Difference between revisions of "Script | Spoken-Tutorial:About"

From Script | Spoken-Tutorial
Jump to: navigation, search
 
(33 intermediate revisions by the same user not shown)
Line 3: Line 3:
 
|Narration
 
|Narration
 
|-
 
|-
|00:01
+
|Slide 1
|Welcome to the spoken tutorial on Linear Programming on two index variables
+
Welcome
 +
|Welcome to the spoken tutorial on solving Linear programming problems with two-index variables in Scilab.
 
|-
 
|-
| 00:06
+
| Slide 2
|ਇਸ ਟਯੁਟੋਰਿਅਲ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਸਿਖਾਂਗੇ
+
Objective
 +
|In this tutorial, we will learn how to:
 +
 
 +
  * Solve a Linear Programming problem having variables with two indices in Scilab.
 +
 
 +
  * Use Karmarkar function.
 +
 
 +
  * Use Transportation Problem as an example of Linear Programming.
 
|-
 
|-
| 00:08
+
| Slide 3
|ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਕੀ ਹੁਂਦਾ ਹੈ
+
Prerequisites
 +
|In order to understand this tutorial:
 +
 
 +
  * You should have gone through the spoken tutorial on 'Optimization Using Karmarkar Function'.
 +
 
 +
  * This tutorial is available on the Spoken Tutorial website.
 +
 
 +
  * You should be familiar with Linear Programming.
 +
 
 +
  * And have Scilab installed on your system.
 
|-
 
|-
| 00:10
+
| Slide 4
|ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਨੂ ਡਿਕਲੇਅਰ (Declare) ਕਰਨਾ
+
Terminology
 +
|In this tutorial, we will refer to:
 +
 +
  * Linear Programming as LP. And
 +
 
 +
  * Transportation Problem as TP.
 
|-
 
|-
| 00:13
+
| Slide 5
|ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਨੂੰ ਇਨੀਸ਼ਿਅਲਾਇਜ਼ (Initialize) ਕਰਨਾ
+
What is two-index variable?
 +
 
 +
|
 +
  * If a variable has two indices in LP, then it is called a two-index variable.
 +
 
 +
  * For example x one comma two. Here x has two indices 1 and 2.
 +
 
 +
  * An example of  LP with two-index variables is the TP.
 +
 
 
|-
 
|-
| 00:15
+
| Slide 6
|ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਤੇ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਨ
+
What is Transportation Problem?
 +
|To understand the transportation problem, we consider the following network as an example
 +
 
 +
This network has three supply nodes -  plant P1, plant P2 and plant P3, two demand nodes - site S1 and site S2
 +
                               
 +
We can transport goods from P1 node to S1 and S2 with transporting cost c1,1 and c1,2.
 +
 
 +
Similarly, goods from P2 to S1 and S2 with transporting cost c2,1 and c2,2.
 +
 +
Goods from P3 to S1 and S2 with transporting cost c3,1 and c3,2, respectively. 
 +
 
 +
  * The aim is to supply goods from the plants to the sites, with total minimum transportation cost.
 +
 
 +
  * Supply nodes cannot transport more than their capacity.
 +
 
 +
  * Note that all the demand at the sites must be met.
 +
 
 +
  * Supply capacities, demands and transportation costs are known.
 +
 
 
|-
 
|-
| 00:17
+
| Slide 7
|ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ (errors) ਅਤੇ ਉਹਨਾ ਦੇ ਹੱਲ ਵੀ ਦੇਖਾਂਗੇ
+
Transportation Problem Example
 +
|
 +
  * A cement company transports cement from plants 1, 2 and 3 to construction sites 1 and 2.
 +
 
 +
  * The available supply at each plant is:
 +
      plant-1: 45 tons, plant-2: 60 tons and
 +
      plant-3: 35 tons.
 +
 
 +
  * The demands of sites are:
 +
      site-1: 50 tons and
 +
      site-2: 60 tons.
 +
 
 
|-
 
|-
| 00:22
+
|Slide 8
| ਇਸ ਟਿਯੂਟੋਰਿਅਲ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ(record) ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਂ ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਹਾਂ
+
Transportation Problem Example
 +
 
 +
| Point to the table
 +
  * The  cost of transporting 1 ton of cement from each plant to each site, is given in the table:
 +
 
 +
Transporting cost from plant one to site one and site two is three and two respectively.
 +
 
 +
Similarly, other plants have transporting cost.
 +
 +
Each plant has Available Supply.
 +
 +
Each site has Demand.
 +
 
 +
  * We will formulate it as LP problem and find its optimal solution.
 
|-
 
|-
| 00:25
+
|Slide 9
|"ਉਬਤੂੰ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ" ਵਰਜ਼ਨ (Ubuntu operating system version) 11.04
+
Decision Variable
 +
 
 +
|
 +
  * Two-index decision variable: xi,j is the number of tons transported from plant i to site j.
 +
 
 
|-
 
|-
|00:29
+
|Slide 10
|“ਜੀ ਸੀ ਸੀ”( gcc) ਅਤੇ “ਜੀ++”(g++) ਕੰਪਾਇਲਰ ਵਰਜ਼ਨ (compiler) 4.6.1  
+
Formulation
 +
|Formulation of this problem is:
 +
 
 +
  * Objective function:
 +
    Minimize
 +
    3 x1,1 plus 2x1,2 plus x2,1 plus 5x2,2 plus 5x3,1 plus 4x3,2.
 +
 
 +
  * Constraints:
 +
    Since plant-1 can not supply more than its capacity, therefore we have
 +
    x1,1 plus x1,2  is less than or equal to  forty five
 +
    Similary for plant-2, we have
 +
    x2,1 plus x2,2  is less than or equal to  sixty
 +
    Similary for plant-3, we have
 +
    x3,1 plus x3,2 is less than or equal to  thirty five
 +
 
 +
  * Demand at the site-1 must be met, therefore we have
 +
    x1,1 plus x2,1 plus x3,1  is greater than or equal (>=) to  fifty. It is equivalent to minus x1,1 minus x2,1 minus x3,1 is less than or    equal (<=)to minus fifty(-50).  
 +
    Both constraints are equivalent to each other.  
 +
    We multiplied with -1 to make inequality constraints in 'less than or equal to' form for Karmarkar function.
 +
    Similarly at site-2, we have
 +
    x1,2  plus x2,2  plus x3,2  is greater than or equal to (>=) sixty. It is equivalent to minus x1,2  minus x2,2  minus x32 is less than or      equal (<=) to minus sixty(-60).
 +
 
 +
 
 +
  * xi,j is greater than or equal to zero (This is because transported quantity can not be negative).
 +
    i is 1, 2, 3 because we have 3 supply nodes in this example.
 +
    And j is 1, 2 because we have two demand nodes.
 +
 
 
|-
 
|-
|00:35
+
|Slide 11
|ਆਓ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗਜ਼ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ |
+
Karmarkar Function in Scilab
 +
|
 +
  * Karmarkar function is LP solver in Scilab.
 +
 
