Ricerca Operativa A.A. 2007/ Esercitazione di laboratorio: analisi di sensitività

Documenti analoghi
Ricerca Operativa A.A. 2007/ Analisi di sensitività

Lezione n 16. Lezioni di Ricerca Operativa. Corso di Laurea in Informatica Università di Salerno. Prof. Cerulli Dott.ssa Gentili Dott.

Mix Produttivo Analisi di Sensitività

RICERCA OPERATIVA. Tema d esame del 04/03/2008 (Simulazione)

TEORIA della DUALITÀ. Una piccola introduzione. Ricerca Operativa. Prof. R. Tadei. Politecnico di Torino. Teoria della Dualità / 1.

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Ripasso sulla teoria della dualità in programmazione lineare

RICERCA OPERATIVA. Tema d esame del 13/12/2005

Si consideri il seguente tableau ottimo di un problema di programmazione lineare

Esercizi svolti di Programmazione Lineare. a cura di Laura Scrimali Dipartimento di Matematica e Informatica Università di Catania

La dualità nella Programmazione Lineare

DUALIT A ESERCITAZIONI DI RICERCA OPERATIVA 1

Corso di Ricerca Operativa Esercitazione del 07/10/2015

Programmazione Matematica Lineare

Vediamo come risolvere un problema di PL con Excel. Riprendiamo un esercizio già visto.

Data Science A.A. 2018/2019

Corso di Ricerca Operativa Prova in itinere del 06/11/2015

Esercizio 1. Variabili decisionali:

Problemi lineari equivalenti

RICERCA OPERATIVA. Tema d esame del 04/12/2008 (Simulazione 2)

Ricerca Operativa A.A. 2007/ Esercitazione di laboratorio: Branch and Bound.

Ottimizzazione marginale

Esercizi di Programmazione Lineare

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Ripasso sulla teoria della dualità in programmazione lineare

Ricerca Operativa A.A. 2007/ Esercitazione di laboratorio: Branch and Bound.

Introduzione alla RO - Parte II

1 Il metodo dei tagli di Gomory

SIMULAZIONE ESAME di OTTIMIZZAZIONE Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale 2 o anno

COMPITO DI RICERCA OPERATIVA. max x 1 + x 2 + x 3 x 1 x 2 + x 3 = 1 x 1 x 2 + x 4 = 1 x 2 + x 5 = 2. x 1, x 2, x 3, x 4 0

Esercizi di Programmazione Lineare

Il modello duale. Capitolo settimo. Introduzione

inoltre, deve essere: Funzioni obiettivo lineare a tratti

Analisi di Post-Ottimalità (Analisi della Sensitività della Soluzione)

1.4 Si risolva mediante gli scarti complementari il duale del problema dato.

ESERCITAZIONI DI ECONOMIA POLITICA (programma di MICROECONOMIA) seconda parte

Problema del Trasporto

Programmazione Matematica: III.1 - Programmazione Lineare

Problema 6 * * * x = numero di cassonetti di tipo A y = numero di cassonetti di tipo B f(x, y) = 500x + 600y da massimizzare Vincoli:

A.A Fondamenti di Ricerca Operativa. 2. Determinare β affinchè il poliedro descritto dal sistema di disequazioni

x 1 x 2 x 3 x 5 La base iniziale è B 0 = I e risulta x B 0 = , x N 0 = Iterazione 0. Calcolo dei costi ridotti. γ 0 = c N 0 (N 0 ) T c B 0 =

COMPITO DI RICERCA OPERATIVA. max x 1 + 2x 2 + x 3 x 1 x 2 + x 3 = 1 2x 1 + 3x 2 + x 4 = 2

Esame di Ricerca Operativa del 20/02/18

Programmazione lineare

4. METODI DUALI DEL SIMPLESSO

Esercitazione n o 3 per il corso di Ricerca Operativa

Esercizi soluzione grafica e Branch and Bound. Daniele Vigo

1 Ottima combinazione dei fattori produttivi. 2 Ottima combinazione dei fattori produttivi e curve di costo

Esame di Ricerca Operativa - 21 gennaio 2009 Facoltà di Architettura - Udine - CORREZIONE -

PROGRAMMAZIONE LINEARE E DUALITA'

Problemi di Flusso: Il modello del Trasporto

FACOLTA DI ECONOMIA ESAME SCRITTO DI RICERCA OPERATIVA. Verona, 6 Giugno 1996

Prova Scritta di Ricerca Operativa Prof. Facchinei 02/07/2002

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 21. Docente: Laura Palagi

A T x b x 0. che chiameremo problema primale, possiamo associare ad esso un altro problema di PL, detto problema duale, definito come segue.

