S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Televisio-ohjelmien ja urheilutapahtuminen.

Slides:



Advertisements
Samankaltaiset esitykset
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 10 – Juho Kokkala Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Kernel-tasoitus.
Advertisements

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 3 - Riikka-Leena Leskelä Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 2. Mallien rakentaminen.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 17 – Tony Nysten Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Junien aikataulutus Luku 5 Tony.
Kombinatoriset huutokaupat Osa 2 S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Atso Suopajärvi Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / (1)
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 20 – Karin Ahlbäck Optimointiopin seminaari - Syksy Esitelmä.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 – Mikko Harju Optimointiopin seminaari - Kevät 2010 Kotitehtävä 15.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 19 – Ville Koponen Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Suunnittelu ja skedulointi terveydenhuollossa.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Antti Levo Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010 Monitavoitteiseen optimointiin soveltuvan.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 19 – Jussi Karlqvist Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Pehmeä Systeemimetodologia (SSM)
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 8 – Reda Guerfi Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Taloudellisen tuotantoerän skedulointi.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 28 – Tuukka Sarvi Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Ratkaisu kotitehtävään 28 Tuukka.
Miksi tämä on vaikeaa? Ilman minkäänlaisia rajoitteita ongelmat ei ole vaikeita ratkaista. Siihen löytyy jopa valmis ”kaava”. Valitettavasti jokaisessa.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Noora Hyttinen Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010 Sisäpistemenetelmät konvekseille.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 20 - Henri Tokola Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Työvuorojen suunnittelu ja skedulointi.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 11 - Teemu Mutanen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Lisätiedon arvo.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 11 - Teemu Mutanen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Kotitehtävä 11 - ratkaisu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 18 – Otto Sormunen Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Tukivektorikoneet.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 9 – Henri Hytönen Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Kaoottiset attraktorit
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 – Mikko Harju Optimointiopin seminaari - Kevät 2010 Korreloitu tasapaino ja sosiaaliset.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Tiina Turunen Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / 1 Tiedon louhinta osa II Miten optimoinnin.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Carlo Vainio Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / 1 Käänteisoptimointiin perustuvat huutokaupat.
5. Lineaarinen optimointi
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä # - Esitelmöijän nimi Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Projektien suunnittelu ja skedulointi.
Optimoinnin käyttö tiedonlouhinnassa
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Tom Lindström Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / 1 Kombinatoriset huutokaupat 2 Tom Lindström.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 19 - Heikki Henttu Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Ratkaisu kotitehtävään 19.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 9 - Jaakko Niemi Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Virittäminen (Tuning) s
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 8 – Reda Guerfi Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Urheiluturnausten ja viihdetapahtumien.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Mallinnusmenetelmät 5 – Emilia Partanen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 Mallinnusmenetelmät.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen Tuomas Nummelin Optimointiopin.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 18 – Juho Kokkala Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Stabiilit monistot ja kriisit Mat
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 17 – Tuomas Nummelin Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Tukivektorikoneet.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 2 - Jirka Poropudas Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / 1 Bayes-verkoista s
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 14 - Tom Lindström Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 Vaikutuskaaviot Sivut
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 – Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Kotitehtävän ratkaisu Anna Matala.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 11 – Tuomas Nummelin Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Lokaalit uskottavuusmenetelmät.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 5 – Matti Sarjala Optimointiopin seminaari - Kevät 2008 Evoluutiopeliteoria: Viivytystaistelu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Kotitehtävä – Jouni Pousi Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Kotitehtävän ratkaisu Jouni Pousi.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 6- Samuel Aulanko Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Joustavien kokoonpanojärjestelmien.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Heikki Vesterinen Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Syksy 2009 Epälineaarinen hinnoittelu:
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 12 – Arttu Klemettilä Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Optimointiopin seminaari 2009.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 5 - Henri Tokola Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Työpajan skedulointi rajoiteohjelmoinnilla.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Kotitehtävä 19 – Ville Koponen Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Kotitehtävä 19 (Kirja12.7)
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 25 - Mark Mehtonen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 The Chain Rule for Influence.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Ohjaamaton oppiminen– Heikki Vesterinen Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Ohjaamaton.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 1 - Jirka Poropudas Optimointiopin seminaari - Syksy 2000 / 1 Kotitehtävän 2 ratkaisu Jirka.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 23 – Juho Kokkala Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 IEJ-puut, yhteisjakaumat, A-kyllästetyt.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 9 - Jaakko Niemi Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Kotitehtävä 9 Ratkaisu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Kotitehtävä 24 – Teppo Voutilainen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 Kotitehtävän 24 ratkaisu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 21 – Osmo Salomaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Kotitehtävän 21 ratkaisu Osmo.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Turkka Anttonen Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Syksy 2009 Epälineaariset pienimmän neliösumman.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Käytännön järjestelyt - Jukka Luoma Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Mat Optimointiopin.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 4 – Janne Nurmi Optimointiopin seminaari - Kevät 2008 Kotitehtävä 4 - Ratkaisu
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 22 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Lineaarisen optimointitehtävän.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 8 – Ilmari Kuikka Optimointiopin seminaari - Kevät 2010 Kotitehtävä 8 Ratkaisu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 17 – Olli Mahlamäki Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 HUGIN-ohjelmisto Olli Mahlamäki.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 5 – Henri Tokola Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Kotitehtävä 5: LEKIN-ohjelman käyttö.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 12 – Alexander Franck Optimointiopin seminaari - Kevät 2010 Rationalisoituvuus ja yleinen.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 8 – Reda Guerfi Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Taloudellisen tuotantoerän skedulointi.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 5 – Matti Sarjala Optimointiopin seminaari - Kevät 2008 Kotitehtävien ratkaisut
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 22 – Jussi Kangaspunta Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Ohjaamaton.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä # - Esitelmöijän nimi Optimointiopin seminaari - Syksy 2000 / 1 Potentiaalien kertaus ja.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 11 – Tuomas Nummelin Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Tukivektorikoneet.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Pekka Mild Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Monitavoitteiset vaikutuskaaviot; Ratkaisu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Fraktaalit – Ville Brummer Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Fraktaalit - Kotitehtävän vastaus.
4. Lineaarinen optimointi
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Tapani Raunio Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / 1 Online huutokaupat.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä # - Esitelmöijän nimi Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Esitelmä 3.
Kotitehtävä Eeva Vilkkumaa.
LISÄKILPAILUSÄÄNTÖMUUTOSESITYKSET
Esityksen transkriptio:

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Televisio-ohjelmien ja urheilutapahtuminen aikataulutus Eeva Vilkkumaa

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Ohjelma Televisio-ohjelmien aikataulutus ACC koripalloturnauksen aikataulutus –Nemhauser & Trick (1998): Monivaiheinen menetelmä –Walser (1999): Lokaali haku Kotitehtävä

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Televisio-ohjelmien aikataulutus Aikatauluhorisontti tyypillisesti 1 viikko Jaettu puolen tunnin ohjelmapaikkoihin Optimoidaan katsojalukuja, joihin vaikuttaa –Ohjelma –Ohjelmapaikka –Edeltävä ohjelma –Muiden kanavien samanaikainen tarjonta

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Televisio-ohjelmien aikataulutus Päätösmuuttujat (PM) ja parametrit: x jt = 1, jos ohjelma j:n aloitus paikalla t; muuten 0 (PM) π jt = Ohjelman j katsojaluku, kun aloitus paikalla t b jtv = 1, jos paikalla t aloitettu ohjelma on käynnissä paikalla v; muuten 0. y jtku = 1, jos paikalla t aloitettu ohjelma j kasvattaa paikalla u aloitetun ohjelman k katsojalukua (johdatusvaikutus; PM) π’ jtku = Johdatusvaikutuksesta tullut lisä katsojalukuun A = Käypien ohjelma-paikkaparien (j,t) joukko H = Aikahorisontti L = Johdatusvaikutusten (j,t,k,u) joukko