 +
  * Karmarkar function solves the LP problem
 +
  in the following form-
 
|-
 
|-
|00:38
+
|Slide 12
|ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਕਰੇਕਟਰਜ਼ (characters) ਦੀ ਲੜੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਇਕ ਡਾਟਾ ਆਇਟਮ (data item) ਦੀ ਤਰਹ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
+
Karmarkar Function in Scilab
 +
 
 +
|
 +
              Minimize c transpose X.
 +
              subject to AeqX is equal to beq
 +
              which means constraints have equality sign.
 +
              AX less than or equal to b
 +
              which means constraints with greater than or equal to sign must be by multiplied by -1.
 +
              lb less than or equal to X less than or equal to ub.
 +
              Where, lb stands for lower bounds and ub stands for upper bounds on the variables.
 +
 
 +
  * c transpose, Aeq, beq, A, b, lb and ub are the known parameters.
 +
 
 +
  * x is the vector of decision variables.
 
|-
 
|-
| 00:44
+
| Slide 13
|ਜਿਵੇ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ  ਸਾਇਜ਼(Size)= ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਲੈੰਥ(length) +1
+
Input Parameters
 +
 
 +
|Coming back to our example.
 +
 
 +
  * The coefficient vector of objective function is c transpose 3 2 1 5 5 4.
 +
    This vector size will change according to the example.In our example, it contains 6 numbers.
 
|-
 
|-
| 00:49
+
|Slide 14
|ਚਲੋ ਮੈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਸਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਨੂੰ ਡਿਕਲੇਅਰ (declare) ਕਿਵੇ ਕਰਦੇ ਹਨ
+
Input Parameters
 +
 
 +
|
 +
  * The coefficient matrix of constraints is capital A .
 +
    In the first row, we have 1 1 and rest of the values are zero.
 +
    This is because in our 1st constraint only variables x1,1 and x1,2 are present, and rest of the variables have zero coefficient.
 +
    Row 2 is 0 0 1 1 0 0 because 2nd constraint  has variables x2,1 and x2,2.
 +
    And Row 3 is 0 0 0 0 1 1 because 3rd constraint  has variables x3,1 and x3,2.
 +
    In fourth row, we have -1 0 -1 0 -1 0.
 +
    This because in our 4th constraint only variables are x1,1, x2,1 and x3,1 are present.
 +
    5th row is 0 -1 0 -1 0 -1 because 5th constraint has variables x1,2, x2,2 and x3,2.
 
|-
 
|-
| 00:52
+
| Slide 15
|ਇਸ ਦੇ ਲਈ ਸਿੰਟੈਕਸ (syntax) ਇਹ ਹੈ
+
Input Parameters
 +
 
 +
|  
 +
    * The  vector of right hand side of constraints is b 45 60 35 -50 -60.
 +
 
 +
    * lb is equal to zero for all variables as all xi,j are greater than or equal to zero.
 +
 
 +
    * In our example, we do not require Aeq, beq and ub.
 
|-
 
|-
| 00:55
+
| Slide 16
|’char’(ਕੈਰ), ‘name of string (‘ਨੇਮ ਆਫ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ) ਅਤੇ ‘size’(ਸਾਇਜ਼)
+
Steps to download the required code
 +
 
 +
|I have a working example with me. I will open my file opt.sce in the Scilab console.
 +
 
 +
  * Pause this tutorial and click on the Code Files link below the player.  
 +
 
 +
  * This will download “opt.sce” file on your machine. 
 +
 
 +
  * Locate this file and open it in the Scilab console. 
 +
 
 +
  * Now resume the tutorial.
 
|-
 
|-
|00:59
+
|
|"char" ਇਕ ਡਾਟਾ ਟਾਇਪ ਹੈ, name of the ‘string’  ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ’’ ਦਾ ਨਾਮ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਥੇ ਸਾਇਜ਼ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾ
+
c = [3;2;1;5;5;4];
 +
|
 +
In the formulation of TP,
 +
 
 +
c is the coefficient vector of the objective function.
 +
 
 
|-
 
|-
| 01:06
+
 
|ਉਦਾਹਰਨ: ਇਥੇ ਅਸੀਂ ਇਕ ਕੈਰੈਕਟਰ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ (‘character string)  “’name” ਡਿਕਲੇਅਰ ਕੀਤਾ ਹੈ  ਜਿਸਦਾ ‘’ਸਾਇਜ਼ 10 ਹੈ ।
+
|
 +
A = [
 +
        1 1 0 0 0 0
 +
        0 0 1 1 0 0
 +
        0 0 0 0 1 1
 +
        -1 0 -1 0 -1 0
 +
        0 -1 0 -1 0 -1
 +
        ];
 +
|Capital A is the coefficient matrix of constraints.
 
|-
 
|-
| 01:13
+
 
|ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਇਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇਖਦੇ ਹਾ
+
|
 +
b=[45;60;35;-50;-60];
 +
|b is the vector of right hand side of constraints.
 
|-
 
|-
| 01:15
+
|
|ਮੈਂ  ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਏਡੀਟਰ (editor) ਤੇ ਕੋਡ(code) ਨੂੰ  ਲਿਖਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ  ਖੋਲ੍ਹਿਏ 
+
lb=[0;0;0;0;0;0];
 +
|
 +
lb is the vector of the lower bound of the variables.
 
|-
 
|-
|01:19
+
|
|ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਸਾਡੀ ਫਾਇਲ ਦਾ ਨਾਮ ਹੈ  ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਡੌਟ ਸੀ ("string.c")
+
ub =[];
 +
|
 +
Upper bound is empty vector because we do not require it in this example.
 
|-
 
|-
|01:23
+
|
|ਇਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ‘’ਯੂਜ਼ਰ ਵੱਲੋ ਇਕ  ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਇਨਪੁਟ ਲਵਾਂਗੇ ਅਤੇ ਇਸਨੂ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਾਂਗੇ
+
[xopt,fopt,exitflag,iter,yopt]=
 +
karmarkar([],[],c,[],[],[],[],[],A,b,lb,ub)
 +
 
 +
|
 +
Now we can call the Karmarkar function to solve TP.
 +
Each parameter in this function is explained in the spoken tutorial mentioned earlier.
 +
In TP, four parameters c, A, b, lb and ub will always be present, and rest will be empty.
 +
 
 
|-
 
|-
|01:29
+
 
|ਹੁਣ ਮੈਨੂੰ ਕੋਡ(code) ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਦਿਉ
+
|
 +
disp(xopt,'Optimal solution')
 +
|
 +
This line will display xopt value, which is the optimal solution of TP.
 +
 
 
|-
 
|-
|01:32
+
|
|ਇਹ  ਸਾਡੀ "ਹੈਡਰ ਫਾਇਲ"( header file) ਹੈ
+
disp(fopt, 'Optimal value')
 +
 
