Preda d va v nje X 1

Σχετικά έγγραφα
DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

Operacije s matricama

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Elementi spektralne teorije matrica

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

5 Ispitivanje funkcija

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

Algoritam najbližeg suseda za konstrukciju rute trgovačkog putnika Algoritam najbližeg ubacivanja za konstrukciju rute trgovačkog putnika

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1)

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 17.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log =

DRUGI KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. je neprekidna za a =

IZVODI ZADACI (I deo)

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

numeričkih deskriptivnih mera.

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove.

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.

Teorijske osnove informatike 1

RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

Uvod Teorija odlučivanja je analitički i sistematski pristup proučavanju procesa donošenja odluka Bez obzira o čemu donosimo odluku imamo 6 koraka za

( , 2. kolokvij)

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x.

Trigonometrijske nejednačine

II. ODREĐIVANJE POLOŽAJA TEŽIŠTA

OSNOVI ELEKTRONIKE. Vežbe (2 časa nedeljno): mr Goran Savić

18. listopada listopada / 13

XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla

POGLAVLJE 1 BEZUSLOVNA OPTIMIZACIJA. U ovom poglavlju proučavaćemo problem bezuslovne optimizacije:

OM2 V3 Ime i prezime: Index br: I SAVIJANJE SILAMA TANKOZIDNIH ŠTAPOVA

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele:

7 Algebarske jednadžbe

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

1. OPTIMIZACIJA NA MREŽAMA Uvod

Zadaci iz trigonometrije za seminar

Deljivost. 1. Ispitati kada izraz (n 2) 3 + n 3 + (n + 2) 3,n N nije deljiv sa 18.

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE

POGLAVLJE 1 UVOD. Problem matematičkog programiranja u opštem slučaju može biti zapisan

5. Karakteristične funkcije

SKUPOVI I SKUPOVNE OPERACIJE

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

( ) π. I slučaj-štap sa zglobovima na krajevima F. Opšte rešenje diferencijalne jednačine (1): min

VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno.

Ispit održan dana i tačka A ( 3,3, 4 ) x x + 1

4 Numeričko diferenciranje

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1

8 Funkcije više promenljivih

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

ASIMPTOTE FUNKCIJA. Dakle: Asimptota je prava kojoj se funkcija približava u beskonačno dalekoj tački. Postoje tri vrste asimptota:

Prvi kolokvijum. y 4 dy = 0. Drugi kolokvijum. Treći kolokvijum

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.

Prvi pismeni zadatak iz Analize sa algebrom novembar Ispitati znak funkcije f(x) = tgx x x3. 2. Naći graničnu vrednost lim x a

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4

DIMENZIONISANJE PRAVOUGAONIH POPREČNIH PRESEKA NAPREGNUTIH NA PRAVO SLOŽENO SAVIJANJE

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

10. STABILNOST KOSINA

1. zadatak , 3 Dakle, sva kompleksna re{ewa date jedna~ine su x 1 = x 2 = 1 (dvostruko re{ewe), x 3 = 1 + i

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE

Zadaci iz Osnova matematike

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.

Neka su A i B proizvoljni neprazni skupovi. Korespondencija iz skupa A u skup B definiše se kao proizvoljan podskup f Dekartovog proizvoda A B.

Dijagonalizacija operatora

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ).

Zadatak 2 Odrediti tačke grananja, Riemann-ovu površ, opisati sve grane funkcije f(z) = z 3 z 4 i objasniti prelazak sa jedne na drugu granu.

Ovo nam govori da funkcija nije ni parna ni neparna, odnosno da nije simetrična ni u odnosu na y osu ni u odnosu na

Algebarske strukture sa jednom operacijom (A, ): Ako operacija ima osobine: zatvorenost i asocijativnost, onda je (A, ) polugrupa

Determinante. Inverzna matrica

Matematka 1 Zadaci za drugi kolokvijum

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

STATIČKE KARAKTERISTIKE DIODA I TRANZISTORA

Transcript:

Predavanje X 1

Osnovne postavke teorije lokacije Merenje rastojanja u lokacijskim problemima Medijane mreže Algoritam za određivanje jedne medijane mreže Algoritam za određivanje jedne medijane orijentisane mreže Rešavanje problema p-medijana primenom algoritma za generisanje skupa dopustivih rešenja Proždrljivi heuristički algoritam za rešavanje problema p medijana Centri mreže 2

Teorija lokacije pokušava da da odgovore na sledeća pitanja: a) Koliki je ukupan broj objekata na mreži u kojima se obavlja opsluga? b) Gde locirati ove objekte? c) Na koji način izvršiti iti alokaciju klijenata koji zahtevaju opslugu po pojedinim objektima? (Odrediti za svaki od objekata skup klijenata koji će da budu opsluženi iz objekta). 3

U određenim slučajevima objekte je moguće locirati u bilo kojoj tački posmatranog regiona (kontinualni lokacijski problemi) Drugu grupu lokacijskih problema predstavljaju problemi u kojima se podrazumeva da je lociranje objekata moguće izvršiti samo u određenim, unapred definisanim tačkama (diskretni lokacijski problemi). 4

Predmet našeg razmatranja biće lokacijski problemi kod kojih je lociranje objekata dozvoljeno samo u određenim tačkama kama. Najveći broj saobraćajnih terminala moguće je zbog postojanja geografskih, urbanističkih, pravnih, ekonomskih i organizacionih ograničenja locirati samo u određenom broju čvorova. 5

Prvi rad posvećen delom i lokacijskim problemima potiče iz 19-tog veka. Znameniti matematičar Fermat je ukazao u svom radu na sledeći problem: Za zadate tri tačke u ravni pronaći četvrtu, tako da zbir rastojanja između četvrte tačke i datih triju tačaka bude minimalan. Začetnikom moderne lokacijske analize se smatra Alfred Weber koje je razmatrao problem lokacije skladista (199) i težio u svojoj analizi da minimizira rastojanja između skladišta i korisnika skladišta 6

Od položaja određenih objekata na transportnoj mreži bitno zavise kako kvalitet saobraćajnih ajnih usluga, tako i ukupni troškovi transportnog sistema. Položaj objekta na mreži u kojima se vrši neko opsluživanje zavisi od vrste samog opsluživanja (vazduhoplovno pristanište, stanice javnog gradskog prevoza, vatrogasna brigada, stanica hitne pomoći, policijske stanice) 7

A. Broj objekata na mreži Na transportnoj mreži treba locirati samo jedan objekat Na transportnoj mreži treba locirati veći broj objekata B. Dozvoljena mesta za lociranje objekata Objekte je moguće locirati u bilo kojoj tački posmatranog regiona (kontinualni lokacijski problem) Objekte je moguće locirati samo u određenim, unapred definisanim tačkama (diskretni lokacijski problemi) 8

C. Vrsta objekta na mreži Medijane (Potrebno je locirati jedan ili više objekata na mreži, tako da se minimizira prosečno rastojanje između objekata i korisnika usluga) Centri (Potrebno je locirati jedan ili više objekata na mreži, tako da se minimizira rastojanje do najudaljenijeg korisnika) Objekti sa prethodno definisanim perfomansama sistema (Potrebno je locirati jedan ili više objekata na mreži, tako da se zadovolje unapred definisani standardi u pogledu pređenih rastojanja, vremena putovanja, vremena čekanja na opslugu ili nekog drugog atributa. Ovaj tip problema sa naziva problemima zahtevanja) 9

D. Tip algoritma za rešavanje lokacijskih problema Egzaktni algoritmi Heuristički algoritmi E. Broj kriterijumskih funkcija na osnovu kojih se određuje lokacija objekata Postoji jedna kriterijumska funkcija Postoji više kriterijumskih funkcija (problemi višekriterijumske optimizacije) 1

Euclidska rastojanja Manhattan rastojanja y x 11

Manhattan rastojanje m(i, J) između čvora i(x i, y i ) i čvora j(x j, y j ) je jednako m ( I, J ) = xi x j + yi y j Euklidsko rastojanje e(i, J): ( ) ( ) ( ) 2 2 e I, J = x x + y y i j i j Manhattan rastojanje i Euklidsko rastojanje su specijalni slučajevi l p rastojanja l ( I J) p p, = xi x j + yi y j p 1 p 12

