SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  20
Télécharger pour lire hors ligne
*****
Merupakan bentuk lain dari programa linier
dimana asumsi divisibilitas melemah.
Asumsi divisibilitas melemah artinya sebagian
nilai variabel keputusan harus berupa
bilangan bulat dan sebagian yang lain boleh
berupa bilangan pecahan. Oleh karena itu
terdapat 3 macam programa intejer yaitu
Intejer Murni, Intejer Campuran dan Intejer 01
Contoh Intejer Murni (Pure Integer):
Maks. f = 3x1 + 2x2
kendala: x1 + x2 ≤ 6
x1, x2 ≥ 0 ; x1, x2 : intejer
Contoh Intejer Campuran (Mixed Integer):
Maks. f = 3x1 + 2x2
kendala: x1 + x2 ≤ 6
x1, x2 ≥ 0 ; x1: intejer
Contoh Intejer ) 0 – 1 (Zero – One)
Maks.
f = x1 − x2
kendala:
x1 + 2x2 ≤ 2
2x1 − x2 ≤ 1
x1, x2 = 0 atau 1
Contoh 1:
Maks. f = 10x1 + x2
kendala:
2x1 + 5x2 ≤ 11
x1, x2 ≥ 0 dan intejer
Solusi Grafis akan diperoleh:
x2

A(0;2,2) maka f = 2,2 (tdk fisibel)
B(5,5;0) maka f = 55 (fisibel)

6

5 < x1 < 6
3

A

B

0

3

6

x1
Solusi fisibel dibagi 2 menjadi:
(1) Maks.
f = 10x1 + x2
kendala:
2x1 + 5x2 ≤ 11
x1
≤ 5
x1, x2 ≥ 0 dan intejer, dan
(2) Maks. f = 10x1 + x2
kendala:
2x1 + 5x2 ≤ 11
x1
≥ 6
x1, x2 ≥ 0 dan intejer
Problem (2) infeasible.
Problem (1) mempunyai solusi fisibel dengan:
x1 = 5 ; x2 = 0,2 dengan f = 50,2
Pencabangan dilakukan pada x2 karena:
0 ≤ x2 ≤ 1, sehingga terbentuk dua
permasalahan lagi yaitu:
(3)

Maks.
kendala:

f = 10x1 + x2
2x1 + 5x2 ≤ 11
x1
≤5
x2 ≤ 0
x1, x2 ≥ 0 dan intejer, dan
(4) Maks. f = 10x1 + x2
kendala:
2x1 + 5x2 ≤ 11
x1
≤5
x2 ≥ 1
x1, x2 ≥ 0 dan intejer
Problem (3) diperoleh solusi:
x1 = 5 ; x2 = 0 dan f=50
Problem (4) diperoleh solusi:
x1 = 3 ; x2 =1 dan f=31
Karena keduanya sudah intejer, maka tidak ada
lagi pencabangan.
Permasalahannya Maksimasi, maka solusi
optimumnya adalah x1* = 5 ; x2* = 0 dengan f
= 50
f* = 50
4
f* = 50,2
2
f*=55
1
(5,5;0)

f* = 31

(5; 0,2)

5

infeasible
3
Contoh 2:
Maks.
kendala:

f = 3x1 + 4x2
2x1 + x2 ≤ 6
2x1 + 3x2 ≤ 9
x1, x2 ≥ 0 dan intejer
Dengan mengikuti solusi dari programa linier,
diperoleh solusi fisibel dengan:
x1* = 2,25 ; x2* =1,5 dan f =12,75
I. Gunakan pencabangan pada x2: 1≤ x2 ≤2
(2) Maks.
kendala:

f = 3x1 + 4x2
2x1 + x2 ≤ 6
2x1 + 3x2 ≤ 9
x2 ≤ 1
x1, x2 ≥ 0 dan intejer, dan
(3) Maks.
f = 3x1 + 4x2
kendala:
2x1 + x2 ≤ 6
2x1 + 3x2 ≤ 9
x2 ≥ 2
x1, x2 ≥ 0 dan intejer, dan
Solusi fisibel (2) diperoleh:
x1 = 2,5 ; x2 = 1 dan f = 11,5
Solusi fisibel (3) diperoleh:
x1 = 1,5 ; x2 = 2 dan f = 12,5
Keduanya belum intejer. Pencabangan dilanjutkan
pada (3) karena lebih dekat ke solusi optimal
sesuai fungsi tujuan.
Pencabangan dilakukan pada x1 : 1≤ x1≤ 2
(4) Maks.
f = 3x1 + 4x2
kendala: 2x1 + x2 ≤ 6
2x1 + 3x2 ≤ 9
x2 ≥ 2
x1
≤ 1, x1, x2 ≥ 0 dan intejer
(5) Maks.
f = 3x1 + 4x2
kendala: 2x1 + x2 ≤ 6
2x1 + 3x2 ≤ 9
x2 ≥ 2
x1
≥2
x1
≤ 1, x1, x2 ≥ 0 dan intejer
Solusi (5) infeasible.
Solusi fisibel (4) diperoleh:
x1 = 1 ; x2 = 7/3 dan f = 12,33
Selanjutnya dilakukan pencabangan pada x2
dengan : 2 ≤ x1 ≤ 3
(6)

Maks.
f = 3x1 + 4x2
kendala: 2x1 + x2 ≤ 6
2x1 + 3x2 ≤ 9
x2 ≥ 2
x1
≤1
x2 ≤ 2
x1, x2 ≥ 0 dan intejer
(7)

Maks.
f = 3x1 + 4x2
kendala: 2x1 + x2 ≤ 6
2x1 + 3x2 ≤ 9
x2 ≥ 2
x1
≤1
x2 ≥ 3
x1, x2 ≥ 0 dan intejer
Solusi fisibel (6) adalah:
x1 =1 ; x2 = 2 dengan f = 11
Solusi fisibel (7) adalah:
x1 = 0 ; x2 = 3 dengan f = 12
Keduanya intejer, maka solusi optimum adalah
(7) sesuai fungsi tujuan.
f* = 11

f* = 11,5

6

2
x2≤1

(2,5;1)

1 f* = 12,75

x2≤2
f* = 12,33
4

(2,25;1,5)

x2≥2
f* = 12,5 3
(1,5;2)

x2≥3

f* = 12
7

(1;7/3)

(0;3)

x1≤1
x1≥2

(1;2)

infeasible
5

Contenu connexe

Tendances

Tugas program linier
Tugas program linierTugas program linier
Tugas program linier
Indar Hayga
 
Integer Programming ( Quantitative Method )
Integer Programming ( Quantitative Method )Integer Programming ( Quantitative Method )
Integer Programming ( Quantitative Method )
Andika Januarianto
 
Mi+ +bab+3+metode+transportasi
Mi+ +bab+3+metode+transportasiMi+ +bab+3+metode+transportasi
Mi+ +bab+3+metode+transportasi
Hari Sumartono
 
Teorema multinomial dan prinsip sarang merpati
Teorema multinomial dan prinsip sarang merpatiTeorema multinomial dan prinsip sarang merpati
Teorema multinomial dan prinsip sarang merpati
Ardika MathEdu
 
5. masalah transportasi dan penugasan
5. masalah transportasi dan penugasan5. masalah transportasi dan penugasan
5. masalah transportasi dan penugasan
Nadia Rahmatul Ummah
 

Tendances (20)

Tugas program linier
Tugas program linierTugas program linier
Tugas program linier
 
Dasar dasar matematika teknik optimasi (matrix hessian)
Dasar dasar matematika teknik optimasi (matrix hessian)Dasar dasar matematika teknik optimasi (matrix hessian)
Dasar dasar matematika teknik optimasi (matrix hessian)
 
