Programa Linear Metode Primal Dual

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BAB III Metode Simpleks
Advertisements

DUALITAS DALAM LINEAR PROGRAMING
PROGRAMA LINIER Konsep dasar
SIMPLEKS BIG-M.
PERTEMUAN VI Analisa Dualitas dan Sensitivitas Definisi Masalah Dual
Pertemuan 3– Menyelesaikan Formulasi Model Dengan Metode Simpleks
Pertemuan 4– Analisis Post Optimal
PEMROGRAMAN LINIER Pertemuan 2.
GOAL PROGRAMMING SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA &
BAHAN AJAR M.K. PROGRAM LINEAR T.A. 2011/2012
Teori Dualitas dan Analisis Sensitivitas
Programa Linear Metode Primal Dual
Operations Management
PROGRAMA LINEAR DENGAN METODE SIMPLEKS
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.
Operations Management
Dualitas dan Analisa Sensivitas
Linear Programming (Pemrograman Linier)
LINEAR PROGRAMING (Bagian 3)
Pert.3 Penyelesaian Program Linier Metode Simpleks
Metode simpleks yang diperbaiki menggunakan
Metode Linier Programming
METODE BIG M DAN DUAL SIMPLEKS
ANALISIS SENSITIVITAS DAN DUALITAS
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
TEORI DUALITAS Click to add subtitle.
LINEAR PROGRAMMING Pertemuan 06
Kontrak Kuliah Riset Operasi I
METODE SIMPLEKS Pertemuan 2
TEORI DUALITAS.
Riset Operasional Kuliah ke-4
TEORI DUALITAS D0104 Riset Operasi I.
Metode Linier Programming
MANAJEMEN SAINS METODE SIMPLEKS.
Manajemen Sains Kuliah ke-4
Operations Management
Metode Simpleks Dual dan Kasus Khusus Metode Simpleks
Pertemuan ke-5 25 Oktober 2016 PARANITA ASNUR
METODA SIMPLEX.
BAB IV Metode Simpleks Persoalan Minimasi
Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta
Metode Simpleks Rachmat Gunawan, SE, MSi Manajemen Kuantitatif
Model Linier Programming
Program Linear dengan Metode Simpleks
Analisis Sensitivitas
PROGRAM LINIER : ANALISIS DUALITAS, SENSITIVITAS DAN POST- OPTIMAL
PROGRAM LINEAR DENGAN METODE SIMPLEKS PERTEMUAN 3
(REVISED SIMPLEKS).
Pertemuan 4 Penyelesaian PL Metode Simpleks (2) Big M dan Dua Fasa
TEKNIK RISET OPERASI MUH.AFDAN SYARUR CHAPTER.1
TEKNIK RISET OPERASI DUALITAS.
PROGRAM LINIER : ANALISIS POST- OPTIMAL
RISET OPERASIONAL 1 RISET OPERASI
Pertidaksamaan Linier
PROGRAM LINIER : ANALISIS POST- OPTIMAL
Operations Management
Metode Simpleks Metode simpleks merupakan prosedur iterasi yang bergerak step by step dan berulang-ulang Jumlah variabel tidak terbatas Penyelesaian masalah.
Operations Management
BAB IV Metode Simpleks Persoalan Minimasi Oleh : Devie Rosa Anamisa.
Operations Management
Kaedah Simpleks: Masalah Peminimuman.
BAB III METODE SIMPLEKS(1).
Program Linier – Simpleks Kendala
Program Linier – Bentuk Standar Simpleks
Oleh : Siti Salamah Ginting, M.Pd. PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS.
METODA SIMPLEKS (Prosedur Simpleks)
Transcript presentasi:

