Docsity
Docsity

Prepara tus exámenes
Prepara tus exámenes

Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity


Consigue puntos base para descargar
Consigue puntos base para descargar

Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium


Orientación Universidad
Orientación Universidad


Analisis post-optimo - Programación lineal, Ejercicios de Programación Lineal

Desarrollo de actividades para Analisis post-optimo

Tipo: Ejercicios

2019/2020

Subido el 08/12/2020

wendykmp
wendykmp 🇨🇴

1 documento

1 / 60

Toggle sidebar

Esta página no es visible en la vista previa

¡No te pierdas las partes importantes!

bg1
PAINTCOL Co.
Modelo canonico
Función objetivo
Restricciones
Restricciones
La empresa PAINTCOL Co.
produce pintura tipo A a un costo de USD1.120, la pintura tipo B a un costo de
USD1.596 y la pintura tipo C a un costo de USD1.764.
Para la producción de pintura tipo A, se necesitan 72 t de pigmento, 5 t de aglutinante y 50 t de
disolvente. La pintura tipo B requiere 28 t de pigmento, 35 t de aglutinante y 30 t de disolvente y la
pintura tipo C necesita 25 t de pigmento, 45 t de aglutinante y 35 t de disolvente. El inventario de la
empresa cuenta con por lo menos 1.700 t de pigmento, 1.500 t de aglutinante y 1.100 t de disolvente.
MINIMIZAR Z = 1120X1 + 1596X2 + 1764X3
72X1 + 28X2 + 25X3 > 1700
5X1 + 35X2 + 45X3 > 1500
50X1 + 30X2 + 35X3 > 1100
X1, X2, X3, ≥ 0 restricción de no negatividad
pf3
pf4
pf5
pf8
pf9
pfa
pfd
pfe
pff
pf12
pf13
pf14
pf15
pf16
pf17
pf18
pf19
pf1a
pf1b
pf1c
pf1d
pf1e
pf1f
pf20
pf21
pf22
pf23
pf24
pf25
pf26
pf27
pf28
pf29
pf2a
pf2b
pf2c
pf2d
pf2e
pf2f
pf30
pf31
pf32
pf33
pf34
pf35
pf36
pf37
pf38
pf39
pf3a
pf3b
pf3c

Vista previa parcial del texto

¡Descarga Analisis post-optimo - Programación lineal y más Ejercicios en PDF de Programación Lineal solo en Docsity!

PAINTCOL Co.

Modelo canonico

Función objetivo

Restricciones Restricciones

La empresa PAINTCOL Co. produce pintura tipo A a un costo de USD1.120, la pintura tipo B a un USD1.596 y la pintura tipo C a un costo de USD1.764. Para la producción de pintura tipo A, se necesitan 72 t de pigmento, 5 t de aglutinante y 50 disolvente. La pintura tipo B requiere 28 t de pigmento, 35 t de aglutinante y 30 t de disolven pintura tipo C necesita 25 t de pigmento, 45 t de aglutinante y 35 t de disolvente. El inventari empresa cuenta con por lo menos 1.700 t de pigmento, 1.500 t de aglutinante y 1.100 t de diso MINIMIZAR Z = 1120X 1 + 1596X 2 + 1764X 3

72X 1 + 28X 2 + 25X 3 > 1700

5X 1 + 35X 2 + 45X 3 > 1500

50X 1 + 30X 2 + 35X 3 > 1100

X 1 , X 2 , X 3 , ≥ 0 restricción de no negatividad

o.

modelo estandar

Función objetivo

Restricciones VARIABLES NO BASICAS SOLUCION Z X1 X2 X3 S1 S2 S Z 1 -1120 -1596 -1764 0 0 0 0 S1 0 -72 -28 -25 1 0 0 - S2 0 -5 -35 -45 0 1 0 - S3 0 -50 -30 -35 0 0 1 - 15.5556 57 70. VARIABLES NO BASICAS SOLUCION Z X1 X2 X3 S1 S2 S Z 1 -1120 -1596 -1764 0 0 0 0 X1 0 -72 -28 -25 1 0 0 - S2 0 -5 -35 -45 0 1 0 - S3 0 -50 -30 -35 0 0 1 - VARIABLES NO BASICAS SOLUCION Z X1 X2 X3 S1 S2 S Z 1 -1120 -1596 -1764 0 0 0 0 X1 0 1 0.38889 0.34722 -0.01389 0 0 23. S2 0 -5 -35 -45 0 1 0 - e USD1.120, la pintura tipo B a un costo de osto de USD1.764. e pigmento, 5 t de aglutinante y 50 t de t de aglutinante y 30 t de disolvente y la te y 35 t de disolvente. El inventario de la 00 t de aglutinante y 1.100 t de disolvente. Z - 1120X1 - 1596X2 - 1764X3 + 0S 1 + 0S 2 + 0S 3 = 0

  • 72X 1 - 28X 2 - 25X 3 + 1S 1 = - 1700
  • 5X 1 - 35X 2 - 45X3 + 1S 2 = - 1500
  • 50X 1 - 30X 2 - 35X 3 + 1S 3 = - 1100

X 1 , X 2 , X 3 , S 1 , S 2 , S 3 , ≥ 0 restricción de no negatividad

VARIABLES

BASICAS

VARIABLES

BASICAS

VARIABLES

BASICAS

X3 0 0 0.76404 1 0.00161 -0.02311 0 31.

