Pertemuan ke-5 25 Oktober 2016 PARANITA ASNUR

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BAB III Metode Simpleks
Advertisements

SIMPLEKS BIG-M.
MANAJEMEN SAINS Penyelesaian Persoalan Program Linier dengan
Metode Simpleks Dengan Tabel
KASUS KHUSUS METODE SIMPLEKS
Algoritma Pemotongan Algoritma Gomory Langkah 1 x3* = 11/2 x2* = 1
PENYIMPANGAN - PENYIMPANGAN BENTUK STANDAR ( METODE SIMPLEX )
TEKNIK RISET OPERASIONAL
Dosen : Wawan Hari Subagyo
PERTEMUAN METODE SIMPLEKS OLEH Ir. Indrawani Sinoem, MS
KASUS MINIMISASI Ir. Indrawani Sinoem, MS
LINEAR PROGRAMMING METODE SIMPLEX
BAHAN AJAR M.K. PROGRAM LINEAR T.A. 2011/2012
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
Tabel Simplex (MetodE Big-M & 2 Fasa) Amelia Kurniawati, ST., MT.
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
LINEAR PROGRAMING (Bagian 3)
Pert.3 Penyelesaian Program Linier Metode Simpleks
PENYELESAIAN MODEL LP PENYELESAIAN PERMASALAHAN DNG MODEL LP DAPAT DILAKUKAN DENGAN 2 METODE : (1). METODE GRAFIK Metode grafik hanya digunakan untuk.
Analisis Sensitivitas Pertemuan 8 : (Off Class)
Metode Linier Programming
Program Linier (Linier Programming)
Linier Programming Metode Dua Fasa.
METODE BIG M DAN DUAL SIMPLEKS
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Kasus Khusus Simpleks & Metode Big M
Programa Linear Metode Primal Dual
LINEAR PROGRAMMING Pertemuan 06
METODE SIMPLEKS Pertemuan 2
TEORI DUALITAS.
LINIER PROGRAMMING METODE SIMPLEX
TEORI DUALITAS D0104 Riset Operasi I.
Metode Linier Programming
MANAJEMEN SAINS METODE SIMPLEKS.
PEMOGRAMAN LINEAR ALGORITMA SIMPLEKS
Operations Management
METODE DUA PHASA.
Kasus Khusus Simpleks & Metode Big M
Metode Simpleks Dual dan Kasus Khusus Metode Simpleks
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
BAB IV Metode Simpleks Persoalan Minimasi
Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta
Metode Simpleks Rachmat Gunawan, SE, MSi Manajemen Kuantitatif
Model Linier Programming
Analisis Sensitivitas Pertemuan 6
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
METODE DUA FASE.
METODE BIG M.
METODE BIG-M LINEAR PROGRAMMING
Pertemuan 4 Penyelesaian PL Metode Simpleks (2) Big M dan Dua Fasa
METODE DUAL SIMPLEKS Oleh Choirudin, M.Pd
TEKNIK RISET OPERASI MUH.AFDAN SYARUR CHAPTER.1
PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS
METODE BIG M.
Metode Simpleks Metode simpleks merupakan prosedur iterasi yang bergerak step by step dan berulang-ulang Jumlah variabel tidak terbatas Penyelesaian masalah.
METODA “M” BESAR (BIG “M”) Ardaneswari, D.P.C., STP, MP.
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.
Transcript presentasi:

Pertemuan ke-5 25 Oktober 2016 PARANITA ASNUR METODE BIG M Pertemuan ke-5 25 Oktober 2016 PARANITA ASNUR

PENDAHULUAN Kondisi-kondisi kendala Jika semua fungsi kendala menggunakan pertidaksamaan ≤ maka variabel basis awal semuanya adalah variabel slack. Penyelesaian solusi optimal untuk kasus ini dilakukan dengan cara Metode Simpleks Jika fungsi kendala menggunakan pertidaksamaan ≥ dan/atau ≤ maka variabel basis awalnya adalah variabel slack dan/ atau variabel buatan. Penyelesaian solusi optimalnya diselesaikan dengan metode Big M , Dua Fase atau Dual Simpleks.

Jika fungsi kendala ada yang menggunakan persamaan maka variabel buatan akan ditemukan pada variabel basis awal. Penyelesaian solusi optimal dilakukan dengan metode Big M atau Dua Fase.