Introduzione al Column Generation Caso di Studio: il Bin Packing Problem

Esame di Ricerca Operativa del 19/07/19. Esercizio 1. (a) Risolvere mediante il metodo del simplesso il seguente problema di programmazione lineare:

Esame di Ricerca Operativa. max 14 x x 2 5 x 1 3 x x 1 3 x x x 2 16 x x x 1 x 2 15 x x 2 41

Il teorema di dualità forte

Esame di Ricerca Operativa - 17 luglio 2008 Facoltà di Ingegneria - Udine - CORREZIONE -

Esercizi di Programmazione Lineare - Dualità

Figura 1: 1) Si scriva la formulazione del problema come problema di PLI (con un numero minimo di vincoli) e la matrice dei vincoli.

Esercizi assegnati in data 7 novembre

Old American FKS Beta

Interpretazione economica della dualità

Interpretazione economica della dualità

A UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 17 giugno 2010

Ricerca Operativa. D.U.T. in Ingegneria Informatica D.U.T. in Ingegneria Logistica e della Produzione 18/05/2002

Modelli di programmazione lineare. Il metodo grafico è basato su linearità della funzione obiettivo linearità dei vincoli

Ricerca Operativa. G. Liuzzi. Lunedí 20 Aprile 2015

La programmazione lineare

RICERCA OPERATIVA GRUPPO A prova scritta del 21 luglio 2010

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 23. Docente: Laura Palagi

1) Data la seguente istanza di TSP (grafo completo con 5 nodi): c 12 = 52; c 13 = 51; c 14 = 40; c 15 = 53; c 23 = 44;

Preappello di metodi matematici per le decisioni economiche e aziendali A

RICERCA OPERATIVA. Stock bamboline automobiline libri peluches costo (euro)

Teoria della Dualità: I Introduzione

Esame di Ricerca Operativa del 17/02/14. Esercizio 1. Completare la seguente tabella considerando il problema di programmazione lineare:

Esercitazione n o 3 per il corso di Ricerca Operativa

Modello di miscelazione per il corso di Laboratorio di Ricerca Operativa

Esame di Ricerca Operativa del 11/02/2015

ESAME di OTTIMIZZAZIONE - Compito A Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale 2 o anno

Miscelazione di benzine

Capitolo 6. Il processo decisionale delle imprese: la massimizzazione del profitto

Appunti delle Esercitazione di Ricerca Operativa AMPL Plus v1.6

Domini di funzioni di due variabili. Determinare i domini delle seguenti funzioni di due variabili (le soluzioni sono alla fine del fascicolo):

Esame di Ricerca Operativa del 07/09/2016

I appello Ricerca operativa

Esame di Ricerca Operativa - 14 luglio 2009 Facoltà di Ingegneria - Udine - CORREZIONE -

FONDAMENTI DI RICERCA OPERATIVA Prof. M.Trubian a.a. 2008/09 Prima prova in itinere: 25/11/08

S 1 V. Lago S 2. Esercizio 2

Esame di Ricerca Operativa del 1/02/2019

Esercitazione n o 6 per il corso di Ricerca Operativa

Esercitazione per il corso di Ricerca Operativa 10 novembre 2009

Problemi di Ottimizzazione

Introduzione al Metodo del Simplesso. 1 Soluzioni di base e problemi in forma standard

Dualitá in Programmazione Lineare e alcune conseguenze

Esame di Ricerca Operativa - 18 aprile 2007 Facoltà di Ingegneria - Udine - CORREZIONE -

Esame di Ricerca Operativa del 09/02/2016

Ricerca Operativa a.a : III appello

Transcript:

Ricerca Operativa A.A. 2007/2008 14. Esercitazione di laboratorio: analisi di sensitività Luigi De Giovanni - Ricerca Operativa - 14. Laboratorio: analisi di sensitività 14.1 Problema di mix della produzione A partire da materiale legnoso, una piccola azienda produce pannelli per l industria del mobile di 3 tipi: compensato, truciolato e MDF (Medium Density Fibreboard). L azienda ha a disposizione 7 operai e 120 kg di legno al giorno. La massima domanda giornaliera dei tre tipi di pannello è, rispettivamente di 9, 23 e 18 mq. La quantità di legno richiesta per ogni mq è di 20, 2 e 5 kg, rispettivamente. Ciascun operaio può essere impiegato nella produzione di tutti i pannelli e, se si occupasse di un solo tipo, produrrebbe 2, 7 e 3 mq al giorno di pannelli in compensato, truciolato o MDF, rispettivamente. L azienda vuole determinare i livelli di produzione giornaliera dei tre tipi di pannello, sapendo che il prezzo di vendita al mq dei pannelli è di 2,5, 1,1 e 2 euro. 1. Formulare il modello di programmazione lineare del problema (carta e penna!). Attenzione: per il prosieguo, scrivere la funzione obiettivo in forma di minimo. 2. Implementare il modello in AMPL e risolverlo. Visualizzare i valori ottimi delle variabili e dei prezzi marginali associati ai vincoli (comando display vincolo[.dual]). 3. Scrivere il duale, implementare in AMPL e risolvere (verificare che i valori delle funzioni obiettivo all ottimo coincidono e che i valori delle variabili duali coincidono con i prezzi marginali). Luigi De Giovanni - Ricerca Operativa - 14. Laboratorio: analisi di sensitività 14.2

