Gemischt-ganzzahligen Optimierungsmodelle mit Alternativen Restriktionen?
Ich habe ein folgendes Optimierungsproblem, wo ich bei der Bearbeitung nicht weiter komme. Es sollen T-Shirts in drei verschiedenen Größen bedruckt werden. Der Gewinn soll maximiert werden. Es stehen nun zwei Druckereien zur Verfügung, jedoch können die T-Shirts von genau einer der beiden Druckereien die T-Shirts bedrucken. Wie kann ich dieses Problem modellieren (Groß M-Methode)?
Druckerei A: 1/2x1+1/2x2+3/4x3<=400
Druckerei B: 1/4x1+1/4x2+1/2x3<=300
1 Antwort
Wenn 400 bzw. 300 die Kapazitäten der Druckereien sein sollen, braucht man kein extra M. Die Kapazitäten werden jeweils mit einer binären Entscheidungsvariable multipliziert und die Summe dieser darf maximal 1 sein.
Diese Frage ist mir nicht klar.
Man schreibt rechts y1•400 bzw y2•300 und als zusätzliche Nebenbedingung y1 + y2 ≤ 1.
Die Lösung ermittelt man dann mit dem Branch&Bound oder anderen Algorithmus.
Genau die zahlen auf der rechten Seite sind die Kapazitäten. Wie kann ich ermitteln welche von den bei den Restriktionen dominiert?