PROGRAMMAZIONE LINEARE:

PROGRAMMAZIONE LINEARE: Definizione:la programmazione lineare serve per determinare l'allocazione ottimale di risorse disponibili in quantità limitata, per ottimizzare il raggiungimento di un obiettivo prestabilito, in condizioni di certezza. Tipi di problemi risolubili con le tecniche della programmazione lineare (P.L.): problemi economici, problemi di distribuzione delle risorse, problemi di trasporto e di assegnazione, ecc. Modello matematico: { Tutte le funzioni presenti nel modello sono lineari. Ottimizzare funzione obiettivo (f(x), x vettore) Vincoli di segno Vincoli tecnici: eguaglianze o diseguaglianze deboli Metodi risolutivi: a) Metodo grafico b) Metodo algebrico c) Metodo del simplesso Un modello matematico per un problema di programmazione lineare Problema 1. Un reparto di un'azienda di elettrodomestici può produrre giornalmente non più di 6 lavatrici, delle quali alcune sono di un tipo A e le altre di un tipo B. Il turno di lavoro non può superare le 8 ore giornaliere; una lavatrice di tipo A richiede 2 ore di lavoro, mentre una di tipo B ne richiede una. Se una lavatrice di tipo A costa 600 euro una di tipo B 400 euro, quante lavatrici di ciascun tipo devono essere prodotte giornalmente affinché l'azienda realizzi il massimo guadagno? Nell'enunciato ci sono molte informazioni ed è un po' difficile tenerle tutte a mente e intravedere rapidamente un procedimento per risolvere il problema. È però importante rilevare che, una volta trovata la soluzione, l'azienda sarà in grado di programmare la produzione del reparto. Percorso risolutivo Analizziamo il testo e schematizziamolo Risorse A B Disponibilità Algebra Impieghi x y giornaliera per ogni risorsa N lavatrici prodotte al giorno 1 n. 1 n. 6 n. 2x + y 8 Ore di lavoro giornaliero 2 h 1 h 8 h 2x + y 8 profitto lordo unitario 600,00 400,00 (prezzo di vendita) Rendere massimo il profitto totale z = 600x + 400y x = numero di lavatrici di tipo A y = numero di lavatrici di tipo B Si hanno le seguenti restrizioni: il numero di ciascuna lavatrice non può essere negativo il numero complessivo delle lavatrici non può essere superiore a 6 la durata massima del lavoro non può superare le 8 ore giornaliere. L'obiettivo dell'azienda è decidere quante lavatrici (di ciascun tipo) produrre giornalmente affinché venga realizzato il massimo profitto. La funzione che esprime il guadagno dell'azienda in euro viene chiamata funzione obiettivo ed è: z = 600x + 400y Il problema consiste perciò nel trovare i valori di x e y che rendano la funzione obiettivo più grande possibile, sotto le condizioni espresse dalle disequazioni lineari viste prima che, dovendo valere simultaneamente, costituiscono il seguente sistema: x + y 6 2x + y 8 x y Di questi problemi, in cui intervengono quantità di variabili da "ottimizzare" sotto determinate condizioni, si occupa una parte applicativa della matematica che viene chiamata programmazione lineare. Il nostro problema è volutamente semplice, ma la programmazione lineare risolve problemi ben più complessi che si presentano nell'ambito dell'economia aziendale, della produzione industriale, dell'alimentazione, dello sfruttamento ottimale delle risorse e dei servizi in generale, in tutti quei settori nei quali occorre esaminare varie alternative al fine di realizzare un certo obiettivo alle condizioni più vantaggiose. In talune questioni

intervengono decine di variabili; in questi casi vengono utilizzate tecniche diverse e le soluzioni sono ottenute mediante l'impiego di un computer. Noi ci limiteremo a risolvere problemi abbastanza semplici. 