Big M VS Simpleks Perbedaan antara metode Big M dengan metode Simpleks terletak pada pembentukan tabel awal. Jika fungsi kendala menggunakan bentuk pertidaksamaan ≥, perubahan bentuk umum ke bentuk baku memerlukan satu variabel surplus. Variabel surplus tidak dapat berfungsi sebagai variabel basis awal, karena koefisiennya bertanda negatif. Sebagai variabel basis pada solusi awal harus ditambahkan satu variabel buatan Variabel buatan pada solusi optimal harus bernilai 0, karena variabel ini memang tidak ada.

Teknik yang digunakan untuk memaksa variabel buatan bernilai 0 adalah dengan cara sebagai berikut : Penambahan variabel buatan pada fungsi kendala yang tidak memiliki variabel slack, menuntut penambahan variabel buatan pada fungsi tujuan. Jika fungsi tujuan adalah maksimasi, maka variabel buatan pada fungsi tujuan mempunyai koefisien +M; jika fungsi tujuan adalah minimasi, maka variabel buatan pada fungsi tujuan mempunyai koefisien –M. Karena koefisien variabel basis pada tabel simpleks harus bernilai 0, maka variabel buatan pada fungsi tujuan harus digantikan nilai dari fungsi kendala yang memuat variabel buatan tersebut.

Contoh Soal Min Z = 4X1 + X2 Terhadap : 3X1 + X2 = 3 4X1 + 3X2 ≥ 6 X1 + 2X2 ≤ 4 X1, X2 ≥ 0

Bentuk Baku Min Z = 4X1 + X2 Terhadap : 3X1 + X2 = 3 4X1 + 3X2 – S1 = 6 X1 + 2X2 + S2 = 4 X1, X2, S1, S2 ≥ 0

Kendala 1 dan 2 tidak mempunyai variabel slack, sehingga tidak ada variabel basis awal. Untuk berfungsi sebagai variabel basis awal, pada kendala 1 dan 2 ditambahkan masing-masing satu variabel buatan. Bentuk baku Big-M adalah : Min Z = 4X1 + X2 + MA1 + MA2 Terhadap : 3X1 + X2 + A1 = 3 4X1 + 3X2 – S1 + A2 = 6 X1 + 2X2 + S2 = 4 X1, X2, S1, S2 ≥ 0

1. Nilai A1 digantikan dari fungsi kendala pertama 1. Nilai A1 digantikan dari fungsi kendala pertama. A1 = 3 - 3x1 - x2 MA1 berubah menjadi M(3 - 3x1 - x2) 3M-3Mx1-Mx2 2. 2. Nilai A2 digantikan dari fungsi kendala ketiga. A2 = 6 - 4x1 - 3x2 + s1 MA2 berubah menjadi M(6 - 4x1 - 3x2 + s1) 6M- 4Mx1 - 3Mx2 + Ms1 3. Fungsi tujuan berubah menjadi Min z = 4x1 + x2 + 3M-3Mx1-Mx2 +6M-4Mx1-3Mx2+Ms1 = (4 -7M)x1+(1 - 4M)x2 + Ms1 +9M

Tabel Awal Simpleks VB X1 X2 S1 A1 A2 S2 Solusi Z -4 + 7M -1 + 4M -4 9M 3 1 4 -1 6 2

Iterasi-0 Iterasi- 1 VB X1 X2 S1 A1 A2 S2 Solusi Indeks Z -4 + 7M 9M - 3 1 4 -1 6 6/4 2 VB X1 X2 S1 A1 A2 S2 Solusi Indeks Z (1+5M)/3 -M (4-7M)/3 4+2M - 1 1/3 3 5/3 -1 -4/3 2 6/5 -1/3 9/5

Iterasi-2 Iterasi- 3 VB X1 X2 S1 A1 A2 S2 Solusi Indeks Z 1/5 8/5 - M 1/5 8/5 - M -1/5 – M 18/5 - 1 3/5 -1/5 25/3 -3/5 -4/5 6/5 -1 VB X1 X2 S1 A1 A2 S2 Solusi Z 1/5 – M M -1/5 17/5 1 2/5 3/5 9/5 - 1

Z = 3X1 + 5X2 Kendala: 1) 2X1 ≤ 8 2) 3X2 ≤ 15 3) 6X1 + 5X2 ≤ 30

Z = 4X1 + 2X2 dengan syarat :   3X1 +  2X2 = 4 X1 + 3X2  ≥ 6 X1 + 2X2  ≤ 8 X1 , X2 ≥ 0