 +
|This line will display fopt value, which is the optimal value of TP.
 +
 
 
|-
 
|-
| 01:34
+
| Optimal-solution 
|ਇਥੇ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਡੌਟ ਐਚ (‘string.h)’ ਵਿੱਚ ਡੇਕਲੇਰੇਸ਼ਨ, ਫੰਕਸ਼ਨਜ਼ (functions), ਕੌਨਸਟੈਂਟਸ (constants) ਅਤੇ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਯੁਟਿਲਟੀਜ਼ (‘string’ handling utilities) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ।
+
 
 +
    0.0000691 
 +
    44.999793 
 +
    50.000138 
 +
    0.0002763 
 +
    0.0000691 
 +
    15.
 +
 
 +
|The optimal solution and optimal value are given.
 +
 
 +
First value is x1,1,  
 +
second value is x1,2,
 +
third value is x2,1,
 +
fourth value is x2,2, 
 +
fifth value is x3,1
 +
and sixth value is x3,2.
 +
 
 +
Note x1,1 can be taken as zero since the decimal value after zero, is floating point error.
 +
x1,2 can be rounded upto forty five.
 +
x2,1 can be rounded to fifty.
 +
x2,2 and x3,1 can be rounded to zero.
 
|-
 
|-
| 01:43
+
| Optimal-value 
|ਜਦੋ ਵੀ ਅਸੀਂ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ  ਫੰਕਸ਼ਨਜ਼  ਨਾਲ ‘’ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾ, ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਹੈਡਰ ਫਾਇਲ ਲਗਾਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ
+
    200.00166
 +
 
 +
|Optimal value is two hundred only as decimal places are only floating point errors.
 +
 
 
|-
 
|-
| 01:47
+
| Slide 17
|ਇਹ ਸਾਡਾ "ਮੇਨ (main) ਫੰਕਸ਼ਨ" ਹੈ
+
Result
 +
 
 +
|In our example, red edges denote the non zero variables in the optimal solution.
 +
 
 +
In the optimal solution, we can transport,
 +
45 tons from plant-1 to site-2 with transportation cost 2 per ton, 
 +
50 tons from plant-2 to site-1 with transportation cost 1 per ton,
 +
15 tons from plant-3 to site-2 with transportation cost 4 per ton.
 +
 
 +
Other values of x are zero. So we do not transport goods on those paths.
 +
 
 +
Thus, the minimum transportation cost to transport the goods is two hundred.
 +
 
 
|-
 
|-
|01:49
+
| Slide 18
|ਇਥੇ ਅਸੀਂ ਸਾਇਜ਼ '30' ਦਾ ਇਕ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ‘‘ ਡਿਕਲੇਅਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾ
+
Assignment
 +
 
 +
|Here is an assignment for you. Here we have 2 plants and 2 sites. Transporation cost is given in the table.
 +
 
 +
  * Hint: Formulate this problem as explained in the previous example.
 +
 
 +
  * Please solve it using Karmarkar function and verify.
 +
 
 +
  * The optimal value should be 520. And
 +
 
 +
  * The optimal solution  should have x1,2=60, x2,1= 100 , and all others have zero.
 +
 
 
|-
 
|-
|01:55
+
|Slide 19
|ਇਥੇ ਅਸੀਂ ਯੂਜ਼ਰ(user) ਤੋ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ‘’ਲੈ ਰਹੇ ਹਾਂ
+
Summary
 +
 
 +
|This brings us to the end of this tutorial.  Let us summarise.
 +
 
 +
In this tutorial, we have learnt:
 +
  * About variables with two indices.
 +
 
 +
  * Example of LP with two-index variables and its input parameters.
 +
 
 +
  * We have also learn  applying Karmarkar function to solve Linear  Transportation problem in Scilab.
 +
 
 
|-
 
|-
|01:58
+
|Slide 20
| ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਨੂ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਅਸੀਂ  ਫੋਰ੍ਮੇਟ ਸ੍ਪੈਸਿਫਾਇਰ (format specifier) %s ਦੇ ਨਾਲ ਸਕੈਨ ਐਫ ‘(scanf()) ’ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਰਤਿਆ ਹੈ
+
FOSSEE
 +
 
 +
|
 +
OR Tools series is created by the FOSSEE Project, IIT Bombay.
 +
 
 +
FOSSEE stands for Free and Open Source Software for Education.
 +
 
 +
  * This project promotes the use of free and open source software tools.
 +
 
 +
  * For more details, please visit: http://fossee.in/
 
|-
 
|-
|02:05
+
|Slide 21
|ਅਸੀਂ ਇਥੇ ਕੈਰਟ (^, caret) ਅਤੇ ਸਲੈਸ਼ ਐਨ (\n) ਚਿਨ੍ਹ ਦਾ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਪੇਸਿਜ਼ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਾ
+
About the Spoken Tutorial Project
 +
 
 +
 
 +
|
 +
The video at this link summarises the Spoken Tutorial project.
 +
 
 +
Please download and watch it.
 
|-
 
|-
| 02:11
+
|Slide 22
|ਫੇਰ ਅਸੀਂ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਾਗੇ
+
Spoken Tutorial Workshops
 +
 
 +
|
 +
The Spoken Tutorial Project Team conducts workshops and gives certificates on passing online tests.
 +
 
 +
For more details, please write to us.
 +
 
 
|-
 
|-
| 02:13
+
|Slide 23
| ਇਹ ਸਾਡੀ ਰਿਟਰਨ ਸਟੇਟਮੇਂਟ’(return statement) ਹੈ
+
Acknowledgements
 +
 
 +
|
 +
Spoken Tutorial Project is funded by NMEICT, MHRD, Government of India.
 +
 
 +
    * More information on this Mission is available at http://spoken-tutorial.org /NMEICT-Intro
 +
 
 +
Script is created by Suraj Trivedi
 +
This is Rahul Joshi from FOSSEE Project, IIT Bombay. 
 +
Thank you for watching.
 +
 
