Metoda Simplex Oleh : Hartrisari H..

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BAB III Metode Simpleks
Advertisements

William J. Stevenson Operations Management 8 th edition OPERATIONS RESEARCH Rosihan Asmara
DUALITAS DALAM LINEAR PROGRAMING
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
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
METODA SIMPLEKS Prof. Dr. M. Syamsul Maarif 1. MASALAH PRODUKSI: m bahan mentah (BM)i = 1, 2, 3, …………, m n produk jadi (PJ)j = 1, 2, 3, ……….., n a ij =
BENTUK PRIMAL DAN DUAL Dalam analisis Program Linear (PL) terdapat 2 bentuk, yaitu : 1. Bentuk Primal, yaitu bentuk asli dari pers. Program linear. 2.
Linear Programming Metode Simplex
PERTEMUAN III Metode Simpleks.
PERTEMUAN V Kasus Khusus Aplikasi Metode Simpleks.
Metode Simpleks Primal (Teknik M & Dua Tahap) dan Simpleks Dual
DUALITAS DAN ANALISA SENSITIVITAS
Bab 3. Penyelesaian Sistem Persamaan Linier (SPL)
ARTIFICIAL VARIABLES -3X1 + 4X2 = -6
PEMROGRAMAN LINIER Pertemuan 2.
Analisis Sensitivitas
Linear Programming (Pemrograman Linier)
BASIC FEASIBLE SOLUTION
Algoritma Pemotongan Algoritma Gomory Langkah 1 x3* = 11/2 x2* = 1
ANALISA USAHA TANI DENGAN LINEAR PROGRAMMING
TEKNIK RISET OPERASIONAL
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.
Operations Management
LINEAR PROGRAMMING : METODE SIMPLEKS
Pert.3 Penyelesaian Program Linier Metode Simpleks
Metode simpleks yang diperbaiki menggunakan
PENYELESAIAN MODEL LP PENYELESAIAN PERMASALAHAN DNG MODEL LP DAPAT DILAKUKAN DENGAN 2 METODE : (1). METODE GRAFIK Metode grafik hanya digunakan untuk.
Metode Linier Programming
Masalah PL dgn Simpleks Pertemuan 3:
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
LINEAR PROGRAMMING Pertemuan 06
METODE SIMPLEKS Pertemuan 2
LINIER PROGRAMMING METODE SIMPLEX
Metode Linier Programming
MANAJEMEN SAINS METODE SIMPLEKS.
Program Linier :Penyelesaian Simplek
Operations Management
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
(REVISED SIMPLEKS).
Program Linier :Penyelesaian Simplek
METODE BIG-M LINEAR PROGRAMMING
TEKNIK RISET OPERASI MUH.AFDAN SYARUR CHAPTER.1
PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS
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.
Operations Management
Metode Simpleks Free Powerpoint Templates.
METODE SIMPLEX LINEAR PROGRAMMING (LP)
Program Linier – Bentuk Standar Simpleks
Oleh : Siti Salamah Ginting, M.Pd. PROGRAM LINIER METODE SIMPLEKS.
METODA SIMPLEKS (Prosedur Simpleks)
Transcript presentasi:

Metoda Simplex Oleh : Hartrisari H.

METODA SIMPLEX Tahun 1947 George Dantzig Memecahkan masalah programa linier yang kompleks (QSB+, STORM) Memecahkan persoalan-persoalan Programa linier dengan iterasi yaitu mengulangi langkah-langkah perhitungan yang sama dalam rangka mendapatkan hasil yang optimum ALGORITMA solusi awal iterasi perhitungan uji optimalitas selesai optimal ? Y T

# Dasar metoda simplex geometri dan aljabar # Persiapan-persiapan sebelum menggunakan metoda simplex BENTUK STANDAR LP Kendala-kendala pertidaksamaan ( / ) harus dikonversi ke dalam bentuk persamaan yang ekivalen. ~ menambahkan var. slack pada sisi kiri pertidaksamaan Mis : x1 + 2x2  6 x1 + 2x2 + S1 = 6 ; S1  0 S1 ~ var. slack ~ mengurangkan dengan var. surplus (sisi kiri > sisi kanan) Mis : 3x1 + 2x2 – 3x3  5 3x1 + 2x2 – 3x3 – S2 = 5; S2  0 S2 var. surplus  =  =

Sisi kanan suatu persamaan yang bernilai (-) dapat selalu dibuat non negatif dengan cara mengalikan ke 2 sisi persamaan dengan -1 Mengalikan pertidaksamaan dengan –1  arah pertidaksamaan berubah Fungsi tujuan dapat berbentuk max./min. (tergantung kebutuhan ~ max/min) max. Z = 5x1 + 2x2 + 3x3 min. (-Z) = -5x1 –2x2 –3x3