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Televisio-ohjelmien aikataulutus Ohjelma voi alkaa vain kerran Estetään päällekäisyydet Johdatusvaikutuksen (j,t,k,u) katsojalukulisää ei voi tulla jos joko (j,t) tai (k,u) ei tapahdu Katsojalukulisä tulee, jos sekä (j,t) että (k,u) tapahtuvat Binäärimuuttujat

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 KloFrendit (1)Idols (2)Idols extra (3)Big Brother (4) (1) (2) (3) (4) (5) (6) Kesto½ h1 h½ h1 h Esim. Sub-tv:n illan ohjelmisto Arvioidut katsojaluvut (π jt ) miljoonissa + ohjelmien kestot IdolsIdols extraLisäkatsojat Lisäksi Idols extra saa lisää katsojia (π’ jtku ), jos alkaa heti Idolsin jälkeen

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 v=1v=2v=3v=4v=5v=6 b 11v b 12v b 13v b 14v b 15v b 16v b 21v b 22v b 23v b 24v b 25v Muodostetaan binäärimuuttujat b jtv

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 KloOhjelma Idols Idols Idols extra Frendit Big Brother Big Brother MuuttujaArvo x 21 1 x 33 1 x 14 1 x 45 1 y Katsojia =1.96 milj. Muiden kanavien ohjelmistojen vaikutus otettu huomioon katsojalukuennusteissa? Peliteoria? Todellisuudessa luultavasti evolutiivista Optimaalinen ohjelmisto

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 ACC-koripalloturnauksen aikataulutus The Atlantic Coast Conferece Yhdeksän USA:n itärannikon college-joukkuetta –Clem, Duke, FSU, GT, UMD, UNC, NCSt, UVA, Wake 9 vkoa, 18 aikapaikkaa (arki- ja viikonloppuottelut) Kaksinkertainen kiertovuorottelu (double round robin) –Kukin pelaa kutakin vastaan kaksi kertaa –Tehtävänä siis aikatauluttaa neljä ottelua kuhunkin 18 aikapaikkaan – aina yksi joukkue lepää

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 ACC-koripalloturnauksen aikataulutus Rutkasti rajoituksia koskien –koti- ja vierasottelujen (H ja A) sekä lepokertojen (B) vuorottelua, Esim. korkeintaan kaksi peräkkäistä vieras- tai kotiottelua –arki- ja viikonloppuotteluja, Esim. neljänä viikonloppuna kotiottelu, neljänä vierasottelu ja yksi lepoa 2 ensimmäisestä 5 viikonlopusta kotiotteluja –vastustajia Esim. yksikään joukkue ei pelaa kahdessa peräkkäisessä aikapaikassa Dukea ja UNC:tä vastaan –perinteisiä kilpakumppaneita Perinteiset kilpakumppanit kohtaavat viimeisessä aikapaikassa, paitsi jos lepäävät tai kohtaavat FSU:n (jolla ei perinteistä kilpakumppania) –jne jne jne

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Monivaiheinen ratkaisualgoritmi Nemhauser & Trick (N&T) 1997; käytettiin kaudella 97/98 Periaate : –Muodostetaan koti/vieras/lepo-kaavoja (pattern) HHABH... pituus 18 Toteuttavat kutakin joukkuetta koskevat koti- ja vieraspelien + lepojen vuorottelua koskevat rajoitukset –Muodostetaan kaavajoukkoja (pattern set) Kussakin joukossa 9 kaavaa (joukkueiden lkm) siten, että neljä joukkuetta kotona, neljä vieraissa ja yksi lepää –Muodostetaan aikataulut Paritetaan ja aikataulutetaan ns. nimettömät joukkueet –Asetetaan kaavat Otetaan kaavajoukko; liitetään joukon kuhunkin kaavaan joukkue siten, että joukkue vastaa yhtä edellisen vaiheen nimettömistä joukkueista –Ei kohdefunktiota; valitaan lopullinen aikataulu epämuodollisin keinoin

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Lokaali haku Walser (W)1999 Formuloidaan monitavoitteisena kokonaislukutehtävänä, ratkaistaan lokaalilla hakumenetelmällä Idea: –Aloitetaan jostain kokonaislukuratkaisusta (ei välttämättä käypä) –Lasketaan score (painotettu normi rajoitteiden rikkomisesta) –Liikutaan suuntaan, jossa score pienenee eniten + lisätään strategiaan kohinaa, jolla pyritään estämään lokaaliin minimiin juuttuminen

