METODE
BIG M
Sering kita menemukan bahwa fungsi
kendala tidak hanya dibentuk oleh pertidaksamaan ≤ tapi juga oleh
pertidakasamaan ≥ dan/atau persamaan (=). Fungsi kendala dengan pertidaksamaan
≥ mempunyai surplus variable, tidak ada slack variables. Surplus variable tidak
bisa menjadi variabel basis awal. Dengan demikian harus ditambahkan satu variabel
baru yang dapat berfungsi sebagai variabel basis awal. Variabel yang dapat berfungsi sebagai variabel basis
awal hanya slack variables dan artificial variables (variabel buatan). 1.
1. Jika
semua fungsi kendala menggunakan pertidaksamaan ≤ maka variabel basis awal
semuanya adalah slack variables. Penyelesaian solusi optimal untuk kasus
seperti ini dilakukan dengan cara yang sudah diperkenalkan sebelumnya. 2.
2.
Jika fungsi kendala menggunakan
pertidaksamaan ≥ dan/atau ≤ maka variabel basis awal adalah slack variables
dan/atau variabel buatan. Penyelesaian solusi optimal untuk kasus seperti ini
dilakukan dengan memilih antara metode Big M, Dua Fase atau Dual Simpleks.
3. Jika
fungsi kendala ada yang menggunakan persamaan maka variabel buatan akan
ditemukan pada variabel basis awal. Penyelesaian solusi optimal untuk kasus
seperti ini hanya dapat dilakukan dengan memilih antara metode Big M atau Dua
Fase.
Kita akan bahas metode Big M dalam sub
bab ini. Perbedaan metode Big M dengan primal simpleks biasa (teknik
penyelesaian yang sudah dipelajari sebelumnya), terletak pada pembentukan tabel
awal. Jika fungsi kendala menggunakan bentuk pertidaksamaan ≥, perubahan dari bentuk
umum ke bentuk baku memerlukan satu variabel surplus. Variabel surplus tidak
dapat berfungsi sebagai variabel basis awal, karena koefisiennya bertanda
negatif. Sebagai variabel basis pada solusi awal, harus ditambahkan satu
variabel buatan. Variabel buatan pada solusi optimal harus bernilai 0, karena
variabel ini memang tidak ada.
Teknik yang digunakan untuk memaksa
variabel buatan bernilai 0 pada solusi optimal adalah dengan cara berikut:
·
Penambahan variabel buatan pada fungsi
kendala yang tidak memiliki variabel slack, menuntut penambahan variabel buatan
pada fungsi tujuan.
·
Jika fungsi tujuan adalah maksimisasi,
maka variabel buatan pada fungsi tujuan mempunyai koefisien +M; jika fungsi
tujuan adalah minimisasi, maka variabel buatan pada fungsi tujuan mempunyai
koefisien -M.
·
Karena koefisien variabel basis pada
tabel simpleks harus bernilai 0, maka variabel buatan pada fungsi tujuan harus
digantikan nilai dari fungsi kendala yang memuat variabel buatan tersebut.
Perhatikan
contoh di bawah ini.
Bentuk
Umum
Min.
z = 4x1 + x 2
Terhadap: 3x1 + x2 = 3
4x1 + 3x2
≥ 6
x1 + 2x2
≤ 4
x1, x2
≥ 0
Bentuk
Baku:
Min.
z = 4 x1 + x2
Terhadap: 3x1 + x2 = 3
4x1 + 3x2 - s1
= 6
x1 + 2x2 + s2
= 4
x1, x2, s1,
s2 ≥ 0
Kendala 1 dan 2 tidak mempunyai slack
variables, sehingga tidak ada variabel basis awal. Untuk berfungsi sebagai
variabel basis awal, pada kendala 1 dan 2 ditambahkan masing-masing satu
variabel buatan (artificial variable). Maka bentuk baku Big M-nya adalah:
Min. z = 4 x1 + x2
+ MA1 + MA2
Terhadap: 3x1 + x2 + A1
= 3
4x1 + 3x2
- s1 + A2 = 6
x1 + 2x2
+ s2 = 4
x1, x2,
s1, s2 ≥ 0
1. Nilai
A digantikan dari fungsi kendala pertama.
A1 = 3 - 3x1
- x2
MA1
berubah menjadi M(3 - 3x1 - x2) 3M - 3Mx1 - Mx2
2.
Nilai A digantikan dari fungsi kendala
ketiga.
A2 = 6 - 4x1
- 3x2 + s1
MA2 berubah
menjadi M(6 - 4x1 - 3x2 + s1)
6M - 4Mx1 -
3Mx2 + Ms1
3.
Fungsi tujuan berubah menjadi
Min
z = 4x1 + x2 + 3M -
3Mx1 - Mx2 + 6M - 4Mx1 - 3Mx2 + Ms1
=
(4 -7M)x1 + (1 - 4M)x2 + Ms1 + 9M
Sumber : https://www.academia.edu/11623031/METODE_BIG_M
0 komentar:
Posting Komentar