1 / 11

Learning Outcomes

Learning Outcomes. Mahasiswa dapat menghitung solusi masalah/kasus model PL dengan menggunakan metode M-Besar dan metode 2 phase. Outline Materi:. Pengertian metode M-Besar Algoritma metode simpleks M-Besar Metode simpleks 2-phase Algoritma simpleks 2-phase Contoh-contoh. Metode M-Besar.

gage
Download Presentation

Learning Outcomes

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Learning Outcomes • Mahasiswa dapat menghitung solusi masalah/kasus model PL dengan menggunakan metode M-Besar dan metode 2 phase..

  2. Outline Materi: • Pengertian metode M-Besar • Algoritma metode simpleks M-Besar • Metode simpleks 2-phase • Algoritma simpleks 2-phase • Contoh-contoh..

  3. Metode M-Besar 1.Metode simplek biasa dapat menyelesaikan soal L.P.Kanonik yg mempunyai ciri-ciri : Semua kendala  Semua variabel slack bertanda “+” Solusi basis awal sudah tersedia. 2.Pada soal PL Non Kanonik solusi basis awal tidak otomatis tersedia karena : Slack pada kendala  bertanda “-” Tidak ada slack pada kendala = matrik identitas tidak terbentuk,dan solusi basis awal tidak tersedia..

  4. Metode M_Besar (2) 3.Untuk mengatasi masalah diatas, dibentuk variabel Buatan (Artificial) yg harus memenuhi syarat2 sbb : variabel buatan ditambahkan pd kendala  dan =. variabel buatan pada tabel awal sebagai basis variabel buatan pada tabel Akhir harus Non Basis.  Perlu diberikan penalti “M” pada fungsi tujuan.

  5. Algoritma M-Besar (M adalah bilangan positif yang sangat besar) 1. Rubah model PL ke bentuk standar. 2. Tambahkan pada fungsi tujuan, variabel buatan dengan koefisien denda : Bila soal maks : - M Bila soal min ; +M • (Jlh variabel buatan sama dgn jumlah kendala yang bertanda ≤ ≥ dan = )

  6. Algoritma M-Besar 3. Masukkan bentuk standar ke tabel awal variabel basis : Variabel slack untuk kendala  Variabel buatan untuk kendala  dan = 4. Lakukan test optimalitas dan ratio seperti pada metode simplek biasa. Catatan : Usahakan agar variabel buatan keluar dari basis. Bila tidak berhasil pada tabel akhir, maka soal PL tidak mempunyai solusi.

  7. Contoh kasus • Maks. Z = 3X1 + 2X2 + X3 • dengan kendala: • 2X1 + X2 + 4X3 12 • 3X1 + 2X2 + X3 =14 • 4X1 + X2 + 2X3 12 • X1, X2,X3 0

  8. Masalah di atas diubah menjadi • Maks. Z= 3X1 + 2X2 + X3 + 0X4 + 0X5 –MX6 – MX7 • Dengan kendala: • 2X1 + X2 + 4X3 + X4 + 0X5 + 0X6 + 0X7 = 12 • 3X1 + 2X2 + X3 + 0X4 + 0X5 + X6 + 0X7 = 14 • 4X1 + X2 + 2X3 + 0X4 - X5 + 0X6 + X7 = 16 • X1, X2,X3,X4, X5,X6,X7 0 • Selanjutnya.....dengan Simpleks

  9. Studi Kasus Minimalkan Z = 8X1 + 4X2 + 7X3 Dengan kendala : 4 x1 + 6 x2 + 2x3  120 4x1 + 2x2 + 2x3  80 2x1 +2 x2 +4 x3  80 x1, x2, x3  0

  10. Studi Kasus (2) Minimalkan Z = -3X1 + X2 + X3 Dengan kendala : x1 - 2x2 + x3  11 -4x1 + x2 + 2x3  3 2x1 - x3 = -1 x1, x2, x3  0

  11. Terima kasih, Semoga berhasil

More Related