LOG530 Distribusjonsplanlegging

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
Klikk Aktiver redigering i meldingsfeltet.
Advertisements

Litt mer om PRIMTALL.
1 Sannsynlighetsregning Gjenfinningssystemer og verktøy II Jon Anjer.
Gjenfinningssystemer og verktøy II
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.
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 6: Lagermodeller
Øvingsforelesning 9 Flytnettverk, maksimum flyt og
Managerial Decision Modeling A Practical Introduction to Management Science, 5ed by Cliff Ragsdale.
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.
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.
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.
Øvingsforelesning 9 - Børge Rødsjø
Kontrollregler Z- tabell Kontrollregler Tillatt totalfeil
De 100 mest brukte ordene i bøker i klasse..
PROSJEKT: UADRESSERT REKLAME Omnibus: 23. august – 30 august 2006
Lokalisering i to-delt graf. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Vi skal nå beskrive en transhipmentmodell med to varesorter som skal leveres fra to fabrikker.
100 lure ord å lære.
INF3100 – – Ellen Munthe-Kaas Indeksering UNIVERSITETET I OSLO © Institutt for Informatikk Utvalgte animerte lysark: lysark nr. 7, 8, 9, 10,
Eksempel: Sletting ved tynn indeks Slett post med a = 60 –Ingen endring nødvendig i indeksen. Slett post med a = 40 –Den første posten i blokken er blitt.
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.
Norwegian Ministry of Fisheries Kystberedskap Hvordan samordne de totale ressurser i Kystsonen? Kystvaktsseminaret 2003 Sortland, Fiskeriminister.
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:

LOG530 Distribusjonsplanlegging Tilordning av kystvaktskip LOG530 Distribusjonsplanlegging

LOG530 Distribusjonsplanlegging Tilordning av kystvaktskip Nettverk Den norske kystvakten har 4 skip (nummerert fra 1 – 4) til overvåkning. De skal overvåke havområdene utenfor norskekysten og rundt Svalbard. Disse områdene er inndelt i 4 soner: A, B, C og D. Skipene er av litt forskjellig størrelse, og har litt ulik utrustning, beregnet på forskjellige typer av oppdrag. Fartøy 1 Fartøy 2 Fartøy 3 Sone A Sone B Sone D Sone C Fartøy 4 LOG530 Distribusjonsplanlegging

LOG530 Distribusjonsplanlegging Tilordning av kystvaktskip data Det er utarbeidet en oversikt over effektiviteten til de 4 fartøyene, avhengig av hvilken sone de skal overvåke, ettersom oppdragene er litt forskjellige i de ulike sonene: Sone Fartøy A B C D 1 80 40 50 45 2 70 20 25 3 30 10 4 35 Tabellen angir en effektivitetsindeks, med maksimal verdi lik 100. Den angir hvor effektivt et skip vil være i å utføre de oppdrag som skal gjøres i de forskjellige sonene, som f.eks. å overvåke ulovlig fiske, forurensing, militær overvåkning, etc. Det er i tillegg klart at fartøy nr. 3 bare kan operere i sone A, C og D. LOG530 Distribusjonsplanlegging

LOG530 Distribusjonsplanlegging Tilordning av kystvaktskip problem I dette eksemplet er fartøy 1 – 4 hjelpemidlene, og hvert hjelpemiddel er udelelig og kan bare utføre ett oppdrag. Oppdragene er å overvåke de 4 sonene A – D. LOG530 Distribusjonsplanlegging

symboler n antall hjelpemidler N mengden av hjelpemidler Tilordning av kystvaktskip symboler n antall hjelpemidler N mengden av hjelpemidler N = {1, 2, ..., n} m antall oppdrag M mengden av oppdrag M= {1, 2, ..., m} cjk Resultateffekt av å tildele hjelpemiddel j til oppdrag k j  N ; k  M LOG530 Distribusjonsplanlegging

symboler Beslutningsvariabler: Ujk Tilordning av kystvaktskip symboler Beslutningsvariabler: Ujk Er 1 hvis hjelpemiddel j tildeles oppdrag k, ellers 0 Ujk  {0; 1} LOG530 Distribusjonsplanlegging

