BAB III Metode Simpleks

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
DUALITAS DALAM LINEAR PROGRAMING
Advertisements

PROGRAMA LINIER Konsep dasar
Teknik Pencarian Solusi Optimal Metode Grafis
SIMPLEKS BIG-M.
METODE SIMPLEKS Metode ini digunakan untuk kasus kasus yang melibatkan lebih dari dua variabel output.
Metode Simpleks Diperbaiki (Revised Simplex Method)
PERTEMUAN VI Analisa Dualitas dan Sensitivitas Definisi Masalah Dual
Operations Management
PROGRAM LINIER : SOLUSI SIMPLEKS
MANAJEMEN SAINS Penyelesaian Persoalan Program Linier dengan
Pertemuan 3– Menyelesaikan Formulasi Model Dengan Metode Simpleks
Pertemuan 4– Analisis Post Optimal
Metode Simpleks Dengan Tabel
METODE SIMPLEKS OLEH Dr. Edi Sukirman, SSi, MM
METODE SIMPLEKS OLEH Dr. Edi Sukirman, SSi, MM
Riset Operasional Pertemuan 10
PERTEMUAN III Metode Simpleks.
PERTEMUAN V Kasus Khusus Aplikasi Metode Simpleks.
KASUS KHUSUS METODE SIMPLEKS
Metode Simpleks Primal (Teknik M & Dua Tahap) dan Simpleks Dual
Linear Programming (Pemrograman Linier) Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011/2012 DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Metoda Simplex Oleh : Hartrisari H..
PEMROGRAMAN LINIER Pertemuan 2.
Analisis Sensitivitas
Linear Programming (Pemrograman Linier)
BASIC FEASIBLE SOLUTION
Algoritma Pemotongan Algoritma Gomory Langkah 1 x3* = 11/2 x2* = 1
Dosen : Wawan Hari Subagyo
LINEAR PROGRAMMING METODE SIMPLEX
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.
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.
Pert.3 Penyelesaian Program Linier Metode Simpleks
Metode simpleks yang diperbaiki menggunakan
Metode Linier Programming
Program Linier (Linier Programming)
Linier Programming Metode Dua Fasa.
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
LINEAR PROGRAMMING Pertemuan 06
METODE SIMPLEKS Pertemuan 2
LINIER PROGRAMMING METODE SIMPLEX
TEORI DUALITAS D0104 Riset Operasi I.
Metode Linier Programming
MANAJEMEN SAINS METODE SIMPLEKS.
Operations Management
Metode Simpleks Dual dan Kasus Khusus Metode Simpleks
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Pertemuan ke-5 25 Oktober 2016 PARANITA ASNUR
BAB IV Metode Simpleks Persoalan Minimasi
Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta
Metode Simpleks Rachmat Gunawan, SE, MSi Manajemen Kuantitatif
Model Linier Programming
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
BAB V Metoe Penalty (Teknik M)
(REVISED SIMPLEKS).
METODE DUAL SIMPLEKS Oleh Choirudin, M.Pd
TEKNIK RISET OPERASI MUH.AFDAN SYARUR CHAPTER.1
Destyanto Anggoro Industrial Engineering
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 – Bentuk Standar Simpleks
Oleh : Siti Salamah Ginting, M.Pd. PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS.
METODA SIMPLEKS (Prosedur Simpleks)
Transcript presentasi:

BAB III Metode Simpleks Oleh : Devie Rosa Anamisa

Pembahasan Pengertian Umum Langkah-langkah metode simpleks Contoh

Pengertian Umum Motode simpleks adalah prosedur aljabar yang bersifat iteratif, yang bergerak selangkah demi selangkah, dimulai dari suatu titik ekstrem pada daerah fisibel (ruang solusi) menuju ke titik ekstrem yang optimum.

Langkah-Langkah dalam Metode Simpleks Formulasi dalam bentuk standar Konversi pada bentuk standart Dalam menyelesaikan persoalan programa linier dengan menggunakan metode simpleks, bentuk dasar yang digunakan adalah: Seluruh pembatas harus berbentuk persamaan (bertanda =) dengan ruas kanan yang non negatif Seluruh variabel harus merupakan variabel non negatif Fungsi tujuan dapat berupa maksimasi atau minimasi Formulasi yag belum standar kedalam bantuk standar : a. Pembatas (constraint) Pembatas bentanda ≤ atau ≥ dapat dijadikan suatu persamaan (bertanda =) dengan menambahkan atau mengurangi dengan suatu variabel slack pada ruas kiri pembatas tersebut. Contoh 1: X1 + 2X2 ≤ 6 maka kita tambahkan slack s1 ≥ 0 pada ruas kiri sehingga memperoleh : X1 + 2X2 + s1 = 6

