P-CP modeller. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Det skal opprettes p fasiliteter for å betjene en gitt mengde kunder. Kundenodene er også potensielle.

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
12.Studienreise nach Finnland,
Advertisements

Kvinner og politikk Kvinnelig valgmobilisering i Nord-Norge: Glasstak eller etterslep? Marcus Buck.
Litt mer om PRIMTALL.
Teknologi for et bedre samfunn 1 Asbjørn Følstad, SINTEF Det Digitale Trøndelag (DDT) Brukervennlig digitalisering av offentlig sektor.
The Travelling Salesperson. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Et forsyningsskip skal starte fra VestBase for å betjene 10 forskjellig installasjoner.
1 Arbeidssted, bruk av fasiliteter og - mengde 5.
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.
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.
Fra forelesningene om involveringspedagogikk Et utviklingsarbeid Philip Dammen Manuset er under arbeid.
Kapittel 14 Simulering.
Øvingsforelesning 9 Flytnettverk, maksimum flyt og
Foreløpige tall pr Randi Sæther
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.
Lokalisering og minimum maxavstand. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 I mange situasjoner ønsker en å finne lokaliseringer som minimerer maksimalavstanden.
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.
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.
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.
Kap 06 Diskrete stokastiske variable
SINTEF Teknologi og samfunn PUS-prosjektet Jan Alexander Langlo og Linda C. Hald 1 Foreløpig oppsummering – underlag for diskusjon på PUS-forum
1 BM-dagen 29.okt BM1 Fysisk miljøplanlegging Studieprogram for Bygg- og miljøteknikk Meny Prosjektoppgaven Arealbruk og befolkning Transport og.
Figur 1 Behov. Figur 2 Behov Figur 3 Prioritering/ressursinnsats.
Eiendomsmeglerbransjens boligprisstatistikk Oktober 2010
Eiendomsmeglerbransjens boligprisstatistikk Juni 2010 Norges Eiendomsmeglerforbund og Eiendomsmeglerforetakenes Forening ECON Poyry og FINN.
Eiendomsmeglerbransjens boligprisstatistikk Februar 2011 Norges Eiendomsmeglerforbund og Eiendomsmeglerforetakenes Forening ECON Poyry og FINN.
PRINTER NORGE AS -Tillegg pris per kopi driftsavtale color, mono og multifunksjonsskrivere.
Lokalisering i to-delt graf. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Vi skal nå beskrive en transhipmentmodell med to varesorter som skal leveres fra to fabrikker.
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.
Befolkning og arbejdsmarked 7. Mikroøkonomi Teori og beskrivelse © Limedesign
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
Utskrift av presentasjonen:

p-CP modeller

LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Det skal opprettes p fasiliteter for å betjene en gitt mengde kunder. Kundenodene er også potensielle lokaliseringer for fasilitetene. Fasilitetene opprettes kostnadsfritt og har ubegrenset kapasitet. Vi ønsker nå å finne den lokaliseringen som minimerer den maksimale avstanden fra fasilitetene og de kundene de betjener. p-CP modeller

LOG530 Distribusjonsplanlegging 3 3 Direkte avstander fra nettverksfiguren er ikke tilstrekkelig. Vi har her behov for en komplett avstandsmatrise, med de korteste avstandene. p-CP modeller Avstander/Kostnader Noder

LOG530 Distribusjonsplanlegging 4 4 p-CP modeller

LOG530 Distribusjonsplanlegging 5 5 Komplett symmetrisk avstandstabell med korteste avstander. p-CP modeller Noder

LOG530 Distribusjonsplanlegging 6 6 Fasilitetene opprettes kostnadsfritt og har ubegrenset kapasitet. Hvis en ser bort fra etterspørselen, eller antar at den er den samme i alle nodene, kaller vi det en uvektet p-CP modell. Om vi da bare skal lokalisere en fasilitet (p = 1), velges den noden som har den korteste maksimalavstand til de andre nodene. p-CP modeller

LOG530 Distribusjonsplanlegging 7 7 Fasilitetene opprettes kostnadsfritt og har ubegrenset kapasitet. Hvis en ser bort fra etterspørselen, eller antar at den er den samme i alle nodene, kaller vi det en uvektet p-CP modell. Om vi da bare skal lokalisere en fasilitet (p = 1), velges den noden som har den korteste maksimalavstand til de nodene den skal betjene. p-CP modeller

LOG530 Distribusjonsplanlegging 8 8 Tar vi hensyn til at etterspørselen er ulik i de forskjellige nodene, må vi beregne vektet kostnadsmatrise. Tar vi hensyn til at etterspørselen er ulik i de forskjellige nodene, må vi beregne vektet kostnadsmatrise. Om vi fortsatt bare skal lokalisere en fasilitet, vil vi plassere brannstasjonen slik at den største veide avstanden blir minst mulig. Om vi fortsatt bare skal lokalisere en fasilitet, vil vi plassere brannstasjonen slik at den største veide avstanden blir minst mulig. Her er det gunstigst å plassere den i den «største» noden, dvs. størst etterspørsel. Her er det gunstigst å plassere den i den «største» noden, dvs. størst etterspørsel. Tar vi hensyn til at etterspørselen er ulik i de forskjellige nodene, må vi beregne vektet kostnadsmatrise. Tar vi hensyn til at etterspørselen er ulik i de forskjellige nodene, må vi beregne vektet kostnadsmatrise. Om vi fortsatt bare skal lokalisere en fasilitet, vil vi plassere brannstasjonen slik at den største veide avstanden blir minst mulig. Om vi fortsatt bare skal lokalisere en fasilitet, vil vi plassere brannstasjonen slik at den største veide avstanden blir minst mulig. Her er det gunstigst å plassere den i den «største» noden, dvs. størst etterspørsel. Her er det gunstigst å plassere den i den «største» noden, dvs. størst etterspørsel. p-CP modeller

