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Bonjour ! Au cours de la semaine précédente, nous avons appris à modéliser les décisions en matière de transport aux fins de la chaîne d'approvisionnement et nous avons pris le premier modèle que nous pouvons utiliser, c'est-à-dire le modèle de coût total. Et nous avions dit qu'il y avait 3 points d'origine pour les fournisseurs Madhya Pradesh, Himachal Pradesh et Uttar Pradesh et vous aviez 4 marchés Delhi, Mumbai, Kolkata et Madras ou Chennai. Ok. Et compte tenu de la cause, combien d'unités devraient être transportées à partir de quel fournisseur à quelle usine ou entrepôt à quel marché, de sorte que mon coût total de transport demeure minime ce modèle que nous avons appris d'Ok. Maintenant, si vous vous rappelez que c'était les mesures qui avaient les résultats d'accord. Cette métrique nous a dit que 12 unités devraient être transportées de Madhya Pradesh à Delhi, Madhya Pradesh 8 de Madhya Pradesh à Mumbai rien de Madhya Pradesh à Kolkata et Chennai, pour Himachal Pradesh rien à ces villes et Himachal ne devrait envoyer qu'à Madras, Uttar Pradesh rien qu'à Kolkata OK. Donc, c'est 1 c'est le 1 avec lequel nous avons terminé à droite. Mais la question de savoir qu'en tant que modélisateur comme expert en modélisation de la chaîne d'approvisionnement, vous devriez vous demander est que si vous voyez pour toutes les villes ce qui se passe, Delhi ne reçoit de l'offre que du Madhya Pradesh, pas d'autre endroit. Donc demain par hasard, si l'unité Madhya Pradesh n'est pas en mesure de fournir à Delhi, peut-être qu'il y a une panne de machine, peut-être qu'il y a un mouvement de transport quoi que ce soit. Donc demain, si l'unité Madhya Pradesh n'est pas en mesure de fournir à Delhi. Delhi ne recevra pas de fournitures de quelque endroit que ce soit parce que votre coût de transport, selon le modèle de coût total, ne provient pas de Madhya Pradesh. Mais demain si Madhya Pradesh n'est pas en mesure de fournir, Delhi sera affamé à droite, Delhi sera affamé, Delhi n'a pas d'approvisionnement de n'importe quel autre endroit, d'accord. La même chose s'applique à Mumbai ; Mumbai est également reçu du Madhya Pradesh. Demain si le Madhya Pradesh n'est pas en mesure de fournir ce qui va se passer ; Mumbai va aussi mourir de faim et de faim signifie quoi? C'est une vente perdue ; Kolkata la même chose que d'Uttar Pradesh ; Chennai ou Madras seulement de l'Himachal Pradesh. Donc, bien que ce soit le coût total du modèle de coût le plus bas, ce qui se passe, c'est que ma chaîne d'approvisionnement devient très, très vulnérable, très, très vulnérable. Demain si 1 route ferme, ma chaîne d'approvisionnement est partie. Ce marché ne sera pas en bon état de service, et les marchés qui ne sont pas en bon état de fonctionnement signifient moins de profits, perte de réputation, bonne volonté, concurrent local qui arrive, concurrent local entrant et prenant votre place Ok. Donc, bien que la question soit comme un modélisateur que vous devriez demander est, bien que mon coût total soit minimum dans ce modèle que vous voyez le coût total est minimum dans ce modèle que vous êtes en train de voir. Mais alors est-il pratiquement conseillé? Ne devrions-nous pas avoir d'autres routes de rechange? C'est ce que vous devriez demander d'accord. Comme vous l'avez mentionné, que se passera-il si j'ai besoin de ces routes? Donc, j'ai besoin de redessiner l'équation que j'ai besoin de redessiner. J'ai besoin de remodeler mes décisions de transport. C'est ce qu'on appelle un problème min max. Ok. Ce qui est dit, si vous vous souvenez du modèle précédent, ce 1, la dernière ligne que le total des coûts de transport supportés par la société est rupees 4131, d'accord est rupees 4131. Ce qu'il dit, c'est que si nous avons le sentiment qu'il y a plus de routes qui devraient être là, pour permettre un mouvement de transport des frais de perturbation à travers le pays, nous devons avoir plus de routes. Mais cela signifie que nous ne sommes pas au coût minimum de 