LOGISTICKÉ SYSTÉMY 14/15.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Konstrukce trojúhelníků
Advertisements

NEJKRATŠÍ CESTY MEZI VŠEMI UZLY
OBECNÉ OPTIMALIZAČNÍ MODELY
VEKTOR A POČETNÍ OPERACE S VEKTORY
Třídění dat OA a VOŠ Příbram. Třídění  rozdělení jednotek souboru do takových skupin, aby co nejlépe vynikly charakteristické vlastnosti zkoumaných jevů.
Dualita úloh lineárního programování a analýza citlivosti
Zajímavé aplikace teorie grafů
Rekonstrukce povrchu objektů z řezů Obhajoba rigorózní práce 25. června 2003 Radek Sviták
LOGISTICKÉ SYSTÉMY 6/14.
Diskrétní matematika Opakování - příklady.
Aplikace teorie grafů Základní pojmy teorie grafů
Rozvozní úloha s dělenou dodávkou Jan Fábry Vysoká škola ekonomická v Praze ___________________________________________________________________________.
NORMOVANÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ
Analytické nástroje GIS
Základy infinitezimálního počtu
Dynamické rozvozní úlohy
MOMENTY SETRVAČNOSTI GEOMETRICKÝCH ÚTVARŮ
FORMALIZACE PROJEKTU DO SÍŤOVÉHO GRAFU
Lineární programování Simplexový algoritmus
Základy lineárního programování
LOGISTICKÉ SYSTÉMY 2/14.
LOGISTICKÉ SYSTÉMY 7/14.
LOGISTICKÉ SYSTÉMY 8/14.
Funkce.
VÍCEKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ I.
Heuristické metody Heuristiky dělíme na primární a duální.
LOGISTICKÉ SYSTÉMY 9/14.
LOGISTICKÉ SYSTÉMY 4/14.
SÍŤOVÁ ANALÝZA.
Systémy pro podporu managementu 2
Shluková analýza.
TI 7.1 NEJKRATŠÍ CESTY Nejkratší cesty - kap. 6. TI 7.2 Nejkratší cesty z jednoho uzlu Seznámíme se s následujícími pojmy: w-vzdálenost (vzdálenost na.
Číselné obory Podmínky používání prezentace © RNDr. Jiří Kocourek 2013
Shluková analýza.
VLASTNOSTI GRAFŮ Vlastnosti grafů - kap. 3.
Formální modely výpočtu Tomáš Vaníček Katedra inženýrské informatiky Stavební fakulta ČVUT Thákurova 7, Praha 6 Dejvice, b407
Matematické metody optimalizace Tomáš Vaníček Katedra inženýrské informatiky Stavební fakulta ČVUT Thákurova 7, Praha 6 Dejvice, b407
Problém obchodního cestujícího a příbuzné úlohy
hledání zlepšující cesty
Graf nepřímé úměrnosti
Mlhavost Fuzzy logika, fuzzy množiny, fuzzy čísla
Počítačová chemie (5. přednáška)
Program přednášky ,, Kalibrace “ - snímkové souřadnice
Sylabus V rámci PNV budeme řešit konkrétní úlohy a to z následujících oblastí: Nelineární úlohy Řešení nelineárních rovnic Numerická integrace Lineární.
Návrh a implementace algoritmů pro údržbu,
McEllisova šifra.
Problém obchodního cestujícího Zpracoval Ing. Jan Weiser.
Matice Přednáška č.4. Definice: Soubor prvků nazýváme maticí typu i-tý řádek j-tý sloupec prvky matice.
Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Řešení rozvozních úloh Předmět: Teorie dopravy - cvičení Ing. František Lachnit, Ph.D.
NEJKRATŠÍ CESTY Nejkratší cesty - kap. 6.
Cvičení V této kapitole můžete procvičit probrané téma. Jednotlivá cvičení obsahují správné řešení s postupem. Po zobrazení zadání se dalším(dalšími) kliknutím(kliknutími)
Rozmístění středisek obsluhy v dopravní síti Předmět: Teorie dopravy - cvičení Ing. František Lachnit, Ph.D.
VÍCEKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ I.
Autor: Bc. Lucie Nechvátalová Vedoucí: Ing. Ondrej Stopka, PhD.
Znázornění dopravní sítě grafem a kostra grafu Předmět: Teorie dopravy - cvičení Ing. František Lachnit, Ph.D.
Operační výzkum Lineární programování Dopravní úloha nevyrovnaná.
Lineární programování
Mgr. Radka Pospíchalová
Maximální propustnost rovinné dopravní sítě
MINIMÁLNÍ KOSTRA V GRAFU
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
Konstrukce trojúhelníku
Výpočetní složitost algoritmů
DEFINICE FUNKCE Název školy: Základní škola Karla Klíče Hostinné
Toky v sítích.
Konstruktivní úlohy na rotačních plochách
Vícekriteriální metody rozhodování
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
Konstrukce trojúhelníku
Analytická geometrie kvadratických útvarů
Transkript prezentace:

LOGISTICKÉ SYSTÉMY 14/15

Osnova přednášky Výrobní logistika II Metody rozmisťování objektů – Metoda souřadnic – Lokace depa na vrchol – Lokace absolutního depa

Metoda souřadnic Metoda je vhodná především pro umísťování centrálních objektů (např. skladů) Cílem řešení je najít “váhový střed“ resp. těžiště, tedy souřadnice x, y tohoto objektu dle vztahů: Kde qi je objem přepravy (za jednotku času)

Měření vzdálenosti objektů Osová vzdálenost (pro pravoúhlou oblast, šachovnicové rozmístění) Kvadratická vzdálenost Přímá vzdálenost (cesty „na dohled“, volné prostranství) Přímá korigovaná vzdálenost (zakřivené cesty matriálu)

