MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

Relevanta dokument
MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

MIO310 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p

Lösningsförslag Tentamen i Optimering och Simulering MIO /5 2006

Optimeringslära Kaj Holmberg

Vinsten (exklusive kostnaden för inköp av kemikalier) vid försäljning av 1 liter fönsterputs är 2 kr för F1 och 3 kr för F3.

Tentamensinstruktioner

Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

TAOP07/TEN1 OPTIMERINGSLÄRA GRUNDKURS för Y. Antal uppgifter: 7 Uppgifterna är inte ordnade efter svårighetsgrad.

Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

Tentamensinstruktioner

Vinsten (exklusive kostnaden för inköp av kemikalier) vid försäljning av 1 liter fönsterputs är 2 kr för F1 och 3 kr för F3.

Tentamensinstruktioner

1(8) x ijt = antal mobiltelefoner av typ i=1,,m, Som produceras på produktionslina 1,, n, Under vecka t=1,,t.

Föreläsning 2: Simplexmetoden. 1. Repetition av geometriska simplexmetoden. 2. Linjärprogrammeringsproblem på standardform.

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS för D och C

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

TAOP86/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

LP-problem. Vårt första exempel. Baslösningar representerar extrempunkter. Baslösningar representerar extrempunkter

Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

TAOP61/TEN 1 OPTIMERING AV REALISTISKA SAMMANSATTA SYSTEM

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

Optimeringslära Kaj Holmberg

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

TENTAMEN Tillämpad Systemanalys 5hp

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS för D och C. Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

Tentamensinstruktioner

TAOP86/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED

TENTAMEN. Tentamensinstruktioner. Datum: 30 augusti 2018 Tid: 8-12

Tentamensinstruktioner

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS

Speciell användning av heltalsvariabler. Heltalsprogrammering. Antingen-eller-villkor: Exempel. Speciell användning av heltalsvariabler

TAOP61/TEN 1 OPTIMERING AV REALISTISKA SAMMANSATTA SYSTEM

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

Optimeringslära Kaj Holmberg

Tentamensinstruktioner. Vid skrivningens slut

Optimeringslära Kaj Holmberg

z = min 3x 1 2x 2 + y Fixera y, vilket ger subproblemet

Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

Examinator: Torbjörn Larsson Jourhavande lärare: Torbjörn Larsson, tel Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

Laboration 1 - Simplexmetoden och Modellformulering

TAOP61/TEN 1 OPTIMERING AV REALISTISKA SAMMANSATTA SYSTEM

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS för D och C

Optimeringslära Kaj Holmberg

TAOP61/TEN 1 OPTIMERING AV REALISTISKA SAMMANSATTA SYSTEM

Laboration 1 - Simplexmetoden och modellformulering

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

TAOP86/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS

Linjärprogramming. EG2205 Föreläsning 7, vårterminen 2015 Mikael Amelin

Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

Optimeringslära Kaj Holmberg

TAOP61/TEN 1 OPTIMERING AV REALISTISKA SAMMANSATTA SYSTEM. Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

Lösningar till 5B1762 Optimeringslära för T, 24/5-07

TAOP86/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED

Tentamensinstruktioner

1 Duala problem vid linjär optimering

TDDB56 DALGOPT Algoritmer och Optimering Tentamen , 8 13

Linjärprogrammering (Kap 3,4 och 5)

Vårt första exempel. LP-dualitet: Exempel. LP-dualitet: Generellt. LP-dualitet: Relationer

1 LP-problem på standardform och Simplexmetoden

min c 1 x 1 + c 2 x 2 då x 1 + x 2 = 1, x 1 {0, 1}, x 2 {0, 1} plus andra bivillkor. Vi måste göra k st av n alternativ:

LP-dualitet: Exempel. Vårt första exempel. LP-dualitet: Relationer. LP-dualitet: Generellt

TAOP86/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED

TAOP61/TEN 1 OPTIMERING AV REALISTISKA SAMMANSATTA SYSTEM

TAOP86/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS för D och C. Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

TAOP61/TEN 1 OPTIMERING AV REALISTISKA SAMMANSATTA SYSTEM

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS

Kunna beräkna medelantal kunder för alla köer i ett könät utan återkopplingar. I denna övning kallas ett kösystem som ingår i ett könät oftast nod.

TAOP33/TEN 2 KOMBINATORISK OPTIMERING GRUNDKURS

TAOP61/TEN 1 OPTIMERING AV REALISTISKA SAMMANSATTA SYSTEM. Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

Tentamensinstruktioner

TAOP86/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED

min c 1 x 1 + c 2 x 2 då x 1 + x 2 = 1, x 1 {0, 1}, x 2 {0, 1} plus andra bivillkor. Vi måste göra k st av n alternativ:

Optimeringslära för T (SF1861)

Kunna beräkna P (spärr) för system med begränsat antal kunder och köplatser. Kunna beräkna medelantal upptagna betjänare.

Tentamensinstruktioner. När Du löser uppgifterna

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

TAOP86/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED

Optimeringslära Kaj Holmberg

Optimeringslära Kaj Holmberg. Lösningar/svar. Iteration 2: x 2 s

Kunna beräkna medelantal kunder för alla köer i ett könät utan återkopplingar.

