Lokalisering og minimum maxavstand. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 I mange situasjoner ønsker en å finne lokaliseringer som minimerer maksimalavstanden.

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
Wyndor med variasjoner Ethvert LP problem vil falle i en av følgende kategorier: 1. Problemet har en (eller flere) optimalløsninger 2. Problemet har ingen.
Advertisements

The Travelling Salesperson. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Et forsyningsskip skal starte fra VestBase for å betjene 10 forskjellig installasjoner.
Managerial Decision Modeling Cliff Ragsdale 6. edition Rasmus RasmussenBØK350 OPERASJONSANALYSE1 Chapter 5 Network Modeling.
Korteste vei. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Ofte står en overfor ønsket om å finne korteste kjørerute fra et gitt utgangspunkt til et ønsket bestemmelsessted.
Komplett avstandstabell. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Noen ganger er det behov for en komplett avstandstabell mellom alle nodene i et nettverk.
Øvingsforelesning 9 Flytnettverk, maksimum flyt og maksimum bipartitt matching Jon Marius Venstad Redigert og forelest av Gleb Sizov.
Enkel forklaring av hvordan bygge nettverk i euroSMART!
Omlasting, direkteleveranser og flere vareslag. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Vi har nå utvidet nettverket med flere vareslag. Vi har samme distribusjonsnett.
Kundekrav og restordrer. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Vi endrer litt på kundeønskene i eksempel 8, og bruker kapasiteter og etterspørsel fra eksempel.
Kapittel 14 Simulering.
Forside Korteste sti BFS Modifikasjon Dijkstra Eksempel Korrekthet Analyse Øving Spørsmål Dijkstras algoritme Åsmund Eldhuset asmunde *at* stud.ntnu.no.
Dijkstras algoritme Åsmund Eldhuset asmunde *at* stud.ntnu.no
Øvingsforelesning 9 Flytnettverk, maksimum flyt og
Eksempel AOA (Activity On Arc)
Lokalisering av avfallsanlegg - størst minsteavstand.
LOG530 Distribusjonsplanlegging
Minimal Spanning Tree. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Nettverket viser avstanden mellom 8 noder, der nodene A – G beskriver oljefelt som skal knyttes.
Sikreste vei. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Noen ganger står en overfor ønsket om å finne sikreste kjørerute fra et gitt startpunkt til et ønsket.
Ubalansert nettverk med felles produksjonsressurser.
Lokalisering av mobilmaster. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 NetVik strever med å fullføre sin utbygging av UTMS nettet sitt. I Glemnes kommune er.
Lokalisering og max totalavstand. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Anta at nettverket angir en region hvor McBurger skal opprette 3 konkurrerende utsalg.
Reiserute med maksimal opplevelse. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 I følgende eksempel er det en turist som ønsker å velge kjøreruten med mest severdigheter,
Omlasting og overproduksjon. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Vi har samme distribusjonsnett som før. (Betrakt de ulike vareslagene som flere 3-dimensjonale.
Distribusjon i nettverk. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Her har vi en situasjon med 2 leverandører, lokalisert i node 1 og 2, med et tilbud på hhv.
LOG530 Distribusjonsplanlegging
Maksimal gjennomstrømming. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 StartOil må transportere store mengder utstyr og materialer til utbyggingen av et nytt.
Omlasting og direkteleveranser. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Vi har nå utvidet nettverket med direkteleveranser. Distribusjonen går enten via lagrene.
LOG530 Distribusjonsplanlegging
Tildeling av lasterom. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Et bulkskip skal lastes med tørrlast til Ghana. En ønsker å frakte totalt 4 ulike varetyper.
Inndelingsproblemer. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Det skal opprettes veistasjoner som skal betjene 8 distrikter. De 4 aktuelle lokaliseringene.
LOG530 Distribusjonsplanlegging
Transport fra lager til kunder. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Lager 1 Lager 1 Lager 2 Lager 2 Lager 3 Lager 3 Kunde 1 Kunde 1 Kunde 2 Kunde 2 Kunde.
P-MP modeller. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Det skal opprettes p fasiliteter (lager) for å betjene en gitt mengde kunder. Kundenodene er også potensielle.
Omlasting, direkteleveranser og kundekrav. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Vi gjeninnfører muligheter for direkteleveranser, og går tilbake til data.