U slučaju problema medijane potrebno je locirati jedan ili više objekata na mreži tako da se minimizira prosečno rastojanje (prosečno vreme putovanja, prosečni transportni troškovi) od objekta do korisnika ili od korisnika do objekta. Problem medijane su naročito značajni za transportnu delatnost, s obzirom da se ova grupa problema javlja prilikom projektovanja različitih distributivnih sistema. Problem p medijana prvi je formulisao Hakimi (1964). 13

G = (N, A) - transportna mreža N - skup čvorova mreže a i - potražnja u čvoru i d ij rastojanje između čvora i i čvora j p - ukupan broj objekata koje treba locirati Objekti mogu da budu locirani u bilo kome čvoru mreže 14

Problem p medijana: x i j = 1,, kada klijenti iz cvora i u ostalim slucajevima su opsluzeni u objektu j Minimizirati minf = n n aidijxij i= 1j= 1 15

pri ograničenjima: j n = 1 n j =1 x j j x i j = 1, i = 1,2, K, n x j j = p x, i, j = 1,2, K, n; i i j {,1}, i, j = 1,2, K n x i j, j 16

Definisana kriterijumska funkcija odražava težnju da se minimizira ukupno pređeno rastojanje između objekata i korisnika. Prvo ograničenje se odnosi na činjenicu da je svaki klijent (svaki čvor) opslužen od strane samo jednog objekta. Drugim ograničenjem se ukazuje da na mreži treba da postoji ukupno p objekata. Svaki klijent lociran u nekom od objekata dobija opslugu iz tog objekta. Ovo je iskazano kroz treće ograničenje. 17

Hakimi (1964) je pokazao da postoji najmanje jedan skup p-medijana u čvorovima mreže G, što znači da p optimalnih lokacija objekata u mreži mora da se nalazi isključivo ivo u čvorovima mreže. Ova činjenica u znatnoj meri olakšava proceduru iznalaženja p-medijana, jer je potrebno ispitati samo lokacije koje se nalaze u čvorovima. 18

Algoritam za generisanje skupa dopustivih rešenja Algoritmi zasnovani na teoriji grafova Heuristički algoritmi Algoritmi zasnovani na matematičkom programiranju 19

Jednostavan algoritam kojim se generiše skup dopustivih rešenja i određuje lokacija jedne medijane u slučaju neorijentisane mreže predložio je Hakimi (1965). Algoritam se sastoji iz sledećih algoritamskih koraka: 2

KORAK 1: Izračunati dužine najkraćih puteva d ij između svih parova čvorova (i, j) mreže G i prikazivati ih u matrici najkraćih puteva D (Čvorovi predstavljaju moguće lokacije za medijanu, a čvorovi j predstavljaju lokacije klijenata koji zahtevaju opslugu). KORAK 2. Pomnožiti j-tu kolonu matrice najkraćih puteva sa brojem zahteva za opslugom a j iz čvora j. Element a j d ij matrice [a j d ij ] predstavlja rastojanje koje prevale korisnici iz čvora j koji se opslužuju u čvoru i. Matricu [a j d ij ] označiti sa D. 21

KORAK 3: Izvršiti sumiranje duž svake vrste i matrice D. Izraz n j = 1 a j d predstavlja ukupno rastojanje koje prevale korisnici u slučaju kada je objekat lociran u čvoru i. i j KORAK 4: Čvor čijoj vrsti odgovara najmanje ukupno rastojanje koje prevaljuju korisnici predstavlja lokaciju za medijanu. 22

Primer Transportna mreža na kojoj treba odrediti lokaciju jedne medijane 23

Čvorovi transportne mreže su označeni respektivno sa A, B, C,.., H. Dnevni zahtevi za opslugom dati su u zagradama pored čvorova. Takođe su označene i dužine svih grana u mreži. Problem koji treba da rešimo sastoji se u sledećem: Gde locirati objekat u kome se pruža određena opsluga, tako da ukupno rastojanje koje prevale korisnici usluga do objekta bude minimalno (Korisnici usluga se nalaze u čvorovima). Na osnovu Hakimi-jeve teoreme (1964) možemo da zaključimo da postoji 8 mesta-kandidata za lociranje objekta. To su čvorovi A, B, C,.., H. 24