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Lokaali haku Binääriset päätösmuuttujat –x ijt =1 joss joukkue i pelaa joukkueen j vieraana hetkellä t –x iit = 1, joss i pelaa kotipelin hetkellä t –x i0t = 1, joss i lepää hetkellä t Muodostetaan aikataulu 9 ensimmäiselle ajankohdalle ja peilataan sopivin muutoksin (käypyys)

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Lokaali haku: esimerkkejä rajoituksista Kaksinkertainen kiertovuorottelu Kukin joukkue pelaa tasan yhdessä paikassa kunakin ajankohtana (tai lepää) Kunkin joukkueen kotikentällä käy enintään 1 joukkue kunakin ajankohtana Jos joukkue i pelaa joukkueen j vieraana ajankohtana t, joukkue j pelaa tällöin kotona Kukin joukkue pelaa kerran kutakin joukkuetta vastaan vieraissa (ensimmäiset 9 vkoa) ja kotona; seuraa edellisestä ehdosta

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Lokaali haku: esimerkkejä rajoituksista H/A/B-vuorottelua koskevat rajoitukset Vastaavat rajoitukset peräkkäisille viikonlopuille Enintään 2 vieraspeliä ja/tai lepoa peräkkäin Enintään 3 kotipeliä ja/tai lepoa peräkkäin Enintään 2 kotipeliä peräkkäin

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Lokaali haku: otteluiden laatu

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Lokaali haku: tavoitteet Tavoitteet –Minimoidaan kahdella vierasottelulla aloittavien lkm (OAA) –Maksimoidaan A-otteluiden ja minimoidaan huonojen otteluiden lkm –Minimoidaan seuraavia Kolme peräkkäistä kotiottelua ja/tai lepoa (HB 3 ) Kolme peräkkäistä vierasottelua ja/tai taukoa (AB 3 ) Samat koskien peräkkäisiä viikonloppuja (HB’ 3, AB’ 3 )

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Tulosten tarkastelu N&T; laskenta-aika 24 h Lokaali haku; löysi 30 minuutissa 87 aikataulua, jotka vähintään yhtä hyviä kuin N&T Tavoitevektorit: OAAHB 3 AB 3 HB’ 3 AB’ 3 HuonoA-peli N&T W

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Tulosten tarkastelu

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Yhteenveto Televisioaikataulutus voitiin esittää ja ratkaista kokonaislukutehtävänä –Todellisuudessa rajoitteita huomattavasti enemmän + esimerkin pieni koko Turnausaikataulutuksessa helposti suuri määrä rajoitteita, jotka usein määritelty uusien binäärimuuttujien avulla –Isoja tehtäviä –Heuristisia ratkaisuja –Myös kokonaislukuformulointeja, mutta harvoin ratkaistavissa ns. täydellisesti –Lokaalit hakumenetelmät kuten simuloitu jäähdytys, tabu-haku, geneettiset algoritmit jne

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Lähteet Nemhauser, G.L., Trick, M.A. (1998). Scheduling a major college basketball conference, Operations Research, Vol. 46, No. 1. Walser, J.P. (1999). Integer Optimization by Local Search. In series: Lecture notes in computer science: Vol. 1637, G. Goos, J. Hartmanis and J. van Leeuwen (Eds), Springer.

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Eeva Vilkkumaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 KloTäykkärit (1)Kaukkarit (2)Tunkkarit (3) (1) (2) (3) (4) Kesto1 h½ h½ h½ h Kotitehtävä: ratkaise esim. Excel Solverilla optimaaliset ohjelmapaikat saippuasarjoille seuraavalla datalla (katsojaluvut tuhansissa) KaukkaritTunkkaritLisäkatsojat Tunteet ja tuoksut saa lisää katsojia jos alkaa heti Kauniiden ja rohkeiden jälkeen