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Ricerca Operativa

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Academic year: 2021

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(1)

Ricerca Operativa

R. Cerulli e F. Carrabs

Dualità e Analisi di Sensitività con Excel

(2)

Esempio Analisi Sensitività

Dato il seguente problema di programmazione lineare

Tramite l’utilizzo di excel individuare:

1. Il valore ottimo e la soluzione ottima del problema;

2. I range di variabilità dei coefficienti di costo;

3. I range di variabilità dei termini noti;

Dalla lezione precedente sappiamo che:

• La variazione per il coefficiente di costo c1 è pari a δ ≤ 1

• La variazione per il coefficiente di costo c2 è pari a δ ≥ -3

• La variazione per il termine nodo b1 è pari a δ ≥ -6

0

4 2

6 2

min

2 1

3 2

1

3 2

1

x

x x

x x

x

x x

x

(3)

Azienda dolciaria: Confetti

Un’azienda dolciaria produce quattro tipi di confetti (classico, doppio latte, al cioccolato, delizia al limone) utilizzando cinque ingredienti (zucchero, mandorla, latte, cioccolato, limone) che vengono acquistate all’esterno. La tabella che segue mostra, per ogni chilo di confetti, le quantità (in litri per il latte e in kg per gli altri ingredienti) di ingredienti necessarie per produrre quel tipo di confetti. Inoltre vengono anche indicati sia la quantità massima di ciascun ingrediente acquistabile mensilmente sia il prezzo di acquisto.

zucchero mandorla latte cioccolato limone

Classico 0.4 0.7 0 0 0

Doppio latte 0.2 0.5 0.5 0 0

Al cioccolato 0.1 0.1 0.3 0.4 0

Delizia al

limone 0.3 0.2 0 0 0.7

Quantità

massima 700 1200 500 200 500

Prezzo di

Acquisto 1 4 2 9 6

In base alle vendite dell’anno precedente è stato stabilito che la quantità minima (in kg) di confetti da produrre mensilmente per ogni tipologia è di : 15, 11, 20, 5. Per ottenere un prodotto finito pronto per la vendita è necessaria una lavorazione che richiede un numero di ore diverso a seconda del tipo di confetto. La tabella che segue riporta per ogni chilo di ciascun tipo di confetto il numero di ore di lavorazione necessarie, insieme al prezzo di vendita unitario (in euro al chilo).

Classico Doppio latte Al cioccolato Delizia al limone

Ore lavorative 0.4 0.7 1.1 1.3

Prezzo di

vendita 14 19 27 36

La lavorazione dei confetti viene effettuata da 5 operai che lavorano per 8 ore al giorno e per 24 giorni al mese percependo una paga di 1200 euro. Costruire un modello di PL che permetta di pianificare la produzione mensile dell’azienda, determinando, per ogni tipologia di confetto, i chili da produrre per massimizzare il profitto.

(4)

Azienda dolciaria: Confetti

mandorla

“classico” prod.min.

zucchero

latte

cioccolato limone

“doppio latte” prod.min.

“al cioccolato” prod.min.

“delizia al limone” prod.min.

Ore di lavorazione

max 14x119x2  27x3  36x4 (0.4 + 4*0.7) x1  (0.2  4* 0.5 2 * 0.5)x2  (0.1 4 * 0.1 2 * 0.3 9 * 0.4)x3  (0.3 4 * 0.2  6 * 0.7)x4  6000 s.t.

0.4x1 0.2x2  0.1x3  0.3x4  700 0.7x1 0.5x2  0.1x3  0.2x4 1200 0.5x2  0.3x3  500

0.4x3  200 0.7x4  500 x1 15

x2 11 x3  20 x4  5

0.4x1 0.7x2 1.1x31.3x4  960 x 0

(5)

Azienda dolciaria: Confetti

Il direttore dell’azienda dolciaria ha chiesto il nostro aiuto per definire il piano di produzione che massimizza il profitto mensile ma anche per avere risposte alle seguenti domande:

1. Quali sono le risorse scarse e quali quelle abbondanti?

2. Di quanto aumenta il profitto dell’azienda se si incrementa di 20kg la mandorla? E se invece si aumenta di 20kg la cioccolata? Ed infine di 20 kg lo zucchero?

3. Quale risorsa garantisce un tasso di aumento del profitto maggiore?

4. Di quanto aumenterebbe il profitto se l’azienda assumesse un altro operaio?

5. L’azienda vuole valutare la possibilità di produrre un confetto quasi completamente fatto di mandorla. Sapendo che la produzione di 1Kg di questi confetti richiede 0.3 kg di zucchero e 0.9 kg di mandorla e che richieste 1 ora di lavorazione, qual è il prezzo di vendita che rende conveniente produrre questo nuovo confetto?

