13주차2차시 복습 시작하겠습니다.
이번시간에는 transshipment problem에 대해 배워보았습니다.
(수송문제 확장모형)
위의 네트워크 그림을 보면 이때까지 배웠던 것 과는 다르다는 것을 알 수 있습니다.
기존의 수송예제를 보면 출발지노드에서 목적지노드로 바로 갔지만 이번 문제는 기존의 문제와는
달리 출발지에서 중간노드에 해당하는 웨어하우스로 보낸 후에 최종 목적지로 보내는 시스템입니다.
출발지(origin node)는 총 2개이고 목적지(destination node)는 총 4개입니다. 그리고 중간노드에
해당하는 Transshipment 는 총 2개 이렇게 이 문제에서의 노드타입은 총 3개입니다.
따라서 의사결정변수는 총 12개입니다. 그리고 각각의 수송비용도 위와같이 적혀져있습니다.
이러한 부분들로 보았을 때 트랜스포테이션 모듈과 어느정도 차이점이 분명하다는 것도 알 수 있습니다.
그림상으로 봤을 때 목적지로 바로 보낼 수는 없습니다. 이 문제에선 무조건 중간경유지로
일단 보내야한다는 것을 알 수 있습니다. 결론적으로 일단 중간경유지로 보내면 거기서
알아서 최종수요처로 보내게됩니다. 이러한 상황에서 비용을 최소화하는 것이 오늘 수업의 목표입니다.
마지막으로 Transshipment 같은 경우는 스페셜모듈로 정형화하기 힘듭니다.
따라서 그러한 부분들을 해결하기 위해선 LP모듈을 이용 할 수밖에 없습니다.
origin node를 보게되면 각각 400개 600개 총 1000개를 생산할 수 있고, destination node를 보게되면
각각200개 150개 350개 300개 총 1000개를 수요로 하는 것을 알 수 있습니다.(공급=수요)
위에서 말했다싶이 중간에 웨어하우스 두 개를 무조건 거쳐가야합니다.
노드는 1,2,3,4,5,6,7,8로 각각 번호가 정해져있습니다. LP로 문제를 해결해야하기 때문에 수요가 공급을
초과하게되면 더미를 만들어야한다는 것도 미리 예측해볼 수 있습니다.
그리고 마지막으로 중간노드인 웨어하우스에 들어온 개수와 나가는 개수는 같아야합니다.
따라서 위와같은 목적함수식과 제약조건식들을 만들어 볼 수 있습니다.
바로 ms60을 이용해서 결과를 보도록 하겠습니다.
(LP모듈,최소화)
각각 알맞게 기입하고 solve
교수님께서 보여주신 결과표랑 동일한 결과값이 나왔습니다.
어디로 얼마나 보내는지 확인 할 수 있었습니다. 여기서도 마찬가지로 reduced cost,DP같은 민감도분석을
기계적으로 해석하는 것은 의미가 없습니다.(수학적의미만 있는것들이 대부분)
공급이랑수요가 일치하지않는 상황(공급<수요)도 한번 보겠습니다.
7번 우측상수를 350->400
역시나 해결하지 못한다는 것을 알 수 있습니다. 그리고 예측한대로
LP에서 이러한 문제를 해결하려면 더미를 이용해야한다는 것도 알 수 있었습니다.
첫댓글 마지막 동영상 강의 둘까지 마저 시청하며 학기말 시험준비 잘 하거라.