Metode simpleks

Metode simpleks (simplex method) adalah algoritma yang populer digunakan untuk memecahkan masalah dalam pemrograman linear. Nama dari algoritma ini berasal dari kata simpleks, perumuman dari konsep segitiga atau tetrahedron pada sebarang dimensi; dan diusulkan oleh T. S. Motzkin. Simpleks sebenarnya tidak digunakan, namun salah satu intepretasi menjelaskan bahwa algoritma ini berkerja pada sinar kerucut (kerucut sederhana, simplicial cones); yang akan menjadi simpleks dengan menambah sebuah konstrain tambahan. Sinar kerucut yang dimaksud adalah rusuk-rusuk dari bangun geometris yang dikenal dengan politop. Bentuk dari politop ini didefinisikan lewat kendala-kendala yang perlu dipenuhi oleh fungsi objektif.

Polihedron dari algoritma simpleks dalam tiga dimensi.

Sejarah

Pada masa Perang Dunia II George Dantzig bekerja untuk AU Amerika Serikat di bagian metode penjadwalan. Selama tahun 1946, rekan kerjanya menantang dia untuk menstandarkan (mechanize) proses penjadwalan, untuk mengalihkan perhatiannya dari mengambil pekerjaan-pekerjaan lain. Terinspirasi dari karya Wassily Leontief, Dantzig memformulasi masalah sebagai sistem pertidaksamaan linear. Namun pada saat itu ia tidak mengikutkan objektif sebagai bagian dalam formulasi. Tanpa sebuah objektif, ada banyak solusi yang mungkin; sehingga untuk mencari solusi yang "optimal", aturan-aturan militer perlu digunakan untuk menjelaskan objektif yang diinginkan. Pencerahan yang didapatkan Dantzig adalah banyak dari aturan-aturan militer tersebut dapat disusun menjadi sebuah fungsi objektif linear yang perlu dimaksimumkan. Perkembangan metode simpleks adalah sebuah inovasi dan terjadi hanya dalam kurun waktu sekitar satu tahun.

Setelah Dantzig mengikutsertakan fungsi objektif dalam formulasinya pada sekitar tahun 1947, permasalahan menjadi lebih mudah secara matematis. Dantzig menyadari satu dari pertanyaan belum terpecahkan yang tidak sengaja dia selesaikan, karena ia pikir itu adalah pekerjaan rumah dari profesornya Jerzy Neyman, dapat digunakan untuk menemukan algoritma bagi program linear. Pertanyaan itu melibatkan proses mencari eksistensi pengali Langrange untuk program linear secara umum. Program linear ini dapat terdiri dari banyak variabel, masing-masing terbatas (bounded) diantara nol dan satu, dan memenuhi kendala linear yang dinyatakan dalam bentuk integral Lebesgue. Dantzig kemudian mempublikasikan "pekerjaan rumah"-nya sebagai tesis untuk mendapatkan gelar doktor. Geometri yang digunakan dalam tesis ini memberikan Dantzig wawasan bahwa metode simpleks dapat sangat efisien.

Gambaran umum

Informasi lebih lanjut: Program linear

Sebuah sistem pertidaksamaan linear yang mendefinisikan sebuah politop sebagai daerah feasibel. Algoritma simpleks bermula dari sebuah titik ekstrem, dan berjalan sepanjang rusuk pada politop, sampai mencapai titik dengan nilai fungsi objektif yang optimal.

