MANEJEMEN SAINS METODE SIMPLEKS.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BAB III Metode Simpleks
Advertisements

PROGRAM LINIER : SOLUSI SIMPLEKS
Program linier bentuk standar Pengantar metode simpleks
Pertemuan 3– Menyelesaikan Formulasi Model Dengan Metode Simpleks
Metode Simpleks Dengan Tabel
Metode Simpleks Dengan Tabel
PERTEMUAN III Metode Simpleks.
KASUS KHUSUS METODE SIMPLEKS
Algoritma Pemotongan Algoritma Gomory Langkah 1 x3* = 11/2 x2* = 1
TEKNIK RISET OPERASIONAL
KASUS MINIMISASI Ir. Indrawani Sinoem, MS
LINEAR PROGRAMMING METODE SIMPLEX
Sambungan metode simplex…
Model Transportasi.
BAHAN AJAR M.K. PROGRAM LINEAR T.A. 2011/2012
Emirul Bahar - Metode Simplex4-1 METODE SIMPLEX ( Pendahuluan ) BAB 2.
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.
Linear Programming (Pemrograman Linier) Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011/2012 DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Operations Management
Analisis Sensitivitas
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.
KAPASITAS PRODUKSI METODE SIMPLEKS DALAM PROGRAMASI LINEAR
D0104 Riset Operasi I Kuliah VIII - X
METODE SIMPLEKS MINIMALISASI. METODE SIMPLEKS MINIMALISASI.
Metode Simpleks Dyah Darma Andayani.
Operations Management
ALGORITMA PEMOTONGAN Algoritma Gomory.
Pert.3 Penyelesaian Program Linier Metode Simpleks
Metode simpleks yang diperbaiki menggunakan
Analisis Sensitivitas Pertemuan 8 : (Off Class)
Metode Linier Programming
Masalah PL dgn Simpleks Pertemuan 3:
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
LINEAR PROGRAMMING Pertemuan 06
Linear Programming (Pemrograman Linier)
METODE SIMPLEKS Pertemuan 2
LINIER PROGRAMMING METODE SIMPLEX
TEORI DUALITAS D0104 Riset Operasi I.
Metode Linier Programming
MANAJEMEN SAINS METODE SIMPLEKS.
PEMOGRAMAN LINEAR ALGORITMA SIMPLEKS
Operations Management
Metode Simpleks Dual dan Kasus Khusus Metode Simpleks
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
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
Analisis Sensitivitas Pertemuan 6
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
METODE BIG M.
Metode Simpleks Metode simpleks merupakan prosedur iterasi yang bergerak step by step dan berulang-ulang Jumlah variabel tidak terbatas Penyelesaian masalah.
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
METODE SIMPLEX LINEAR PROGRAMMING (LP)
BAB IV Metode Simpleks Persoalan Minimasi Oleh : Devie Rosa Anamisa.
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:

MANEJEMEN SAINS METODE SIMPLEKS

Kemungkinan Banyaknya Solusi Basis Yg Dapat Dibuat Mis. n = jumlah variabel m = jumlah kendala Sesudah penambahan variabel slack, terdapat : (n + m)! n! m! cara untuk mendapatkan kemungkinan solusi basis. Contoh: Jika n = 2 dan m = 3, maka 5!/(2! 3!) = 10.

Beberapa Istilah Solusi Augmented : solusi masalah sesudah variabel slack ditambahkan. Solusi Basis : solusi titik sudut augmented dengan mengatur sejumlah menjadi nol dan menyelesaikan sisa variabel lainnya. Solusi Layak Basis (SLB) : solusi basis yang layak menjadi kandidat solusi optimal Variabel Basis : variabel yang diselesaikan dalam solusi basis Variabel Non-Basis : Variabel yg sama dengan nol pada solusi basis

Outline Algoritma Simplex Mulai pada Solusi Layak Basis (SLB) / basic feasible solution (BFS) (biasanya pd titik asal) Pindah ke SLB yg lebih baik Mengembangkan fungsi tujuan Berhenti ketika bertemu SLB yg lebih baik dibandingkan seluruh SLB yg ada Solusi Optimal ditemukan Ketemu…!

Max z - 6x1 - 4x2 = 0 Subj. to: x1 + x2 + x3 = 12 x1 - 2x2 + x4 = 6 x2 + x5 = 8 Tabel Simplex Var Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 0 z 1 -6 -4 0 0 0 0 1 x3 0 1 1 1 0 0 12 2 x4 0 1 -2 0 1 0 6 3 x5 0 0 1 0 0 1 8

Algoritma Simplex 0 z 1 -6 -4 0 0 0 0 1 x3 0 1 1 1 0 0 12 z = 6x1 + 4x2 Step 1: Pilih sebuah variabel baru untuk masuk basis. Pilihlah variabel non-basis yg punya nilai negatif terbesar Var Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 0 z 1 -6 -4 0 0 0 0 1 x3 0 1 1 1 0 0 12 2 x4 0 1 -2 0 1 0 6 3 x5 0 0 1 0 0 1 8

