programmazione lineare: un esempio mix produttivo ottimo con risorse vincolate
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programmazione lineare: un esempio
Mix produttivo ottimo
con risorse vincolate
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2 modelli in produzione
Modello A Modello B
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Disponibilita’ dei componenti
10 MODULI DISPLAY
18 MODULI di MEMORIA
12 MODULI di TRASMISSIONE
21 TASTIERINE
9 TASTIERE di NAVIGAZIONE
10 MICROCAMERE
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Utilizzo dei componenti
Modello A
1
1
2
1
2
1
3
Modello B
2
-
3
3
2
-
8
Componenti
Display
Tast navigazione
Tastiere a 6 tasti
Trasmissione
Memoria
MicroCamera
GUADAGNO
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Modello di PLMax 3 xA + 8 xB:
xA + 2 xB 10 a1
2 xA + 2 xB 18 a2
xA + 3 xB 12 a3
2 xA + 3 xB 21 a4
xA 9 a5
xA 10 a6
xA, xB 0
In formamatriciale compatta
Max cx:Ax bx 0
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Rappresentazione geometrica della regione ammissibile
xA
xB
1
2
3
4
5
01 2 3 4 5 6 7 8 9
a1: xA+2 xB 10
a3: xA+3 xB 12
a2: 2xA+2xB 18
10
xA0
xB0
a5: xA9
a6: xA10a4: 2xA+3 xB 21
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Curve di iso-costo
xA
xB
1
2
3
4
5
01 2 3 4 5 6 7 8 9
A1: xA+2 xB 10
A3: xA+3 xB 12
A2: 2xA+2xB 18
10
c
3,3
cx=0
cx=16
cx=24
cx=32
cx=33
cx=34
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• Gradiente: vettore ortogonale all’iperpiano tangente alla curva di livello (se la funzione c(x) e’ lineare coincide con il vettore dei coefficienti non dipende dal punto in cui viene calcolato).
• Curva di isocosto: insieme dei punti che hanno lo stesso valore della funzione obiettivo (se la funzione c(x) e’ lineare, la curva di isocosto e’ un iperpiano)
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Condizione di ottimo: c = y1a1+y3a3, y0
xA
xB
1
2
3
4
5
01 2 3 4 5 6 7 8 9
a1: xA+2 xB 10
a3: xA+3 xB 12
10
C = [ 3, 8 ]
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c appartiene al cono generato dai gradienti dei vincoli a1 e a3
y R2, y0, tale che cT = yT
dove a1=[1, 2], a3=[1,3]
y risolve il sistema 1 1 y1 3
con y0 2 3 y2 8
y = a1 a2 -1 c = =
a1
a3
=
1
2
3 -1
-2 1
3
8
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Vertici (punti estremi) del politopo
xA
xB
1
2
3
4
5
01 2 3 4 5 6 7 8 9
a1: xA+2 xB 10
a3: xA+3 xB 12
a2: 2xA+2xB 18
10
(0,0)
(0,4)
(0,5)
(6,3)
(6,2)
(8,1)
(9,1)
0
(9,0)
(9,½)
(7.5, 1.5)
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Idee base dell’algoritmo• L’ottimo (se esiste finito) coincide con (almeno)
un vertice del politopo
• Possiamo definire delle condizioni di ottimalita’ in base alla geometria dei vettori
• Per implementare un algoritmo dobbiamo fornire una descrizione algebrica dei vertici.
Forniamo un supporto teorico a queste intuizioniForniamo un supporto teorico a queste intuizioni
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Combinazione convessa di due punti x, y
z=x + (1-)y, con [0,..1]
combinazione convessa stretta per (0,..,1)
Programmazione convessaProgrammazione convessarichiami di
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Generalizzando a n punti
Dati k punti x1,..,xk Rn, il punto z in Rn e’ combinazione convessa di x1,..,xk se esistono k scalari 0, 1,..,k tali che i=1,k i xi = z
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Altri tipi di combinazioni
• Combinazione affine (+,R)
• Combinazione conica (,0, in R)
• Combinazione lineare (,R)
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Un insieme si dice convesso
se contiene tutte le combinazioni convesse dei propri punti
xy
xy
di insiemi convessi e’ convessa
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Una funzione f:X→R si dice convessa se
x,yX, [0,1],
chiamando z = x + (1-)y
la combinazione convessa di x e y,
allora
f (z) f(x) +(1-) f(y)
Le funzioni lineari Le funzioni lineari sono funzioni convesse sono funzioni convesse
x z y
f(y)
f(x)
f(z)
f(x) + (1-)f(y)
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risultati• TH:
Sia X = {x Rn: gi(x) 0, i=1,..,m} e gi(x) sia convessa i, allora l’insieme X e’ convesso(la regione ammissibile definita dalle soluzioni di un sistema di funzioni convesse e’ convessa)
• Def: problema di programmazione convessa
min {f(x) : xX} dove XRn
e’ convesso, f:X→R e’ convessa
• TH: Dato un problema di programmazione convessa, ogni punto di ottimo locale e’ un punto di ottimo globale
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• Dato un vettore aRn e uno scalare a0R, si dice – semispazio affine indotto da (a,a0) l’insieme X={xRn :
axa0}– iperpiano indotto da (a,a0) l’insieme X={xRn : ax=a0}
• Poliedro PRn: di semispazi e iperpiani (politopo se limitato)
• Un punto xP si dice vertice o punto estremo di P se non e’ esprimibile come combinazione convessa stretta di nessuna coppia di punti di P.
Richiami di algebra lineare
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• Faccia: HPP dove HP e’ un iperpiano tangente a P e PRn.
• Faccetta: faccia di dimensione n-1.
• Spigolo (lato): faccia di dimensione 1.
• Vertice (punto estremo): faccia di dimensione 0
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Facce, vertici e spigoli di un politopo
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Si puo’ dimostrare che …
• Th di Minkowski-Weyl:Un politopo P e’ esprimibile come combinazione convessa dei suoi vertici(+ la combinazione conica dei suoi raggi estremi per poliedri non limitati)
• Se P e’ limitato, allora esiste almeno un vertice di P che e’ soluzione ottima del problema di programmazione lineare min {cx : xP} / max {cx : xP}
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In breve
• P e’ un insieme convesso, esprimibile come combinazione convessa dei suoi vertici
• Th: il problema min {cx : xP} ha ottimo (se esiste finito) su di un vertice
• Th: e’ sufficiente l’ottimalita’ locale del punto per dimostrarne l’ottimalita’ globale
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Per implementare un algoritmoalgoritmo occorre fornire
– una caratterizzazione algebrica dei vertici – delle condizioni di ottimalita’– una regola per spostarsi su un vertice
(adiacente) con miglior valore della funzione obiettivo