1) CONCETTO DI PROGRAMMAZIONE LINEARE Si parla di PROGRAMMAZIONE LINEARE quando si è in presenza di: a) una FUNZIONE LINEARE A 2 O PIU' VARIABILI INDIPENDENTI che si deve MASSIMIZZARE(se si tratta di FUNZIONE RICAVO o PROFITTO) oppure MINIMIZZARE(se si tratta di FUNZIONE COSTI); b) un INSIEME DI VINCOLI nelle suddette VARIABILI INDIPENDENTI date da EQUAZIONI o DISEQUAZIONI LINEARI A 2 O PIU' VARIABILI; c) un INSIEME DI VINCOLI DI SEGNO,di norma POSITIVO,che esprimono la NON-NEGATIVITA' delle VARIABILI presenti essendo esse GRANDEZZE ECONOMICHE. Se la FUNZIONE LINEARE è a 2 VARIABILI INDIPENDENTI allora e' conveniente utilizzare il METODO GRAFICO e lo stesso metodo è consigliabile quando la FUNZIONE LINEARE ha più di 2 VARIABILI,ma si può ridurre a 2 VARIABILI se nell'insieme DEI VINCOLI vi è qualche equazione che riduce (il numero delle VARIABILI. Se la FUNZIONE LINEARE e' a 3 o più VARIABILI INDIPENDENTI conviene usare il METODO ALGEBRICO o il METODO DEL SIMPLESSO. Modello matematico del problema di P. L. in due variabili, da massimizzare: z = c 1 x 1 + c 2 x 2 soggetta ai vincoli: a 1,1 x 1 + a 1,2 x 2 <= b 1 a 2,1 x 1 + a 2,2 x2 <= b 2. a m,1 x 1 + a m,2 x 2 <= b m x 1, x 2 >= 0 2) METODO GRAFICO Si devono ricercare i MASSIMI E MINIMI DI UNA FUNZIONE ECONOMICA A 2 VARIABILI CON VINCOLI DATI DA DISEQUAZIONI LINEARI. Conviene seguire attentamente i seguenti passaggi: a) si determina il DOMINIO DEI VINCOLI (o REGIONE DEL PIANO x 1 Ox 2 DELLE SOLUZIONI AMMISSIBILI) b) se il DOMINIO DEI VINCOLI e' un POLIGONO si calcolano i VALORI DELLA FUNZIONE DATA NEI VERTICI del POLIGONO e si tra essi il VALORE MASSIMO se la FUNZIONE DATA si deve MASSIMIZZARE, oppure il VALORE MINIMO se la FUNZIONE DATA si deve MINIMIZZARE. c) se il DOMINIO DEI VINCOLI e' ILLIMITATO si esaminano alcune LINEE DI LIVELLO nell'interno del DOMINIO DEI VINCOLI per capire se esiste un punto che ottimizza la FUNZIONE ECONOMICA DATA. N.B) Da quanto detto prima il METODO GRAFICO si può utilizzare se la FUNZIONE e' a 2 VARIABILI,ma possiamo usare tale metodo anche se la FUNZIONE e' a 3 VARIABILI e nei vincoli vie' una equazione. Infatti da tale equazione possiamo calcolare il valore di una VARIABILE rispetto le altre e quindi sostituito tale valore nella FUNZIONE data e negli altri VINCOLI DISEQUAZIONALI ritroveremo una FUNZIONE a 2 VARIABILI con VINCOLI a 2 VARIABILI. In generale si può utilizzare il METODO GRAFICO se la FUNZIONE e' ad n VARIABILI e vi sono m equazioni vincolari e risulta n-m=2. Quindi, per risolvere in via geometrica un problema di programmazione lineare dobbiamo costruire un grafico. In questo grafico dobbiamo disegnare la regione ammissibile che è ricavata disegnando tutti i vincoli del nostro problema. Se l'insieme non è vuoto, tale area può essere rappresentata da un poligono, o da una poligonale illimitata, che possono eventualmente ridursi ad una semiretta, ad un segmento o ad un punto.

Nell problema 1 l'insieme delle soluzioni è la regione OABD ossia l'intersezione dei semipiani corrispondenti alle quattro disequazioni del sistema. Poiché in queste ultime compaiono i segni e tutti i punti che si trovano sul contorno della regione, cioè i punti dei segmenti OB, AB, AD, DO appartengono all'insieme soluzione. Fra gli infiniti punti della regione, dobbiamo cercare quelli per i quali x N e y N (n. lavatrici variabili discrete); nel nostro caso alcune soluzioni accettabili corrispondono ai punti: O (0; 0), D (4; 0), A (2; 4), B (0; 6), P (2; 1), Q (3; 2) Per ottenere la soluzione che assicuri il massimo guadagno, cioè la soluzione ottimale, dobbiamo cercare i punti le cui coordinate rendano massimo il valore della funzione obiettivo. Quali punti cercare? Teorema 1. Si può dimostrare in modo del tutto generale che le soluzioni ottimali di un problema di programmazione lineare sono i punti situati sul contorno, e in particolare nei vertici dell'insieme di soluzione. In un problema di programmazione lineare se l'insieme delle soluzioni ammissibili è un poligono chiuso, allora è un poligono chiuso convesso. Teorema (Weierstrass + teo. fondamentale progr. lin.) Se l'insieme delle soluzioni ammissibili è un poligono convesso, il massimo e il minimo esistono e si trovano in un vertice del poligono. Per determinare i punti estremi basta calcolare i valori della funzione obiettivo nei vertici del dominio, se questo è un poligono chiuso. Se il dominio dei vincoli è illimitato si esamina invece l'andamento delle curve di livello per determinare, se esiste, un punto che ottimizza la funzione obiettivo. Se in due vertici