l e x e voor alle e E

Vergelijkbare documenten
TW2020 Optimalisering

TW2020 Optimalisering

TU/e 2DD50: Wiskunde 2

TW2020 Optimalisering

TW2020 Optimalisering

Grafen. Indien de uitgraad van ieder punt 1 is, dan bevat de graaf een cykel. Indien de ingraad van ieder punt 1 is, dan bevat de graaf een cykel.

TW2020 Optimalisering

TW2020 Optimalisering

TW2020 Optimalisering

Transport-, Routing- en Schedulingproblemen. Wi4062TU / Wi487TU / a86g. Uitwerkingen

TU/e 2DD50: Wiskunde 2 (1)

1 In deze opgave wordt vijftien maal telkens drie beweringen gedaan waarvan er één juist is. Kruis de juiste bewering aan. (2pt. per juist antwoord).

TW2020 Optimalisering

Tentamen Discrete Wiskunde 1 10 april 2012, 14:00 17:00 uur

2WO12: Optimalisering in Netwerken

Universiteit Utrecht Faculteit Wiskunde en Informatica. Examen Optimalisering op maandag 18 april 2005, uur.

Discrete Wiskunde, College 12. Han Hoogeveen, Utrecht University

Universiteit Utrecht Departement Informatica

TW2020 Optimalisering

Transport-, Routing- en Schedulingproblemen. Wi4062TU / Wi487TU / a86g. Uitwerkingen

2WO12: Optimalisering in Netwerken

Optimalisering/Besliskunde 1. College 1 3 september, 2014

Branch-and-Bound en Cutting Planes

1. Het aantal optimale oplossingen van een LP probleem is 0, 1, of oneindig. 2. De vereniging van twee konvexe verzamelingen is niet convex. 3.

TW2020 Optimalisering

Tentamen Optimalisering (IN2520) Datum: 5 november 2004, Docent: Dr. J.B.M. Melissen

Taak 2: LP: simplex en sensitiviteitsanalyse Voorbeeld uitwerking

Tentamen: Operationele Research 1D (4016)

Overzicht. Inleiding. Toepassingen. Verwante problemen. Modellering. Exacte oplosmethode: B&B. Insertie heuristieken. Local Search

a) Bepaal punten a l en b m zó dat de lijn door a en b parallel is met n.

TW2020 Optimalisering

Begrenzing van het aantal iteraties in het max-flow algoritme

Week Hier vind je uitwerkingen van enkele opgaven uit het dictaat Grafen: Kleuren en Routeren.

Bijlage A Simplex-methode

Computationele Intelligentie

Basiskennis lineaire algebra

Netwerkstroming. Algoritmiek

TU/e 2DD50: Wiskunde 2 (1)

Optimalisering/Besliskunde 1. College 1 2 september, 2015

Discrete Structuren. Piter Dykstra Sietse Achterop Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie

TW2020 Optimalisering

vandaag is Annie twee jaar jonger dan Ben en Cees samen

Discrete Structuren. Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie

Tweede college algoritmiek. 12 februari Grafen en bomen

opgaven formele structuren tellen Opgave 1. Zij A een oneindige verzameling en B een eindige. Dat wil zeggen (zie pagina 6 van het dictaat): 2 a 2.

EXAMEN LINEAIRE ALGEBRA EN ANALYTISCHE MEETKUNDE I. 1. Theorie

TW2020 Optimalisering

Kies voor i een willekeurige index tussen 1 en r. Neem het inproduct van v i met de relatie. We krijgen

A.1 Grafentheorie 64 BIJLAGE A. OPLOSSING VAN DE VRAGEN A.1. GRAFENTHEORIE 65. dan heeft deze kring in ieder knooppunt een even aantal takken).

Universiteit Utrecht Betafaculteit. Examen Discrete Wiskunde II op donderdag 6 juli 2017, uur.

Computationele Intelligentie

Transshipment problemen Simplex methode en netwerk optimalisatie algoritmes. Luuk van de Sande Begeleider: Judith Keijsper 20 januari 2013

Tiende college algoritmiek. 2 mei Gretige algoritmen, Dijkstra

Optimalisering. Hoorcollege 4. Leo van Iersel. Technische Universiteit Delft. 28 september 2016

Algoritmiek. 15 februari Grafen en bomen

Tiende college algoritmiek. 13/21 april Gretige Algoritmen Algoritme van Dijkstra

1. Een kortste pad probleem in een netwerk kan worden gemodelleerd als a. een LP probleem. b. een IP probleem. c. een BIP probleem. d.