Lokalisering av avfallsanlegg - størst totalavstand.
Tildeling av snødeponeringssted. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Kommunen skal kommende vinter frakte snø fra 10 soner til 5 deponeringssteder. Snøen.
UFLP modeller. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Det skal opprettes p fasiliteter (lager) for å betjene en gitt mengde kunder. Kundenodene er også potensielle.
Tildeling av busser for sightseeing. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Busselskapet CityTourist i London har kjøpt 6 nye toetasjers turistbusser med.
The Postmans Problem. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Mista har fått i oppdrag å vedlikeholde veiene i landsdelen. Dette er et eksempel på den klassiske.
P-CP modeller. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Det skal opprettes p fasiliteter for å betjene en gitt mengde kunder. Kundenodene er også potensielle.
Lokalisering av transformatorstasjon. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Nistad Kraft skal levere kraft til 8 nye boligfelt, og mottakertransformatorene.
LOG530 Distribusjonsplanlegging
Dekningsproblemer. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Det skal opprettes veistasjoner som skal betjene 8 distrikter. De 4 aktuelle lokaliseringene for.
Lokalisering av samlestasjon for oljebrønner. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 StartOil har boret to nye brønner på havbunnen utenfor Midt-Norge, og.
Managerial Decision Modeling
Lokaliseringsmodell med kapasitetsbegrensinger. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Det skal opprettes p fasiliteter (lager) for å betjene en gitt mengde.
Målprogrammering. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Vi fortsetter eksempel 10.2, men vil nå se på oppfyllelse av flere mål samtidig. Målprogrammering.
Maks resultat og maks oppfylte kundekrav. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Vi fortsetter eksempel 9, men benytter nå nettopriser for varene. (Antar.
Managerial Decision Modeling Cliff Ragsdale 6. edition Rasmus RasmussenBØK350 OPERASJONSANALYSE1 Chapter 6 Integer Linear Programming.
Wyndor with variations
Øvingsforelesning 9 - Børge Rødsjø
Kap 10 Graf.
INF 295 Forelesning 16 - kap 9 Minimalt spenntre og korteste vei i grafer Hans Fredrik Nordhaug (Ola Bø)
INF 295 Forelesning 17 - kap 9 Korteste vei i grafer Hans Fr. Nordhaug (Ola Bø)
INF 295 Forelesning 19 - Dynamisk programmering Korteste vei alle til alle (Floyd) Hans Fr. Nordhaug (Ola Bø)
Lederutvikling – slipp ideene løs det er krig!
Lokalisering i to-delt graf. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Vi skal nå beskrive en transhipmentmodell med to varesorter som skal leveres fra to fabrikker.
Magnus Haug Algoritmer og Datastrukturer
Maks oppfylte kundekrav og maks resultat. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Vi fortsetter eksempel 10.1, men gjør trinnene i motsatt rekkefølge: max.
Lokalisering og betjening av greiner. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Mista har fått i oppdrag å vedlikeholde veiene i landsdelen. De må derfor opprette.
Modeller med ubalanse. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Vi har nå fjernet muligheten for direkteleveranser fra fabrikk til kunder. Ellers har vi har.
UFLP modeller. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Det skal opprettes p fasiliteter (lager) for å betjene en gitt mengde kunder. Kundenodene er også potensielle.
Lokalisering og max minimumavstand. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Anta at nettverket angir en region hvor McBurger skal opprettes 3 konkurrerende.
Tildeling av lasterom. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Et bulkskip skal lastes med tørrlast til Ghana. En ønsker å frakte totalt 4 ulike varetyper.
Korteste vei. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Ofte står en overfor ønsket om å finne korteste kjørerute fra et gitt utgangspunkt til et ønsket bestemmelsessted.
Omlastingsmodeller. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Vi har nå utvidet nettverket med produksjonsnoder. Distribusjonen går via lagrene, hvor varene.
LOG530 Distribusjonsplanlegging
LOG530 Distribusjonsplanlegging
Operasjonsanalytiske emner Heltallsvariabler og binærvariabler Rasmus RasmussenBØK710 OPERASJONSANALYTISKE EMNER1 Del 6 Integer Linear Programming.
Operasjonsanalytiske emner Sekvensielle beslutninger Rasmus RasmussenBØK710 OPERASJONSANALYTISKE EMNER1 Del 12 Dynamisk Programming.
Utskrift av presentasjonen:

Lokalisering og minimum maxavstand

LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 I mange situasjoner ønsker en å finne lokaliseringer som minimerer maksimalavstanden til de som skal betjenes. Et klassisk eksempel er plassering av brannstasjoner – en ønsker at den lengste avstanden til de nodene som skal betjenes fra brannstasjonen skal være kortest mulig. Anta at vi ønsker at nodene i nettverket skal betjenes av høyst 2 brannstasjoner. Hvor skal disse lokaliseres slik at den lengste avstanden til en node blir kortest mulig? Lokalisering og minimum maxavstand

LOG530 Distribusjonsplanlegging 3 3 Lokalisering og minimum maxavstand Noder Merk at avstandene a ij nå angir korteste avstand fra node i til node j, og at vi må beregne en komplett avstandsmatrise. Dvs. vi må beregne korteste avstand fra enhver node til enhver node. Vi må altså løse en mengde LP-modeller for korteste reiserute, for å skaffe grunnlagsdata for lokaliseringsmodellen vår.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 4 4 Vi skal i utgangspunktet anta et om vi etablerer en brannstasjon i en node, så kan den i prinsippet betjene alle andre noder, inklusive seg selv. Det er altså ingen kapasitetsbeskrankinger for hvor mange noder en brannstasjon kan betjene. Vårt problem blir da å finne ut i hvilke noder vi skal plassere brannstasjonene, og hvilke noder disse stasjonene skal betjene. Vi ønsker at den lengste avstanden til de nodene som skal betjenes fra brannstasjonen skal være kortest mulig. Lokalisering og minimum maxavstand

LOG530 Distribusjonsplanlegging 5 5 Beslutningsvariabler: Lokalisering og minimum maxavstand Merk at både U i og X ij er binærvariabler. n Antall noder N Mengden noder N = {1, 2, …, n} a ij Korteste avstand mellom node i og node j i  {N}; j  {N} u Maksimal antall brannstasjoner som skal opprettes UiUiUiUi Angir om det opprettes en brannstasjon i node i U i  {0,1} ; i  {N} X ij Angir om node j blir betjent av node i X ij  {0,1} ; i  {N}; j  {N} A Maksimal avstand fra en brannstasjon til noder den betjener