4131 parce que mon coût minimum signifie que seuls ces endroits devraient être desservis, toutes les autres routes sont fermées parce qu'elles ont plus de coûts. Donc, si vous voulez plus de routes, cela signifie que nous ne fonctionnons pas au moindre coût maintenant, parce que mon modèle de coût le plus bas était le 1. Mon modèle de coût le plus bas était le 1. Maintenant, ce que je veux, je veux cette route, je veux cette route, je veux cette route. Donc, quand je veux qu'il y ait un coût supplémentaire. Ok. Ce ne sont pas les coûts minimaux ; c'est ce que nous voulons dire, d'accord. Cela signifie que nous sommes maintenant à … nous ne sommes pas au coût minimum des roupies 4131. Maintenant, ce que l'entreprise dit que nous ne devrions pas avoir plus de routes pour cela, même si nous avons besoin de 10% de coûts supplémentaires, mais laissez-nous planifier ou concevoir une chaîne d'approvisionnement sans interruption. Donc, l'entreprise peut dire qu'elle est prête à accepter une augmentation de 10 pour cent du coût. Donc, le nouveau coût admissible devient 4131 plus 10 pour cent qui sont des roupies 4544. Ok, donc, 4131 est le coût optimal d'hier, la dernière semaine. Donc, 4131, ils sont prêts à accepter une augmentation de 10% du coût. Donc, le nouveau coût admissible parce que 4544 Ok, j'espère que vous avez compris cette partie. Maintenant, je vais très lentement à travers ce modèle, d'accord, j'espère que vous vous souvenez du précédent modèle d'espoir que vous vous rappelez du modèle précédent, c'était notre modèle précédent minimiser le coût total il y a en haut, minimiser le coût total. Ok, sous réserve de ces fournitures, mes demandes ont été mes demandes? Ok. Donc c'était mon coût total, c'était le pardon, c'est 2016, c'est que c'est qu'un type d'erreur graphique ici 11 Je pense bien, donc de toute façon, peu importe ce que vous venez de vérifier. Et donc, c'était mon droit. Maintenant ce que nous voulons dire, c'est regarder ça, alors c'était mon modèle original? Et vous ajoutez un coût supplémentaire de 10%. Je passe très lentement par cette diapositive, nous introduisons une variable s, nous introduisons une variable s, où S est la quantité maximale possible à transporter sur n'importe quelle route qui est Madhya Pradesh à Mumbai, MP à Kolkata, Madhya Pradesh à Kolkata, etc. Plus tôt, quelle était la variable X 1, X 2, X 3? C'était la quantité qui allait être expédiée. Maintenant, nous disons que nous introduisons une variable s, où S est la quantité maximale possible qui peut être expédiée. D'accord. Qu'est-ce que X 1, X 2, X 3, la quantité qui a été expédiée X 1 X 2 X 3 X 4 sont les quantités idéales qui devraient être expédiées pour maintenir le coût total à un minimum, convenu? X 1, X 2, X 3, X 4, sont les quantités idéales qui doivent être expédiées pour maintenir le coût total au minimum, c'est pourquoi dans certains cas X 1 et X 2 sont 0 c'est pourquoi dans certains cas X 1, X 2 sont 0 autant de cases vides dans la matrice que nous venons de faire, c'est-à-dire qu'elles sont 0 à droite X 1, X 2, X 3 sont 0. Donc, X 1, X 2, X 3, X 4 sont des quantités idéales qui doivent être réexpédiées à nouveau X 1, X 2, X 3, X 4 sont les quantités idéales qui devraient être expédiées ce que nous avons introduit, S est la quantité maximale que l'on peut expédier. Donc, idéalement S devrait être égal aux xs d'accord. S est la quantité maximale qui doit être expédiée, X est la quantité idéale qui doit être expédiée. Pour avoir une optimisation correcte, mon S doit être égal à x. D'accord? Donc S 1 est S égal à X 1, S 2 est égal à X 2, X 3 est égal à S 3. C'est idéal. Idéalement, cela devrait se produire. Si je suis en train d'introduire une variable X, alors ceci devrait … pour maintenir le coût total minimum, S doit être égal à X. Je m'arrête pour une seconde, vous comprenez tout d'abord, je comprends très bien. Je m'arrête, regarde la diapositive, la lise et vous comprenez bien, non. Mais comme nous ne suivons pas la solution optimale pour un coût minimal et