Matematisk formulering Tilordning av kystvaktskip Matematisk formulering Målfunksjon: 28‑1 Maksimer total effektivitet av alle oppdrag utført av alle hjelpemidlene. Max: 80 U1A + 40 U1B + 50 U1C + 45 U1D + 40 U2A + 70 U2B + 20 U2C + 25 U2D + 30 U3A + 10 U3B + 20 U3C + 30 U3D + 35 U4A + 20 U4B + 25 U4C + 30 U4D LOG530 Distribusjonsplanlegging

MATEMATISK FORMULERING Tilordning av kystvaktskip MATEMATISK FORMULERING Restriksjoner: 28‑2 Hvert hjelpemiddel kan utføre maksimalt ett oppdrag. Et skip kan ikke operere i mer enn 1 sone samtidig: U1A + U1B + U1C + U1D ≤ 1 Skip 1 kan bare betjene en sone om gangen. U2A + U2B + U2C + U2D ≤ 1 Skip 2 kan bare betjene en sone om gangen. U3A + U3B + U3C + U3D ≤ 1 Skip 3 kan bare betjene en sone om gangen. U4A + U4B + U4C + U4D ≤ 1 Skip 4 kan bare betjene en sone om gangen. LOG530 Distribusjonsplanlegging

MATEMATISK FORMULERING Tilordning av kystvaktskip MATEMATISK FORMULERING Restriksjoner: 28‑3 Hvert oppdrag må tildeles minst ett hjelpemiddel. Hver sone må få tildelt minst ett skip: U1A + U2A + U3A + U4A ≥ 1 Sone A må betjenes av minst ett skip. U1B + U2B + U3B + U4B ≥ 1 Sone B må betjenes av minst ett skip. U1C + U2C + U3C + U4C ≥ 1 Sone C må betjenes av minst ett skip. U1D + U2D + U3D + U4D ≥ 1 Sone C må betjenes av minst ett skip. LOG530 Distribusjonsplanlegging

MATEMATISK FORMULERING Tilordning av kystvaktskip MATEMATISK FORMULERING Tilleggsrestriksjon: 28‑4 Fartøy nr. 3 kan bare operere i sone A, C og D. (Altså ikke i sone B) Fartøy 3 kan bare operere i sone A, C og D. Dvs. fartøy 3 ikke kan operere i sonde B: U3B = 0 Fartøy 3 kan ikke operere i sone B. LOG530 Distribusjonsplanlegging

Regneark organisert rundt dataene Tilordning av kystvaktskip Regneark organisert rundt dataene Om vi hadde valgt en layout for regnearket tilsvarende nettverksmodellene, dvs. en tabell over nodene (4 fartøyer og 4 soner) og en tabell over ”greinene”, ville vi i tabellen over beslutningsvariablene (greinene) utelate forbindelsen mellom fartøy 3 og sone B. Dermed unngår vi ekstrarestriksjonen om at fartøy 3 ikke kan operere i sone B. LOG530 Distribusjonsplanlegging

MATEMATISK FORMULERING Tilordning av kystvaktskip MATEMATISK FORMULERING Underdekning: For at denne modellen skal kunne løses må vi ha minst like mange hjelpemidler som oppdrag, dvs. m ≥ n. Hvis det motsatte er tilfellet må modellen modifiseres. Definer en ny beslutningsvariabel Yk Er 1 hvis oppdrag k ikke utføres, ellers 0 Yk  {0; 1} Modifiser så restriksjon 28‑3 til å inkludere underdekningsvariabelen Yk: 28‑5 Hvert oppdrag må tildeles minst ett hjelpemiddel, eller være udekt. LOG530 Distribusjonsplanlegging

MATEMATISK FORMULERING Tilordning av kystvaktskip MATEMATISK FORMULERING Underdekning: For minimeringsproblem må vi dessuten føye til betingelsen om at totalt antall udekte oppdrag kan ikke være større enn underdekningen: 28‑6 Antall udekte oppdrag kan ikke være større enn underdekningen. LOG530 Distribusjonsplanlegging