = 0, fungsi obyektif juga = 0. dan x2 = 0, variabel s bernilai negatif

Untuk menghindari penyelesaian yang bernilai negatif, tambahkan artificial variabel A untuk setiap persamaan.

Tabel simpleks awal: x1 x2 s1 s2 s3 A1 A2 A3 K 2 3 -1 0 0 1 0 0 36 2 2 0 -1 0 0 1 0 28 8 2 0 0 -1 0 0 1 31 -60 -80 0 0 0 -M -M -M M adalah suatu nilai yang sangat besar

Selesaikan kolom-kolom yang mengandung - M dengan menambahkan M x (I + II + III) ke baris IV. 2 3 -1 0 0 1 0 0 36 2 2 0 -1 0 0 1 0 28 8 2 0 0 -1 0 0 1 31 -M -M -M 0 0 0 96M 12M-60 7M-80

Menentukan elemen pivot. 2 3 -1 0 0 1 0 0 36 2 2 0 -1 0 0 1 0 28 2 3 -1 0 0 1 0 0 36 2 2 0 -1 0 0 1 0 28 8 2 0 0 -1 0 0 1 32 -M -M -M 0 0 0 96M 12M-60 7M-80 Karena 12M-60 merupakan indikator positif terbesar dan 32/8 memiliki rasio terkecil, maka 8 adalah elemen pivotnya.

Baris III dikali 1/8 2 3 -1 0 0 1 0 0 36 2 2 0 -1 0 0 1 0 28 1 1/4 0 0 -1/8 0 0 1/8 4 -M -M -M 0 0 0 96M 12M-60 7M-80

Baris I – 2x baris III, Baris II – 2x baris III, Baris IV – (12M-60) x baris III. 0 5/2 -1 0 1/4 1 0 -1/4 28 0 3/2 0 -1 1/4 0 1 -1/4 20 1 1/4 0 0 -1/8 0 0 1/8 4 -M -M 0 0 48M+240 4M-65

Pivot (iterasi) kedua: baris II x 2/5 0 1 -2/5 0 1/10 2/5 0 -1/10 56/5 0 3/2 0 -1 ¼ 0 1 -1/4 20 1 ¼ 0 0 -1/8 0 0 1/8 4 -M -M 0 0 48M+240 4M-65

Baris II – 3/2 x baris I, Baris III – ¼ x baris I, Baris IV – (4M – 65) x baris I. 0 1 -2/5 0 1/10 2/5 0 -1/10 56/5 0 0 3/5 -1 1/10 -3/5 1 -1/10 16/5 1 0 1/10 0 -3/20 -1/10 0 3/20 6/5 -M 0 Elemen negatif –2/5 tidak digunakan Sebagai pembagi.

Iterasi ketiga: Baris II x 5/3 0 1 -2/5 0 1/10 2/5 0 -1/10 56/5 0 0 1 -5/3 1/6 -1 5/3 -1/6 16/5 1 0 1/10 0 -3/20 -1/10 0 3/20 6/5 -M 0

Baris I + 2/5 x baris II, Baris III – 1/10 x baris II, Baris IV - x baris II 0 1 0 -2/5 1/6 0 2/3 -1/6 40/3 0 0 1 -5/3 1/6 -1 5/3 -1/6 16/3 1 0 0 1/6 -1/6 0 -1/6 1/6 2/3 0 0 0 -M

Iterasi keempat: Baris II x 6 0 1 0 -2/5 1/6 0 2/3 -1/6 40/3 0 0 6 -10 1 -6 10 - 1 32 1 0 0 1/6 -1/6 0 -1/6 1/6 2/3 0 0 0 -M

Baris I – 1/6 x baris II, Baris III + 1/6 x baris II, Baris IV – 10/3 x baris II 0 1 -1 1 0 1 -1 0 8 0 0 6 -10 1 -6 10 -1 32 1 0 1 -3/2 0 -1 3/2 0 6 0 0 -20 -10 0 -M+20 –M+10 -M 1000

x1 = 6, x2 = 8, s1 = s2 = 0, s3 = 32 = 1000 Harga bayangan: 20,10, 0: adalah nilai dengan persyaratan paling minimal.