 
|-
 
|-
| 02:16
+
 
| ਹੁਣ  ‘’ਸੇਵ  ਦਬਾਓ
+
|-
+
| 02:18
+
| ਹੁਣ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ
+
|-
+
| 02:20
+
| ਪਹਿਲੇ ਆਪਣੇ ਕੀਬੋਰਡ ਤੇ ‘Ctrl, Alt ਅਤੇ T’  ਬਟਨ ਇਕੱਠੇ ਦਬਾ ਕੇ ‘ਟਰਮਿਨਲ’(terminal) ਵਿੰਡੋ ਖੋਲੋ
+
|-
+
| 02:30
+
|ਕਮਪਾਇਲ(compile) ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖੋ ‘gcc"' ਸਪੇਸ ‘string.c’ ਸਪੇਸ ‘-o’ ਸਪੇਸ ‘ str ‘
+
|-
+
| 02:37
+
|ਅਤੇ ‘‘ ਐਂਟਰ ਦਬਾਓ
+
|-
+
| 02:40
+
| ਚਲਾਉਨ ਲਈ ਲਿਖੋ ‘./str ‘ (ਡੋਟ ਸਲੈਸ਼ ਐਸ ਟੀ ਆਰ)
+
|-
+
| 02:43
+
|ਹੁਣ ‘’ ਐਂਟਰ ਦਬਾਓ
+
|-
+
| 02:46
+
|ਸਕ੍ਰੀਨ ਤੇ ਡਿਸਪਲੇ ਹੋਇਆ ਹੈ- ‘Enter the string ‘
+
|-
+
| 02:49
+
|ਮੈ  ‘Talk To A Teacher ‘ ਲਿਖਦਾ ਹਾ
+
|-
+
| 02:56
+
|ਹੁਣ ਐਂਟਰ ਦਬਾਓ
+
|-
+
| 02:58
+
|ਇਸਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੇਖੋ ’ The string is Talk To A Teacher’
+
|-
+
| 03:03
+
|ਚਲੋ ਹੁਣ ਆਪਣੀ ਸਲਾਇਡਜ਼ ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਆਉਂਦੇ ਹਾ
+
|-
+
| 03:06
+
|ਹੁਣ ਤਕ ਅਸੀਂ  ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਦੇ ਡੇਕਲੇਰੇਸ਼ਨ (declaration)  ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ
+
|-
+
| 03:10
+
|ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਇਨੀਸ਼ਿਅਲਾਇਜ਼ (initialize) ਕਰਨ ਦੇ  ਬਾਰੇ ਜਾਨਾਂ ਗੇ
+
|-
+
| 03:13
+
|ਇਸ ਲਈ ਸਿੰਟੈਕਸ ਇਹ ਹੈ
+
|-
+
| 03:16
+
|’char var_name[size] = “string”; ‘
+
|-
+
| 03:20
+
|ਉਦਾਹਰਨ: ਇਥੇ ਅਸੀਂ ਇਕ ਕੈਰੈਕਟਰ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ‘names’ ਡਿਕਲੇਅਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦਾ ਸਾਇਜ਼ 10 ਹੈ, ਅਤੇ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਹੈ “Priya”
+
|-
+
| 03:28
+
|ਇਹ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕ ਹੋਰ ਸਿੰਟੈਕਸ ਹੈ 
+
|-
+
| 03:31
+
|’char var_name[ ] = {'S', 't', 'r', 'i', 'n', 'g'}’  ਸਿੰਗਲ ਕੋਟਸ (single quotes) ਵਿੱਚ 
+
|-
+
| 03:36
+
| ਉਦਾਹਰਨ: ‘char names[10] = {'P', 'r', 'i', 'y', 'a'}’  ਸਿੰਗਲ ਕੋਟਸ ਵਿੱਚ 
+
|-
+
| 03:42
+
| ਮੈ ਤੁਹਾਨੂ ਪਹਿਲੇ ਸਿੰਟੈਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋ ਇਕ ਉਦਾਹਰਨ ਨਾਲ ਦਸਦੀ ਹਾ
+
|-
+
| 03:48
+
|ਚਲੋ ਏਡਿਟਰ ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਚਲਦੇ ਹਾ| ਅਸੀਂ ਓਹੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਰਤਾਂ ਗੇ   
+
|-
+
| 03:52
+
|ਪਹਿਲਾ ਆਪਣੇ  ਕੀਬੋਰਡ ਤੇ  ‘shift, ctrl ਅਤੇ  s ‘ ਬਟਨ  ਇਕੱਠੇ ਦਬਾਓ
+
|-
+
| 03:58
+
|ਹੁਣ ਫਾਇਲ ਨੂ 'stringinitialize’ ਦੇ ਨਾਮ ਦੇ ਕਰ ਸੇਵ ਕਰੋ
+
|-
+
| 04:03
+
|ਹੁਣ ‘’ਸੇਵ ਦਵਾਓ
+
|-
+
| 04:06
+
| ਅਸੀਂ  ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ’ ਨੂ ਇਨੀਸ਼ਿਅਲਾਇਜ਼ ਕਰਨ ਲਗੇ ਹਾ 
+
|-
+
| 04:08
+
|ਤੋ ਪੰਜਵੀ ਲਾਇਨ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ 
+
|-
+
| 04:11
+
| ਈਕੁਅਲ ਟੂ (=) ਅਤੇ ਡਬਲ ਕੋਟਸ ਵਿੱਚ  “Spoken- Tutorial”;
+
|-
+
| 04:20
+
| ਹੁਣ ਸੇਵ ਦਬਾਓ
+
|-
+
| 04:22
+
|ਹੁਣ ਇਹਨਾ ਦੋ ਲਾਇਨਾਂ ਨੂ ਹਟਾ ਦੇਵੋ ਕਿਓਕੀ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਾਗੇ
+
|-
+
| 04:27
+
| ਹੁਣ ਸੇਵ ਦਬਾਓ 
+
|-
+
| 04:30
+
|ਐਗਜ਼ੀਕਯੂਟ (execute) ਕਰੋ
+
|-
+
| 04:31
+
|ਆਪਣੇ ‘’ਟਰਮਿਨਲ  ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਆਓ 
+
|-
+
| 04:33
+
|ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖੋ 
+
|-
+
| 04:35
+
|gcc ਸਪੇਸ (space) stringinitialize.c ਸਪੇਸ -o ਸਪੇਸ str2
+
|-
+
| 04:44
+
|ਇਥੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ  str2 ਹੈ ਕਿਓਕਿ ਅਸੀਂ string.c ਫਾਇਲ  ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਰਾਮੀਟਰ str ਨੂ ਓਵਰਰਾਇਟ (overwrite)ਨਹੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ
+
|-
+
| 04:54
+
|ਹੁਣ ਐਂਟਰ ਦਬਾਓ 
+
|-
+
| 04:56
+
|ਚਲਾਉਨ ਲਈ ਲਿਖੋ  ਡੌਟ ਸਲੈਸ਼ ਐਸ ਟੀ ਆਰ ਟੂ(./str2)
+
|-
+
| 05:00
+
| ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਹ ਆਉਂਦੀ ਹੈ - "The string is Spoken-Tutorial".
+
|-
+
| 05:06
+
|ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਕੁਛ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ (common errors) ਬਾਰੇ ਜਾਨਾਂ ਗੇ
+
|-
+
| 05:09
+
|ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਆਓ 
+
|-
+
| 05:11
+
| ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਦੇ  ਸਪੈਲਿੰਗ (spelling)ਐਸ ਟੀ ਆਈ ਐਨ ਜੀ (sting) ਲਿਖ ਦਿਤੇ ਹਨ 
+
|-
+
| 05:16
+
|ਹੁਣ  ਸੇਵ ਦਬਾਓ
+
|-
+
| 05:18
+
| ਐਗਜ਼ੀਕਯੂਟ (execute) ਕਰੋ
+
|-
+
| 05:19
+
|ਆਪਣੇ ਟਰਮਿਨਲ ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਆਓ
+
|-
+
| 05:21
+
| ਪਹਿਲੇ ਦੀ ਤਰਹ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰੋ
+
|-
+
| 05:23
+
|ਅਸੀਂ ਇਕ ਫੇਟੇਲ ਔਰਰ (fatal (ਘਾਤਕ) error)  ਦੇਖਦੇ ਹਾ 
+
|-
+
| 05:25
+