Algoritma simpleks bekerja pada program linear dalam bentuk kanonik (baku):

Maksimumkan ${\textstyle \mathbf {c} ^{\text{T}}\mathbf {x} }$

dengan kendala $A\mathbf {x} \leq \mathbf {b}$ dan $\mathbf {x} \geq 0$

Dalam bentuk ini, vektor $\mathbf {c} =(c_{1},\,\dots ,\,c_{n})$ adalah koefisien dari fungsi objektif, $(\cdot )^{\mathrm {T} }$ adalah operasi transpos, dan $\mathbf {x} =(x_{1},\,\dots ,\,x_{n})$ adalah variabel-variabel dari masalah. Selain itu, $A$ adalah matriks berukuran $p\times n$ dan $\mathbf {b} =(b_{1},\,\dots ,\,b_{p})$. Ada cara mudah untuk menyusun sebarang program linear menjadi bentuk bakunya, sehingga penggunaan bentuk ini tidak mengurangi keumuman dari pembahasan. Dalam konteks geometri, daerah feasibel nilai $\mathbf {x}$ yang memenuhi kendala ${\textstyle A\mathbf {x} \leq \mathbf {b} }$ dand $\forall i,x_{i}\geq 0$ adalah sebuah politop konveks, yang mungkin tidak terbatas (unbounded). Sebuah titik ekstrem atau rusuk dari politop ini dikenal sebagai solusi feasibel sederhana (basic feasible solution, BFS).

Dapat ditunjukkan untuk program linear dalam bentuk baku, jika fungsi objektif mempunyai nilai maksimum di daerah feasibel, maka nilai maksimum ini terletak di (setidaknya satu) titik ekstrem. Hal ini menyederhanakan program linear menjadi sebuah masalah komputasi yang berhingga, karena hanya terdapat terhingga banyaknya titik ekstrem; walau banyaknya titik ekstrem dapat terlalu besar untuk dapat ditangani. Selain itu, juga dapat dibuktikan jika sebuah titik ekstrem tidak memberikan fungsi objektif nilai yang maksimum, maka ada rusuk dari titik tersebut yang "mengarahkan" fungsi objektif ke nilai yang lebih tinggi. Jika panjang rusuk terhingga, maka rusuk akan terhubung dengan sebuah titik ekstrem lain yang memiliki nilai fungsi objektif lebih tinggi; namun jika panjang rusuk tak hingga, nilai fungsi objektif tidak terbatas dan program linear tidak memiliki solusi. Algoritma simpleks menerapkan wawasan ini, dengan "berjalan" sepanjang rusuk-rusuk dari politop untuk mencapai titik ekstrem dengan nilai fungsi objektif paling besar; atau berhenti ketika mencapai rusuk dengan panjang tak terbatas. Algoritma selalu berakhir (terminates) karena ada terhingg banyaknya rusuk pada politop. Selain itu, karena kita menelurusi rusuk-rusuk dalam "arah yang sama" dengan fungsi objektif, kita berharap hanya sedikit rusuk yang perlu dikunjungi.

Solusi dari program linear dikerjakan dalam dua tahap. Pada Tahap I, sebuah titik ekstrem ditentukan. Tergantung dari program yang dikerjakan, hal ini dapat dilakukan secara trivial, atau dengan menerapkan algoritma simpleks ke suatu modifikasi dari program semula. Tahap ini dapat menghasilkan sebuah solusi feasibel sederhana, atau tidak sama sekali (karena daerah feasibel kosong). Untuk kasus kedua, program linear dikatakan tidak feasibel. Selanjutnya pada Tahap II, algoritma simpleks diterapkan pada solusi feasibel sederhana yang didapat pada Tahap I sebagai titik mulai pengerjaan. Hasil dari Tahap II adalah sebuah solusi feasibel yang optimal, atau sebuah rusuk dengan panjang terbatas (yang menyebabkan fungsi tidak terbatas dari atas).

Bentuk baku

Sebuah program linear dapat diubah ke dalam bentuk baku dengan cara sebagai berikut: Pertama, untuk setiap variabel dengan nilai batas bawah yang berbeda dengan 0, sebuah variabel baru didefinisikan untuk merepresentasikan perbedaan antara variabel asal dengan batas bawahnya. Variabel asal selanjutnya dapat dihilangkan dengan melakukan subtitusi. Sebagai contoh, misalkan ada kendala

$x_{1}\geq 5$

Sebuah variabel baru, $y_{1}$, didefinisikan sebagai

${\begin{aligned}y_{1}=x_{1}-5\\x_{1}=y_{1}+5\end{aligned}}$

Persamaan kedua dapat digunakan untuk menghilangkan semua kemunculan $x_{1}$ di program linear yang dikerjakan. Dengan cara ini, semua batas bawah dari kendala-kendala dapat diubah agar bernilai nonnegatif.