Matrica najkraćih rastojanja: 25 [ ] = 2 7 3 4 4 8 6 2 6 2 6 4 7 5 7 6 4 9 6 4 7 3 2 4 5 2 5 3 4 6 9 5 3 1 5 4 4 6 2 3 7 2 8 7 4 5 1 7 5 6 5 7 3 5 2 5 H G F E D C B A d H G F E D C B A j i 1 6 8 2 2 4 3 5

U sledećem koraku izračunajmo izraze a j d ij, tako što ćemo svaku kolonu matrice najkraćih rastojanja pomnožiti sa brojem zahteva za opslugom u čvoru j. [ a d ] j i j = A A B 5 C2 D5 E3 F7 G5 H 6 B 3 42 6 3 24 42 48 C 16 56 24 16 48 32 32 D 1 2 6 1 18 12 8 E 6 1 4 1 8 4 6 F 28 16 24 36 16 24 28 G 15 21 12 18 6 18 6 H 3 4 2 2 15 35 1 Σ 117 Σ 897 Σ 976... 26

Sumiranjem po vrstama matrice [a j d ij ] dobijaju se ukupna rastojanja koja bi prešli korisnici usluga, ukoliko bi objekat bio smešten u pojedinim čvorovima duž čijih vrsta se vrši sumiranje. Objekat treba locirati u onom čvoru duž čije vrste je dobijen najmanji zbir po izvršenom sumiranju. 27

Lokacija objekta je u čvoru Broj ostvarenih putničkih kilometara Lokacija objekta je u čvoru Broj ostvarenih putničkih kilometara A 117 E 762 B 897 F 914 C 976 G 966 D 1262 H 944 Brojevi ostvarenih putničkih kilometara 28

Objekat treba locirati u čvoru E Lociranje objekta u čvoru E 29

Izloženi algoritam za odeđivanje lokacije jedne medijane u slučaju neorijentisane mreže, može se u potpunosti primeniti i za određivanje lokacije ulazne, odnosno izlazne medijane. Neophodno je jedino voditi računa o orijentaciji mreže, odnosno o dužinama najkraćih puteva između pojedinih parova čvorova. 3

Orijentisana mreža u kojoj treba odrediti lokaciju jedne medijane 31

Čvorovi: A, B, C, D, E Matrica najkraćih rastojanja : 32 [ ] = 4 3 6 7 4 5 2 3 4 6 5 4 6 2 7 2 7 4 5 1 E D C B A d E D C B A j i

Ukoliko ulazna medijana bude u čvoru A, ukupno rastojanje koje će preći korisnici iznosi: 33 542 7 4 3 2 4 6 2 8 1 = + + + + [ ] = 4 3 6 7 4 5 2 3 4 6 5 4 6 2 7 2 7 4 5 1 E D C B A d E D C B A j i 1 8 6 2 4

Lokacija ulazne Broj ostvarenih medijane je u čvoru putničkih kilometara A 542 B 554 C 216 D 424 E 366 Broj ostvarenih putničkih kilometara 34

Medijana treba da bude locirana u čvoru C Loikacija ulazne medijane u čvoru C 35

Algoritam za generisanje skupa dopustivih rešenja enja podrazumeva ispitivanje svih mogućih rešenja lokacija p-medijana, izračunavanje odgovarajućih vrednosti definisane kriterijumske funkcije i određivanja optimalnog rešenja. Ovakav pristup moguće primeniti jedino u slučaju mreža sa manjim brojem čvorova na kojima treba locirati manji broj objekata. 36

Algoritam za generisanje skupa dopustivih rešenja se sastoji od sledećih koraka: Generisati sva dopustiva rešenja Za svako dopustivo rešenje izračunati vrednost kriterijumske funkcije Identifikovati optimalno rešenje Ukupan broj rešenja u slučaju kada imamo nčvorova i p objekata je: n p 37

n - ukupan broj čvorova u mreži (ukupan broj kandidata za lokaciju p-medijana) d ij - dužina najkraćeg puta od čvora i do čvora j d ij = a j d ij - rastojanje koje prevale korisnici iz čvora j koji se opslužuju u čvoru i 38