6. Quali sono i range di variabilità dei coefficienti di costo della funzione obiettivo entro i quali la base ottima non cambia?

7. Quali sono i range di variabilità dei termini noti entro i quali la base ottima non cambia?

(6)

Azienda dolciaria: Modello excel

(7)

Azienda dolciaria: Analisi sensitività

(8)

Rapporto valori

(9)

Azienda dolciaria: Confetti

mandorla

“classico” prod.min.

zucchero

latte

cioccolato limone

“doppio latte” prod.min.

“al cioccolato” prod.min.

“delizia al limone” prod.min.

Ore di lavorazione

Quali sono le risorse scarse e quali quelle abbondanti?

max 14x119x2  27x3  36x4 (0.4 + 4*0.7) x1  (0.2  4* 0.5 2 * 0.5)x2  (0.1 4 * 0.1 2 * 0.3 9 * 0.4)x3  (0.3 4 * 0.2  6 * 0.7)x4  6000 s.t.

0.4x1 0.2x2  0.1x3  0.3x4  700 0.7x1 0.5x2  0.1x3  0.2x4 1200 0.5x2  0.3x3  500

0.4x3  200 0.7x4  500 x1 15

x2 11 x3  20 x4  5

0.4x1 0.7x2 1.1x31.3x4  960 x 0

(10)

Rapporto sensibilità

Celle variabili: per ogni variabile riporta l’indirizzo di riferimento, l’etichetta, il valore finale, il costo ridotto, il coefficiente della variabile nella funzione obiettivo (ci ), le quantità massime di cui può variare ci affinché la base ottima non cambi;

(11)

Rapporto sensibilità

Vincoli: per ogni vincolo riporta l’indirizzo in cui è inserita la formula, l’etichetta, il valore finale, il prezzo ombra, il valore del termine noto, gli estremi dell’intervallo di previsione entro il quale la base ottima non cambia ed i prezzi ombra sono validi.

(12)

Azienda dolciaria: Confetti

mandorla

“classico” prod.min.

zucchero

latte

cioccolato limone

“doppio latte” prod.min.

“al cioccolato” prod.min.

“delizia al limone” prod.min.

Ore di lavorazione

Di quanto aumenta il profitto dell’azienda se si incrementa di 20kg la mandorla?

E se invece si aumenta di 20kg la cioccolata? Ed infine di 20 kg lo zucchero?

w1= 4,4 w2= 0 w3= 0 w4= 0 w5= 0

w6= 22,6 w7= 0 w8= -0,9 w9= -3 w10= 0

20*w2 = 20*0 = 0 20*w4 = 20*0 = 0 20*w1 = 20*4,4 = 88

mandorla cioccolato zucchero

max 14x119x2  27x3  36x4 (0.4 + 4*0.7) x1  (0.2  4* 0.5 2 * 0.5)x2  (0.1 4 * 0.1 2 * 0.3 9 * 0.4)x3  (0.3 4 * 0.2  6 * 0.7)x4  6000 s.t.

0.4x1 0.2x2  0.1x3  0.3x4  700 0.7x1 0.5x2  0.1x3  0.2x4 1200 0.5x2  0.3x3  500

0.4x3  200 0.7x4  500 x1 15

x2 11 x3  20 x4  5

0.4x1 0.7x2 1.1x31.3x4  960 x 0

(13)

Azienda dolciaria: Confetti

mandorla

“classico” prod.min.

zucchero

latte

cioccolato limone

“doppio latte” prod.min.

“al cioccolato” prod.min.

“delizia al limone” prod.min.

Ore di lavorazione

Quale risorsa garantisce un tasso di aumento del profitto maggiore?

w6 = 22,6

Ore di lavorazione

w1= 4,4 w2= 0 w3= 0 w4= 0 w5= 0

w6= 22,6 w7= 0 w8= -0,9 w9= -3 w10= 0 max 14x119x2  27x3  36x4 (0.4 + 4*0.7) x1  (0.2  4* 0.5 2 * 0.5)x2

 (0.1 4 * 0.1 2 * 0.3 9 * 0.4)x3  (0.3 4 * 0.2  6 * 0.7)x4  6000 s.t.

0.4x1 0.2x2  0.1x3  0.3x4  700 0.7x1 0.5x2  0.1x3  0.2x4 1200 0.5x2  0.3x3  500

0.4x3  200 0.7x4  500 x1 15

x2 11 x3  20 x4  5

0.4x1 0.7x2 1.1x31.3x4  960 x 0

(14)

Azienda dolciaria: Confetti

mandorla

“classico” prod.min.

zucchero

latte

cioccolato limone

“doppio latte” prod.min.

“al cioccolato” prod.min.

“delizia al limone” prod.min.