Contoh 2 : 3x1 + 2x2 – 3x3 ≥ 5 maka harus dikurangkan variabel s2 ≥ 0 pada ruas kiri sehingga diperoleh persamaan: 3x1 + 2x2 – 3x3 – s2 = 5 Ruas kanan dari suatu persamaan dapat dijadikan bilangan nonnegatif dengan cara mengalikan kedua ruas dengan -1. Contoh : 2x1-3x2-7x3 = -5 secara matematis adalah sama dengan -2x1+3x2+7x3 = 5 Arah ketidaksamaan dapat berubah apabila kedua ruas dikalikan dengan -1. Contoh : 2 < 4 adalah sama dengan -2 > -4 2x1 – x2 ≤ -5 adalah sama dengan -2x1 + x2 ≥ 5 b. Variabel Suatu variabel Yi yang tidak terbatas dalam tanda dapat dinyatakan sebagai dua variabel non negatif dengan menggunakan subtitusi. c. Fungsi Tujuan Walaupun model standar LP dapat berupa maksimasi atau minimasi, kadang-kadang diperlukan perubahan dari satu bentuk ke bentuk lainnya.

Menentukan solusi basis BFS (Solusi Basis Fisibel) Dimana diterapkan X1 = X2 = X3 = 0 sehingga didapatkan nilai Z, S1, S2, S3 dan S4. BV (Basis Variabel) Menentukan variabel yang akan dicari nilainya, seperti : Z, S1, S2, S3 dan S4 NBV (Non Basis Variabel) variabel yang dinolkan. Seperti X1, X2, dan X3. Dari formulasi kanonik diatas bahwa seluruh NBV mempunyai koefisien yang berharga negatif sehingga pada iterasi ini BFS belum optimal. Contoh : Z – 60X1 – 30X2 – 20X3 = 0 Menghitung rasio dan melakukan ERO Didapat dari nilai solusi dibagi dengan koefisien yang paling negatif Entering variabel(EV). contoh : z - 60x1- 30x2 – 20x3 = 0 8X1 + 6X2 + X3 + S1 = 48 r = 48/8 4X1 + 2X2 + 1.5X3 +S2 = 20 r = 20/4 2X1 + 1.5X2 + 0.5X3 +S3 = 8 r = 8/2 EV

Menentukan LV (Leaving Variabel) variabel yang meninggalkan basis, yang memiliki rasio yang terkecil dengan EV bernilai 1. Iterasi akan berhenti jika X1, X2, X3 pada fungsi tujuan mencapai nilai positif.

Contoh Maksimumkan : Z = 60x1+30x2+20X3 berdasarkan :

Konversi bentuk standar: maksimumkan : z = 60x1+30X2+20x3 Berdasarkan : 8X1 + 6X2 + X3 + s1= 48 4X1 + 2X2 + 1.5X3 + s2 = 20 2X1 + 1.5X2 + 0.5X3 + s3 = 8 x2 + s4 = 5

Menentukan BFS x1=x2=x3=0 BV = {z,s1,s2,s3,s4} NBV= {x1,x2,x3} BFS = Z -60x1 - 30x2 - 20X3 = 0 8X1 + 6X2 + X3 + S1 = 48 4X1 + 2X2 + 1.5X3 + S2 = 20 2X1 + 1.5X2 + 0.5X3 + S3 = 8 x2 +S4 = 5 .: z= 0 , S1 = 48, S2 = 20 , S3 = 8, S4 = 5

Bentuk Tabel Dilihat dari Z maka X1 yang memiliki koefisien paling negatif

Menentukan LV  rasio terkecil : 4 maka: Menghitung rasio: Menentukan LV  rasio terkecil : 4 maka: Rasio terkecil

Baris ke-4 untuk pivotnya : 2/2 = 1 Nilai basis untuk kolom ke-3: Baris 1: -30-(-60*0.75) = -30-45 = 15 Baris 2: 6-(8*0.75) 6 – 6 = 0 Baris 3: 2-(4*0.75) = 2 -3 = -1 Baris 4:1-(0.0.75) = 1

Nilai basis untuk kolom 4 : Baris 1: -20-(-60*0.25) = -20+15= -5 Baris 2: 1-(8*0.25) = 1 – 2 = -1 Baris 3: 1.5-(4*0.25) =1.5 - 1 = 0.5 Baris 4:0-(0*0.25) = 0

Solusi Sementara Karena nilai z masih terdapat yang bernilai negatif sedangkan fungsi tujuan adalah memaksimumkan maka dilakukan langkah selanjutnya, dan akan berhenti jika nilai z tidak terdapat negatif.

Hasil Akhir

Tugas Memaksimumkan : Z = 3x1 + 9x2 Berdasarkan : x1 + 4x2 ≤ 8 Carilah x1,x2,s1.s2 dan z !

Memaksimumkan : Z = 3x1 + 5x2 Berdasarkan : x1 ≤ 4 2x2 ≤ 12 3x1 + 2x2 ≤ 18 x1,x2 ≥ 0 Cari x1, x2 dan z !

Terima Kasih