Podcast
Questions and Answers
ما هو الغرض من استخدام دالة الهدف في مشاكل التحسين؟
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?
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؟
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؟
يمكن ل الطريقة الرسومية حل أي مشكلة تحسين خطي بدون قيود؟
ما هو الغرض من تحديد منطقة الجدوى في حل مشاكل التحسين الخطي؟
ما هو الغرض من تحديد منطقة الجدوى في حل مشاكل التحسين الخطي؟
ماذا تُمثل نقاط الزاوية في منطقة الجدوى؟
ماذا تُمثل نقاط الزاوية في منطقة الجدوى؟
Flashcards
دالة الهدف
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 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
القيود
هي حدود أو قيود - مثل الوقت المحدود لإنتاج - تحدد القيود ظروف معينة يجب تلبيتها عند حل مشكلة تحسين..
المعاملات
المعاملات
Signup and view all the flashcards
نموذج تحسين
نموذج تحسين
Signup and view all the flashcards
الحل الممكن
الحل الممكن
Signup and view all the flashcards
الحل الأمثل
الحل الأمثل
Signup and view all the flashcards
طريقة حل مشكلة التحسين
طريقة حل مشكلة التحسين
Signup and view all the flashcards
طريقة الرسم البياني
طريقة الرسم البياني
Signup and view all the flashcards
المنطقة الممكنة
المنطقة الممكنة
Signup and view all the flashcards
النّقطة الأمثل
النّقطة الأمثل
Signup and view all the flashcards
نقطة زاوية
نقطة زاوية
Signup and view all the flashcards
الخطوات
الخطوات
Signup and view all the flashcards
مشكلة تحسين
مشكلة تحسين
Signup and view all the flashcards
عملية تحسين
عملية تحسين
Signup and view all the flashcards
معادلة خطية
معادلة خطية
Signup and view all the flashcards
متباينة
متباينة
Signup and view all the flashcards
مجموعة القيود
مجموعة القيود
Signup and view all the flashcards
حلّ مشكلة تحسين
حلّ مشكلة تحسين
Signup and view all the flashcards
الّحلّ الممكن
الّحلّ الممكن
Signup and view all the flashcards
الحلّ الأمثل
الحلّ الأمثل
Signup and view all the flashcards
الحلّ الأمثل
الحلّ الأمثل
Signup and view all the flashcards
التّمثيل البياني
التّمثيل البياني
Signup and view all the flashcards
المنطقة الممكنة
المنطقة الممكنة
Signup and view all the flashcards
النقطة الأمثل
النقطة الأمثل
Signup and view all the flashcards
طريقة الّرسم البياني
طريقة الّرسم البياني
Signup and view all the flashcards
متغيرات القرار
متغيرات القرار
Signup and view all the flashcards
القيود
القيود
Signup and view all the flashcards
معادلة الهدف
معادلة الهدف
Signup and view all the flashcards
المعاملات
المعاملات
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.