Tornare al problema primale. 4. Per quali pannelli la domanda è soddisfatta? Quali risorse sono sature? (comando display vincolo.slack). Verificare la validità delle condizioni di complementarietà, in relazione alla soluzione duale calcolata in precedenza e darne un interpretazione economica. 5. A quale prezzo giornaliero massimo l azienda sarebbe disposta ad assumere un ulteriore operaio? Suggerimento: utilizzare i prezzi marginali. 6. A quale prezzo massimo l azienda sarebbe disposta ad aumentare la disponibilità giornaliera di legno? 7. Di quanto dovrebbe aumentare il prezzo al mq del compensato per rendere conveniente iniziare a produrlo? Suggerimento: utilizzare i costi ridotti disponibili con il comando display variabile.rc. 8. L azienda vuole anche valutare la possibilità di produrre un nuovo tipo di pannello OSB (Oriented Strand Board). La produzione di un mq di OSB richiede 15 kg di legno e un operaio, se impegnato sul solo OSB, ne produce 4 mq. Inoltre, i limiti di domanda di OSB sono trascurabili. E conveniente iniziare la produzione di OSB se il prezzo di vendita è di 1 euro/mq. E se il prezzo è di 3 euro/mq? A partire da quale prezzo conviene iniziare a produrre pannelli OSB? Luigi De Giovanni - Ricerca Operativa - 14. Laboratorio: analisi di sensitività 14.3 Problema di mix della produzione: soluzione 1. Siano x 1, x 2 e x 3 le quantità in mq da produrre di panneli di compensato, truciolato e MDF rispettivamente. min 2.5 x 1 1.1 x 2 2 x 3 (- ricavi) s.t. x 1 9 x 2 23 (domanda massima) x 3 18 20 x 1 + 2 x 2 + 5 x 3 120 (risorse) 1 2 x 1 + 1 7 x 2 + 1 3 x 3 7 x 1 x 2 x 3 0 Attenzione: la funzione obiettivo di minimo rappresenta l opposto del ricavo. Quindi, se la funzione obiettivo diminuisce (migliora) allora il ricavo aumenta (migliora anch esso). Luigi De Giovanni - Ricerca Operativa - 14. Laboratorio: analisi di sensitività 14.4

Problema di mix della produzione: soluzione 2. Vedi file mix prod.mod e mix prod.dat model mix prod.mod; display x; display domanda sodd; display uso risorsa; Luigi De Giovanni - Ricerca Operativa - 14. Laboratorio: analisi di sensitività 14.5 Problema di mix della produzione: soluzione 3. Introduciamo le variabili duali u j, associate ai vincoli di domanda, e v i, associate ai vincoli sulle risorse. Il duale è: max 9 u 1 + 23 u 2 + 18 u 3 + 120 v 1 + 7 v 2 s.t. u 1 + 20 v 1 + 1 2 v 2 2.5 u 2 + 2 v 1 + 1 7 v 2 1.1 u 3 + 5 v 1 + 1 3 v 2 2 u 1 u 2 u 3 v 1 v 2 0 model mix prod duale.mod; display u; display v; Luigi De Giovanni - Ricerca Operativa - 14. Laboratorio: analisi di sensitività 14.6

