Max dan Min Tanpa Kendala Untuk Beberapa Variabel

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Sumber: Pengantar Optimasi Non-Linier Ir. Djoko Luknanto, M.Sc., Ph.D.
Advertisements

OPTIMASI MULTIVARIABEL DENGAN KENDALA KESAMAAN
OPTIMASI DENGAN KENDALA KESAMAAN Oleh : TIM Matematika
Optimasi Fungsi Tanpa Kendala
OPTIMASI FUNGSI MULTIVARIAT TANPA KENDALA Oleh: Muhiddin Sirat
TEKNIK OPTIMASI MULTIVARIABEL DENGAN KENDALA BENTUK KHUSUS
Integer Programming.
Riset Operasional Pertemuan 10
Riset Operasional Pertemuan 4 & 5
Riset Operasional Pertemuan 3
TEKNIK OPTIMASI MULTIVARIABEL DENGAN KENDALA PERTIDAKSAMAAN
Fungsi Konveks dan Konkaf
KASUS KHUSUS METODE SIMPLEKS
Persamaan Garis Singgung pada Kurva
Algoritma Golden Section Search untuk Mencari Solusi Optimal pada Pemrograman Non Linear Tanpa Kendala Eni Sumarminingsih Jurusan Matematika Fakultas MIPA.
Nilai Maksimum dan Minimum untuk Fungsi Multi Variabel
Widita Kurniasari, SE, ME
KALKULUS DIFERENSIAL 7. menentukan selang dimana suatu fungsi naik atau turun. 8. menentukan titik stasioner suatu fungsi beserta jenis ekstrimnya. 9.
Steepest Descent (Ascent) untuk Kasus Min (Maks)
Pengali Lagrange Tim Kalkulus II.
TEKNIK OPTIMASI MULTIVARIABEL DENGAN KENDALA
FUNGSI NAIK DAN FUNGSI TURUN
Algoritma Pemotongan Algoritma Gomory Langkah 1 x3* = 11/2 x2* = 1
Matakuliah : Kalkulus-1
Teknik Optimasi Semester Ganjil 2013/2014
LINEAR PROGRAMMING METODE SIMPLEX
Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Disusun oleh : Linda Dwi Ariyani (3F)
9.1 Nilai Optimum dan Nilai Ekstrem
BAHAN AJAR M.K. PROGRAM LINEAR T.A. 2011/2012
Fungsi Konveks dan Konkaf
PENYELESAIAN MODEL LP PENYELESAIAN PERMASALAHAN DNG MODEL LP DAPAT DILAKUKAN DENGAN 2 METODE : (1). METODE GRAFIK Metode grafik hanya digunakan untuk.
HITUNG DIFERENSIAL Widita Kurniasari Modul 5 & 6 Juli 2006.
Aplikasi Turunan Oleh: Dani Suandi,M.Si..
Operations Management
SEPARABLE PROGRAMMING
Pemecahan NLP Satu Peubah pada Selang Tertentu
OPTIMASI MULTIVARIABEL
Matematika Ekonomi PENGOPTIMUMAN BERKENDALA PERSAMAAN
Optimasi Dengan Metode Newton Rhapson
Modul II Oleh: Doni Barata, S.Si.
PENYELESAIAN MODEL LP PENYELESAIAN PERMASALAHAN DNG MODEL LP DAPAT DILAKUKAN DENGAN 2 METODE : (1). METODE GRAFIK Metode grafik hanya digunakan untuk.
GAME THEORY Modul 11. PENELITIAN OPERASIONAL Oleh : Eliyani
Diferensial Fungsi Majemuk
Penerapan Diferensial: Bisnis & Ekonomi
MANEJEMEN SAINS METODE SIMPLEKS.
Industrial Engineering
Manajemen Sains Kuliah ke-4
BAB II PEMODELAN MATEMATIKA
Metode Simpleks Dual dan Kasus Khusus Metode Simpleks
HITUNG DIFERENSIAL Widita Kurniasari.
Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta
METODE DUA FASE.
METODE BIG-M LINEAR PROGRAMMING
Optimisasi: Fungsi dengan Dua Variabel
OPTIMISASI FUNGSI.
Diferensial Fungsi Majemuk
Menentukan Maksimum atau Minimum suatu fungsi
Heru Nugroho Penggunaan Turunan.
Persamaan Garis Singgung pada Kurva Fungsi Naik dan Fungsi Turun H O M
Masalah Gerak Masalah MaxMin Teorema Nilai Rata-rata
PENGGAMBARAN GRAFIK CANGGIH
B. Titik Stasioner dan Kecekungan Kurva
Pemrograman Non Linier(NLP)
KALKULUS II Integral Tentu (Definite Integral)
IKG2B3/METODE KOMPUTASI
Penerapan Diferensial
KALKULUS I Fungsi Menaik dan Menurun
APLIKASI TURUNAN Pertemuan XIV-XV.
Pertemuan 9 Kalkulus Diferensial
Transcript presentasi:

Max dan Min Tanpa Kendala Untuk Beberapa Variabel Teknik Optimasi

Solusi ditentukan berdasarkan f. o. c dan s. o Solusi ditentukan berdasarkan f.o.c dan s.o.c melalui turunan pertama dan turunan kedua dari fungsi (secara parsial) Turunan pertama: vektor gradien Turunan kedua: matriks Hessian. Dengan asumsi bahwa turunan pertama dan kedua (parsial) ada dan kontinyu di semua titik

Titik ekstremum lokal adalah titik di mana turunan parsial pertama di titik tersebut sama dengan nol

Titik tersebut adalah titik stasioner bagi fungsi f jika turunan parsial pertama terhadap xi di titik tersebut, sama dengan nol untuk semua i, i = 1, 2, …, n

Sifat matriks Hessian definit negatif atau positif menentukan sifat dari titik stasioner. Jika matriks Hessian pada titik tersebut bersifat definit positif maka titik stasionar adalah titik minimum Jika matriks Hessian pada titik tersebut bersifat definit negatif maka titik stasioner adalah titik maksimum Jika kedua syarat di atas tidak berlaku, maka titik tersebut adalah titik belok

Contoh 1 (satu titik optimal) Tentukan q1 dan q2 yang memaksimumkan fungsi berikut ini!

Titik stasioner diperoleh berdasarkan turunan parsial pertama yang disamadengankan nol: Yaitu pada titik (55/8, 9/2) Untuk mengetahui sifat titik tersebut, diperlukan sifat matriks Hessian pada (55/8, 9/2)

Karena matriks Hessian bersifat definit negatif, maka titik tersebut adalah titik maksimum Titik tersebut adalah satu-satunya titik yang memaksimumkan fungsi, karena sifat fungsi yang konkaf. Fungsi tersebut maksimum pada q1 =55/8 dan q2 =9/2 dengan fungsi sebesar 392.81

Contoh 2 (beberapa titik optimal) Tentukan titik lokal maksimum, lokal minimum ataupun titik belok bagi fungsi berikut ini: Penjelasan akan saya berikan di kelas.