Lokace depa Depo - místo na síti, z kterého se provádí obsluha vrcholů a hran sítě. Depem tedy nazýváme střediska obsluhy např. sklady materiálu, střediska záchranné služby, letiště atd. Obecně lze depo umístit do libovolného místa na síti, tedy na hranu nebo do vrcholu. V síti je možné umístit libovolný počet dep. Množinu dep budeme značit Dk, kde počet dep značíme k = |Dk|. Pro k platí: 1 ≤ k ≤ n, kde n = |V| Dopravní práce - udává objem přepravy, kterou je nutné vykonat při obsluze vrcholu v  V resp. hrany h  X obsluhované z depa v  Dk. Při výpočtu dopravní práce vycházíme z úvahy, ve které se obsluhovací vozidlo musí přemístit z depa do obsluhovaného místa a po obsluze se opět po téže nejkratší cestě vrátí do depa. Projetou vzdálenost násobíme váhou obsluhovaného vrcholu resp. hrany.

Příklad lokace depa Ohodnocení hran sítě představuje délku úseku v desítkách kilometrů a ohodnocení vrcholů sítě udává množství vyrobeného materiálu. Určete, v kterém z vrcholů sítě je optimální umístění centra, aby se minimalizovaly celkový hmotový tok (resp. dopravní práce).

Příklad lokace depa K výpočtům hledajících optimální umístění střediska v síti při minimalizaci celkového objemu přeprav je potřeba znát údaje o vzdálenosti vrcholů u, v zadané síti. Je třeba sestavit matici minimálních vzdáleností vrcholů matici vzdáleností vrcholů k hranám sítě (v případě obsluhy hran sítě)

Příklad lokace depa

Příklad lokace depa Cílem této úlohy je minimalizovat celkový objem přeprav (hmotového toku). Kritériem pro určení optimálního umístění depa na vrcholově ohodnocené síti je dopravní práce, kterou vypočteme podle vztahu: Optimálním umístěním k dep na síti jsou vrcholy v pro které je hodnota dopravní práce minimální ze všech možných kombinací umístění k dep na síti:

Příklad lokace depa Lokační problém je NP obtížná kombinatorická úloha. Obecně se při určení optimálního umístění k dep na síti neporovnávají hodnotící kritéria pro všechny existující kombinace řešení vzhledem k rychle rostoucí početní náročnosti s rostoucí velikostí sítě a počtu dep. Úlohy hledání optimálního umístění k dep se proto řeší heuristickými algoritmy Zadaná síť v tomto příkladu není rozsáhlá. Hodnotu dopravní práce proto určíme pro všechny varianty řešení. K určení vzdáleností d(u, v) použijeme matici vzdáleností mezi vrcholy.

Příklad lokace depa Dopravní práce pro možnost umístění střediska do vrcholu v1 je: f(D1´) = 2×0×6 + 2×2×2 + 2×3×5 + 2×3×3 = 56 Dopravní práce pro možnost umístění střediska do vrcholu v2 je: f(D2´) = 2×2×6 + 2×0×2 + 2×1×5 + 2×4×3 = 58 Dopravní práce pro možnost umístění střediska do vrcholu v3 je: f(D3´) = 2×3×6 + 2×1×2 + 2×0×5 + 2×5×3 = 70 Dopravní práce pro možnost umístění střediska do vrcholu v4 je: f(D4´) = 2×3×6 + 2×4×2 + 2×5×5 + 2×0×3 = 102 Optimálním umístěním jednoho depa v zadané síti je vrchol, pro který: f(D1) = min {56, 58, 70, 102} = 56 Optimální umístění jednoho depa v síti je ve vrcholu v1.

Lokace absolutního depa K vyhledání absolutního depa slouží Hakimiho algoritmus (HA). HA řeší problematiku umisťování havarijních středisek. Vrcholy v dané dopravní síti reprezentují místa vzniku negativních událostí. Úkolem je umístit v této síti obslužné středisko, které bude tyto negativní události likvidovat.

Lokace absolutního depa , Pojmy: Excentricita vrcholu u (maximální obslužná vzdálenost, resp. vzdálenost k nejvzdálenějšímu vrcholu od vrcholu u): Lze jí získat odečtením maximální hodnoty v matici vzdáleností na daném řádku pro daný vrchol u.

Lokace absolutního depa , Pojmy: Vážená excentricita vrcholu u (maximální obslužná náročnost): kde w(v) je váha vrcholu (počet obsluh za nějaké stanovené období).

Lokace absolutního depa Vážená excentricita obecného místa y v síti:

Lokace absolutního depa . . Vzdálenostně optimálně umístěné depo je depo považujeme za vzdálenostně optimálně umístěné v případě, leží – li ve vrcholu v*, pro jehož váženou excentricitu platí: Absolutně vzdálenostně optimálně umístěné depo (absolutní depo) je depo považujeme za absolutní tehdy, leží-li v místě sítě, pro jehož váženou excentricitu platí:

Hakimiho algoritmus Algoritmus vyhledává na každé hraně grafu místo (resp. místa) s minimální váženou excentricitou a z těchto nalezených vybereme to, pro které bude vážená excentricita minimální, v tomto místě umístíme depo.

Hakimiho algoritmus yk Vb Va Vi e

Hakimiho algoritmus Hakimiho algoritmus zavádí symboly Ti a Ti´, což jsou funkční zápisy vážených excentricit. Ti je zápisem vážené excentricity při obsluze přes vrchol vb, Ti´ je zápisem vážené excentricity při obsluze přes vrchol va .

Hakimiho algoritmus Příklad - viz soubor LogistickeSystemy_AdP14.doc