V = {a, b, c, d, e} Computernetwerken: de knopen zijn machines in het netwerk, de kanten zijn communicatiekanalen.

Lineaire Optimilizatie Extra sessie. 19 augustus 2010

2WO12: Optimalisering in Netwerken

2WO12: Optimalisering in Netwerken

Netwerkstroming. Algoritmiek

Een combinatorische oplossing voor vraag 10 van de LIMO 2010

Tiende college algoritmiek. 26 april Gretige algoritmen

Lineaire programmering

168 HOOFDSTUK 5. REEKSONTWIKKELINGEN

Tentamen combinatorische optimalisatie Tijd:

Tentamen Grondslagen van de Wiskunde A Met beknopte uitwerking

Hoofdstuk!7!Kortste!paden!

ONBETWIST ONderwijs verbeteren met WISkunde Toetsen Voorbeeldtoetsen Lineaire Algebra Deliverable 3.10 Henk van der Kooij ONBETWIST Deliverable 3.

Ongelijkheden groep 1

Tweede huiswerkopdracht Lineaire algebra 1 Uitwerking en opmerkingen

III.2 De ordening op R en ongelijkheden

EXAMEN LINEAIRE ALGEBRA EN MEETKUNDE I

Je hebt twee uur de tijd voor het oplossen van de vraagstukken. µkw uitwerkingen. 12 juni 2015

Examen Datastructuren en Algoritmen II

Talen & Automaten. Wim Hesselink Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie 9 mei 2008

Ter Leering ende Vermaeck

Uitwerking tentamen Algoritmiek 9 juli :00 13:00

Transcriptie:

Geselecteerde uitwerkingen Werkcollege Introduceer beslissingsvariabelen x e met x e = als lijn e in de boom zit en anders x e = 0. De doelfunctie wordt: min e E l e x e Voor elke deelverzameling S V met tenminste één terminal in S en tenminste één terminal buiten S moet gelden dat er tenminste één lijn van de boom S verlaat. x e voor alle S V, S T, T \ S e δ(s) met δ(s) de verzameling lijnen met één eindpunt in S en één eindpunt in V \S. Let op: dit zijn exponentieel veel voorwaarden! Tenslotte hebben we de geheeltalligheidsvoorwaarden: x e {0, } voor alle e E Het is niet nodig om een restrictie op te nemen die eist dat er geen circuits zijn, aangezien we de totale lengte van de de lijnen in de boom minimaliseren en alle lengtes positief zijn. Een oplossing met circuits kan dus nooit optimaal zijn. Werkcollege Opgave 5. O n = {x R n c T x voor alle c {, } n }

Werkcollege 3 Starttableaux eerste fase: min w = x a. basis b x x x 3 s s s 3 x a s 5 0 0 0 x a 0 0-0 s 3 0 0 0 0 w 0 0 0 0 0 0 0 Trek tweede rij af van doelstellingsrij om een 0 te creeëren in de kolom van basisvariabele x a. basis b x x x 3 s s s 3 x a s 5 0 0 0 x a 0 0-0 s 3 0 0 0 0 w - 0 - - 0 0 0 Breng x in de basis. min{5/, /} = / dus x a verlaat de basis (min ratio test). Trek rij af van rij en tel rij op bij doelstellingsrij. basis b x x x 3 s s s 3 x a s 3 0 0 0 - x 0 0-0 s 3 0 0 0 0 w 0 0 0 0 0 0 0 Gereduceerde doelstellingscoëfficienten zijn niet-negatief dus een optimale oplossing van de eerste fase is gevonden. x a zit niet in de basis, dus we kunnen de kolom van x a verwijderen en de orginele doelstellingsfunctie terugplaatsen.

basis b x x x 3 s s s 3 s 3 0 0 0 x 0 0-0 s 3 0 0 0 z 0-4 - 0 0 0 Trek rij van doelstellingsrij af om een nul te creëren in de kolom van basisvariabele x. basis b x x x 3 s s s 3 s 3 0 0 0 x 0 0-0 s 3 0 0 0 z - -4 0-0 0 Breng x in de basis. s 3 verlaat de basis (min ratio test). basis b x x x 3 s s s 3 s 0 0 x 0 0-0 x 0 0 0 z 0 0 0 0 0 Optimale oplossing gevonden (gereduceerde doelstellingscoëfficienten nietnegatief) x =, x =, x 3 = 0. We kunnen echter nog meer optimale oplossingen vinden door x 3 de basis in te brengen (gereduceerde doelstellingscoëfficient nul). x verlaat dan de basis. 3

