METODE BIG M

Metode Big M digunakan untuk menyelesaikan fungsi-fungsi dalam program linier yang tidak berada dalam bentuk baku atau standar  ( bentuk standar adalah memaksimalkan Z sesuai dengan kendala fungsional dalam bentuk  ≤ dan kendala nonegativitas di semua variabel) dan salah satu contoh masalah dalam kendala funsional adalah bila fungsi dalam bentuk-bentuk = atau ≥ atau bahkan ruas kanan yang negatif.
Masalah ini akan muncul bila kita akan mencari basis fesibel awal sehingga sebelum mencari variabel apa yang akan menjadi variabel nonbasis bahkan basis perlu dilakukan suatu teknik pendekatan khusus untuk mengubah fungsi tersebut ke bentuk baku atau standar. Teknik pendekatan khusus tersebut dengan cara menambahkan variabel dummy (variabel artifisial) pada kendala fungsional dan teknik ini disebut dengan teknik variabel artifisial.
Ada pun prosedur mendapatkan BF awal pada kendala fungsional adalah
a.                   Gunakan teknik variabel artifisial
Tambahkan variabel artifisal nonegatif pada fungsi kendala yang belum baku, dan anggaplah variabel artifial tersebut sebagai salah satu variabel slack
b.                  Tugaskan pinalty yang besar
Berilah nilai variabel artifisial dengan nilai > 0 sehingga koefisien variabel artifisial menjadi M (big m) secara simbolik yang menunjukkan bahwa variabel artifisial tersebut memiliki angka positif raksasa ( dan pengubahan atas variabel artifisial bernilai 0 (variabel nonbasis) dalam solusi optimal disebut metode big m).

Contoh  =  Min  Z  =  4 X1 +  X2     
                   Kendala     3 X1 +  X2     =  3
                                     4 X1 + 3 X2   = 6
                                     X1 + 2 X2     =  4
                                          X1 , X2    ³  0
·           Bentuk standar
                  Min  Z  =  4 X1 +  X2     
                  Kendala     3 X1 +  X2                   =  3                      ......... ( 1 )
                                     4 X1 + 3 X2  - X3  =  6                    ......... ( 2 )
                                     X1 + 2 X2    + X =  4
                                     X1 , X,  X, X4    ³ 0
Karena ( 1 ) dan ( 2 ) tidak memiliki var slack , maka ditambahkan R1 dan R2 sebagai var bantuan
              ( 1 )          3 X1 +  X2   +  R1                      =  3
              ( 2 )          4 X1 + 3 X2  - X3 - R2             =  6

·           Pada fungsi tujuan berikan koefisien M > 0, untuk R1 dan R; sehingga :   
Min  Z  =  4 X1 +  X2   + MR1 + MR2
Kendala   3 X1 +  X+ R1                           =  3
                            4 X1 + 3 X2  - X3   - R2             =  6
                             X1 + 2 X2  + X4                          =  4
                             X1 , X,  X, R1 , R2 , X4    ³ 0

·           Subtitusikan R1 dan Rke fungsi tujuan  :
      R1  =  3  -  3 X1  -   X2
      R2    =  6  -  4 X -   3 X2   +  X3
      Maka :
          Z  =  4 X1 +  X2   + M(3  -  3 X1  -   X2) + M(6  -  4 X -   3 X2   +  X3)
               =  ( 4 - 7M ) X1  +  ( 1 – 4M ) X2  +  M X3  +  9M
      Persamaan Z dalam tabel :
          Z  +  ( 7M - 4 ) X1  +  ( 4M - 1 ) X2  -  M X3  =  9M

·                Solusi dasar awal ; X1 = 0, X2  = 0,  X3  = 0        ->  Z  =  9M
Sehingga   X1 , X,  X3   var non basis



Tabel Metode Big M
Iterasi 0 (awal)X1 (paling + ) R1Keluar
Basis
X1
X2
X3
R1
R2
X4
Solusi
Z
(7M – 4)
(4M – 1)
-M
0
0
0
9M
R1
3
1
0
1
0
0
3
3/3 = 1
R2
4
3
-1
0
1
0
6
6/4
X4
1
2
0
0
0
1
4
4/1
( 1 ) X2masukR2keluar
Z
0
(1+5M)/3
-M
(4-7M)/3
0
0
4+2M
X1
1
1/3
0
1/3
0
0
1
1/(1/3)= 3
R2
0
5/3
-1
-4/3
1
0
2
2/(5/3)=6/5
X4
0
5/3
0
-1/3
0
1
3
8/5
( 2 ) X3masuk X4keluar
Z
0
0
1/5
(8/3-M)
(-1/5-M)
0
18/3
X1
1
0
1/5
3/5
-1/5
0
3/5
3
X2
0
1
-3/5
-4/5
3/5
0
6/5
X4
0
0
1
1
-1
1
1
1
( 3 )
(optimum)
Z
0
0
0
7/3-M
-M
-1/5
17/5
X1
1
0
0
2/5
0
-1/5
2/5
X2
0
1
0
-1/5
0
3/5
9/5
X3
0
0
1
1
-1
1
1

Komentar

Postingan Populer