D - matrica čiji su elementi d ij X p = {v j1, v j2,..., v jp } - jedan od mogućih podskupova od p čvorova n Za svaki od p podskupova p-čvorova potrebno je izračunati sumu: n j = 1 { d, d,, d } min 2 j1 j j j K Podskup p-čvorova kome odgovara najmanja vrednost sume predstavlja skup čvorova u kome treba locirati p-medijana. 39 j p j

Primer: Za mrežu prikazanu na slici odrediti lokacije dve medijane. [ ] d ij = 7 7 8 13 7 11 5 11 7 11 6 6 8 5 6 6 13 11 6 6 4

Čvorovi: A, B, C, D, E Mreža sadrži 5 čvorova S obzirom da u mreži postoji 5 čvorova, to je ukupan broj kombinacija za lociranje 2 medijane jednak. 5 = 1 2 ( AB, ), ( AC, ), ( AD, ), ( AE, ), ( BC, ), ( BD, ), ( BE, ), ( CD, ), ( CE, ) i( DE, ) 41

Izračunajmo ukupno rastojanje koje će da prevale korisnici u slučaju da su medijane locirane u čvorovima A i B. Korisnici iz čvora A će dobijati opslugu u čvoru A. Takođe će korisnici iz čvora B dobijati opslugu u čvoru B. Čvoru C je bliži čvor A nego čvor B, tako da će korisnici iz čvora C da budu opsluživani u čvoru A. 42

Korisnici iz čvora D će da budu opsluženi u čvoru B. U čvoru B će da budu opsluženi i korisnici iz čvora E. Ukupno pređeno rastojanje u slučaju lokacije medijana u čvorovima A i B je jednako: 1+ 1+ 7 8+ 5 12+ 11 8 = 24 43

[ ] d ij 1 9 8 12 8 7 7 8 13 7 11 5 11 = 7 11 6 6 8 5 6 6 13 11 6 6 [ ij ij] a d 7 = 7 8 13 A B C D E A B C D E 63 99 45 99 56 88 48 48 96 6 72 72 14 88 48 48 44

Par čvorova u kojima su locirane medijane Ukupno pređeno rastojanje od strane korisnika Par čvorova u kojima su locirane medijane Ukupno pređeno rastojanje od strane korisnika (A, B) 24 (B, D) 166 (A, C) 219 (B, E) 178 (A, D) 141 (C, D) 163 (A, E) 183 (C, E) 241 (B, C) 178 (D, E) 173 45

Medijane treba locirati u čvorovima A i D 46

Proždrljivi heuristički algoritam (Greedy) za rešavanje problema p medijana su predlozili Kuehn i Hamburger (1963). Na početku je skup čvorova u kojima se nalaze medijane prazan. U prvom koraku proždrljivog algoritma treba rešiti problem jedne medijane. Čvor koji predstavlja resenje problema jedne medijane treba uključiti u skup medijana. 47

U svakom sledećem koraku se u skup čvorova u kojima se nalaze medijane uključuje jedan novi čvor. Čvor koji se uključuje u skup medijana je čvor cijim bi se uključenjem najviše smanjila vrednost ukupnog rastojanja koje prelaze korisnici usluga. 48

Primer: Za mrežu prikazanu na slici odrediti lokacije tri medijane primenom proždrljivog heurističkog algoritma. [ ] d ij = 7 7 8 13 7 11 5 11 7 11 6 6 8 5 6 6 13 11 6 6 49

5 [ ] = 6 6 11 13 6 6 5 8 6 6 11 7 11 5 11 7 13 8 7 7 d ij 1 9 8 12 8 [ ] = 72 48 99 13 48 48 45 8 48 72 99 7 88 6 88 7 14 96 56 63 d a ij ij

Sumiranjem po vrstama matrice [a j d ij ] dobijaju se ukupna rastojanja koja bi prešli korisnici usluga, ukoliko bi objekat bio smešten u pojedinim čvorovima duž čijih vrsta se vrši sumiranje. Ostvareni broj putničkih kilometara u zavisnosti od lokacije objekta Lokacija objekta je Broj ostvarenih putničkih u čvoru kilometara A 319 B 313 C 289 D 221 E 349 51