consecutivi la funzione obiettivo assume lo stesso valore, essa assume quello stesso valore in tutti i punti del segmento che li unisce. Nel nostro caso, alcuni di tali punti sono i punti O, A, D, B. Possiamo formare la seguente tabella: Punti sul contorno x y Guadagno z = 600x + 400y O(0; 0) 0 0 Z = 0 D(4; 0) 4 0 Z = 2400 C(0; 6) 0 6 Z = 2400 B(2; 4) 2 4 Z =1200+1600 = 2800 La soluzione ottimale è data da x = 2 e y = 4. Perciò, producendo giornalmente 2 lavatrici di tipo A e 4 di tipo l'azienda realizza il massimo guadagno di 2800 euro. Osservazione In generale se la regione di accettabilità è limitata, la funzione obiettivo raggiunge il massimo e il minimo per i valori delle coordinate di uno o più vertici della regione ammissibile e in quella parte di piano individuata dai vincoli. Questo insieme è convesso. La soluzione del nostro problema è un punto (ma può essere anche un insieme di punti) che massimizzi o minimizzi la funzione obiettivo. Se il problema ha soluzione questa la si trova in uno dei vertici della regione ammissibile, se invece il problema ha più soluzioni almeno uno di essi si trova in un vertice del poligono (regione ammissibile) Il valore massimo o minimo sono unici, però ci potrebbero essere più punti che danno una soluzione ottimale. Quindi il massimo o il minimo viene generalmente dato dalle coordinate dei vertici della regione di accettabilità, per il quale passa la retta della funzione obiettivo. Se la retta è parallela ad un lato della regione di accettabilità, la scelta di x e y non sarebbe più unica, ma ogni punto di quel lato darebbe una soluzione ottimale del problema. Nei seguenti diagrammi vengono illustrati questi casi:

Per i massimi Per i minimi Problema: Un impresa produce due prodotti A e B disponendo giornalmente di 200 ore operaio e 96 ore macchina. Il processo produttivo è caratterizzato da questi dati: ogni unità del prodotto A richiede 20 minuti di lavoro-operaio e 6 minuti di lavoro-macchina ogni unità del prodotto B richiede 45 minuti di lavoro-operaio e 25 minuti di lavoro-macchina Le condizioni del mercato sono: il profitto lordo derivante dalla vendita di ogni unità di A è 60 e il profitto lordo derivante dalla vendita di ogni unità di B è 200. Determinare la quantità che occorre produrre di ciascun prodotto affinché il profitto lordo complessivo sia massimo. Percorso risolutivo Analizziamo il testo e schematizziamolo Risorse A B Tempo disponibile Algebra x y per ogni risorsa Impieghi lavoro operaio unitario 20 m 45 m 12000 m 20x + 45y 12.000 lavoro macchina unitario 6 m 25 m 5760 m 6x + 25y 5.760 profitto lordo unitario 60,00 200,00 Rendere massimo il profitto totale z = 60x + 200y Nota bene: Abbiamo convertito il tempo disponibile per ogni risorsa da ore in minuti, ovvero nel testo leggiamo: l'impresa dispone giornalmente di 200 ore operaio e 96 ore macchina che vuol dire tradotto in minuti: 200 ore = 200 60 min = 12.000 min 96 ore = 96 60 min = 5760 min. Si tratta quindi di risolvere un problema di programmazione lineare: Determinare il massimo della funzione z = 60x + 200y (funzione obiettivo da massimizzare) soggetta ai seguenti vincoli tecnici più gli ovvi vincoli di segno: 20x + 45y 12000 6x + 25y 5760 vincoli tecnici + vincoli di segno x y Risolviamo il sistema di disequazioni: 1. Individuiamo i semipiani soluzione di ciascuna disequazione. 2. Determiniamo la regione di intersezione delle soluzioni. Punto 1 Alla prima disequazione associamo la corrispondente equazione 20x + 45y = 12000 (semplifichiamo i coefficienti numerici per 5) 4x + 9y = 2400 esplicitando la variabile y