TNSL05 Optimering, Modellering och Planering. Föreläsning 10

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

TAOP86/TEN 1 KOMBINATORISK OPTIMERING MED

5B1817 Tillämpad ickelinjär optimering. Kvadratisk programmering med olikhetsbivillkor Active-set metoder

TNK049 Optimeringslära

Olinjär optimering med bivillkor: KKT min f (x) då g i (x) 0 för alla i

TAOP88/TEN 1 OPTIMERING FÖR INGENJÖRER

Föreläsning 10/11! Gruppuppgifter: Gruppuppgift 1: Alla har redovisat. Gruppuppgift 2: Alla har redovisat Gruppuppgift 3: På gång.

Transkript:

Uppvisat terminsräkning ( ) Ja ( ) Nej Inst. för teknisk ekonomi och logistik Avd. för Produktionsekonomi Jag tillåter att mitt tentamensresultat publiceras på Internet Ja Nej TENTAMEN: MIO0 OPTIMERING OCH SIMULERING, 4 p Datum:... Fredag 6/5 006 kl. 08.00-.00 Plats:... Gasquesalen Antal uppgifter:... 6 Poäng:... 60 Namn:... Personnummer:... Sektion och åk:... Kontrollera att Du fått rätt skrivning! Skrivningen består av 6 sidor (exklusive försättsblad och formelsamling). Kontrollera att du fått samtliga sidor! Betygsgränser: Betyg...0-9 p Betyg 4...40-49 p Betyg 5...50-60 p Alla lösningar skall vara väl motiverade. Varje uppgift ska skrivas på separat papper. Skriv namn och årskurs överst på varje papper. Uppgifterna är inte anordnade efter svårighetsgrad. Tillåtna hjälpmedel: Ej förprogrammerad miniräknare, utdelad formelsamling LYCKA TILL! Resultat anslås:... Senast Tisdag Juni 006 i M-husets entré, norra delen På anmodan efter att resultat anslagits, expeditionen produktionsekonomi Tentamensvisning:... Eventuella klagomål på rättningen skall lämnas in skriftligen i anslutning till visningen. Skrivningen delas ut 0 dagar efter visningen. Inga synpunkter beaktas efter att skrivningen delats ut.

Uppgift (0p) a) För originalformuleringen av ett LP-problem med tre variabler gäller att: Målfunktionen är: max Z = 4x + x + 7x. Alla bivillkoren är av typen: Ax b Alla variabler är icke-negativa: x 0. Problemet löses med Simplex metoden varvid nedanstående optimallösning erhålls. Värt att notera är att i tablån nedan är x 4, x 5 respektive x 6 slackvariabler i bivillkor, och. Det är också känt att basmatrisen för den optimala baslösningen är: 0. B = 0.4 0.. 0.6 0.8 0 0 Bestäm de koefficienter som saknas i nedanstående optimala simplextablå så att den blir komplett. (4p) Basvar. x x x x 4 x 5 x 6 b Z x 0 4 4 x 0 7 x 4 7 b) Hur mycket kan man förändra högerledskoefficienten för bivillkor, (dvs b ) utan att den optimala lösningen ändras. (p). c) Hur mycket kan man ändra koefficienten för variabel i målfunktionen (d.v.s. c ) utan att optimallösningen ändras. (p) d) Hur ser orginalformuleringen av problemet ut? (p)

Uppgift (0p) Problemet (P) Min z = 800x + 000x + 000x då () 4x + x + 5x 500 () 4x + 4x + x 000 () x + x + x 000, x, x 0 x ( har optimallösningen x, x, x ) = (0, 75, 65). a) Bestäm skuggpriserna till de tre bivillkoren i (P) utan att använda simplexmetoden. (5p) b) Vad kan man säga om relationen mellan det optimala målfunktionsvärdet till (P) ovan och målfunktionsvärdet för en godtycklig tillåten lösning till det tillhörande duala problemet (D) - motivera. (p) c) Det finns ingen lätt identifierbar tillåten startlösning till (P) ovan. För att bestämma en sådan kan Fas metoden användas. Formulera Fas problemet till (P) ovan och ställ upp starttablån på kanonisk form. Ange inkommande och utgående variabel i första iterationen (OBS! Utför inga pivoteringar i simplex) (4p)