Ore di lavorazione

-1200 + 8 ore * 24 giorni * w6 = -1200 + 192*22,6 = 3139,2

w1= 4,4 w2= 0 w3= 0 w4= 0 w5= 0

w6= 22,6 w7= 0 w8= -0,9 w9= -3 w10= 0

Di quanto aumenterebbe il profitto se l’azienda assumesse un altro operaio?

max 14x119x2  27x3  36x4 (0.4 + 4*0.7) x1  (0.2  4* 0.5 2 * 0.5)x2  (0.1 4 * 0.1 2 * 0.3 9 * 0.4)x3  (0.3 4 * 0.2  6 * 0.7)x4  6000 s.t.

0.4x1 0.2x2  0.1x3  0.3x4  700 0.7x1 0.5x2  0.1x3  0.2x4 1200 0.5x2  0.3x3  500

0.4x3  200 0.7x4  500 x1 15

x2 11 x3  20 x4  5

0.4x1 0.7x2 1.1x31.3x4  960 x 0

(15)

Azienda dolciaria: Confetti

mandorla

“classico” prod.min.

zucchero

latte

cioccolato limone

“doppio latte” prod.min.

“al cioccolato” prod.min.

“delizia al limone” prod.min.

Ore di lavorazione

w1= 4,4 w2= 0 w3= 0 w4= 0 w5= 0

w6= 22,6 w7= 0 w8= -0,9 w9= -3 w10= 0

Quali sono i range di variabilità dei coefficienti di costo della funzione obiettivo entro i quali la base ottima non cambia?

max 14x119x2  27x3  36x4 (0.4 + 4*0.7) x1  (0.2  4* 0.5 2 * 0.5)x2  (0.1 4 * 0.1 2 * 0.3 9 * 0.4)x3  (0.3 4 * 0.2  6 * 0.7)x4  6000 s.t.

0.4x1 0.2x2  0.1x3  0.3x4  700 0.7x1 0.5x2  0.1x3  0.2x4 1200 0.5x2  0.3x3  500

0.4x3  200 0.7x4  500 x1 15

x2 11 x3  20 x4  5

0.4x1 0.7x2 1.1x31.3x4  960 x 0

(16)

Azienda dolciaria: Confetti

mandorla

“classico” prod.min.

zucchero

latte

cioccolato limone

“doppio latte” prod.min.

“al cioccolato” prod.min.

“delizia al limone” prod.min.

Ore di lavorazione

w1= 4,4 w2= 0 w3= 0 w4= 0 w5= 0

w6= 22,6 w7= 0 w8= -0,9 w9= -3 w10= 0

Quali sono i range di variabilità dei termini noti entro i quali la base ottima non cambia?

max 14x119x2  27x3  36x4 (0.4 + 4*0.7) x1  (0.2  4* 0.5 2 * 0.5)x2  (0.1 4 * 0.1 2 * 0.3 9 * 0.4)x3  (0.3 4 * 0.2  6 * 0.7)x4  6000 s.t.

0.4x1 0.2x2  0.1x3  0.3x4  700 0.7x1 0.5x2  0.1x3  0.2x4 1200 0.5x2  0.3x3  500

0.4x3  200 0.7x4  500 x1 15

x2 11 x3  20 x4  5

0.4x1 0.7x2 1.1x31.3x4  960 x 0

(17)

Azienda dolciaria: Confetti

mandorla

“classico” prod.min.

zucchero

latte

cioccolato limone

“doppio latte” prod.min.

“al cioccolato” prod.min.

“delizia al limone” prod.min.

Ore di lavorazione

w1= 4,4 w2= 0 w3= 0 w4= 0 w5= 0

w6= 22,6 w7= 0 w8= -0,9 w9= -3 w10= 0

L’azienda vuole valutare la possibilità di produrre un confetto quasi completamente fatto di mandorla. Sapendo che la produzione di 1Kg di questi confetti richiede 0.3 kg di zucchero e 0.9 kg di mandorla e che richieste 1 ora di lavorazione, qual è il prezzo di vendita che rende conveniente produrre questo nuovo confetto?

c5 > 0,3*w1 + 0,9 w2 + 1*w6 = -0,3*4,4 + 0,9*0+22,6 = 23,92

max 14x119x2  27x3  36x4 (0.4 + 4*0.7) x1  (0.2  4* 0.5 2 * 0.5)x2  (0.1 4 * 0.1 2 * 0.3 9 * 0.4)x3  (0.3 4 * 0.2  6 * 0.7)x4  6000 s.t.

0.4x1 0.2x2  0.1x3  0.3x4  700 0.7x1 0.5x2  0.1x3  0.2x4 1200 0.5x2  0.3x3  500

0.4x3  200 0.7x4  500 x1 15

x2 11 x3  20 x4  5

0.4x1 0.7x2 1.1x31.3x4  960 x 0

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