Riset Operasi Penugasan.ppt
Riset Operasi Penugasan.pptRiset Operasi Penugasan.ppt
Riset Operasi Penugasan.ppt
 
Dualitas- Program Linear
Dualitas- Program LinearDualitas- Program Linear
Dualitas- Program Linear
 
proses poisson
proses poissonproses poisson
proses poisson
 
Matematika Ekonomi - Biaya Marginal
Matematika Ekonomi - Biaya MarginalMatematika Ekonomi - Biaya Marginal
Matematika Ekonomi - Biaya Marginal
 
Metode Simpleks - Riset Operasional
Metode Simpleks - Riset OperasionalMetode Simpleks - Riset Operasional
Metode Simpleks - Riset Operasional
 
VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANG
VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANGVARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANG
VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANG
 
Bab1 c - Matematika Bisnis
Bab1 c - Matematika BisnisBab1 c - Matematika Bisnis
Bab1 c - Matematika Bisnis
 
Distribusi poisson
Distribusi poissonDistribusi poisson
Distribusi poisson
 
Kuliah 3 hitung diferensial
Kuliah 3 hitung diferensialKuliah 3 hitung diferensial
Kuliah 3 hitung diferensial
 
Integer Programming ( Quantitative Method )
Integer Programming ( Quantitative Method )Integer Programming ( Quantitative Method )
Integer Programming ( Quantitative Method )
 
Makalah Metode Numerik : Sistem Persamaan Linear
Makalah Metode Numerik : Sistem Persamaan Linear Makalah Metode Numerik : Sistem Persamaan Linear
Makalah Metode Numerik : Sistem Persamaan Linear
 
Basic statistics 5 - binomial distribution
Basic statistics   5 - binomial distributionBasic statistics   5 - binomial distribution
Basic statistics 5 - binomial distribution
 
Mi+ +bab+3+metode+transportasi
Mi+ +bab+3+metode+transportasiMi+ +bab+3+metode+transportasi
Mi+ +bab+3+metode+transportasi
 
Teorema multinomial dan prinsip sarang merpati
Teorema multinomial dan prinsip sarang merpatiTeorema multinomial dan prinsip sarang merpati
Teorema multinomial dan prinsip sarang merpati
 
Elastisitas
ElastisitasElastisitas
Elastisitas
 
metode simpleks maksimum (Program linear)
 metode simpleks maksimum (Program linear) metode simpleks maksimum (Program linear)
metode simpleks maksimum (Program linear)
 
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
Ruang Vektor ( Aljabar Linear Elementer )
 
5. masalah transportasi dan penugasan
5. masalah transportasi dan penugasan5. masalah transportasi dan penugasan
5. masalah transportasi dan penugasan
 

Similaire à Integer programming (20)

Prolin
ProlinProlin
Prolin
 
PROGRAM LINIER
PROGRAM LINIERPROGRAM LINIER
PROGRAM LINIER
 
Program linier
Program linierProgram linier
Program linier
 
Persamaan non linier
Persamaan non linierPersamaan non linier
Persamaan non linier
 
42514 persamaan non linier
42514 persamaan non linier42514 persamaan non linier
42514 persamaan non linier
 
42514 persamaan non linier
42514 persamaan non linier42514 persamaan non linier
42514 persamaan non linier
 
ITP UNS SEMESTER 2 Riset operasi (materi kuliah)
ITP UNS SEMESTER 2 Riset operasi (materi kuliah)ITP UNS SEMESTER 2 Riset operasi (materi kuliah)
ITP UNS SEMESTER 2 Riset operasi (materi kuliah)
 
Integral 2
Integral 2Integral 2
Integral 2
 
03 limit dan kekontinuan
03 limit dan kekontinuan03 limit dan kekontinuan
03 limit dan kekontinuan
 