Uppgift (0p) Kalle Kula, festarrangör, skall inför en nära förestående tillställning hos sin gamle stamkund Party Ola blanda till den populära punschen Hawaii och den mer sofistikerade drinken Taj Mahal. För framställningen av de två drinksorterna använder Kalle sig av fem olika sorters fruktdrinkar som han har i lager. Varje fruktdrink är sammansatt av ett antal fruktjuicer enligt Tabell nedan. Det finns inga möjligheter att skaffa fram mer råvaror på den korta tid som återstår innan festen. Den kvalitetsmedvetne finsmakaren Party Ola ställer vissa krav på innehållet i Hawaii resp. Taj Mahal som måste tillgodoses vid framställningen. Punschen Hawaii skall innehålla minst 0% apelsinjuice, minst 0% grapefruktjuice och minst 5% vinbärsjuice. Drinken Taj Mahal måste innehålla minst 5% apelsinjuice, minst 5% grapefruktjuice och minst 0% kiwijuice. Till den nämnda festen har Party Ola har lagt en beställning på 400 liter Hawaii och 00 liter Taj Mahal. Data angående Kalles lager av olika fruktdrinkar finns angivet i Tabell nedan. Observera att varje fruktdrink förutom de olika fruktjuicerna också innehåller vatten men att andelen vatten inte finns explicit angiven i Tabell. Fruktdrink Apelsinjuice (%) Grapefrukt -juice (%) Vinbärsjuice (%) Kiwijuice (%) Tillgång (l) Kostnad (kr/l) A 40 40 0 5 00 5 B 5 0 0 0 400 8 C 00 0 0 0 00 0 D 0 00 0 0 50 7 E 0 0 0 60 800 0 Vatten 0 0 0 0 0 Tabell. Lagerdata för Kalle Kula a) Formulera en LP modell som beskriver Kalle Kulas problem att till lägsta kostnad tillfredsställa Party Olas beställning. (5p) b) Antag att Kalle Kula har bestämt att fruktdrink B endast får användas i blandningen av Taj Mahal om den också används i blandningen av Hawaii. Introducera lämpliga heltalsvariabler och visa hur formuleringen i a) behöver modifieras för att hantera detta villkor. (p) c) Antag att fruktdrinken A börjar närma sig sitt "bäst före" datum och att Kalle förutom att minimera sina kostnader också vill försöka bli av med hela lagret av fruktdrink A. Av principskäl vill Kalle nämligen i det längsta undvika att kasta råvaror. Utgå från LPmodellen i a) och formulera en målprogrammeringsmodell som i första hand beaktar målsättningen att minimera kostnaderna enligt tidigare (målvärde 0) och i andra hand målsättningen att minimera utgående lagret av fruktdrink A (målvärde 0). (p) OBS! I samtliga deluppgifter gäller att alla variabler måste definieras och ev. antaganden motiveras. Poängavdrag ges för svårtydbara lösningar!

Uppgift 4 (0p) Lös följande binära heltalsproblem (BIP problem) med branch-and-bound teknik. Det är känt att den optimala lösningen till LP-relaxationen av ursprungsproblemet (P) nedan är (x *,x *,x * ) = (, /, ). För full poäng krävs korrekt formulering av alla relevanta subproblem med tillhörande LP-relaxationer. Det är fullt tillåtet att lösa relevanta LP-relaxationer grafiskt. (P) Max Z = x + x + x då x + x + x x x x, x 4x, x x + x = (0,) Ledning: Välj alltid att förgrena vidare från den nod i lösningsträdet med högst extremvärdesuppskattning (=bound). Förgrena alltid över den variabel med lägst index som ej är binär i den optimala lösningen till den aktuella LP-relaxationen. (0p). 4

Uppgift 5 (0p) På Tivoli i Köpenhamn finns attraktionen fritt fall. Det finns plats för exakt två personer att åka högst upp i tornet och sedan släppas ned i fritt fall. Attraktionen körs aldrig om inte båda platserna kan fyllas upp. Alltså, varje gång attraktionen körs så är det exakt två personer som åker upp i tornet för att sedan åka fritt fall ner. Tivolibesökare anländer till denna attraktion som en Poissonprocess med intensitet per minut. Om en ankommande tivolibesökare finner fyra personer i kön till fritt fall så väljer denna person en annan attraktion istället. Eftersom det ska finnas en viss spänning i åkningen så låter man åkarna hänga uppe i tornet olika långa tider innan de släpps ner. Antag därför att den totala åktiden är exponentialfördelad med medelvärde minuter. a) Rita en tillståndsgraf för problemet. (p) b) Tag fram de stationära sannolikheterna för antal personer i systemet. (6p) c) Beräkna det förväntade antalet kunder som går vidare till en annan attraktion p g a att kön är för lång. (p) 5

Uppgift 6 (0p) På en bank finns ett nummerlappsystem där kunder tar en nummerlapp och blir betjänad av en kassör i tur och ordning. Antag att det bara finns en kassör. Kunder anländer som en Poissonprocess med intensiteten λ kunder per minut. Det visar sig att kunderna är otåliga och är villiga att vänta i kön en exponentialfördelad tid med medelvärde / μ minuter. D v s, kunder kan lämna kön utan att ha blivit betjänade. Kassörens betjäningstid är exponentialfördelad med medelvärde / μ minuter. Antag för enkelhets skull att det inte finns någon begränsning på antalet kunder som kan vistas i banken samtidigt. a) Rita en tillståndsgraf samt ange vilket slags kösystem problemet kan modelleras som (ange på formen A / B / c )? (p) b) Beräkna det förväntade antalet kunder i systemet då λ = och μ =. (5p) c) Sätt λ = och μ =. Beräkna den medelintensitet som otåliga kunder (kunder som inte blivit betjänade) lämnar banken. (p) 6