محاضرات الهندسة الأمثل 5 و 6

Choose a study mode

Play Quiz
Study Flashcards
Spaced Repetition
Chat to Lesson

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

ما هو الغرض من استخدام دالة الهدف في مشاكل التحسين؟

تُستخدم دالة الهدف لتحديد قيمة نريد تحسينها، إما التعظيم أو التصغير. يمكن أن تُمثل هذه القيمة الربح أو التكلفة أو الوقت أو أي مقياس آخر مهم للنظام معين.

ما هو الفرق بين متغيري القرار و معاملات التكنولوجيا في نمذجة البرمجة الخطية?

متغيرات القرار هي القيم المجهولة التي تُقرر في مشكلة التحسين، بينما معاملات التكنولوجيا هي قيم ثابتة تُشير إلى العلاقة بين متغيرات القرار و الموارد المستخدمة. على سبيل المثال، في مشكلة إنتاج اثنين من المنتجات، تكون متغيرات القرار هي كمية كل منتج مُنتج، بينما تكون معاملات التكنولوجيا هي كمية كل مورد مُستعمل لإنتاج كل منتج.

ما هي الخطوات الرئيسية للطريقة الرسومية في حل مشاكل التحسين الخطي؟

  • تحديد القيود وكتابة المعادلات المتعلقة بها (correct)
  • تحديد النقاط الزاوية في منطقة الجدوى و حساب قيمة دالة الهدف في كل نقطة (correct)
  • رسم القيود على رسم بياني و تحديد منطقة الجدوى (correct)
  • تعريف متغيرات القرار و دالة الهدف (correct)
  • تحديد أفضل نقطة في منطقة الجدوى و ذلك ب اختيار أكبر قيمة ل دالة الهدف في حالة التعظيم و أصغر قيمة في حالة التصغير (correct)

يمكن ل الطريقة الرسومية حل أي مشكلة تحسين خطي بدون قيود؟

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

ما هو الغرض من تحديد منطقة الجدوى في حل مشاكل التحسين الخطي؟

<p>منطقة الجدوى هي مجال من البيانات المتاحة التي تُحقق جميع القيود في مشكلة التحسين الخطي. وتساعد هذه المنطقة على تحديد النقاط الزاوية التي تُحدد أفضل حل للمشكلة.</p> Signup and view all the answers

ماذا تُمثل نقاط الزاوية في منطقة الجدوى؟

<p>نقاط الزاوية هي أفضل نقطة من منطقة الجدوى، و ذلك لأنها تُحقق جميع القيود في مشكلة التحسين الخطي وتُساعد على تحديد أفضل حل للمشكلة.</p> Signup and view all the answers

Flashcards

دالة الهدف

هو تمثيل رياضي لهدف المشكلة التي نهدف إلى تحسينها، ويتم التعبير عنه كعبارة خطية مع متغيرات تمثل الكميات التي نريد التحكم فيها. على سبيل المثال، في مشكلة المصنع، يمكن أن يكون هدفنا هو تعظيم الأرباح - يمكن أن يكون هدفنا هو تقليل التكلفة - و يتم تعريف المتغيرات - مثل عدد المنتجات التي يتم إنتاجها - كمتغيرات القرار.

متغيرات القرار

متغيرات - مثل عدد المنتجات التي يتم إنتاجها - يمثل الكميات التي نريد التحكم فيها عند حل مشكلة تحسين. يتم استخدام متغيرات القرار - مثل عدد المنتجات التي يتم إنتاجها - لكي نحدد كيفية الوصول إلى الهدف الأمثل.

القيود

هي حدود أو قيود - مثل الوقت المحدود لإنتاج - تحدد القيود ظروف معينة يجب تلبيتها عند حل مشكلة تحسين..

المعاملات

هي قيم ثابتة و معروفة - مثل سعر المواد الخام أو تكلفة العمالة - في مشكلة تحسين، وهي لا تتغير من خلال عملية التحسين.

Signup and view all the flashcards

نموذج تحسين

هو تمثيل رياضي - مثل مجموعة من المعادلات أو المتباينات - لمشكلة تحسين، - مثل مشكلة المصنع - تتضمن دالة الهدف، متغيرات القرار، و القيود.