Penerapan turunan
Penerapan turunanPenerapan turunan
Penerapan turunan
 
Penerapan turunan
Penerapan turunanPenerapan turunan
Penerapan turunan
 
1. sukubanyak
1. sukubanyak1. sukubanyak
1. sukubanyak
 
Ringkasanturunanfungsi
RingkasanturunanfungsiRingkasanturunanfungsi
Ringkasanturunanfungsi
 
02 bab 1
02 bab 102 bab 1
02 bab 1
 
siiiiii
siiiiiisiiiiii
siiiiii
 
Matematika kelas xi turunan fungsi
Matematika kelas xi turunan fungsiMatematika kelas xi turunan fungsi
Matematika kelas xi turunan fungsi
 
Polynomials SMA Global Prestasi (Dwito, Kevin, So Yuan XI SC-1)
Polynomials SMA Global Prestasi (Dwito, Kevin, So Yuan XI SC-1)Polynomials SMA Global Prestasi (Dwito, Kevin, So Yuan XI SC-1)
Polynomials SMA Global Prestasi (Dwito, Kevin, So Yuan XI SC-1)
 
Mat 257
Mat 257Mat 257
Mat 257
 
Bab 5 limit (1)
Bab 5 limit (1)Bab 5 limit (1)
Bab 5 limit (1)
 
