Modelli e Algoritmi per la Logistica

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
Premessa: si assume di aver risolto (correttamente
Advertisements

Flusso Massimo Applicazione di algoritmi
Algoritmi e Strutture Dati
Master Bioinformatica 2002: Grafi Problema: cammini minimi da tutti i vertici a tutti i vertici Dato un grafo pesato G =(V,E,w), trovare un cammino minimo.
1 Il punto di vista Un sistema è una parte del mondo che una persona o un gruppo di persone, durante un certo intervallo di tempo, sceglie di considerare.
Algoritmi e Strutture Dati
Implementazione dell algortimo di Viterbi attraverso la soluzione del problema di cammino mi- nimo tramite software specifico. Università degli studi di.
Algoritmi e Strutture Dati
Università degli Studi di Roma Tor Vergata
Algoritmi e Strutture Dati
Esempio 1. Scegliere una architettura G e un insieme di pesi per gli archi ,1 -0,1 0,1 -0,1 0,1 -0,1 0,1.
Esercizi di esonero (a.a. 2007/2008) Compito C, terzo esercizio Data una sequenza di caratteri s1 ed una stringa s2 diciamo che s1 è contenuta in s2 se.
U V U V (a) |cfc|=2 prima e dopo (b) |cfc|=2 prima e |cfc|=1 dopo
Algoritmo di Ford-Fulkerson
Algoritmi e Strutture Dati
Flusso Massimo Applicazione di algoritmi
Cammini minimi Algoritmo SPT.Acyclic
Flusso Massimo Applicazione Algoritmi Esercizio 1 Sia dato la seguente rete di flusso, in cui la sorgente è il nodo 1 e la destinazione è il nodo 6. I.
Modelli e Algoritmi della Logistica
Seminario su clustering dei dati – Parte II
Seminario su clustering dei dati – Parte II
Modelli e Algoritmi della Logistica
Modelli e Algoritmi della Logistica
Modelli e Algoritmi della Logistica
Modelli e Algoritmi della Logistica
Modelli e Algoritmi per la Logistica Branch & Bound Prof. Carlo Mannino Prof. Antonio Sassano Dipartimento di Informatica e Sistemistica Università di.
Ottimizzazione Combinatoria
Modelli e Algoritmi per la Logistica
Modelli e Algoritmi per la Logistica
TECNOLOGIE DEI SISTEMI DI CONTROLLO
Corso di Modelli e Algoritmi della Logistica
Modelli e Algoritmi per la Logistica
Modelli e Algoritmi per la Logistica
Modelli e Algoritmi della Logistica
Modelli e Algoritmi della Logistica
Modelli e Algoritmi per la Logistica
1. ( punti 7 ) Siano dati un insieme di localizzazioni potenziali (nodi grandi) ed un insieme di clienti da servire (nodi piccoli). Il costo di afferenza.
Modelli e Algoritmi per la Logistica
Modelli e Algoritmi della Logistica
Università degli Studi di Roma La Sapienza
Modelli e Algoritmi per la Logistica
1. ( punti 7 ) Siano dati un insieme di localizzazioni potenziali (nodi grandi) ed un insieme di clienti da servire (nodi piccoli). Il costo di afferenza.
Ottimizzazione nella gestione dei progetti
TECNOLOGIE DEI SISTEMI DI CONTROLLO
Algoritmi greedy Gli algoritmi greedy in genere non sono esatti, cioè determinano soluzioni non necessariamente ottime Per il problema dell’albero ricoprente.
Università degli Studi di Padova Progetto Lauree scientifiche Buratto Alessandra Dipartimento Di Matematica Pura Ed Applicata Liceo Scientifico "L. da.
Esempio di esecuzione dellalgoritmo di Prim 1 v1v1 v5v5 v2v2 v3v3 v4v U = {v 1 } X =Ø 1 v1v1 v5v5 v2v2 v3v3 v4v U = {v.
Prof. Cerulli – Dott.ssa Gentili
Lezioni di Ricerca Operativa Corso di Laurea in Informatica
Prof. Cerulli – Dott.ssa Gentili
Prof. Cerulli – Dott.ssa Gentili
Prof. Cerulli – Dott.ssa Gentili
Prof. Cerulli – Dott.ssa Gentili
Algoritmi e Strutture Dati
Lezione n° 18: Maggio Problema del trasporto: formulazione matematica Anno accademico 2008/2009 Prof. Cerulli – Dott.ssa Gentili Lezioni di.
Alberi di copertura minimi. Dato un grafo pesato G = (V,E), si richiede di trovare un albero T = (V,E’), E’  E, tale che la somma dei pesi associati.
s STRINGHE DI CARATTERI a p e \0
ANIMAZIONE IN 3D DI FLUIDI INCOMPRIMIBILI
Capitolo 13 Cammini minimi: Ordinamento topologico Algoritmi e Strutture Dati.
Olimpiadi di Informatica 2010 Giornate preparatorie
Flusso Massimo Applicazione di algoritmi
Capitolo 13 Cammini minimi Algoritmi e Strutture Dati.
Prof. Cerulli – Dott. Carrabs
Flusso di Costo Minimo Applicazione di algoritmi: Cammini Minimi Successivi (SSP) Esercizio 1 Sia data la seguente rete di flusso, in cui i valori riportati.
Capitolo 13 Cammini minimi Algoritmi e Strutture Dati.
Simulazione Interattiva di Capelli Marta De Cinti Anno accademico 2005/2006 Università di Roma “La Sapienza” Relatore Prof. Marco Schaerf Correlatore Ing.
Modelli e Algoritmi per la Logistica Lezione – 7 Pianificazione degli Investimenti ANTONIO SASSANO Università di Roma“La Sapienza” Dipartimento di Informatica.
OTTIMIZZAZIONE DI UN PERCORSO GRAFO CAMMINO MINIMO.
Lezioni di Ricerca Operativa Corso di Laurea in Informatica
Lezioni di Ricerca Operativa Corso di Laurea in Informatica
Transcript della presentazione:

Modelli e Algoritmi per la Logistica Lezione – 6 Metodo del Simplesso Dinamico Esempio: Progetto di Rete ANTONIO SASSANO Università di Roma“La Sapienza” Dipartimento di Informatica e Sistemistica Roma, 25-11-01

Progetto di rete (semplificato) Lunghezza (es. ritardo di trasferimento) dell’arco luv (3, (1, (2, Costi di realizzazione degli archi cuv 3) 10) 2) 7) 9) 1) 6) s t 1 3 2 4 Grafo G(V,E) DATI å cuv uvÎF Costo totale di un insieme F : c(F) = å luv uvÎF Lunghezza totale di un insieme F : l(F) = TROVARE Insieme di archi F* di lunghezza totale minima che contenga un cammino tra s e t e che abbia un costo totale inferiore a un valore D

Progetto di rete semplificato - Formulazione S = { vettori di incidenza di insiemi di archi s-t connessi che rispettano il vincolo di “budget”} Due componenti che conosciamo: A) s-t connessione B) vincolo di “budget” A) å xe > 1 K taglio s-t 1> xe > 0 e Î E P = eÎK B) å cexe < D eÎE

Progetto di rete semplificato - Formulazione å lexe eÎE eÎK å xe > 1 K taglio s-t 1 > xe > 0 eÎ E xÎ P = å cexe < D eÎE

Progetto di rete semplificato - Simplesso Dinamico Definizione del problema “core”: (3, (1, (2, 3) 10) 2) 7) 9) 1) 6) s t 1 3 2 4 D=14 å lexe eÎE xs1 + xs2 > 1 xt3 + xt4 > 1 3xs1 + 2xs2 +10x12 + 9x14 +7x23 + x34 +3xt4 + 6xt3 < 14 1 > xe > 0 eÎ E Soluzione ottima: x*s2 =x*t4 = 1 x*s1 = x*12 =x*23 = x*14 =x*34 =x*t3 = 0 z*=3 (2, (1, 2) 3) s t 1 3 2 4

Progetto di rete semplificato - Simplesso Dinamico Oracolo di Separazione: x*s1 +x*12 +x*23 =0 Taglio s-t di peso minimo 2) (2, (1, 3) s t 1 3 2 4 x* vettore delle capacità xs1 +x12 +x23 > 1 Capacità del taglio minimo < 1 Vincolo violato

Progetto di rete semplificato - Simplesso Dinamico 1 > xe > 0 eÎ E xs1 + xs2 > 1 xt3 + xt4 > 1 å lexe eÎE 3xs1 + 2xs2 +10x12 + 9x14 +7x23 + x34 +3xt4 + 6xt3 < 14 Nuovo problema (3, (1, (2, 3) 10) 2) 7) 9) 1) 6) s t 1 3 2 4 D=14 xs1 +x12 +x23 > 1 Soluzione ottima: x*s1 =x*23 =x*t4 = 1 x*s2 = x*12 = x*14 =x*34 =x*t3 = 0 z*=4 (2, (1, 2) 3) s t 1 3 2 4 7)

Progetto di rete semplificato - Simplesso Dinamico Oracolo di Separazione: x*14 +x*34 +x*3t =0 Taglio s-t di peso minimo (2, (1, 2) 3) s t 1 3 2 4 x* vettore delle capacità Capacità del taglio minimo < 1 x14 +x34 +x3t > 1 Vincolo violato

Progetto di rete semplificato - Simplesso Dinamico x14 +x34 +x3t > 1 xs1 + xs2 > 1 xt3 + xt4 > 1 å lexe eÎE 3xs1 + 2xs2 +10x12 + 9x14 +7x23 + x34 +3xt4 + 6xt3 < 14 1 > xe > 0 eÎ E (3, (1, (2, 3) 10) 2) 7) 9) 1) 6) s t 1 3 2 4 D=14 xs1 +x12 +x23 > 1 Soluzione ottima: x*s2 =x*23 = 1 x*34 = x*t3 =x*t4 = 1/2 z*=4.5 x*s1 =x*14 =x*12 =0 (2, (1, 2) 3) s t 1 3 2 4 7) 1) 6)

Progetto di Rete semplificato: Conclusione (2, (1, 2) 3) s t 1 3 2 4 7) 1) 6) Soluzione ottima del rilassamento z*=4.5 (2, (1, 2) 3) s t 1 3 2 4 7) 1) Soluzione intera z*=5 Soluzione ottima