Problema di mix della produzione: soluzione 4. model mix prod.mod; display domanda sodd.slack, domanda sodd.dual; display uso risorsa.slack, uso risorsa.dual; La domanda è soddisfatta per il truciolato e la risorsa satura sono gli operai (slack corrispondenti nulli). Le condizioni di complementarietà sono soddisfatte. Ad esempio: il vincolo primale sulla domanda di MDF è lasco e la corrispondente variabile duale è nulla; oppure, la variabile duale relativa al vincolo sul truciolato è negativa e il vincolo del truciolato è saturo; etc. Esempi di interpretazione economica. Il prezzo marginale relativo alla domanda di truciolato è pari a 0.24: conviene aumentare il limite di domanda massima, in modo da migliorare la funzione obiettivo di 0.24 per ogni unità aggiuntiva di domanda (questo vale per variazioni piccole, che non cambino la base ottima). Il prezzo marginale per il vincolo sul compensato è pari a 0 e, quindi, piccole variazioni della domanda di compensato (sia in aumento sia in diminunzione) non comportano variazioni della funzione obiettivo. In effetti, la domanda di compensato non è totalmente soddisfatta, indice della non convenienza a soddisfare più domanda e dell ininfluenza di una piccola diminuzione della domanda massima. Luigi De Giovanni - Ricerca Operativa - 14. Laboratorio: analisi di sensitività 14.7 Problema di mix della produzione: soluzione 5. e 6. Comando: display uso risorsa[ Operai ]; Il prezzo marginale è -6: assumendo un operaio la funzione obiettivo diminuisce di 6, cioé il guadagno aumenta di 6. Tale ammontare è quindi a disposizione per pagare l operaio aggiuntivo, che conviene assumere al costo giornaliero massimo di 6. Comando: display uso risorsa[ Legno ]; Il prezzo marginale è 0: variazioni (sufficientemente piccole) di disponibilità di legno, sia in aumento, sia in diminuzione, non fanno cambiare il valore della funzione obiettivo. Quindi non vi è nessuna convenienza, allo stato attuale, ad aumentare la disponibilità di legno, qualsiasi sia il suo costo (positivo). Ciò è anche visibile dal fatto che il vincolo sulla disponibilità di legno è lasco, indicando l abbondanza di questa risorsa che, addirittura, potrebbe essere diminuita senza comportare una riduzione del guadagno. Luigi De Giovanni - Ricerca Operativa - 14. Laboratorio: analisi di sensitività 14.8

Problema di mix della produzione: soluzione 7. Comando: display x[ Compensato ].rc; Il costo ridotto è 0.5: all aumento unitario della quantità di compensato prodotta, corrisponde un aumento della funzione obiettivo (di minimo) di 0.5, cioé una diminuzione del guadagno di 0.5. Tale diminuzione dovrebbe essere compensata dall aumento del prezzo di vendita unitario del compensato della stessa entità. Pertanto sarebbe conveniente iniziare a produrre compensato se il suo prezzo aumentasse di almeno 0.5 euro/mq. Luigi De Giovanni - Ricerca Operativa - 14. Laboratorio: analisi di sensitività 14.9 Problema di mix della produzione: soluzione 8. L alternativa di produrre pannelli OSB si traduce, nel modello primale, nell aggiunta di una variabile e, quindi, di una colonna nella matrice dei vincoli. Questo corrisponde al nuovo vincolo nel problema duale corrispondente: 0u 1 +0u 2 +0u 3 +15v 1 + 1 4 v 2 = 15v 1 + 1 4 v 2 c 4 dove c 4 è il prezzo unitario di vendita dei pannelli OSB. Considerando i valori delle variabili duali v (display uso risorse.dual;) il vincolo diventa: 15 0 + 1 4 ( 6) = 3 2 c 4 c 4 1.5 Se il prezzo unitario di vendita dell OSB è 1 euro/mq, il nuovo vincolo duale NON è violato e, di conseguenza, la soluzione ottima del problema duale non cambia. Quindi non cambia neanche la soluzione ottima del problema primale e, quindi, NON conviene iniziare la produzione di OSB: non si otterebbe nessun miglioramento della funzione obiettivo. Se il prezzo unitario di vendita dell OSB è di 3 euro/mq, il nuovo vincolo duale è violato e, di conseguenza, si ha un peggioramento del valore ottimo della funzione obiettivo duale, cioé la funzione obiettivo duale (di massimo) diminuisce. Il problema primale, all ottimo, avrà lo stesso valore del duale e, quindi, un valore della funzione obiettivo (di minimo) diminuito, cioé migliorato. Di conseguenza, la possibilità di vendere pannelli OSB a 3 euro/mq migliorerebbe la funzione obiettivo primale, quindi converrebbe iniziare a produrre OSB. Il prezzo a partire dal quale conviene produrre OSB è quello che comincia a violare il nuovo vincolo duale, cioé conviene iniziare a produrre OSB se il suo prezzo è maggiore di 1.5 euro/mq. Luigi De Giovanni - Ricerca Operativa - 14. Laboratorio: analisi di sensitività 14.10