
- •Co je to modelování? Proveďte klasifikaci modelů podle alespoň jednoho hlediska. Ke každému typu modelů uveďte příklad.
- •Uveďte 4 možné výsledky řešení modelů lineárního programování a znázorněte je graficky V prostoru řešení
- •Optimální řešení neexistuje
- •Optimální řešení existuje
- •Uveďte a stručně komentujte základní vlastnosti modelů lineárního programování
- •Charakterizujte pojmy: „přípustné řešení“, „optimální řešení“, „alternativní řešení“, „suboptimální řešení“ V kontextu modelů lineárního programování.
- •Co je to bázické a nebázické řešení modelu lineárního programování? Jak se bázické řešení reprezentuje graficky?
- •Uveďte dvě základní podmínky pro aplikovatelnost simplexového algoritmu. Jaký je jejich význam, proč je jejich splnění nutné?
- •Popište postup převodu modelu z nerovnicového do rovnicového tvaru. Proč tento krok při řešení modelu lineárního programování provádíme?
- •Popište postup převodu modelu z rovnicového do kanonického tvaru. Proč tento krok při řešení modelu lineárního programování provádíme?
- •Uveďte a stručně popište typy proměnných V modelech lineárního programování. Ke každému typu proměnných uveďte příklad interpretace
- •X … strukturní proměnné
- •Uveďte a stručně popište typy omezujících podmínek V modelech lineárního programování. Ke každému typu uveďte příklad použití
- •Prezentujte obecnou simplexovou tabulku. Jaké informace simplexová tabulka poskytuje?
- •Popište účel, princip a postup provedení testu optimality V simplexové tabulce
- •Popište účel, princip a postup provedení testu přípustnosti V simplexové tabulce
- •Interpretace výsledku, dualita Uveďte způsob, jak V simplexové tabulce identifikujete bazické a nebazické proměnné. Rovněž uveďte, jak určíte hodnoty všech proměnnách V daném bazickém řešení.
- •Co jsou duální ceny proměnných? Jak je určíme a interpretujeme?
- •Co jsou to matice báze a inverzní matice V modelech lineárního programování? Jak tyto matice určíme a jaký je jejich význam?
- •Co je to dualita modelů lineárního programování? Uveďte alespoň jeden příklad, kdy nám teorie duality výrazně zjednoduší řešení úlohy
- •Popište vztahy mezi prvky duálně sdružených úloh
- •Co říká základní věta o dualitě? Její význam?
- •Jednostupňová dopravní úloha Uveďte podstatu a komponenty jednostupňové dopravní úlohy
- •Co je to degenerace V modelu jednostupňové dopravní úlohy? Jak vzniká, jak se určuje a odstraňuje.
- •Uveďte podstatu a komponenty přiřazovací úlohy.
- •C harakterizujte graf typu síť, dokumentujte rovněž graficky.
- •Uveďte podstatu a vlastnosti metody cpm. Jaké informace nám umožňuje zjistit?
- •Popište způsob provedení časové analýzy V metodě cpm.
- •Pořadové číslo
- •Činnost a
- •Nejdříve přípustná doba realizace
- •Volná časová rezerva
- •Zvláštní časová rezerva
- •Nezávislá rezerva
Typy:
X … strukturní proměnné
Udávají úroveň jednotlivých procesů modelu (objem výroby obou druhů směsí)
d … doplňkové proměnné
doplňková proměnná má ekonomickou interpretaci
Udávají rozdíl mezi pravou a levou stranou omezujících podmínek (nevyužitá kapacita surovin)
rezerva, zbylé peníze
p … pomocné proměnné
Přidává se do požadavkových omezujících podmínek
Vždy s kladným znaménkem
Interpretace: kolik jednotek zbývá do splnění omezení
Uveďte a stručně popište typy omezujících podmínek V modelech lineárního programování. Ke každému typu uveďte příklad použití
Exogenní (vnější) vazby systému
určení „ = “.
Pěstuji pšenici, ječmen a žito, a chci aby celková rozloha byla právě 140 ha => x1+x2+x3=140
kapacitní „ ≤ “;
omezení maximální kapacity (skladu, materiálu, času,…)
požadavkové„ ≥ “;
omezení minimálních požadavků kladených na model (minimální množství výrobků, které je potřeba vyrobit)
Endogenní (vnitřní) vazby systému
Bilanční – x1 + x2 – x3 = 0
Vyrovnaná bilance
Bilance s neúplným krytím
Bilance s přebytkem
Poměrové – Fi/ Fk
Poměrově‐přípustkové – delta / delta
Prezentujte obecnou simplexovou tabulku. Jaké informace simplexová tabulka poskytuje?
Koeficienty strukturních a doplňkových proměnných zapíšeme do vstupní simplexové tabulky
První sloupec tabulky obsahuje proměnné, které jsou v bázi (struktura báze). V bázi jsou proměnné, jejichž vektory tvoří jednotkovou matici
Další sloupce jsou nadepsány symboly všech proměnných, které se v úloze vyskytují
Hodnoty bazických proměnných zjistíme v posledním sloupci tabulky (b - vektor pravých stran).
Poslední řádek tabulky (indexní řádek – označený písmenkem Z)obsahuje anulovanou rovnici účelové funkce
H
odnotu účelové funkce v jednotlivých krocích zjistíme na průsečíku sloupce b a indexního řádku z
Popište účel, princip a postup provedení testu optimality V simplexové tabulce
Abychom zjistili, jestli právě tyto bazické proměnné jsou optimálním řešením, které hledáme, musíme udělat test optimality
Vytvoříme si pod tabulkou řádek (indexový řádek)
Počítáme skalární součin Zj-Cj(cena)
PRO MAX.
KLADNÉ
PRO MIN.
ZÁPORNÉ
Aby výsledek byl optimální, musí vyjít čísla v indexovém řádku=> Pro MAX.-> kladné, pro MIN. -> záporné
Kdyby vyšlo optima, už dál nepočítám!
Ale jelikož většinou optima nevyjde, musím počítat dál (určím si klíčový sloupec a vypočítám test přípustnosti=> klíčový řádek, přechod na nové řešení atd.)
Popište účel, princip a postup provedení testu přípustnosti V simplexové tabulce
Poněvadž nám nevyšlo optimální řešení, musíme počítat dál dokud nevýjde
V indexním řádku najdeme nejnižší číslo – tento sloupeček označíme jako klíčový.
Proměnná, která je nadepsána v záhlaví klíčového sloupce se stane v dalším kroku základní, tedy vstoupí do báze
Pak dělíme postupně pravou stranu (b) kladným číslem v klíčovém sloupci
Ten řádek, kde vyjde podíl nejnižší, označíme jako klíčový řádek
Proměnná v řádku, ke kterému přísluší nejnižší podíl z báze vystoupí.
Úpravami musíme dostat do klíčového pole 1 a nad a pod něj 0, pomocí Gauss-Jordanovy eliminační metody. Klíčový pole= Pivot> číslo které mi protne klíčový sloupec a řádek
Novou základní proměnnou zapíšeme do sloupce báze na místo vyloučené proměnné
Tyto akce počítáme stále dokola, dokud nevyjde optimální řešení