Transcript 単体表

線形計画法(Linear Programming,LP)
計画を立案する際に、さまざまな制約を受ける。
たとえば、資源の利用量、製造条件、法的規制
など
このような制約(条件)のもとで、最適化(利益の
最大化、コストの最小化など)を達成するため
の手法。
生産計画問題、混合問題、輸送問題など多くの
適用例がある。
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例題
ある会社で、2種の部品A,Bを作っている。
部品を1ロット作るために必要なそれぞれの機械の使用時間は
次の表の通りである。
部品
A
B
M1
2
1
100
M2
1
2
120
M3
1
機械
M4
ロット当りの利益(万円)
40
1
3
1日の使用可時間(分)
2
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55
例題
最大の利益を得るためには、毎日部品ABを1日何ロットずつ
作ればよいか? また、そのときの利益は1日いくらか?
1日Aを x ロット、Bを y ロット作るとすると、
部品
A
B
M1
2
1
100
M2
1
2
120
M3
1
機械
M4
ロット当りの利益(万円)
生産ロット数
40
1
3
x
1日の使用可能時間(分)
2
y
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55
制約条件の数式化
制約条件を数式で示すと、
M1 : 2x + y ≦ 100
M2 : x + 2y ≦ 120
(制約条件)
M3 : x
≦ 40
M4 :
y ≦ 55
ただし、x≧0、y≧0
(非負条件)
のもとで利益
f(r)=3x+2y = Z ⇒ 最大 (目的関数)
とするようなx、yを求める。
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制約条件の数式化
制約条件を数式で示すと、
2x + y ≦ 100 ・・・ ①
x + 2y ≦ 120 ・・・ ②
x
≦ 40 ・・・ ③
y ≦ 55 ・・・ ④
x ≧ 0
・・・・ ⑤
y ≧ 0
・・・・ ⑥
f(r)=3x+2y
・・・・ ⑦
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① 2x + y ≦ 100 より
y
100
y=-2x+100
x
0(0,0)
50
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② x + 2y ≦ 120 より
y
100
x
60
y=-
2
+60
x
0(0,0)
50
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③ x ≦ 40 より
y
x = 40
100
60
x
0(0,0)
40
50
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④ y ≦ 55 より
y
100
y = 55
60
55
x
0(0,0)
40
50
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⑤ x≧0 、 ⑥ y≧0 より
y
100
60
55
実行可能
範囲(解)
x
0(0,0)
40
50
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目的関数 より
y
100
y=-
60
55
2
3
x+
x
0(0,0)
40
50
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z
2
最適解
y
実行可能範囲と目的関数の
交わる(接する)点のx座標、
y座標が求めるx、y。
100
60
55
y=-2x+100 と
x
y=- +60
2
の交点の座標
x
0(0,0)
40
50
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最適解
連立方程式
y
y=-2x+100
x
y=-
100
より
2
+60
x=26.7
60
55
y=46.7
C
∴ Z=3×26.7+2×46.7
=173.5 (最大利益)
x
0(0,0)
40
50
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実行可能範囲(解)について
点 O(0,0)
y
Z=0
100
(何も生産しない)
点 A(40,0)
60
55
Z=3×40=120
E
点 E(0,55)
Z=2×55=110
O
0(0,0)
A
40
x
50
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グラフによる解法の限界
部品数がA、Bの2種類の場合はグラフによる
解法が可能であるが、部品数が3種類以上
になると、軸がx、y、z、・・・となるためグラフ
では解けない。
そこで
単体表(シンプレックス表)を利用する。
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LPの輸送型問題への適用
Ⅰ
需要側
Ⅱ
Ⅲ
合計
供給側
A
x11
c11
c12
B
x22
c22
D1
x13
S1
x23
S2
c13
x21
c21
合計
x12
D2
c:単位あたりの輸送コスト
D:需要量
S:供給量
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c23
D3
T
x:輸送数量
∑D = ∑S = T
制約条件
x11 + x12 + x13 = S1
x21 + x22 + x23 = S2
x11 + x21
= D1
x12 + x22
= D2
x13 + x23
= D3
x11 , x12 , x13 , x21 , x22 , x23 ≧ 0
A
B
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
:
:
:
:
:
このとき
x11c11 +x12c12 +x13c13 +x21c21 +x22c22 +x23c23 = Z
を最小にするような x11 , x12 , x13 , x21 , x22 , x23 を求める。
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