Signup and view all the flashcards

الحل الممكن

هو حل - مثل رقم معين من المنتجات التي يتم إنتاجها - يلبي جميع قيود مشكلة تحسين..

Signup and view all the flashcards

الحل الأمثل

هو حل - مثل عدد مُعين من المنتجات التي يتم إنتاجها - يحقق أفضل قيمة لدالة الهدف - مثل تعظيم الأرباح - من بين جميع الحلول الممكنة..

Signup and view all the flashcards

طريقة حل مشكلة التحسين

هي طريقة - مثل رسم بياني - للحصول على الحل الأمثل لمشكلة تحسين - مثل تعظيم الأرباح - تُستخدم طريقة حل مشكلة التحسين - مثل طريقة الرسم البياني - لإيجاد الحل الأمثل من بين جميع الحلول الممكنة.

Signup and view all the flashcards

طريقة الرسم البياني

طريقة - مثل طريقة الرسم البياني - تستخدم - مثل تحديد المنطقة الممكنة - لإيجاد الحل الأمثل لمشكلة تحسين - مثل تعظيم الربح - باستخدام - مثل رسم خطوط القيود - لتحديد - مثل أفضل نقطة - على الرسم البياني.

Signup and view all the flashcards

المنطقة الممكنة

هي المنطقة - مثل مجال خطوط القيود - التي تحتوي على جميع الحلول الممكنة لمشكلة تحسين.

Signup and view all the flashcards

النّقطة الأمثل

هو نقطة - مثل أفضل نقطة على الرسم البياني - تقع داخل المنطقة الممكنة - مثل منطقة خطوط القيود - وتحقّق أفضل قيمة لدالة الهدف - مثل تعظيم الربح -

Signup and view all the flashcards

نقطة زاوية

نقطة تٌشكل - مثل نقطه على الرسم البياني - حدًا للمنطقة الممكنة.

Signup and view all the flashcards

الخطوات

هي مجموعة من الخطوات - مثل تحديد المعادلات - لحل - مثل مشكلة المصنع - مشكلة تحسين.

Signup and view all the flashcards

مشكلة تحسين

هي مشكلة - مثل مشكلة المصنع - تُعّبر - مثل بالمعادلات - عن - مثل إنتاج السلع - القرارات - مثل كميات الإنتاج - والموارد - مثل الوقت والمواد الخام - بشكل رياضي.

Signup and view all the flashcards

عملية تحسين

هي عملية تحسين - مثل تعظيم الأرباح - المتغيرات - مثل عدد المنتجات - والمعادلات التي تُشكّل مشكلة التحسين - مثل تحديد أفضل خيارات الإنتاج -

Signup and view all the flashcards

معادلة خطية

هي معادلة - مثل معادلة الربح - تحدد علاقة خطية - مثل العلاقة بين عدد المنتجات - والمتغيرات التي نُركّز عليها - مثل ربح كلّ منتج -

Signup and view all the flashcards

متباينة

هي متباينة - مثل وجود حدّ أدنى من المنتجات - تُحدّد - مثل الحدّ الأدنى - للّمتغيّات - مثل كمية الإنتاج - في مشكلة تحسين.

Signup and view all the flashcards

مجموعة القيود

هي مجموعة من القيود - مثل قدرة المصنع على الإنتاج - تُحدّد - مثل - الحدود المفروضة على المتغيرات - مثل كمية الإنتاج - في مشكلة تحسين.

Signup and view all the flashcards

حلّ مشكلة تحسين

هي عملية - مثل حل المعادلات - لإيجاد قيم المتغيّرات - مثل - عدد المنتجات - التي تٌلبّي جميع قيود مشكلة تحسين.

Signup and view all the flashcards

الّحلّ الممكن

هي قيم - مثل كمية الإنتاج - للمتغيرات - مثل عدد المنتجات - التي تُلبّي جميع القيود - مثل قدرة المصنع - لمشكلة تحسين.

Signup and view all the flashcards

الحلّ الأمثل

هو الحلّ - مثل - كمية الإنتاج - للمتغيّرات - مثل - عدد المنتجات - التي تٌحقّق أفضل قيمة لدالة الهدف - مثل تعظيم الربح - من بين جميع الّحلول الممكنة.