que nous permettons une certaine quantité de mouvement du produit le long d'autres routes, la valeur de S 1 ne peut pas être égale à X 1, la valeur de Si n'est pas égale à Xi. Par exemple, dans le modèle précédent si vous vous souvenez, si vous vous souvenez, d'accord. Désolé. Si vous vous souvenez de ce qui était cette chose? X 1 était 12, X 2 était 8, mais X 3 est 0, X 4 est 0, X 5 est 0, etc, non? X 2, à X 7 au moins est 0, non? X 2 à X 7 au moins est 0, OK. Donc, ce que nous disons maintenant c'est ce que nous disons maintenant c'est que puisque nous ne suivons pas la solution optimale pour un coût minimal et que nous permettons une certaine quantité de mouvement du produit le long d'autres routes, la valeur de S i peut ne pas être égale à X i. Rappelez-vous, X 3 était 0, nous avons vérifié dans le tableau. Donc, idéalement, s'il s'agit d'un modèle de coût minimal, S 3 devrait également être égal à 0 parce que je garde le coût au minimum, mon X 4 était 0, alors S 4 devrait aussi être 0. Mon X 5 était 0, alors S 5 devrait aussi être 0, non? X 6 était 0. Donc, X S 6 devrait aussi être 0. Mais maintenant, ce que nous disons, c'est ce que nous disons, c'est que nous en retirons certains d'entre eux, alors vous comprrez mon X 3 Ok. Maintenant ce que X 3 a été 0, maintenant ce que nous disons, c'est qu'aucune route X 3 qui est Madhya Pradesh à Calcutta, MP à Kolkata X 3 route ne devrait pas être 0 nous devrions utiliser cette route. Donc et nous disons que mon S 3 ne sera plus 0. S 3 sera ce qui, S 3 sera S 3 sera supérieur à 0 droit, donc ce que nous disons c'est qu'il y aura des situations où S 3 n'est pas égal à X 3. Puisque nous ne suivons pas le modèle de coût minimal X où X 3 est 0, S 3 devrait également être 0 idéalement si X est 0, S est aussi 0. Si X est 0 S est aussi 0 parce que S est le vaisseau de quantité, mais maintenant vous dites que non, nous devrions expédier une certaine quantité. Il y aura donc des situations où X 3 qui est la quantité idéale à expédier n'est pas égal à S 3 la quantité idéale à expédier était 0. Et maintenant nous disons que d'accord, non, vous envoyez au moins 2 unités, donc certainement X 3 est 0 et 2 unités n'est pas égal à 0. Il y aura donc des situations où s3 ne sera pas égal à X 3 à droite? Ok, vous avez bien compris. Donc, les valeurs de S i peuvent ne pas être égales à X i d'accord. Comme nous l'avons mentionné, alors S 3 n'est pas égal à X 3 plutôt S 3 est supérieur à égal à X 3 parce que X 3 est 0 donc nous envoyons certaines unités de sorte que S 3 sera supérieur à égal à X 3, c'est vrai, cela s'applique également pour d'autres routes aussi. Donc, S3 n'est pas égal à X 3, plutôt S 3 est supérieur à égal à X 3, mais plus que la quantité envoyée sur une route à coût élevé. Donc, vous envoyiez plus de quantités sur une route qui devrait avoir 0. Donc, vous l'envoyez dans un itinéraire à coût élevé. Donc, plus la quantité envoyée sur une route à coût élevé plus sera mon coût total. Mon coût total sera plus élevé. Donc, ma fonction objective est de minimiser ce S. Qu'est-ce que S? La quantité qui a été envoyée sur toutes les routes d'accord. Donc, encore une fois, mon S 3 n'est pas égal à X 3 idéalement ils devraient être égaux s'il s'agit d'une méthode idéale pour le point de valeur idéale, mais nous disons qu'une certaine quantité doit être envoyée par cette route pour permettre que ce marché soit entretenu pendant les périodes d'urgence d'accord parce que si vous n'êtes dépendant que de 1 source, alors il est alors que cette source peut arrêter de produire, arrêter de livrer. Donc, vous devez avoir une autre source prête, une autre source pour la sélection des fournisseurs, vous pouvez aussi dire que c'est le modèle pour la sélection des fournisseurs aussi que nous avons appris dans le modèle précédent d'accord. Donc, une certaine quantité doit être envoyée si S 3 est supérieur à égal à X 3. Ceci s'applique également à d'autres itinéraires, plus la quantité envoyée sur la route de coût élevé sera plus mon coût total. Donc, mon