Čvorovi u kojima se nalaze medijane Ukupno preñeno rastojanje Smanjenja ukupnog rastojanja koje prevaljuju korisnici u odnosu na slučaj kada se medijana nalazi samo u čvorud (A,D) 141 221-141=8 (B,D) 166 221-166=55 (C,D) 163 221-163=58 (E,D) 173 221-173=48 52

Uključenjem čvora A u skup medijana najviše bi se smanjila vrednost ukupnog rastojanja koje prelaze korisnici usluga. Čvor A uključujemo u skup medijana, tako da skupu medijana pripadaju sada čvorovi A i D. Treća medijana može da bude locirana u čvoru B, čvoru C, ili čvoru E. 53

Vrednosti smanjenja ukupnog rastojanja koje prevaljuju korisnici u slučajevima kada je treća medijana locirana u čvorovima B, C, ili E su prikazane u tabeli. Čvorovi u kojima se nalaze Smanjenja ukupnog rastojanja koje medijane prevaljuju korisnici u odnosu na slučaj kada se medijana nalazi u čvorovimaai D (A, B, D) 45 (A, C, D) 48 (A, E, D) 48 54

Pod problemima centra podrazumeva se iznalaženje lokacije jednog ili više objekata na mreži, tako da se minimizira rastojanje rastojanje do najudaljenijeg korisnika. Rešavanje problema centra povezano je sa određivanjem položaja baza hitne pomoći, vatrogasne brigade ili policijskih stanica. 55

CENTRI CENTAR ČVOROVA Objekat moze biti lociran samo u čvorovim CENTAR MREŽE Objekat može biti lociran i na granama i u čvorovima. Najkraći putevi između svih parovačvorova moraju biti izračunati pre primene odgovarajućeg algoritma za pronalaženje centra transportne mreže. 56

Tačka x a na grani a se zove lokalni centar grane, ako je sledeća nejednačina tačna za svaku tačku x ( x ) f ( x) f a Rastojanje između lokalnog centra bilo koje grane i njemu najudaljenijeg čvora je manje ili jednako rastojanju između bilo koje tačke na toj grani i njoj najudaljenijegčvora. 57

Tačka j (c) se naziva apsolutnim centrom mreže G ako je sledeća nejednačina tačna za svaku tačku j f ( ( c) j ) f ( i) Rastojanje između apsolutnog centra mreže i njemu najudaljenijeg čvora je manje ili jednako rastojanju između bilo kojeg drugog čvora na mreži i njemu najudaljenijeg čvora. 58

59 Primer: Locirati centar u nekom od čvorova mreže [ ] = 2 4 3 2 6 2 4 6 4 3 2 5 5 4 5 5 E D C B A d E D C B A j i 7 7 7 7 min {7, 7, 7, 7, 5} = 5 čvor E je centar čvorova

Korak 1: Pronaći lokalni centar x a za svaku granu mreže G Korak 2: Izabrati lokalni centar sa najmanjom vrednošću f(x a ). Ovaj lokalni centar predstavlja apsolutni centar x mreže G. 6

61

Za svaku tačku x lociranu na linku (A, B) crta se funkcija d x,i za i = A, B, C, D, E. Na primer, ako se usvoji da je x = u A i x = 5 u B, tada je: dx, A = x, za x 5 dx, B = 5 x, za x 5 d x, C x + 4, za x 4 = 12 x, za 4 < x 5 62

d dx, D = 7 x, za x 5 x, E 5 + x, za x 1.5 = 8 x, za 1.5 < x 5 Funkcija f(x) je nacrtana sa podebljanom linijom Minimalna vrednost funkcije f(x) predstavlja lokalni centar mreže 63

Grana Funkcija Lokalni centri f(x) (A, B) f(x a ) = 6 1 jedinica od A ili 2 jedinice od A (A, E) f(x a ) = 4.5.5 jedinice od E Apsolutni centar (A, C) f(x a ) = 7 u A i C (E, C) f(x a ) = 5 u E (B, E) f(x a ) = 5 u E (B, D) f(x a ) = 6.5 1.5 jedinice od B (D, E) f(x a ) = 5 u E 64