4 2400 4 800 y = x + = x + 9 9 9 3 y (retta a) Alla seconda disequazione associamo la corrispondente equazione 6x + 25y = 5760 6 5760 = x + 25 25 6 1152 y = x + (retta b) 25 5 Tracciamo le rette nel piano cartesiano: y (semplifichiamo il termine noto per 5) Le ultime due disequazioni escludono il secondo, terzo e quarto quadrante. Il semipiano che è soluzione della prima disequazione è quello non evidenziato in arancione; il semipiano che è soluzione della seconda disequazione è quello non evidenziato in celeste/verde dove si sovrappone celeste con arancione): La Regione Ammissibile: insieme di punti del piano cartesiano le cui coordinate sono soluzione del sistema di disequazioni è quella bianca. Quindi troviamo che il dominio dei vincoli è soddisfatto da tutti i punti che stanno nella regione evidenziata in bianco nella figura sopra. Quindi il campo di scelta è costituito dai vertici del quadrilatero OCAB. Le coordinate di tali vertici sono O(0;0); B(0; 230,4); C(600; 0) e A (punto di intersezione tra le rette a e b) 4 800 y = x + 9 3 6 1152 y = x + 25 5 4 800 6 1152 x + = x + 9 3 25 5 = 100x + 60000 = 54x + 51840 = 46x = 8160 = x = 177,39 y = 187,83 A (177,39; 187,83) Troviamo quindi : z(0;0)= 0 z(0; 230,4)= 200*230,4= 46.080 z(177,39; 187,83) = 60*177,39 + 200*187,83= 48.209 z(600; 0) = 36.000 E si conclude che subordinatamente ai vincoli esistenti, conviene produrre la quantità x = 177,39 di A e y = 187,83 di B, affinché il profitto sia massimo con z = 48.209. Riassumendo: Risoluzione di un problema di programmazione lineare 1. Costruisci un modello matematico per il problema: a) determina le incognite e scrivi la funzione obiettivo;

b) scrivi i vincoli in forma di disequazioni lineari. 2. Rappresenta la regione di accettabilità nel piano cartesiano e determina le coordinate dei vertici. 3. Calcola il valore della funzione obiettivo in ogni vertice e stabilisci la soluzione ottimale. 4. Rappresenta la funzione obiettivo graficamente per stabilire il valore massimo o minimo cercato, lavorando con le rette parallele a quella passante per l'origine. Problema Un dietologo deve fornire una dieta a base di due alimenti A1 e A2 in modo che abbia almeno 2500 calorie e 3500 unità di vitamina B12. Sapendo che un chilogrammo di A1 ha 1400 calorie e 1000 unità di vitamina e che un chilogrammo di A2 ha 800 calorie e 2000 unità di vitamina, si vuol conoscere come deve essere costituita la dieta per essere la più economica possibile, se un chilogrammo di A1 costa 20 euro e un chilogrammo di A2 15 euro. Schematizziamo i dati del problema mediante una tabella: Calorie per Kg Vitamina per Kg Costo al Kg A1 A2 minimo consentito Siano x e y rispettivamente i chilogrammi di prodotto A1 e A2 da prescrivere; il costo complessivo della dieta si potrà rappresentare mediante l'espressione: È ovvio che non tutte le coppie (x; y) rappresentano soluzioni possibili per il problema proposto. Il numero di calorie minimo espresso dalla coppia (x; y) è:... Il numero di unità di vitamina espresso dalla coppia (x; y) è:... Le due quantità in peso devono essere positive: Dunque per risolvere il problema posto, dovremmo determinare le soluzioni del sistema che racchiude tutte le condizioni da rispettare (vincoli): 1400 x + 800y 2500 1000 x + 2000y 3500 x y E successivamente, calcolare nell insieme di tali soluzioni il più piccolo valore di z z =20x + 15y Analizziamo la risoluzione del problema: Risolviamo il sistema di disequazioni: 3. Individuiamo i semipiani soluzione di ciascuna disequazione. 4. Determiniamo la regione di intersezione delle soluzioni. Quindi troviamo che il dominio dei vincoli è soddisfatto da tutti i punti che stanno nella regione evidenziata in bianco nel grafico a fianco. Si tratta di un poliedro aperto. Dopo aver individuato la regione ammissibile, successivamente bisogna disegnare le curve di livello. L andamento delle curve di livello ci fa capire quale punto all interno della regione ammissibile minimizza la funzione obiettivo. Per trovare il punto di ottimo dobbiamo disegnare il fascio di rette (20x + 15y = k fascio di rette parallelo) che definiscono l insieme delle curve di livello. Fatto questo vediamo l andamento di queste rette tratteggiate e scopriamo qual è il punto in cui si minimizza la funzione obiettivo (la prima retta che interseca il poliedro aperto). Quindi il minimo e dato dalle coordinate del vertice A del poliedro aperto (regione di ammissibilità), per il quale passa la retta della funzione obiettivo. E il costo minimo è: z = Coordinate del punto A: 1400 x + 800y = 2500 1000 x + 2000y = 3500