DASAR METODE SIMPLEX ~ Solusi grafik * daerah yang memenuhi “constraints” * mencari solusi optimal titik ekstrim Secara tidak sadar ~ melakukan iterasi perhitungan pada titik-titik ekstrim mis : max. Z = 3xE + 2xI + OS1 + OS2 + OS3 + OS4 ~ mengapa ada S1 s/d S4 pada fungsi tujuan ?? = 2 + S4 xI = 1 + S3 -xE = 8 + S2 2xE + = 6 + S1 2xI xE + Kendala : xE, xI, S1, S2, S3, S4  0

~ Cara mencari nilai max dari titik-titik ekstrim (A, B, C, D, E, F) 5 9 4 7 B 3 1 A C F D E 2 6 XI xE + 2x1 + S1 = 6 ~ Cara mencari nilai max dari titik-titik ekstrim (A, B, C, D, E, F) Iterasi ~ Pada garis kendala ~ nilai var. slack = 0

xI xE KESIMPULAN ? Titik ekstrim var. =  var. tidak  A xE, xI F E D C B 5 3 4 1 2 6 xE xI S3=0 S4=0 S1=0 S2=0 Titik ekstrim var. =  var. tidak  A xE, xI S1, S2, S3, S4 B S2, xI S1, xE, S3, S4 C S2, S1 xI, xE, S3, S4 D S4, S1 xI, xE, S3, S2 E S4, S3 xI, xE, S1, S2 F xE, S3 xI, S4, S1, S2 KESIMPULAN ?

KESIMPULAN untuk titik ekstrim mengandung 2 var. bernilai  (var. ) 4 pers. kendala (m) 6 variabel (n; m  n) n – m = 6 – 4 = 2 untuk titik ekstrim yang berhubungan (A-B, A-F, B-C, C-D, D-E, E-F) hanya berbeda pada 1 variabel Iterasi perhitungan ~ mempertukarkan var.  dengan var tidak  mis : dari A B S1, xE, S3, S4 S2, xI B S1, S2, S3, S4 xE, xI A var tidak  var.  var.  : VAR. NON BASIC var tidak  : VAR BASIC Simplex menukar var.non Basic dengan var. Basic ALJABAR

TAHAPAN METODA SIMPLEX Membuat persoalan bentuk standar LP. a) mengubah fungsi tujuan menjadi fungsi implisit b) mengubah fungsi batasan menjadi persamaan dengan menambahkan var. slack c) menambahkan var. slack dalam fungsi dalam fungsi tujuan Dari bentuk standar menentukan solusi awal dengan menetapkan/ memilih var. non basic sebagai variasi bernilai 0. ingat n – m Menyusun tabel simplex Memilih variasi non basic yang harus dipertukarkan menjadi var. basic : a) memilih kolom pivot ~ nilai minimal terbesar pada fungsi tujuan bila fungsi tujuan maksimal. b) mencari index tiap baris dengan cara membagi nilai pada kolom solusi dengan kolom pivot ~ tidak termasuk baris tujuan c) baris pivot nilai positif terkecil.

Pivot = perpotongan kolom pivot dan baris pivot. d) Menghitung baris pivot baru dengan cara membagi semua nilai pada baris pivot lama dengan nilai pivot. e) Menghitung nilai baris-baris lainnya. cara : Baris baru = baris lama – (koef. pada kolom pivot) * Nilai Baru Baris Pivot ~ nilai pada kolom pivot = 0 kenapa ? Susun tabel simplex baru Evaluasi apakah pada fungsi tujuan masih ada nilai (-) Jika ya ulangi tahapan 4 s/d 6 tidak solusi optimal

Maksinumkan 3x1 + 5x2 Kendala : x1  4 2x2  12 3x1 + 2xx  18 x1, x2  0 Jawab : ~ Bentuk standar L.P Fungsi tujuan ~ implisit batasan ~ persamaan (+var. slack) var. slack ~ fungsi tujuan a) Z - 3x1 - 5x2 = 0 ~ maksimumkan b) x1 + S1 = 4 2x2 + S2 = 12 3x1 + 2x2 + S3 = 18 x1, x2, S1, S2, S3  0 Ada xi ada Si ~ seragamkan S1 = x3 S2 = x4 S3 = x5 OPTION

c) Z - 3x1 -5x2 - 0x3 - 0x4 - 0x5 = 0 Kendala : x1 + x3 = 4 2x2 + x4 = 12 3x1 + 2x2 + x5 = 18 x1, x2, x3, x4, x5  0 ~ menentukan solusi awal memilih var  (var. non Basic) Ingat n - m n = variabel ~ 5 m = persamaan ~ 3 5 - 3 = 2 var.  Pemilihan ~ 5 var. (x1, x2, x3, x4, x5) 2 var  = x1, x2 Var. non Basic ALASAN ?