Programa Linear Metode Primal Dual

Metode Primal Dual Untuk penyelesaian type Program Linier yang: Fungsi Tujuan → Minimasi Fungsi Pembatas → semuanya bertanda ≥ Primal program asal adalah Fungsi Tujuan Minimasi dengan Fungsi Pembatas ≥, sedangkan Dual merupakan program pasangan nya dengan Fungsi Tujuan Maksimasi dengan Fungsi Pembatas ≤. Metode Primal Dual dpat diselesainakan dengan Simpleks Sederhana (dari program Dualnya) Akan diperoleh Nilai Bayangannya (Shadow Price) dari Program Dual yang merupakan jawaban dari Program Asalnya (program Primal) Pada Program Dual variabel nya menggunakan nama lain “w”

Perubahan Primal menjadi Dual Min Z = CX Max Z = BT W Pembatas AX ≥ B Pembatas ATW ≤ CT C = Koefisien fungsi tujuan CT = Pembatas Dual (tranpose dari C) X = Varriable keputusan Primal W = Variabel keputusan Dual A = Matriks koefisien fungsi pembatas AT = Transpose dari A B = Nilai ruas kanan (pembatas) Primal BT = Transpose dari B

Z = 60X1 + 50X2 Pembatas 5X1 10X2 ≥ 50 12X1 6X2 72 8X1 8X2 64 50W1 PRIMAL Z = 60X1 + 50X2 Pembatas 5X1 10X2 ≥ 50   12X1 6X2 72 8X1 8X2 64 50W1 72W2 64W3 5W1 12W2 8W3 ≤ 60 10W1 6W2 DUAL

Contoh Max Z = 60 X1 + 50 X2 S/t 5X1 + 10X2 ≥ 50 12X1 + 6X2 ≥ 72 PRIMAL Max Z = 60 X1 + 50 X2 S/t 5X1 + 10X2 ≥ 50 12X1 + 6X2 ≥ 72 8X1 + 8X2 ≥ 64 DUAL Min Z = 50W1 + 72W2 + 64W3 S/t 5W1 + 12W2 + 8W3 ≤ 60 10W1 + 6W2 + 8W3 ≤ 50 Siapkan variabel baru, 3 variabel baru karena ada 3 pembatas Program baru (dual) dengan 3 variabel dan 2 pembatas diselaikan dengan methode simpleks

Penyelesaian Contoh MODEL LINIER PROGRAMING Z = 50W1 + 72W2 64W3 Pembatas 5W1 12W2 8W3 ≤ 60 10W1 6W2 50 BENTUK BAKU - W4 W5

Iterasi ke 1 Basis W1 W2 W3 W4 W5 Ruas Kanan Rasio 5 12 8 1 60 5,00 10 Non Negatif plg kecil Paling kecil Basis W1 W2 W3 W4 W5 Ruas Kanan Rasio 5 12 8 1 60 5,00 10 6 50 8,33 Zj-Cj -50 -72 -64   0,417 1,000 0,667 0,083 0,000 5,000 7,500 4,000 -0,500 20,000 -20,000 -16,000 6,000 360,000 PIVOT Variabel Masuk W2 dan Yang keluar W4 Pivot elemen (1;2)

Iterasi ke 2 Basis W1 W2 W3 W4 W5 Ruas Kanan Rasio 0,417 1,000 0,667 0,083 0,000 5,000 12,000 7,500 4,000 -0,500 20,000 2,667 Zj-Cj -20,000 -16,000 6,000 360,000   0,444 0,111 -0,056 3,889 0,533 -0,067 0,133 -5,333 4,667 413,333 Variabel Masuk W1 dan Yang keluar W5 Pivot elemen (2;1)

Iterasi ke 3 Basis W1 W2 W3 W4 W5 Ruas Kanan Rasio 0,000 1,000 0,444 0,111 -0,056 3,889 8,750 0,533 -0,067 0,133 2,667 7,292 Zj-Cj -5,333 4,667 413,333   -0,833 0,167 -0,167 1,667 1,875 -0,125 0,250 5,000 10,000 4,000 440,000 Variabel Masuk W3 dan Yang keluar W1 Pivot elemen (1;2) Elemen Zj-Cj sdh tdk ada yg negatif Shadow Price