|ਜੋ ਹੈ, ‘sting.h: no such file or directory ‘ 
+
|-
+
| 05:28
+
|’compilation terminated‘
+
|-
+
| 05:30
+
|ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਆਓ 
+
|-
+
| 05:32
+
|ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੋਇਆ ਕਿਓਕਿ ਕੰਪਾਈਲਰ ਨੂੰ sting.h ਨਾਮ ਦੀ ਕੋਈ ਵੀ ਹੈੱਡਰ ਫਾਇਲ ਨਹੀ ਲੱਭੀ ਹੈ
+
|-
+
| 05:39
+
|ਜਿਸ ਕਰਕੇ ਇਹ ਐਰਰ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ 
+
|-
+
| 05:41
+
|ਚਲੋ ਇਸ ਐਰਰ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੀਏ 
+
|-
+
| 05:43
+
|ਇਥੇ  r  ਲਿਖੋ 
+
|-
+
| 05:45
+
|ਹੁਣ  ਸੇਵ ਦਬਾਓ
+
|-
+
| 05:46
+
|ਫੇਰ ਤੋ  ਚਲਾਓ 
+
|-
+
| 05:47
+
|ਆਪਣੇ ਟਰਨਿਮਲ ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਆਓ' 
+
|-
+
| 05:50
+
|ਪਹਿਲੇ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਚਲਾਓ 
+
|-
+
| 05:54
+
|ਹਾਂ ਇਹ ਚਲ ਰਿਹਾ ਹੈ 
+
|-
+
| 05:56
+
|ਹੁਣ ਇਕ ਹੋਰ ਆਮ ਐਰਰ ਵੇਖਦੇ ਹਾ 
+
|-
+
| 05:59
+
|ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਆਓ 
+
|-
+
| 06:02
+
|ਮੰਨ ਲੋ ਕਿ ਇਥੇ ਮੈ char (ਕੈਰ) ਦੀ ਥਾਂ int (ਇੰਟ) ਲਿਖਦੀ ਹਾ 
+
|-
+
| 06:06
+
|ਹੁਣ  ਸੇਵ  ਦਬਾਓ
+
|-
+
| 06:07
+
|ਦੇਖਿਏ ਕਿ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 
+
|-
+
| 06:09
+
|ਆਪਣੇ  ਟਰਮਿਨਲ ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਆਓ 
+
|-
+
| 06:11
+
|ਮੈਨੂ ਪ੍ਰੋਮ੍ਪਟ ਕਲਿਯਰ (clear) ਕਰਨ ਦੇਓ 
+
|-
+
| 06:15
+
|ਪਹਿਲੇ ਦੀ ਤਰਹ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰੋ 
+
|-
+
| 06:17
+
|ਅਸੀ ਇਕ ਐਰਰ ਦੇਖਦੇ ਹਾ 
+
|-
+
| 06:19
+
|’Wide character array initialized from non-wide string ‘ 
+
|-
+
| 06:24
+
|ਇਸ ਦਾ ਕਾਰਣ ਹੈ-  %s ਫਾਰਮੈਟ ਸਪੈਸੀਫਾਯਰ ਕੈਰ (char) ਟਾਇਪ ਆਰਗੂਮਿੰਟ (argument) ਲਈ  ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਆਰਗੂਮਿੰਟ 2 ਦੀ ਟਾਇਪ ਇੰਟ ( 'int') ਹੈ 
+
|-
+
| 06:32
+
|ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਆਓ
+
|-
+
| 06:36
+
|ਇਸ ਦੀ ਵਜਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਲਈ  %s ਫਾਰਮੈਟ ਸਪੈਸਿਫਾਯਰ ਦੀ ਵਰਤੋ ਕੀਤੀ ਹੈ ।
+
|-
+
| 06:42
+
|ਪਰ ਅਸੀਂ ਓਹਨੂ ਇੰਟੀਜਰ  ਡਾਟਾ ਟਾਇਪ ਨਾਲ ਇਨੀਸ਼ਅਲਾਇਜ਼ (initialize) ਕਰ ਰਹੇ ਹਾ 
+
|-
+
| 06:47
+
|ਚਲੋ ਐਰਰ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੀਏ 
+
|-
+
| 06:49
+
|ਇਥੇ  char ਲਿਖੋ 
+
|-
+
| 06:51
+
| ਸੇਵ ਦਬਾਓ
+
|-
+
| 06:53
+
|ਚਲੋ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾ । ਆਪਣੇ  ਟਰਮਿਨਲ ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਆਓ
+
|-
+
| 06:56
+
|ਪਹਿਲੇ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਚਲਾਓ
+
|-
+
| 07:00
+
|ਹਾਂ ਇਹ ਚਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ।
+
|-
+
| 07:03
+
|ਚਲੋ ਹੁਣ ਦੇਖਦੇ ਹਾ ਕਿ ਇੱਸੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ‘C++’ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇ ਚਲਾਉਣਾ ਹੈ 
+
|-
+
| 07:08
+
| ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਆਓ
+
|-
+
| 07:11
+
|ਮੈਨੂ ਆਪਣੀ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਫਾਇਲ ਸ੍ਟ੍ਰਿਗ ਡੌਟ ਸੀ (‘string.c’) ਨੂ ਖੋਲਣ ਦਿਓ 
+
|-
+
| 07:15
+
|ਇਥੇ ਅਸੀਂ ਕੋਡ ਏਡਿਟ ਕਰਾਂ ਗੇ 
+
|-
+
| 07:18
+
|ਪਹਿਲਾ ਆਪਣੇ ਕੀਬੋਰਡ ਤੇ ‘shift’, ‘ctrl’  ਅਤੇ ‘s’  ਬਟਨ ਇਕੱਠੇ ਦਬਾਓ 
+
|-
+
| 07:25
+
|ਹੁਣ ਫਾਇਲ ਨੂ  ਡੌਟ ਸੀ ਪੀ ਪੀ (‘.cpp’) ਐਕ੍ਸਟੈਂਸ਼ਨ (extension) ਨਾਲ ਸੇਵ ਕਰੋ
+
|-
+
| 07:29
+
|ਅਤੇ  ਸੇਵ ਦਬਾਓ 
+
|-
+
| 07:33
+
|ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਹੈਡਰ ਫਾਇਲ ਨੂ iostream ਨਾਲ ਬਦਲਾਂ ਗੇ 
+
|-
+
| 07:38
+
| ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਯੂਜ਼ਿੰਗ ਸਟੇਟਮੈਂਟ (‘using statement ‘) ਨੂੰ ਵੀ ਲਿਖੋ
+
|-
+
| 07:43
+
| ਹੁਣ  ਸੇਵ ਦਬਾਓ 
+
|-
+
| 07:47
+
|ਹੁਣ ਇਸ ਡੈਕਲੇਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਡਿਲੀਟ ਕਰਾਂ ਗੇ
+
|-
+
| 07:50
+
| ਇਕ ਸ੍ਟ੍ਰਿਗ ਵੇਰਿਏਬਲ ਡਿਕਲੇਅਰ ਕਰੋ
+
|-
+
| 07:53
+
|ਲਿਖੋ  string ਸਪੇਸ strname ਅਤੇ ਇਕ  semicolon
+
|-
+
| 07:59
+
|ਸੇਵ ਦਬਾਓ 
+
|-
+
| 08:02
+
|  printf ਸਟੇਟਮੇਂਟ ਨੂੰ  cout ਸਟੇਟਮੇਂਟ ਨਾਲ ਬਦਲੋ
+
|-
+
| 08:07
+
|ਇਥੇ ਬੰਦ ਬਰੇਕਟ (closing bracket) ਨੂੰ ਡਿਲੀਟ ਕਰੋ
+
|-
+
| 08:11
+
| scanf ਸਟੇਟਮੇਂਟ  ਨੂ ਡਿਲੀਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲਿਖੋ getline  ਬਰੈਕਟ ਸ਼ੁਰੂ ਅਤੇ ਬਰੈਕਟ ਬੰਦ । ਬਰੈਕਟ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ (cin, strname) 
+
|-
+
| 08:24
+
|ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਕ  ਸੈਮਿਕੋਲਨ (;) ਟਾਇਪ ਕਰੋ । 
+
|-
+
| 08:28
+
|ਹੁਣ printf ਸਟੇਟਮੇਂਟ ਨੂੰ  cout ਸਟੇਟਮੇਂਟ ਨਾਲ ਬਦਲੋ
+
|-
+
| 08:36
+
| ਫੌਰਮੈਟ ਸਪੈਸਿਫਾਇਰ (format specifier) ਅਤੇ  ਸਲੈਸ਼ ਔਨ (\n) ਨੂ ਡਿਲੀਟ ਕਰੋ 
+
|-
+
| 08:40
+
|ਹੁਣ  ਕੌਮਾ(comma) ਡਿਲੀਟ ਕਰੋ 
+
|-
+
| 08:42
+