objectif est de minimiser la valeur de S d'accord, c'est mon objectif. Donc, mon nouveau modèle d'optimisation devient minimun S, mon nouveau modèle d'optimisation devient minimun S, sous réserve de contraintes de la demande restent les mêmes, les contraintes d'approvisionnement restent le même, le nouveau coût total du transport, il va augmenter à droite. Le nouveau coût total du transport est quoi? Nous avions dit que nous aurions le coût antérieur des roupies 4131 plus 10%, c'est ce que l'entreprise m'a permis de permettre à ce mouvement multiple de circulation. Donc, mon nouveau coût de transport total devrait être inférieur à celui du modèle d'optimisation pur, plus 10% d'ajout. C'est le droit maximum, c'est la limite maximale admissible donnée par les planificateurs de la chaîne d'approvisionnement de l'organisation qui ont l'air que vous avez plusieurs routes, mais mon coût total ne doit pas être supérieur à 10% du modèle précédent. Donc, mon modèle précédent était le coût, le coût sous le modèle d'optimisation pur et l'ajout de 10%. Donc, mon nouveau coût de transport devrait être inférieur à ce modèle de coût antérieur, à droite, mon nouveau coût de transport devrait être inférieur à mon coût antérieur plus 10 pour cent. Et définitivement ce dernier, la quantité que la nouvelle quantité à envoyer sur chaque route est soit supérieure ou égale à la quantité idéale, d'accord. La nouvelle quantité envoyée sur une route est soit supérieure ou égale à la quantité idéale OK la nouvelle quantité envoyée sur une route est supérieure ou égale à la quantité idéale, c'est mon droit. Donc, quand nous modélisons à nouveau nous voyons les équations que nous avons, minimiser s sous réserve d'une erreur typographique ici Donc, 20, 16, 11 contrainte d'offre, contrainte de demande, c'est ma contrainte de coût et ce sera de 4131 plus 10 pour cent de 4131 c'est mon coût total devrait être inférieur au coût antérieur plus 10% d'escalade d'accord, le coût total devrait être inférieur au coût antérieur plus 10 pour cent d'escalade et les S devraient être supérieurs à égal à X X ou S supérieur à X n ou Si supérieur à égal à Xi. Donc, en gros, les quantités envoyées doivent être supérieures à la quantité optimale, d'accord. Donc, c'est le nouveau modèle qui se présente. Et une fois de plus, lorsque vous résolrez ce modèle à l'aide de LiPS 1.11.1 ou d'une programmation linéaire basée sur Excel, vous obtiendrez la direction modifiée. Maintenant, la question qui se pose est, dans ce nouveau modèle, c'était mon modèle antérieur. Certains cas sont tous des blancs peut-être 7, peut-être 9 ok c'était un modèle plus tôt, et le nouveau modèle que nous disons ces systèmes sont mes S. Nouveau modèle va toutes les cellules être pleines avec une certaine quantité signifie que tout le Si sera plus grand que Xi que c'est la question, toutes les cellules seront remplies avec une certaine quantité, parce que nous disons qu'il devrait y avoir d'autres routes supplémentaires disponibles question est. La réponse est non, toutes les cellules ne seront pas remplies avec plus de quantité au moins certaines cellules seront remplies. Donc, tous les S ne seront pas plus grands que les X dans certains cas, dans certains cas S seront égaux à X ok, pour certaines routes les S seront plus grands que les Xs d'accord. Donc, c'est ainsi, c'est le modèle d'accord, ceci est appelé comme un modèle min-max ou max-min. Maintenant, d'accord si l'objet est la minimisation du maximum parce que nous envoyons la quantité maximale dans n'importe quelle route et nous réduisons cette quantité. Donc, c'était un problème min-max. Ensuite est max-min, si l'objectif est de maximiser la valeur minimale, de changer l'objectif de min à max et de changer le signe des contraintes liant les variables S de plus grand que d'égal à égal à OK, cela va résoudre votre problème. Maintenant, nous allons finir cette section ici. Dans la section suivante, nous traiterons du débit maximal, du minimum et du problème minimal de l'arbre. Ok. Merci !