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Aufstellen des Ausgangstableaus

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Die Gleichungen lassen sich in ein sogenanntes Simplex-AusgangsTableau transformieren.

Video: Aufstellen des Ausgangstableaus

Einfügen der Gleichungen in das Simplex-Ausgangstableau und Erläuterung der Positionen.

Wenn man lediglich die Vorfaktoren der Gleichungen einträgt und die Variablen selbst an den oberen Rand der Tabelle – wie man es beispielsweise vom Gauß-Algorithmus her kennt – erhält man folgendes Schema:

x1

x2

y1

y2

y3

y4

RS

y1

1

0

1

0

0

0

60

y2

0

1

0

1

0

0

150

y3

1

0,2

0

0

1

0

70

y4

150

50

0

0

0

1

12.500

ZF

270

45

0

0

0

0

0

Tab. 1: Simplex-Ausgangstableau

Hierzu ist einiges an Erklärung notwendig:

Am oberen Rand der Tabelle stehen

Strukturvariablen, nämlich

  • x1, x2 und

Schlupfvariablen, nämlich

  • y1, y2, y3, y4

Die Strukturvariablen sind zu optimieren, die Schlupfvariablen geben jeweils – in jedem einzelnen der gleich folgenden Simplex-Schritte – die nicht ausgenutzte Kapazität an.

Darüber hinaus stehen die Werte der rechten Seite mit in der Tabelle. Sie geben die Restriktionen an.

Weiterhin unterscheidet man

  • Basisvariablen und

  • Nichtbasisvariablen.

Am linken Rand stehen die Basisvariablen des jeweiligen Schrittes. Dies sind jene Terme, denen im jeweiligen Simplex-Tableau keine null zugewiesen wird.

Nichtbasisvariablen hingegen nehmen im jeweiligen Schritt eine null an. Sie stehen nicht am linken, sondern lediglich am oberen Rand. Das heißt hier konkret: x1, x2 sind zunächst Nichtbasisvariablen , d.h. x1 = x2 = 0. Am Anfang des Simplex-Algorithmus betrachtet man diese Ausgangslösung. Die Zahlen (60, 150, 70, 12.500) = (y1, y2, y3, y4) am rechten Rand lassen sich wie folgt verstehen: man produziert zunächst weder Gut 1 noch Gut 2 (x1 = x2 = 0). Es könnten damit noch y1 = 60 ME beim ersten und y2 = 150 ME beim zweiten Gut abgesetzt werden. Auf der Maschine sind y3 = 70 Stunden frei, da nichts von den Produkten produziert wird. Auch die Arbeiter sind mit y4 = 12.500 „Freistunden“ komplett unausgelastet.

Video: Aufstellen des Ausgangstableaus

Einfügen der Gleichungen in das Simplex-Ausgangstableau und Erläuterung der Positionen.

Wenn die zu optimierenden Variablen x1, x2 zunächst null sind, dann resultiert auch ein Gewinn von G = 270·0 + 45·0 = 0. Dies entspricht der null im Tableau rechts unten. An dieser Stelle wird – zumindest betragsmäßig – der jeweilige Wert der Zielfunktion des jeweiligen Simplex-Schritts angegeben.

Merke

Die Idee des Simplex-Algorithmus ist also die folgende: da die optimale Lösung meistens in einer Ecke liegt (mit Ausnahme der manchmal vorzufindenden Mehrdeutigkeit), werden die einzelnen Ecken abgeprüft und die Gewinne verglichen. Den zulässigen Bereich mit den Ecken und den zugehörigen Gewinnen sind man in Abb. 4.
Absuchen der Ecken des zulässigen Bereichs
Abb. 4: Absuchen der Ecken des zulässigen Bereichs

Entscheidend beim Simplex-Algorithmus ist allerdings, dass nicht alle Ecken abgesucht werden, sondern dass man – nach gewissen Kriterien – solange sucht, wie das Ergebnis noch verbessert wird: Hier also konkret die Punkte (F), (E) und schließlich (D) der Abb. 4.

Wie sieht man, dass der gewählte Punkt – hier (F) – noch nicht optimal ist? Die Antwort lautet: weil noch positive Zahlen in der Zielfunktionszeile stehen, nämlich + 270 und + 45. Erst wenn alle Zahlen im Simplex-Tableau null oder echt kleiner als null sind, hat man die Optimallösung gefunden.

Lückentext
Bitte die Lücken im Text sinnvoll ausfüllen.

 werden eingeführt, um aus den Nebenbedingungen, die in Ungleichungsform gegeben sind, Gleichungen zu machen.  

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Hinweis:

Bitte füllen Sie alle Lücken im Text aus. Möglicherweise sind mehrere Lösungen für eine Lücke möglich. In diesem Fall tragen Sie bitte nur eine Lösung ein.

Bild von Autor Daniel Lambert

Autor: Daniel Lambert

Dieses Dokument Aufstellen des Ausgangstableaus ist Teil eines interaktiven Online-Kurses zum Thema Operations Research.

Dipl.-Math. Dipl.-Kfm. Daniel Lambert gibt seit vielen Jahren Kurse zur Prüfungsvorbereitung. Er unterrichtet stets orientiert an alten Prüfungen und weiß aus langjähriger Erfahrung, wie sich komplexe Sachverhalte am besten aufbereiten und vermitteln lassen. Daniel Lambert ist Repetitor aus Leidenschaft seit nunmehr 20 Jahren.
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Dieser Inhalt ist Bestandteil des Online-Kurses

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  • Lineare Programmierung
    • Einleitung zu Lineare Programmierung
  • Maximierungsprobleme
    • Einleitung zu Maximierungsprobleme
  • Beste Lösung, Graphische Lösung
    • Aufstellen des Problems
    • Graphische Darstellung des Maximierungsproblems
  • Analytische Lösung
    • Vorbereitung
    • Schlupfvariablen
    • Aufstellen des Ausgangstableaus
    • Der Simplex-Algorithmus
    • Simplex-Austausch-Schritt
    • Weiterer Simplex-Schritt und Interpretation des Optimaltableaus
  • Entartung
    • Mehrdeutigkeit
    • Degeneration
  • Sensitivitätsanalyse
    • Schwankungen Deckungsbeitragskoeffizienten
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