|ਦੋ ਖੁੱਲਇਆ ਏੰਗ੍ਲ ਬਰੈਕਟਸ(opening angle brackets) ਲਿਖੋ । ਇਸ ਬਰੇਕਟ ਨੂੰ ਡਿਲੀਟ ਕਰੋ 
+
|-
+
| 08:49
+
| ਦੋ ਖੁੱਲਇਆ ਏੰਗ੍ਲ ਬਰੇਕਟਸ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਦੋ ਕੌਟਸ ਵਿੱਚ  ਸਲੈਸ਼ ਐਨ ( \n ) ਲਿਖੋ
+
|-
+
| 08:54
+
|ਅਤੇ ਸੇਵ ਦਬਾਓ
+
|-
+
| 08:58
+
|ਇਥੇ ਅਸੀਂ ਇਕ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਵੇਰਿਏਬਲ  strname ਨੂੰ ਡਿਕਲੇਅਰ ਕੀਤਾ ਹੈ
+
|-
+
| 09:03
+
|C++ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਫੌਰਮੈਟ ਸਪੈਸਿਫਾਇਰ ਦੀ ਵਰਤੋ ਨਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ compiler ਨੂ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ strname ਇਕ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਵੇਰਿਏਬਲ ਹੈ
+
|-
+
| 09:13
+
|ਇਥੇ ‘getline’ (ਗੈਟਲਾਇਨ) ਦੀ ਵਰਤੋ ਇਨਪੁਟ ਲੜੀ ਵਿੱਚੋ ਕਰੇਕਟਰ ਕਢ਼ਣ ਲਈ ਹੋਈ ਹੈ 
+
|-
+
| 09:18
+
|ਇਹ ਓਹਨਾ ਨੂੰ  ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਦੀ ਤਰਹ ਸਟੋਰ ਕਰੇਗਾ 
+
|-
+
| 09:22
+
|ਹੁਣ ਮੈਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਚਲਾਉਨ ਦੇਓ । ਆਪਣੇ ਟਰਮਿਨਲ ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਆਓ 
+
|-
+
| 09:27
+
|ਪ੍ਰੋਮਪੱਟ ਕਲਿਅਰ (clear) ਕਰੋ 
+
|-
+
| 09:30
+
|ਕਮਪਾਇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖੋ 
+
|-
+
| 09:32
+
|g++ ਸਪੇਸ string.cpp ਸਪੋਸ -o ਸਪੇਸ str3 
+
|-
+
| 09:39
+
| ਅਤੇ  ਐੰਟਰ ਦਬਾਓ 
+
|-
+
| 09:41
+
|ਚਲਾਉਨ ਲਈ ਲਿਖੋ  ਡੌਟ ਸਲੈਸ਼ ਐਸ ਟੀ ਆਰ ਥ੍ਰੀ (./str3) 
+
|-
+
| 09:46
+
| ਐੰਟਰ ਦਬਾਓ 
+
|-
+
| 09:47
+
| ‘Enter the string’ ਡਿਸਪਲੇ ਹੋਇਆ ਹੈ
+
|-
+
| 09:50
+
|ਮੈ ਲਿਖਦੀ ਹਾ ‘Talk To A Teacher ‘ 
+
|-
+
| 09:55
+
|ਹੁਣ  ਐੰਟਰ ਦਬਾਓ
+
|-
+
| 09:57
+
|ਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਉਂਦੀ ਹੈ 
+
|-
+
| 09:59
+
|’The string is Talk To A Teacher’ 
+
|-
+
| 10:03
+
|ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੀ (C) ਕੋਡ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾ ਹੀ ਹੈ
+
|-
+
| 10:07
+
|ਹੁਣ ਆਪਣੀਆ ਸਲਾਇਡਜ਼ ਤੇ ਵਾਪਿਸ ਆਓ 
+
|-
+
| 10:10
+
|ਸਂਖੇਪ ਵਿੱਚ 
+
|-
+
| 10:11
+
|ਇਸ ਟੁਟੋਰਿਯਲ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਸਿਖਿਆ ਹੈ 
+
|-
+
| 10:13
+
|ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗਜ਼ 
+
|-
+
| 10:14
+
|ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ  ਨੂੰ ਡਿਕਲੇਅਰ ਕਰਨਾ
+
|-
+
| 10:16
+
|ਉਦਾਹਰਨ: ‘ char strname[30] ‘
+
|-
+
|10:20
+
| ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ  ਨੂੰ ਇਨਿਸ਼ਿਅਲਾਇਜ਼ ਕਰਨਾ 
+
|-
+
| 10:21
+
|ਉਦਾਹਰਨ: char strname[30] = “Talk To A Teacher”
+
|-
+
| 10:26
+
|ਅਸਾਇਨਮੇਂਟ (assignment, ਅਭਿਆਸ) ਲਈ
+
|-
+
| 10:28
+
|ਦੂਸਰੀ ਸਿੰਟੈਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋ ਕਰਕੇ ਇਕ ਸ੍ਟ੍ਰਿੰਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਵਾਣ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਿਖੋ
+
|-
+
| 10:34
+
|ਹੇਂਠ ਦਿੱਤੇ ਲਿੰਕ ਤੇ ਦਿੱਤੀ ਵਿਡੀਓ ਵੇਖੋ 
+
|-
+
| 10:37
+
|ਇਹ ਸਪੋਕਨ ਟਯੁਟੋਰਿਅਲ ਪ੍ਰੋਜੇਕਟ ਬਾਰੇ ਸਂਖੇਪ ਵਿੱਚ ਜਾਨਕਾਰੀ ਦੇਵੇ ਗਾ
+
|-
+
| 10:40
+
|ਅਗਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਰਯਾਪ੍ਤ  ਬੈਡਵਿਡਥ ਨਾਂ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਡਾਉਨਲੋਡ ਕਰਕੇ ਵੀ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋਣ 
+
|-
+
|10:44
+
| ਸਪੋਕਨ ਟਯੁਟੋਰਿਅਲ ਪ੍ਰੌਜੈਕਟ ਟੀਮ (spoken tutorial project team)
+
|-
+
| 10:46
+
|ਸਪੋਕਨ ਟਯੁਟੋਰਿਅਲ ਵੀਡਿਓ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਕੇ ਵਰ੍ਕਸ਼ਾਪਸ (workshop) ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ
+
|-
+
| 10:49
+
|ਜੇਹੜੇ ਓਨਲਾਇਨ ਟੇਸਟ ਪਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾ ਨੂੰ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ 
+
|-
+
| 10:54
+
|ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ contact@spoken-tutorial.org ਨੂੰ ਲਿਖੋ
+
|-
+
|11:01
+
|ਸਪੋਕੇਨ ਟਯੁਟੋਰਿਅਲ ਪ੍ਰੋਜੇਕਟ ਟਾਕ ਟੂ ਅ ਟੀਚਰ (Talk to a Teacher) ਪ੍ਰੋਜੇਕਟ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ
+
|-
+
|11:04
+
|ਇਹ ਪ੍ਰੌਜੈਕਟ, ਨੈਸ਼ਨਲ ਮਿਸ਼ਨ ਆਨ ਏਜੁਕੇਸ਼ਨ‘, ਆਈ. ਸੀ. ਟੀ., ਐਮ. ਏਚ. ਆਰ. ਡੀ. (‘The National Mission on Education” ICT, MHRD,) ਭਾਰਤ ਸਰਕਾਰ(Government of India), ਦ੍ਵਾਰਾ ਸਮਰਥਿਤ(supported) ਹੈ
+
|-
+
| 11:12
+
|ਇਸ ਮਿਸ਼ਨ ਦੀ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ spoken-tutorial.org/NMEICT-Intro ਉੱਤੇ ਮੌਜੂਦ ਹੈ
+
|-
+
| 11:16
+
| ਸ਼ਿਵ ਗਰਗ ਦ੍ਵਾਰਾ ਲਿਖੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ (script) ਕਿਰਨ ਖੋਸਲਾ ਦੀ ਅਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਹਾਜ਼ਿਰ ਹੋਈ 
+
|-
+
| 11:20
+
|ਦੇਖਣ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ
+
 