basis b x x x 3 s s s 3 s 3 0 0 0 x - 0 0 - - x 3 0 0 0 z 0 0 0 0 0 Andere optimale oplossing gevonden: x = 0, x =, x 3 =. Dit zijn de enige optimale toegelaten basisoplossingen. Alle optimale oplossingen kunnen verkregen worden door convexe combinaties van deze twee oplossingen te nemen: 0 Alle optimale oplossingen: λ + ( λ) met 0 λ. 0 Werkcollege 4 Opgave. (a) Niet waar! Het duale probleem kan ook niet-toegelaten zijn. (b) Waar. Werkcollege 5 Pas Farkas lemma toe op A = [A A] en x = lemma dat precies één van de volgende twee uitspraken waar is: (a) x, x + R n zodanig dat A(x + x ) = b en x +, x 0; (b) π R m zodanig dat π T A 0 en π T A 0 en π T b < 0. [ x + x ]. Dan zegt Farkas () (a): neem x + = x, x = 0 als x 0, en neem x = x, x + = 0 als x < 0. 4

(a) (): neem x = x + x. () (b): neem π = y. (b) (): neem y = π T b π. Werkcollege 6 Zeg dat de waarde van ρ(v) correct is als die gelijk is aan de lengte van een kortste pad van s naar v dat alleen punten uit W gebruikt. De initiële waarden van ρ zijn duidelijk correct. Beschouw nu een iteratie van het algoritme. Stel dat punt u toegevoegd wordt aan W. Dus ρ(u) ρ(v) voor alle v V \ W. Merk op dat ρ(u) ρ(w) voor alle w W want anders was u al in een eerdere iteratie toegevoegd aan W. Beschouw eerst een punt w W. Dan kan een kortste s-w pad dat alleen punten uit W {u} gebruikt nooit via u gaan want ρ(u) ρ(w). Dus is de lengte van een kortste s-w-pad dat alleen punten uit W gebruikt gelijk aan de lengte van een kortste s-w-pad dat alleen punten uit W {u} gebruikt. Dus blijft de waarde van ρ(w) correct. Beschouw nu een punt v V \ W waarvoor er geen pijl (u, v) is. Dan is de lengte van een kortste s-v-pad dat alleen punten uit W gebruikt gelijk aan de lengte van een kortste s-v-pad dat alleen punten uit W {u} gebruikt. Dus blijft de waarde van ρ(v) correct. Beschouw nu een punt v V \ W waarvoor er wel een pijl (u, v) is. Stel eerst dat een kortste s-v pad dat alleen punten uit W {u} gebruikt niet door u komt. Dan blijft de waarde van ρ(v) correct. Stel nu dat een kortste s-v pad dat alleen punten uit W {u} gebruikt door u komt. Dan bestaat dit uit een s-u pad dat alleen punten uit W gebruikt plus de pijl (u, v). Dus is ρ(v) = ρ(u) + c uv correct. Dus is de nieuwe waarde van ρ(v) correct. 5

Werkcollege 7 (a) Merk eerst op dat je nooit twee keer door dezelfde gang in dezelfde richting loopt. Dus in eindige tijd zul je ofwel de uitgang vinden of vast komen te zitten. Stel dat je vast komt te zitten. Dan bevind je je in de beginkamer, want in elke andere kamer kun je elke keer dat je aankomt een andere uitgang nemen. We bewijzen nu met inductie naar i dat van de i-de bezochte kamer al alle aanliggende gangen in beide richtingen doorlopen zijn. Voor i = (de beginkamer) is dit zeker waar want als je vast komt te zitten in de beginkamer dan heb je die kamer al door elke gang een keer verlaten, en je bent dus al even vaak de kamer binnengelopen. Stel nu dat je van de i-de bezochte kamer al alle aanliggende gangen in beide richtingen doorlopen hebt. Dan heb je ook de gang naar de (i + )-de kamer in beide richtingen doorlopen. Dus heb je de (i + )-de kamer verlaten door de gang met een. Dus heb je de (i + )-de kamer door elke gang verlaten, en dus ben je de (i + )-de kamer door elke gang binnengekomen. De claim volgt nu met inductie. Dus als je vast komt te zitten, dan zijn alle gangen die bereikbaar zijn vanuit de beginkamer al in beide richtingen doorlopen. Als er een weg naar de uitgang zou zijn dan had je die dus moeten vinden. (b) Je loopt maximaal twee keer door elke gang, dus is de looptijd O(g) met g het aantal gangen. Elke keer dat je een kamer bezoekt heb je ook een gang doorlopen, dus hoeven we het aantal kamers niet in de looptijd te noemen. 6