LOG530 Distribusjonsplanlegging 9 9 Beslutningsvariabler: p-CP modeller Merk at både U f og V ft er binærvariabler. W brukes både som beslutningsvariabel, målfunksjon og restriksjonsgrense. UfUfUfUf Angir om en fasilitet er opprettet i node f U f  {0 ; 1 } V f,t Angir om kunden i node t blir betjent fra fasiliteten i node f V f,t  {0 ; 1 } W Maksimal avstand mellom en kunde og nærmeste fasilitet n Antall noder N mengden av noder N = {1, 2,..., n} c f,t Korteste avstand fra node f til node t f, t  N dtdtdtdt Behov i node t t  N C f,t ”Kostnad” ved å dekke totalt behov i node t fra node f C f,t = d t ∙c f,t p Antall fasiliteter som skal opprettes

LOG530 Distribusjonsplanlegging 10 Målfunksjon: p-CP modeller Minimer maksimal avstand mellom nodene med fasiliteter og kundene de betjener. 24 ‑ 1 Vi minimerer den største avstanden mellom en kunde og fasiliteten som betjener kunden.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 11 Restriksjoner: p-CP modeller 24 ‑ 2 Alle kunder må betjenes fra bare en fasilitet.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 12 Restriksjoner: p-CP modeller 24 ‑ 3 Ingen kunder kan bli betjent fra en node uten fasilitet. 24 ‑ 6 En node kan betjene inntil n kunder hvis det er opprettet en fasilitet der, ellers ingen. Alternativ formulering:

LOG530 Distribusjonsplanlegging 13 Restriksjoner: p-CP modeller 24 ‑ 4 Det skal opprettes nøyaktig p fasiliteter.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 14 Restriksjoner: p-CP modeller 24 ‑ 5 Avstanden mellom kunden og fasiliteten må være mindre enn W. Gjelder alle kunder. Vi har her benyttet kostnadskoeffisienten for det vektede tilfellet, dvs. tatt hensyn til etterspørselen. (Om vi ønsker å benytte modellen på det uvektede tilfellet bytter en ut C f,t med c f,t i formel 24 ‑ 5). Husk at V f,t = 1 bare for det tilfellet der fasiliteten i node f betjener kunden i node t, ellers er V f,t = 0. Summen i formelen vil derfor bare gjengi avstanden mellom en kunde og fasiliteten som betjener kunden.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 15 p-CP modeller 24 ‑ 6 En node kan betjene inntil n kunder hvis det er opprettet en fasilitet der, ellers ingen.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 16 p-CP modeller

LOG530 Distribusjonsplanlegging 17 Se også Eksempel 16, 17 og 18. Kan du løse Eksempel 24 med modellene derfra? p-CP modeller

LOG530 Distribusjonsplanlegging 18 Målfunksjon trinn 2: p-CP modeller Minimer sum avstand mellom nodene med fasiliteter og kundene de betjener. 24 ‑ 7 Vi minimerer sum avstander mellom kundene og fasilitetene som betjener kundene.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 19 Restriksjoner trinn 2: p-CP modeller 24 ‑ 8 Alle kunder må betjenes fra bare en fasilitet.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 20 Restriksjoner: p-CP modeller 24 ‑ 9 Ingen kunder kan bli betjent fra en node uten fasilitet. 24 ‑ 11 En node kan betjene inntil n kunder hvis det er opprettet en fasilitet der, ellers ingen. Alternativ formulering:

LOG530 Distribusjonsplanlegging 21 Restriksjoner: p-CP modeller 24 ‑ 10 Det skal opprettes nøyaktig p fasiliteter.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 22 Restriksjoner: p-CP modeller 24 ‑ 12 Avstanden mellom kunden og fasiliteten må være mindre enn W*. Gjelder alle kunder. Vi har her benyttet kostnadskoeffisienten for det vektede tilfellet, dvs. tatt hensyn til etterspørselen. (Om vi ønsker å benytte modellen på det uvektede tilfellet bytter en ut C f,t med c f,t ). Husk at V f,t = 1 bare for det tilfellet der fasiliteten i node f betjener kunden i node t, ellers er V f,t = 0. Summen i formelen vil derfor bare gjengi avstanden mellom en kunde og fasiliteten som betjener kunden.

LOG530 Distribusjonsplanlegging 23 p-CP modeller Node 3 blir nå betjent av en brannstasjon som er nærmere.