Satu variable tanpa kendala (1)

Pendahuluan

 _{Suatu permasalahan optimasi disebut nonlinier jika fungsi tujuan dan kendalanya}

mempunyai bentuk nonlinier pada salah satu atau keduanya, contohnya adalah sebagai berikut:

 _{Metode Optimasi Analitis}

 _{Satu Variabel tanpa Kendala}  _{Multi Variabel Tanpa Kendala}

 _{Multi Variabel dengan Kendala Persamaan}

 _{Multi Variabel dengan Kendala Pertidak-samaan}

 _{Metode Optimasi Numerik Satu Dimensi}

Satu variable tanpa kendala (1)

 _{Dimisalkan x adalah variabel penentu dan f(x) adalah fungsi tujuan}

dari suatu masalah. Metode optimasi menyelesaikan masalah:

 _{Untuk menyelesaikan permasalahan seperti tertera di atas}

digunakan kalkulus diferensial yang dinyatakan seperti di bawah ini:

 _{Misalkan f adalah fungsi yang menerus dalam interval tertutup [a,b]}

dan dapat diderivasikan pada interval terbuka (a,b).

 _{(i) Jika} f’(x) > 0 _{untuk seluruh x dalam (a,b), maka f adalah menanjak pada}

[a,b].

 _{(ii) Jika} f’(x) < 0 _{untuk seluruh x dalam (a,b), maka f adalah menurun pada}

[a,b].

x atau

x

f(x) minimumkan f(x)

Satu variable tanpa kendala (2)

 _{Test derivasi pertama: Misalkan f adalah fungsi yang menerus}

dalam interval tertutup [a,b] dan dapat diderivasikan pada interval terbuka (a,b) kecuali mungkin di titik c yang berada didalam (a,b).

 (i) Jika f’(x) > 0 untuk a < x < c dan f’(x) < 0 untuk c < x < b, maka f(c) adalah sebuah maximum lokal dari f.

 (ii) Jika f’(x) < 0 untuk a < x < c dan f’(x) > 0 untuk c < x < b, maka f(c) adalah sebuah minimum lokal dari f.

Satu variable tanpa kendala (3)

 _{Test derivasi kedua: Misalkan f adalah fungsi yang dapat}

diderivasikan pada interval terbuka yang berisi titik c dan f’(c)

= 0,

Satu variable tanpa kendala (4)

 _{Contoh 1:}

Sebuah perusahaan catering (makanan ringan yang

menyediakan konsumsi untuk suatu penataran di JTE FT UMY berusaha mengurangi

pengeluaran untuk keperluan pembungkus. Bungkus tersebut terbuat dari kertas karton

Satu variable tanpa kendala (5)

 _{Dari contoh di atas tampak bahwa dengan cara analitis}

kalkulus diferensial nilai x yang memberikan nilai f maximum dapat dicari tanpa mengetahui nilai dari f itu sendiri.

 _{Untuk melengkapi teorema optimasi nonlinier satu variabel}

yang telah dijelaskan di atas disajikan teorema yang dapat digunakan untuk menentukan titik-titik ekstrem dari suatu fungsi satu variabel.

 _Teorema:

 Misalkan f’(c) = f ”(c) = … = f(n-1)_{(c) = 0, tetapi f}(n)(c) ≠ 0. Maka f(c) adalah:

 _{(i) nilai minimum dari f(x), jika f}(n)_{(c) > 0 dan n adalah bilangan genap,}  _{(ii) nilai maximum dari f(x), jika f}(n) _{(c) < 0 dan n adalah bilangan genap,}

Satu variable tanpa kendala (6)

 _{Contoh 2.}

Tentukan maximum dan minimum dari fungsi di bawah ini

 _{Penyelesaian:}

5 40

45 12

)

Multi variable tanpa kendala (1)

 _{Cara analitis yang diterapkan pada permasalahan optimasi}

satu variabel dapat pula diterapkan kepada permasalahan multi variabel.

 _{Secara umum teknik yang digunakan pada optimasi satu dimensi} dapat digunakan dalam optimasi multi variabel.

 _{Definisi dan simbol-simbol yang digunakan:}

} dengan

setara dengan

Multi variable tanpa kendala (2)

 _Teorema:

 _{Jika f(X) mempunyai sebuah titik ekstrem (minimum}

maupun maximum) pada X = X* _{dan jika derivasi pertama} dari f(X) mempunyai nilai pada titik X*_{, maka} ∇_f(X*_{) = 0}

 _{PERHATIAN: Kebalikannya belum tentu benar yaitu jika}

Multi variable tanpa kendala (3)

 _Teorema:

 _{Titik X}* _{disebut titik maksimum lokal dari f(X) jika dan} hanya jika:

 _(i) ∇_f(X*_{) = 0}

 _{(ii) H(X}*_{) < 0 definit negatif dengan H = matrik Hessian yang}

didefinisikan sebagai:

jj definit

adalah H

dengan

Multi variable tanpa kendala (4)

 _Teorema:

 _{Titik X}* _{disebut titik minimum lokal dari f(X) jika dan} hanya jika:

 _(i) ∇_f(X*_{) = 0}

Multi variable tanpa kendala (5)

Multi variable tanpa kendala (6)

 _{Contoh 3:}

 _{Tentukan titik-titik ekstrim dari fungsi:}

6

4

2

)

,

Multi variable dengan Kendala

Persamaan (1)

 _{Pada bagian ini akan didiskusikan teknik optimasi multi}

variabel dengan kendala persamaan yang mempunyai bentuk umum sebagai berikut:

 _disini m ≤ n, _{jika terjadi bahwa m > n, maka biasanya tidak dapat}

diselesaikan

 _{Untuk menyelesaikan permasalahan optimasi di atas,}

digunakan metode pengali Lagrange, yaitu: t dengan

,..., 2 , 1 dengan

Multi variable dengan Kendala

Persamaan (2)

 _Teorema:

 _{Syarat perlu bagi sebuah fungsi f(X) dengan kendala gj(X) = 0,}

dengan j = 1, 2, …, m agar mempunyai minimum relatif pada titik

X* _{adalah derivasi parsial pertama dari fungsi Lagrangenya}

yang didefinisikan sebagai L = L(x₁,x₂,…,x_n, λ₁,λ₂,…,λ_n) terhadap setiap argumennya mempunyai nilai nol.

 _Teorema:

 _{Syarat harus bagi sebuah fungsi f(X) agar mempunyai minimum (atau}

maximum) relatif pada titik X* _{adalah jika fungsi kuadrat, Q,}

yang didefinisikan sebagai

dievaluasi pada X = X* _{harus definit positif (atau negatif) untuk} setiap nilai dX yang memenuhi semua kendala.



   

  n

i m

j

j i j i

dx dx x x

L Q

Multi variable dengan Kendala

Persamaan (3)

 _{Syarat perlu agar}

menjadi definit positif (atau negatif) untuk setiap variasi nilai

dX adalah setiap akar dari polinomial, z_i, yang didapat dari determinan persamaan di bawah ini harus positif (atau negatif).



dengan

* *

Multi variable dengan Kendala

Persamaan (4)

 _{Contoh: Sebuah perusahaan pelumas ingin membuat kaleng}

Multi variable dengan Kendala

Pertidak-samaan (1)

 _{Pada bab ini akan didiskusikan teknik optimasi multi variabel}

dengan kendala pertidak-samaan yang mempunyai bentuk umum sebagai berikut:

m dengan

, dengan

Multi variable dengan Kendala

Pertidak-samaan (2)

 _{Kunci dari penanganan permasalahan di atas adalah merubah}

kendala pertidak-samaan menjadi persamaan dengan

menambah variabel slack. Jadi permasalahan optimasi di atas dapat ditulis kembali sebagai:

 _{Permasalahan ini dapat diselesaikan metode pengali Lagrange.}

Untuk itu, dibentuk fungsi Lagrange sebagai berikut:

slack le

tor variab adalah vek

} ,...,

, {y Y

dengan

,..., 2 , 1 dengan

, dengan

Multi variable dengan Kendala

Pertidak-samaan (3)

 _{Syarat perlu untuk suatu penyelesaian optimum pers.1.17}

Multi variable dengan Kendala

Pertidak-samaan (4)

 _{Syarat perlu agar persamaan optimasi, mencapai titik}

Multi variable dengan Kendala

Pertidak-samaan (5)

 _PERHATIAN:

 _{Jika permasalahannya adalah memaksimumkan {bukan} meminimumkan seperti contoh}, maka λ_j ≤ 0 dalam Pers.(1.21d).

 _{Jika kendalanya adalah gj} ≥ 0, maka λ_j ≤ 0 dalam Pers.(1.21d).  _{Jika permasalahannya adalah memaksimumkan dan jika}

Multi variable dengan Kendala

Pertidak-samaan (6)

 _{Contoh: Sebuah perusahaan pembuat komputer mendapat kontrak}

untuk menyediakan 50 unit komputer pada akhir bulan pertama, 50 unit komputer pada akhir bulan kedua, dan 50 unit komputer pada akhir bulan ketiga. Biaya produksi x buah komputer tiap

bulannya adalah x2_{. Perusahaan ini dapat memproduksi komputer}

lebih dari yang dipesan dan menyimpannya di gudang untuk

diserahkan pada bulan berikutnya. Biaya gudang adalah sebesar 20 satuan harga untuk tiap komputer yang disimpan dari bulan yang lalu kebulan berikutnya. Diandaikan bahwa pada permulaan

Referensi