Kelas xii bab 1
Kelas xii bab 1Kelas xii bab 1
Kelas xii bab 1
 

Integer programming

  • 2. Merupakan bentuk lain dari programa linier dimana asumsi divisibilitas melemah. Asumsi divisibilitas melemah artinya sebagian nilai variabel keputusan harus berupa bilangan bulat dan sebagian yang lain boleh berupa bilangan pecahan. Oleh karena itu terdapat 3 macam programa intejer yaitu Intejer Murni, Intejer Campuran dan Intejer 01
  • 3. Contoh Intejer Murni (Pure Integer): Maks. f = 3x1 + 2x2 kendala: x1 + x2 ≤ 6 x1, x2 ≥ 0 ; x1, x2 : intejer Contoh Intejer Campuran (Mixed Integer): Maks. f = 3x1 + 2x2 kendala: x1 + x2 ≤ 6 x1, x2 ≥ 0 ; x1: intejer
  • 4. Contoh Intejer ) 0 – 1 (Zero – One) Maks. f = x1 − x2 kendala: x1 + 2x2 ≤ 2 2x1 − x2 ≤ 1 x1, x2 = 0 atau 1
  • 5. Contoh 1: Maks. f = 10x1 + x2 kendala: 2x1 + 5x2 ≤ 11 x1, x2 ≥ 0 dan intejer Solusi Grafis akan diperoleh:
  • 6. x2 A(0;2,2) maka f = 2,2 (tdk fisibel) B(5,5;0) maka f = 55 (fisibel) 6 5 < x1 < 6 3 A B 0 3 6 x1
  • 7. Solusi fisibel dibagi 2 menjadi: (1) Maks. f = 10x1 + x2 kendala: 2x1 + 5x2 ≤ 11 x1 ≤ 5 x1, x2 ≥ 0 dan intejer, dan (2) Maks. f = 10x1 + x2 kendala: 2x1 + 5x2 ≤ 11 x1 ≥ 6 x1, x2 ≥ 0 dan intejer
  • 8. Problem (2) infeasible. Problem (1) mempunyai solusi fisibel dengan: x1 = 5 ; x2 = 0,2 dengan f = 50,2 Pencabangan dilakukan pada x2 karena: 0 ≤ x2 ≤ 1, sehingga terbentuk dua permasalahan lagi yaitu:
  • 9. (3) Maks. kendala: f = 10x1 + x2 2x1 + 5x2 ≤ 11 x1 ≤5 x2 ≤ 0 x1, x2 ≥ 0 dan intejer, dan (4) Maks. f = 10x1 + x2 kendala: 2x1 + 5x2 ≤ 11 x1 ≤5 x2 ≥ 1 x1, x2 ≥ 0 dan intejer
  • 10. Problem (3) diperoleh solusi: x1 = 5 ; x2 = 0 dan f=50 Problem (4) diperoleh solusi: x1 = 3 ; x2 =1 dan f=31 Karena keduanya sudah intejer, maka tidak ada lagi pencabangan. Permasalahannya Maksimasi, maka solusi optimumnya adalah x1* = 5 ; x2* = 0 dengan f = 50
  • 11. f* = 50 4 f* = 50,2 2 f*=55 1 (5,5;0) f* = 31 (5; 0,2) 5 infeasible 3
  • 12. Contoh 2: Maks. kendala: f = 3x1 + 4x2 2x1 + x2 ≤ 6 2x1 + 3x2 ≤ 9 x1, x2 ≥ 0 dan intejer Dengan mengikuti solusi dari programa linier, diperoleh solusi fisibel dengan: x1* = 2,25 ; x2* =1,5 dan f =12,75 I. Gunakan pencabangan pada x2: 1≤ x2 ≤2
  • 13. (2) Maks. kendala: f = 3x1 + 4x2 2x1 + x2 ≤ 6 2x1 + 3x2 ≤ 9 x2 ≤ 1 x1, x2 ≥ 0 dan intejer, dan (3) Maks. f = 3x1 + 4x2 kendala: 2x1 + x2 ≤ 6 2x1 + 3x2 ≤ 9 x2 ≥ 2 x1, x2 ≥ 0 dan intejer, dan
  • 14. Solusi fisibel (2) diperoleh: x1 = 2,5 ; x2 = 1 dan f = 11,5 Solusi fisibel (3) diperoleh: x1 = 1,5 ; x2 = 2 dan f = 12,5 Keduanya belum intejer. Pencabangan dilanjutkan pada (3) karena lebih dekat ke solusi optimal sesuai fungsi tujuan. Pencabangan dilakukan pada x1 : 1≤ x1≤ 2
  • 15. (4) Maks. f = 3x1 + 4x2 kendala: 2x1 + x2 ≤ 6 2x1 + 3x2 ≤ 9 x2 ≥ 2 x1 ≤ 1, x1, x2 ≥ 0 dan intejer (5) Maks. f = 3x1 + 4x2 kendala: 2x1 + x2 ≤ 6 2x1 + 3x2 ≤ 9 x2 ≥ 2 x1 ≥2 x1 ≤ 1, x1, x2 ≥ 0 dan intejer
  • 16. Solusi (5) infeasible. Solusi fisibel (4) diperoleh: x1 = 1 ; x2 = 7/3 dan f = 12,33 Selanjutnya dilakukan pencabangan pada x2 dengan : 2 ≤ x1 ≤ 3
  • 17. (6) Maks. f = 3x1 + 4x2 kendala: 2x1 + x2 ≤ 6 2x1 + 3x2 ≤ 9 x2 ≥ 2 x1 ≤1 x2 ≤ 2 x1, x2 ≥ 0 dan intejer
  • 18. (7) Maks. f = 3x1 + 4x2 kendala: 2x1 + x2 ≤ 6 2x1 + 3x2 ≤ 9 x2 ≥ 2 x1 ≤1 x2 ≥ 3 x1, x2 ≥ 0 dan intejer
  • 19. Solusi fisibel (6) adalah: x1 =1 ; x2 = 2 dengan f = 11 Solusi fisibel (7) adalah: x1 = 0 ; x2 = 3 dengan f = 12 Keduanya intejer, maka solusi optimum adalah (7) sesuai fungsi tujuan.
  • 20. f* = 11 f* = 11,5 6 2 x2≤1 (2,5;1) 1 f* = 12,75 x2≤2 f* = 12,33 4 (2,25;1,5) x2≥2 f* = 12,5 3 (1,5;2) x2≥3 f* = 12 7 (1;7/3) (0;3) x1≤1 x1≥2 (1;2) infeasible 5