~ menyusun tabel simplex Basic Z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 1 -3 -5 X3 X4 X5 3 2 4 12 18 memilih var. non basic yang akan ditukar a) kolom pivot ~ nilai(-) terbesar pada fungsi tujuan (Z) kolom x2 (nilai (-) terbesar = -5) b) index tiap baris ~ solusi/kolom pivot (Z tidak deperhitungkan) 4/0 = ? 12/2 = 6 18/2 = 9 c) baris pivot ~ nilai terkecil baris 2 x4 pivot = 2 (perpotongan) ARTI : pada tabel berikutnya / iterasi berikutnya x2 menjadi var. basic x4 menjadi var. non basic

Menghitung nilai baris lainnya * baris lama - (koefisien kolom pivot) * nilai baru baris pivot * nilai pada kolom pivot = 0 baris pivot baru : 0 1 0 ½ 0 6 Menghitung baris pivot baru ~ membagi semua nilai pada baris pivot dengan pivot baris pivot lama : 0 2 0 1 0 12 : 2 Z : -3 -5 Pivot baru : 1 1/2 6 (-5) X3 : 1 4 Pivot baru : 1/2 6 (0) X5 : 3 2 1 18 Pivot baru : 1/2 6 -1 (2)

Susun tabel simplex baru Basic Z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 1 -3 -5 5/2 30 X3 X2 X5 3 2 1/2 - 1 4 6 Evaluasi apakah pada fungsi tujuan masih ada nilai (-) ? ~ masih pada kolom x1, nilai = - 3 ARTINYA ? Ulangi langkah perhitungan kolom pivot = kolom x4 (nilai – 3) index tiap baris 4/1 = 4 6/0 = ? 6/3 = 2 baris pivot ~ baris 3  x5 pivot = 3 x5 tukar dengan x1

baris pivot lama : 3 0 0 -1 1 6 : 3 baris pivot baru 1 0 0 -1/3 1/3 2 menghitung nilai-nilai baris lainnya 6 1/2 1 2 1/3 ½ -1/3 x2 : p.b : 4 x3 : 36 3/2 30 5/2 -3 Z : (-3) (1) (0) Tabel baru

S1 S2 S3 Basic Z x1 x2 x3 x4 x5 Solusi 1 -3 -5 3/2 36 X3 X2 X1 2 1/3 1/2 - 1/3 -1/3 6 Evaluasi pada Z tidak ada nilai (-) # optimal # x1 = 2 x2 = 6 Z = 36

Maksinumkan 8x1 + 4x2 Kendala : x1 + xx  18 5 x1 + xx  15 x1, x2  0 Jawab : ~ Bentuk standar L.P Fungsi tujuan ~ implisit batasan ~ persamaan (+var. slack) var. slack ~ fungsi tujuan a) Z - 8x1 - 4x2 = 0 ~ maksimumkan b) x1 + 2x2 + S3 = 10 5x1 + x2 + S3 = 15 x1, x2, S1, S2, S3  0 Ada xi ada Si ~ seragamkan S1 = x3 S2 = x4 OPTION

c) Z - 8x1 -4x2 - 0x3 - sx2 = 0 Kendala : x1 + x2 + s1 = 10 5x1 + x2 + s2 = 15 x1, x2, s1 s2  0 ~ menentukan solusi awal memilih var  (var. non Basic) Ingat n - m n = variabel ~ 5 m = persamaan ~ 3 5 - 3 = 2 var.  Pemilihan ~ 5 var. (x1, x2, x3, x4, x5) 2 var  = x1, x2 Var. non Basic ALASAN ?

~ menyusun tabel simplex 4 12 18 1 2 3 X3 X4 X5 -5 -3 Z Solusi x5 x4 x3 x2 x1 Basic memilih var. non basic yang akan ditukar a) kolom pivot ~ nilai(-) terbesar pada fungsi tujuan (Z) kolom x2 (nilai (-) terbesar = -5) b) index tiap baris ~ solusi/kolom pivot (Z tidak deperhitungkan) 4/0 = ? 12/2 = 6 18/2 = 9 c) baris pivot ~ nilai terkecil baris 2 x4 pivot = 2 (perpotongan) ARTI : pada tabel berikutnya / iterasi berikutnya x2 menjadi var. basic x4 menjadi var. non basic

Menghitung nilai baris lainnya * baris lama - (koefisien kolom pivot) * nilai baru baris pivot * nilai pada kolom pivot = 0 baris pivot baru : 0 1 0 ½ 0 6 Menghitung baris pivot baru ~ membagi semua nilai pada baris pivot dengan pivot baris pivot lama : 0 2 0 1 0 12 : 2 6 1/2 1 -3 Pivot baru : -5 Z : (-5) 4 1 6 1/2 Pivot baru : X3 : (0) 6 1 -1 3 1/2 Pivot baru : 18 2 X5 : (2)