|}
 
|}

Latest revision as of 17:39, 28 May 2015

Time Narration
Slide 1

Welcome

Welcome to the spoken tutorial on solving Linear programming problems with two-index variables in Scilab.
Slide 2

Objective

In this tutorial, we will learn how to:
 * Solve a Linear Programming problem having variables with two indices in Scilab.
 * Use Karmarkar function. 
 * Use Transportation Problem as an example of Linear Programming.
Slide 3

Prerequisites

In order to understand this tutorial:
  * You should have gone through the spoken tutorial on 'Optimization Using Karmarkar Function'.
  * This tutorial is available on the Spoken Tutorial website.
  * You should be familiar with Linear Programming.
  * And have Scilab installed on your system.
Slide 4

Terminology

In this tutorial, we will refer to:
  * Linear Programming as LP. And 
  * Transportation Problem as TP.
Slide 5

What is two-index variable?

 * If a variable has two indices in LP, then it is called a two-index variable.
 * For example x one comma two. Here x has two indices 1 and 2.
 * An example of  LP with two-index variables is the TP.
Slide 6

What is Transportation Problem?

To understand the transportation problem, we consider the following network as an example

This network has three supply nodes - plant P1, plant P2 and plant P3, two demand nodes - site S1 and site S2

We can transport goods from P1 node to S1 and S2 with transporting cost c1,1 and c1,2.

Similarly, goods from P2 to S1 and S2 with transporting cost c2,1 and c2,2.

Goods from P3 to S1 and S2 with transporting cost c3,1 and c3,2, respectively.

 * The aim is to supply goods from the plants to the sites, with total minimum transportation cost. 
 * Supply nodes cannot transport more than their capacity. 
 * Note that all the demand at the sites must be met. 
 * Supply capacities, demands and transportation costs are known. 
Slide 7

Transportation Problem Example

  * A cement company transports cement from plants 1, 2 and 3 to construction sites 1 and 2.
  * The available supply at each plant is: 
      plant-1: 45 tons, plant-2: 60 tons and
      plant-3: 35 tons.
  * The demands of sites are: 
      site-1: 50 tons and
      site-2: 60 tons.
Slide 8

Transportation Problem Example

Point to the table
  * The  cost of transporting 1 ton of cement from each plant to each site, is given in the table:

Transporting cost from plant one to site one and site two is three and two respectively.

Similarly, other plants have transporting cost.

Each plant has Available Supply.

Each site has Demand.

