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Nella programmazione lineare il presupposto di base è che le funzioni coinvolte siano di tipo lineare e tale supposto è vero per diversi problemi pratici ma in alcuni casi non può considerasi valida, soprattutto in caso di sistemi complessi che presentano relazione tra gli elementi di tipo non lineare. Questa classe di problemi vengono classificati dalla ricerca operativa come problemi di programmazione non lineare per i quali sono previsti specifici algoritmi di risoluzione riconducibili a due categorie. in un problema non vincolato o in una successione di problemi non vincolati. Fanno parte di questa categoria gli algoritmi basati su funzioni di penalità sequenziali od esatte, e su funzioni Lagrangiane aumentate sequenziali od esatte. La seconda categoria comprende i metodi basati sulla trasformazione del problema vincolato in una successione di problemi di programmazione quadratica. Se consideriamo ad esempio il problema del trasporto abbiamo supposto che i costi siano correlati in maniera lineare con i kilometri percorsi, ma questo in diversi casi può non essere vero in quanto può essere correlata con il peso della quantità trasportata ed inoltre possono esservi diversi fattori che influenzano il costo di trasporto pertanto una equazione lineare potrebbe essere inadeguata. Poiché la risoluzione di una problema di programmazione lineare richiede un maggiore costo per la sua risoluzione è opportuno valutare in fase preliminare se non sia più opportuno utilizzare una funzione di tipo lineare facendo quindi una analisi costi benefici ponendosi perciò domande del tipo: il mio modello quanto è più fedele alla realtà se utilizzo una funzione non lineare? Le decisioni prese con una funzione lineare quanto sarebbero affidabili? Quanto sforzo in più è necessario per risolvere il problema non lineare? Anche nel caso della programmazione lineare ci vengono in aiuto strumenti informatici come AIMMS Optimization Modeling , AMPL solver software o  GAMS.

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