Signup and view all the flashcards

الحلّ الأمثل

هو الحلّ - مثل - كمية الإنتاج - للمتغيّرات - مثل - عدد المنتجات - التي تٌحقّق أفضل قيمة لدالة الهدف - مثل تعظيم الربح - من بين جميع الّحلول الممكنة.

Signup and view all the flashcards

التّمثيل البياني

هي عملية - مثل رسم خطوط - - تُستخدم - مثل - لحلّ مشكلة تحسين - - باستخدام - مثل - رسم القيود - على رسم بياني.

Signup and view all the flashcards

المنطقة الممكنة

هو - مثل - الرّسم البياني - الذي يُظهر جميع الحلول الممكنة لمشكلة التحسين.

Signup and view all the flashcards

النقطة الأمثل

هي - مثل - نقطة على الّرسم البياني - التي تُحقّق أفضل قيمة لدالة الهدف - من بين جميع الّحلول المُمكنة.

Signup and view all the flashcards

طريقة الّرسم البياني

هي - مثل - طريقة - تُستخدم - مثل - لحلّ مشكلة التحسين - باستخدام الّرسم البياني.

Signup and view all the flashcards

متغيرات القرار

هي - مثل - المتغيرات - التي نُحاول التحكّم فيها - مثل كمية الإنتاج - في مشكلة التحسين.

Signup and view all the flashcards

القيود

هي - مثل - القيود - التي تُحدّد الّظّروف التي يُفترض ألاّ نُخرقها - في مشكلة التحسين.

Signup and view all the flashcards

معادلة الهدف

هي - مثل - معادلة - تُعبّر عن الهدف - في مشكلة التحسين.

Signup and view all the flashcards

المعاملات

هي - مثل - عوامل - في مشكلة التحسين التي لا نتحكّم فيها - مثل سعر المواد الخام.

Signup and view all the flashcards

Study Notes

Course Information

  • Course Title: Optimization Engineering
  • Course Number: ECE
  • University: جامعة المرقب
  • Program Level: Master's Program
  • Lecture: #5 & #6

Optimization Engineering Lecture Notes

  • The lecture covers Linear Programming (LPP) and its graphical method for optimization problems.
  • LPP is a method to achieve the best outcome (e.g., maximum profit or minimum cost) in a mathematical model with linear relationships.
  • Decision Variables represent the unknown information in a problem, having domains of possible values and constraints.
  • Objective Function, used in optimization problems, is a linear representation of the form Z = ax + by, where a, b are constraints, and x, y are variables to be maximized or minimized.
  • Constraints represent real-world limits on production capacity, market demand, or available funds, etc.

Steps for Graphical LPP Method

  • Step 1: Formulate the LPP: Define the objective function and constraints in mathematical form.
  • Step 2: Construct the Graph and Plot Constraint Lines: Create the graph in 'n' dimensions, where 'n' is the number of decision variables. Plot the constraint lines based on the constraint equations.
  • Step 3: Determine the Valid Side of Each Constraint Line: Identify the correct side of each constraint line by testing the coordinates of the origin (0, 0).
  • Step 4: Identify the Feasible Solution Region: Find the region which is satisfied by all constraints( the intersection of the valid regions).
  • Step 5: Plot the Objective Function: Draw a straight line for the objective function using a random constant value for the objective function in its equation, ensuring it's distinguishable from the constraint lines.
  • Step 6: Find the Optimum Point: Using a ruler aligned parallel to the objective function line, slide the ruler towards the origin or away from it depending on whether maximizing or minimizing the objective function. The optimum point lies at one of the vertices of the feasible region.
  • Step 7: Calculate the Coordinates of the Optimum Point: Calculate the coordinates of the points representing the optimum solution. If the optimum point is at the intersection of two constraint lines, algebraically solve the equations to find the coordinates. Finally, estimate the optimized value of the objective function using the determined values of the decision variables.

Problem Solving Examples

  • Examples of LPP are provided that include formulating the problem, developing constraint lines, solving for the objective function's optimized value, and illustrating how to solve linear program graphically. These examples cover a variety of scenarios, including those related to maximizing or minimizing profit, cost, or resources.

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Quiz Team

Related Documents

More Like This

Use Quizgecko on...
Browser
Browser