  * We will formulate it as LP problem and find its optimal solution. 
Slide 9

Decision Variable

  * Two-index decision variable: xi,j is the number of tons transported from plant i to site j.
Slide 10

Formulation

Formulation of this problem is:
  * Objective function:
    Minimize
    3 x1,1 plus 2x1,2 plus x2,1 plus 5x2,2 plus 5x3,1 plus 4x3,2.
  * Constraints:
    Since plant-1 can not supply more than its capacity, therefore we have
    x1,1 plus x1,2  is less than or equal to  forty five
    Similary for plant-2, we have
    x2,1 plus x2,2  is less than or equal to  sixty
    Similary for plant-3, we have
    x3,1 plus x3,2 is less than or equal to  thirty five
  * Demand at the site-1 must be met, therefore we have
    x1,1 plus x2,1 plus x3,1  is greater than or equal (>=) to  fifty. It is equivalent to minus x1,1 minus x2,1 minus x3,1 is less than or     equal (<=)to minus fifty(-50). 
    Both constraints are equivalent to each other. 
    We multiplied with -1 to make inequality constraints in 'less than or equal to' form for Karmarkar function.
    Similarly at site-2, we have
   x1,2  plus x2,2  plus x3,2  is greater than or equal to (>=) sixty. It is equivalent to minus x1,2  minus x2,2  minus x32 is less than or       equal (<=) to minus sixty(-60). 


 * xi,j is greater than or equal to zero (This is because transported quantity can not be negative). 
   i is 1, 2, 3 because we have 3 supply nodes in this example.
   And j is 1, 2 because we have two demand nodes.
Slide 11

Karmarkar Function in Scilab

 * Karmarkar function is LP solver in Scilab.
 * Karmarkar function solves the LP problem 
in the following form-
Slide 12

Karmarkar Function in Scilab

             Minimize c transpose X.
             subject to AeqX is equal to beq
             which means constraints have equality sign.
             AX less than or equal to b
             which means constraints with greater than or equal to sign must be by multiplied by -1.
             lb less than or equal to X less than or equal to ub.
             Where, lb stands for lower bounds and ub stands for upper bounds on the variables. 
  * c transpose,  Aeq, beq, A, b,  lb and ub are the known parameters.
  * x is the vector of decision variables.
Slide 13

Input Parameters

Coming back to our example.
  * The coefficient vector of objective function is c transpose 3 2 1 5 5 4.
    This vector size will change according to the example.In our example, it contains 6 numbers. 
Slide 14

Input Parameters

  * The coefficient matrix of constraints is capital A . 
    In the first row, we have 1 1 and rest of the values are zero.
    This is because in our 1st constraint only variables x1,1 and x1,2 are present, and rest of the variables have zero coefficient.
    Row 2 is 0 0 1 1 0 0 because 2nd constraint  has variables x2,1 and x2,2.
    And Row 3 is 0 0 0 0 1 1 because 3rd constraint  has variables x3,1 and x3,2.
    In fourth row, we have -1 0 -1 0 -1 0. 
    This because in our 4th constraint only variables are x1,1, x2,1 and x3,1 are present.
    5th row is 0 -1 0 -1 0 -1 because 5th constraint has variables x1,2, x2,2 and x3,2.
Slide 15

Input Parameters

   * The  vector of right hand side of constraints is b 45 60 35 -50 -60.
   * lb is equal to zero for all variables as all xi,j are greater than or equal to zero.
   * In our example, we do not require Aeq, beq and ub.
Slide 16

Steps to download the required code

I have a working example with me. I will open my file opt.sce in the Scilab console.
  * Pause this tutorial and click on the Code Files link below the player.  
  * This will download “opt.sce” file on your machine.  
  * Locate this file and open it in the Scilab console.  
  * Now resume the tutorial.

c = [3;2;1;5;5;4];

In the formulation of TP,

c is the coefficient vector of the objective function.

A = [

       1 1 0 0 0 0
       0 0 1 1 0 0
       0 0 0 0 1 1
       -1 0 -1 0 -1 0
       0 -1 0 -1 0 -1
       ];
Capital A is the coefficient matrix of constraints.

b=[45;60;35;-50;-60];

b is the vector of right hand side of constraints.

lb=[0;0;0;0;0;0];

lb is the vector of the lower bound of the variables.

ub =[];

Upper bound is empty vector because we do not require it in this example.

[xopt,fopt,exitflag,iter,yopt]= karmarkar([],[],c,[],[],[],[],[],A,b,lb,ub)

Now we can call the Karmarkar function to solve TP. Each parameter in this function is explained in the spoken tutorial mentioned earlier. In TP, four parameters c, A, b, lb and ub will always be present, and rest will be empty.

disp(xopt,'Optimal solution')

This line will display xopt value, which is the optimal solution of TP.

disp(fopt, 'Optimal value')

This line will display fopt value, which is the optimal value of TP.
Optimal-solution
   0.0000691  
   44.999793  
   50.000138  
   0.0002763  
   0.0000691  
    15.
The optimal solution and optimal value are given.

First value is x1,1, second value is x1,2, third value is x2,1, fourth value is x2,2, fifth value is x3,1 and sixth value is x3,2.

Note x1,1 can be taken as zero since the decimal value after zero, is floating point error. x1,2 can be rounded upto forty five. x2,1 can be rounded to fifty. x2,2 and x3,1 can be rounded to zero.

Optimal-value
    200.00166 
Optimal value is two hundred only as decimal places are only floating point errors.
Slide 17

Result

In our example, red edges denote the non zero variables in the optimal solution.

In the optimal solution, we can transport, 45 tons from plant-1 to site-2 with transportation cost 2 per ton, 50 tons from plant-2 to site-1 with transportation cost 1 per ton, 15 tons from plant-3 to site-2 with transportation cost 4 per ton.

Other values of x are zero. So we do not transport goods on those paths.

Thus, the minimum transportation cost to transport the goods is two hundred.

Slide 18

Assignment

Here is an assignment for you. Here we have 2 plants and 2 sites. Transporation cost is given in the table.
  * Hint: Formulate this problem as explained in the previous example.
  * Please solve it using Karmarkar function and verify. 
  * The optimal value should be 520. And
  * The optimal solution  should have x1,2=60, x2,1= 100 , and all others have zero.
Slide 19

Summary

This brings us to the end of this tutorial. Let us summarise.

In this tutorial, we have learnt:

  * About variables with two indices.
  * Example of LP with two-index variables and its input parameters.
  * We have also learn  applying Karmarkar function to solve Linear  Transportation problem in Scilab.
Slide 20

FOSSEE

OR Tools series is created by the FOSSEE Project, IIT Bombay.

FOSSEE stands for Free and Open Source Software for Education.

  * This project promotes the use of free and open source software tools.
  * For more details, please visit: http://fossee.in/
Slide 21

About the Spoken Tutorial Project


The video at this link summarises the Spoken Tutorial project.

Please download and watch it.

Slide 22

Spoken Tutorial Workshops

The Spoken Tutorial Project Team conducts workshops and gives certificates on passing online tests.

For more details, please write to us.

Slide 23

Acknowledgements

Spoken Tutorial Project is funded by NMEICT, MHRD, Government of India.

   * More information on this Mission is available at http://spoken-tutorial.org /NMEICT-Intro

Script is created by Suraj Trivedi This is Rahul Joshi from FOSSEE Project, IIT Bombay. Thank you for watching.