Kedua, untuk setiap kendala dalam bentuk pertidaksamaan yang tersisa, sebuah variabel baru yang disebut variabel lempai (slack), didefinisikan untuk mengubah pertidaksamaan tersebut menjadi sebuah persamaan. Variabel ini merepresentasikan perbedaan antara kedua sisi pertidaksamaan, dan diasumsikan bernilai nonnegatif. Sebagai contoh, dua pertidaksamaan berikut

${\begin{aligned}x_{2}+2x_{3}&\leq 3\\-x_{4}+3x_{5}&\geq 2\end{aligned}}$

diubah bentuknya menjadi

${\begin{aligned}x_{2}+2x_{3}+s_{1}&=3\\-x_{4}+3x_{5}-s_{2}&=2\\s_{1},\,s_{2}&\geq 0\end{aligned}}$

Jauh lebih mudah melakukan manipulasi aljabar pada pertidaksamaan yang disusun dalam bentuk ini. Untuk pertidaksamaan yang melibatkan operator ≥, beberapa penulis merujuk variabel lempai sebagai variabel surplus.

Ketiga, semua variabel yang tidak terbatas nilainya dihapus dari program linear. Hal ini dapat dilakukan dengan dua cara. Cara pertama dilakukan dengan menuliskan variabel tersebut sebagai sebuah persamaan dari variabel-variabel lain, lalu menghilangkan semua kemunculannya di program linear lewat subtitusi. Cara lain adalah dengan menyatakan variabel tersebut sebagai selisih dua variabel yang terbatas nilainya. Sebagai contoh jika nilai $z_{1}$ tidak terbatas, nilainya dapat ditulis sebagai

${\begin{aligned}&z_{1}=z_{1}^{+}-z_{1}^{-}\\&z_{1}^{+},\,z_{1}^{-}\geq 0\end{aligned}}$

Persamaan ini dapat digunakan untuk mengeliminasi $z_{1}$ dari program linear.

Setelah proses-proses tersebut dilakukan, daerah feasibel akan memiliki bentuk

$\mathbf {A} \mathbf {x} =\mathbf {b} ,\,\forall i\ x_{i}\geq 0$

Dalam pembahasan, umumnya berguna untuk mengasumsikan bahwa rank dari $\mathbf {A}$ sama dengan banyaknya baris dari matriks tersebut. Hal ini tidak mengurangi keumuman karena antara sistem $\mathbf {A} \mathbf {x} =\mathbf {b}$ mengandung persamaan yang redundan (sehingga dapat dihapus), atau sistem tersebut tidak konsisten (sehingga tidak memiliki solusi).

Perumusan

Suatu masalah pemrograman linier dapat dirumuskan sebagai berikut:

Optimasikan fungsi

$f=c_{1}x_{1}+c_{2}x_{2}+\ldots +c_{n}x_{n}=\sum _{j=1}^{n}c_{j}x_{j}$

Dengan syarat

$a_{11}x_{1}+a_{12}x_{2}+\ldots +a_{1n}x_{n}\leq b_{1}$

$a_{21}x_{1}+a_{22}x_{2}+\ldots +a_{2n}x_{n}\leq b_{2}$

$\vdots$

$a_{m1}x_{1}+a_{m2}x_{2}+\ldots +a_{mn}x_{n}\leq b_{m}$

Syarat-syarat di atas dapat kita tuliskan dengan lebih singkat sebagai:

$\sum _{i=1}^{n}a_{ij}x_{j}\leq b_{j}$ ; $i=1,2,3,\ldots ,m$.

Selain itu, variabel x₁, x₂, ... x_n harus memenuhi persyaratan:

$x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}\geq 0$