LOG530 Distribusjonsplanlegging 6 6 Målfunksjon: Lokalisering og minimum maxavstand 16 ‑ 1 Minimer maksimalavstanden fra en brannstasjon til noder den betjener. Merk at A både er en beslutningsvariabel og vår målfunksjon. Vi skal også benytte den som en restriksjonsgrense.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 7 7 Restriksjoner: Lokalisering og minimum maxavstand 16 ‑ 2 En node må bli betjent av minst en brannstasjon. Dette kravet gjelder for alle noder.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 8 8 Restriksjoner: Lokalisering og minimum maxavstand 16 ‑ 3 Antall noder betjent fra en node må være mindre eller lik kapasiteten. Dette kravet gjelder for alle noder. Merk at U i = 0 for noder uten brannstasjon, disse får dermed 0 kapasitet. Hvis U i = 1 så opprettes en brannstasjon i noden, og den får kapasitet til å betjene alle nodene i nettverket.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 9 9 Restriksjoner: Lokalisering og minimum maxavstand 16 ‑ 4 Avstanden mellom en node og den brannstasjonen den blir betjent fra kan ikke være større enn maksimalavstanden A. Dette kravet gjelder for alle noder. Avstanden mellom en brannstasjon ved node i og noden j den betjener er a ij, og variabelen X ij = 1, hvis node i betjener node j. Vi kan derfor beskrive avstandene som a ij ∙X ij, og summen av avstandene fra en node j til alle brannstasjoner i den blir betjent av er Ettersom en node j bare blir betjent av en brannstasjon (i), vil denne summen bare bestå av ett ledd, og beskriver altså avstanden til den brannstasjonen den blir betjent fra. Denne avstanden kan selvsagt ikke være større enn maksimalavstanden A, ellers ville ikke A være maksimalavstanden fra en brannstasjon til noder den betjener.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 10 Restriksjoner: Lokalisering og minimum maxavstand 16 ‑ 5 Antall brannstasjoner som opprettes må være mindre enn maksimal antall brannstasjoner.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 11 Lokalisering og minimum maxavstand Målfunksjon, beslutningsvariabel, restriksjonsgrense.

 Merk at løsningen bare sikrer at en node blir betjent fra en node ikke lenger unna enn A.  Det kan tenkes at en annen node med opprettet service ligger nærmere enn A, men at denne løsningen ikke blir valgt.  Løs da problemet en gang til:  Ny målfunksjon: Minimer sum betjent avstand.  Ny restriksjon: A  A* (A* fra opprinnelig løsning) LOG530 Distribusjonsplanlegging 12

LOG530 Distribusjonsplanlegging 13 Målfunksjon trinn 2: Lokalisering og minimum maxavstand Vi ønsker nå at totalavstanden skal bli kortest mulig. 16 ‑ 6 Minimer sum avstander fra brannstasjonene til nodene de betjener.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 14 Restriksjoner trinn 2: Lokalisering og minimum maxavstand 16 ‑ 7 En node må bli betjent av minst en brannstasjon. Dette kravet gjelder for alle noder.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 15 Restriksjoner: Lokalisering og minimum maxavstand 16 ‑ 8 Antall noder betjent fra en node må være mindre eller lik kapasiteten. Dette kravet gjelder for alle noder. Merk at U i = 0 for noder uten brannstasjon, disse får dermed 0 kapasitet. Hvis U i = 1 så opprettes en brannstasjon i noden, og den får kapasitet til å betjene alle nodene i nettverket.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 16 Restriksjoner: Lokalisering og minimum maxavstand 16 ‑ 4 Avstanden mellom en node og den brannstasjonen den blir betjent fra kan ikke være større enn maksimalavstanden A*. Dette kravet gjelder for alle noder. Avstanden mellom en brannstasjon ved node i og noden j den betjener er a ij, og variabelen X ij = 1, hvis node i betjener node j. Vi kan derfor beskrive avstandene som a ij ∙X ij, og summen av avstandene fra en node j til alle brannstasjoner i den blir betjent av er Ettersom en node j bare blir betjent av en brannstasjon (i), vil denne summen bare bestå av ett ledd, og beskriver altså avstanden til den brannstasjonen den blir betjent fra. Denne avstanden kan selvsagt ikke være større enn maksimalavstanden A*, som vi fant i trinn 2. Vi skal altså ikke ha større maksimalavstand enn før.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 17 Restriksjoner: Lokalisering og minimum maxavstand 16 ‑ 5 Antall brannstasjoner som opprettes må være mindre enn maksimal antall brannstasjoner.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 18 Lokalisering og minimum maxavstand Minimum totalavstand, uten at maksavstand har økt.