Sensitivit tsanalyse
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Operations Research. Sensitivitätsanalyse. Marc Schwärzli HS 2012. Die Sensitivitätsanalyse. Die Sensitivitätsanalyse ist eine postoptimale Rechnung , die den Einfluss sich ändernder Parameter auf eine bereits bestehende Lösung untersucht. Folgende Situationen erfordern keine Neuberechnung:

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Presentation Transcript
Sensitivit tsanalyse

Operations Research

Sensitivitätsanalyse

Marc Schwärzli HS 2012


Die sensitivit tsanalyse
Die Sensitivitätsanalyse

  • Die Sensitivitätsanalyse ist eine postoptimale Rechnung, die den Einfluss sich ändernder Parameter auf eine bereits bestehende Lösung untersucht.

  • Folgende Situationen erfordern keine Neuberechnung:

    • Ein oder mehrere Koeffizienten der Zielfunktion ändern sich.

    • Eine oder mehrere rechte Seite(n) in den Restriktionen werden korrigiert.


Die sensitivit tsanalyse1
Die Sensitivitätsanalyse

  • Ausgangspunkt ist die letzte Simplextabelle.

  • Eine qualitative Änderung bedeutet die Menge der Basisvariablen bleibt nicht gleich.

  • Bei einem qualitativ gleichen Ergebnis können sich jedoch die Werte der Basisvariablen und damit der Zielwert ändern.

    (Zum Beispiel die Artikel bleiben dieselben aber die Stückzahl änder sich.)


Opportunit tskosten oder schattenpreise
Opportunitätskosten oder Schattenpreise

Lösung: (8,8,0,0,0,0,6) und Zmax=32

  • Die Koeffizienten der der Schlupfvariablen (S1, S2, S3) der optimalen Lösung in Z heißen Opportunitätskosten oder Schattenpreise.

  • Darstellung erfolgt mit:

  • (Vorzeichen in Z sind umgekehrt)


Nderungen der koeffizienten in der zielfunktion
Änderungen der Koeffizienten in der Zielfunktion.

  • Beispiel: X1 ändert sich von 3 auf 3 + t1.

  • Für welche Werte von t1 bleibt die Optimallösung gleich?

(I) Z = 3x1 + x2 + x3 +2x4 max

  • Dazu wird der entsprechende Koeffizient in Z um t vermehrt und das t-Fache der 1. Zeile (X1 Zeile) von der Z-Zeile abgezogen.


Nderungen der koeffizienten in der zielfunktion1
Änderungen der Koeffizienten in der Zielfunktion.

  • Damit das Ergebnis weiterhin Maximal bleibt, dürfen die neuen Zielfunktionskoeffizienten nicht positiv sein. (Optimalitätsbedingung)


Nderungen der koeffizienten in der zielfunktion2
Änderungen der Koeffizienten in der Zielfunktion

t1 muss folglich größer gleich als -2 sein -- die Probe kann durch Einsetzen erfolgen.


Nderungen der koeffizienten in der zielfunktion3
Änderungen der Koeffizienten in der Zielfunktion

  • Ändert sich X1 von 3 auf 3 + t1 (mit t1 > -2) bleibt die ursprüngliche Optimallösung (8,8,0,0,0,0,6) erhalten.

  • Der neue maximale Zielwert lautet Zmax,neu= -1 mal (-32-8t1) = 32+8t1

  • Für alle t1 > -2 gilt das Optimalitätskriterium, somit gibt es einen neuen max. Zielwert.

Der Zielwert ändert sich nur, wenn der geänderte Koeffizient, so wie in diesem Beispiel, in der Optimallösung Basisvariable ist.


Nderungen in den rechten seiten
Änderungen in den rechten Seiten

  • Betrifft eine Kapazitätsausweitung eine Restriktion die nicht ausgeschöpft worden ist (Die zugehörige Schlupfvariable ist dann Basisvariable mit positiven Wert.) so ändert sich weder die Optimallösung noch der Optimalwert.

  • Betrifft eine Kapazitätseinschränkung eine Restriktion die nicht ausgeschöpft worden ist so kommt es nur zu einer Änderung als die Einschränkung höher ist als die überschüssigen Kapazitäten.

  • Werden die rechten Seiten von ausgeschöpften Restriktionen verändert, so kommt es jedenfalls zu einer Änderung der optimalen Lösung und des Zielwertes.


Nderungen in den rechten seiten1
Änderungen in den rechten Seiten

  • (II) X1- X2 +X3 + 2X4 16

    X2 +X4 8

    X2+2X3+X4 8

Beispiel: Die Restriktion 16 wird auf 16 + C1 geändert.


Nderungen in den rechten seiten2
Änderungen in den rechten Seiten

  • Der erste Vektor entspricht der rechten Seite des Schlusstableaus.

Die Optimallösung ändert sich dann qualitativ nicht:

+C1 da Restriktion, sonst - C1


Nderungen in den rechten seiten3
Änderungen in den rechten Seiten

  • Der ersten Restriktion wird grundsätzlich im Starttableau die Schlupfvariable S1 zugewiesen. Zu dieser Schlupfvariablen gehört der erste Einheitsvektor von links des Schlusstableaus. (Zu S2 der zweite und so weiter.)

  • Dieser Einheitsvektor ist mit C1 zu multiplizieren.

Die Optimallösung ändert sich dann qualitativ nicht:


Nderungen in den rechten seiten4
Änderungen in den rechten Seiten

  • Folglich muss C1 größer -8 sein.

Die zugehörigen Elemente müssen die Nichtnegativbedingung erfüllen (Punkt (III) der Angabe):


Interpretation des ergebnisses
Interpretation des Ergebnisses

  • Für C1 >= -8 lautet die neue Optimallösung (8 + C1 ,8,0,0,0,6).

  • Für den Optimalwert werden die Schattenpreise herangezogen:

Der ersten Restriktion ist S1 zugeordnet, der Schattenpreis ist also


Interpretation des ergebnisses1
Interpretation des Ergebnisses

  • Schattenpreis bedeutet, ein Unternehmen wäre zu einer Kapazitätserweiterung bereit, wenn es je Einheit der Vergrößerung höchstens Geldeinheiten aufzuwenden hätte.

  • Zmax, neu = Zmax, alt +C1 = 32 + 3C1


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