Step 2a: Pilih sebuah variabel basis untuk meninggalkan basis Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 0 z 1 -6 -4 0 0 0 0 1 x3 0 1 1 1 0 0 12 2 x4 0 1 -2 0 1 0 6 3 x5 0 0 1 0 0 1 8

Step 2b: Pilih sebuah variabel basis untuk meninggalkan basis Pilihlah variabel basis yg punya rasio paling kecil pd pembagian solusi terhadap koefisien positif dari variabel non-basis yg akan masuk Ratio 12/1 6/1 Var Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 0 z 1 -6 -4 0 0 0 0 1 x3 0 1 1 1 0 0 12 2 x4 0 1 -2 0 1 0 6 3 x5 0 0 1 0 0 1 8

Step 2c: Select a basic variable to leave the basis. Pilihlah variabel basis yg punya rasio paling kecil pd pembagian solusi terhadap koefisien positif dari variabel non-basis yg akan masuk Ratio 12/1 6/1 1x1 - 2x2 + x4 = 6 Var Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 0 z 1 -6 -4 0 0 0 0 1 x3 0 1 1 1 0 0 12 2 x4 0 1 -2 0 1 0 6 3 x5 0 0 1 0 0 1 8 pivot point

Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi Step 3e: Gunakan operasi baris untuk menentukan solusi basis yg baru. Var Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 0 z 1 -6 -4 0 0 0 0 1 x3 0 1 1 1 0 0 12 2 x4 0 1 -2 0 1 0 6 3 x5 0 0 1 0 0 1 8 Var Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 0 z 1 x3 2 x1 3 x5 1 0 -16 0 6 0 36 0 0 3 1 -1 0 6 0 1 -2 0 1 0 6 0 0 1 0 0 1 8

Max z = 6x1 + 4x2 x1 + x2 <= 12 x1 -2x2 <= 6 x2 <= 8 x2 x1 Subj. to: x1 + x2 <= 12 x1 -2x2 <= 6 x2 <= 8 x2 12 8 (4,8) z z (10,2) x1 6 12 -3

Sekarang kamu ambil lagi variabel baru yang akan masuk basis ! Iterasi selanjutnya z = 6x1 + 4x2 Sekarang kamu ambil lagi variabel baru yang akan masuk basis ! Var Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 0 z 1 0 -16 0 6 0 36 1 x3 0 0 3 1 -1 0 6 2 x1 0 1 -2 0 1 0 6 3 x5 0 0 1 0 0 1 8

Iterasi selanjutnya 0 z 1 0 -16 0 6 0 36 1 x3 0 0 3 1 -1 0 6 z = 6x1 + 4x2 Pilihlah variabel non-basis yg punya nilai negatif terbesar. Var Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 0 z 1 0 -16 0 6 0 36 1 x3 0 0 3 1 -1 0 6 2 x1 0 1 -2 0 1 0 6 3 x5 0 0 1 0 0 1 8

Iterasi selanjutnya Ratio 0 z 1 0 -16 0 6 0 36 1 x3 0 0 3 1 -1 0 6 6/3 z = 6x1 + 4x2 Ratio 6/3 8/1 Tentukan rasio minimum Var Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 0 z 1 0 -16 0 6 0 36 1 x3 0 0 3 1 -1 0 6 2 x1 0 1 -2 0 1 0 6 3 x5 0 0 1 0 0 1 8

Iterasi selanjutnya Ratio 0 z 1 0 -16 0 6 0 36 1 x3 0 0 3 1 -1 0 6 6/3 z = 6x1 + 4x2 Ratio 6/3 8/1 Find minimum ratio Var Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 0 z 1 0 -16 0 6 0 36 1 x3 0 0 3 1 -1 0 6 2 x1 0 1 -2 0 1 0 6 3 x5 0 0 1 0 0 1 8 Pivot point

Iterasi selanjutnya Var Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi Var 1 0 0 16/3 2/3 0 68 0 0 1 1/3 -1/3 0 2 0 1 0 2/3 1/3 0 10 0 0 0 -1/3 1/3 1 6

Iterasi selanjutnya Var Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi Jelas, bahwa solusinya sudah optimal… Apa sih yang anda maksud dengan optimal? Var Pers. Basis z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 0 z 1 x2 2 x1 3 x5 1 0 0 16/3 2/3 0 68 0 0 1 1/3 -1/3 0 2 0 1 0 2/3 1/3 0 10 0 0 0 -1/3 1/3 1 6

Ini lho... Gambaran optimalmya… Max z = 6x1 + 4x2 x1 + x2 <= 12 Subj. to: x1 + x2 <= 12 x1 -2x2 <= 6 x2 <= 8 x2 12 8 (4,8) z Pd x1 = 10 & x2 = 2, nilai optimalnya adalah 68 z (10,2) x1 6 12 -3

Selanjutnya… ? Gampaaanng!, Berani latihan, berani bertanya Nantikan materi berikutnya…!

Gitu aja kok dipikirin !