S3 0 0 -10.5556 -17.6389 -0.69444 0 1 780.

Z 1 0 -1160.44 -1375.11 -15.5556 0 0 26444.

X3 0 0 1050.65 1375.11 2.20724 -31.7843 0 43924.

NUEVA Z 1 0 -109.798 0 -13.3483 -31.7843 0 70368.

VARIABLES NO BASICAS

SOLUCION

Z X1 X2 X3 S1 S2 S

Z 1 0 -109.798 0 -13.3483 -31.7843 0 70368.

X1 0 1 0.38889 0.34722 -0.01389 0 0 23.

X3 0 0 0.76404 1 0.00161 -0.02311 0 31.

S3 0 0 -10.5556 -17.6389 -0.69444 0 1 780.

X1 0 1 0.38889 0.34722 -0.01389 0 0 23.

X3 0 0 -0.26529 -0.34722 -0.00056 0.00803 0 -11.

NUEVA X1 0 1 0.1236 0 -0.01445 0.00803 0 12.

VARIABLES NO BASICAS

SOLUCION

Z X1 X2 X3 S1 S2 S

Z 1 0 -109.798 0 -13.3483 -31.7843 0 70368.

X1 0 1 0.1236 0 -0.01445 0.00803 0 12.

X3 0 0 0.76404 1 0.00161 -0.02311 0 31.

S3 0 0 -10.5556 -17.6389 -0.69444 0 1 780.

S3 0 0 -10.5556 -17.6389 -0.69444 0 1 780.

X3 0 0 13.4769 17.6389 0.02831 -0.4077 0 563.

NUEVA S3 0 0 2.92135 0 -0.66613 -0.4077 1 1343.

VARIABLES NO BASICAS

SOLUCION

Z X1 X2 X3 S1 S2 S

Z 1 0 -109.798 0 -13.3483 -31.7843 0 70368.539326^ UTILIDAD X1 0 1 0.1236 0 -0.01445 0.00803 0 12.520064205^ X X3 0 0 0.76404 1 0.00161 -0.02311 0 31.942215088 X S3 0 0 2.92135 0 -0.66613 -0.4077 1 1343.

VARIABLES

BASICAS

VARIABLES

BASICAS

VARIABLES

BASICAS

mas negativo

Tipo A Tipo B Tipo C RESULTADOS X1 X2 X VALOR FINAL 12.5200642 0 31. UTILIDAD 1120 1596 1764 70368. RESTRICCIONES pigmento 72 28 25 1700 aglutinante 5 35 45 1500 disolvente 50 30 35 1743.

Función objetivo

Restricciones

paintcol Linear Programming Use one of the three signs below for each constraint < less than or equal to = equals (You need to enter an apostrophe fi

greater than or equal to Data x1 x2 x Minimize 1120 1596 1764 sign Constraint 1 72 28 25 > Constraint 2 5 35 45 > Constraint 3 50 30 35 > Results Variables 12.5200642 0 31. Objective

MINIMIZAR Z = 1120X 1 + 1596X 2 + 1764X 3

72X 1 + 28X 2 + 25X 3 > 1700

5X 1 + 35X 2 + 45X 3 > 1500

50X 1 + 30X 2 + 35X 3 > 1100

X 1 , X 2 , X 3 , ≥ 0 restricción de no negatividad

LIMITE HOLGURA

d to enter an apostrophe first.) Results Problem setup area LHS Slack/Surplus RHS 70368.5393 < constraints > constraints 1700 1700 0 Constraint 1 0 0 1700 1500 1500 0 Constraint 2 0 0 1500 1100 1743.98074 -643.980738 Constraint 3 0 0 1743. 70368.

ENTONCES, el problema dual es:

Función objetivo

Restricciones

MAXIMIZAR W = 1700Y 1 + 1500Y 2 + 1100Y 3

72Y 1 + 5Y 2 + 50Y 3 < 1120

28Y 1 + 35Y 2 + 30Y 3 < 1596

25Y 1 + 45Y 2 + 35Y 3 < 1764

Y 1 , Y 2 , Y 3 , Irrestrictas

Función objetivo

Restricciones

VARIABLES NO BASICAS

SOLUCION

W Y1 Y2 Y3 H1 H2 H

W 1 -1700 -1500 -1100 0 0 0 0

H1 0 72 5 50 1 0 0 1120

H2 0 28 35 30 0 1 0 1596

H3 0 25 45 35 0 0 1 1764

VARIABLES NO BASICAS

SOLUCION

W Y1 Y2 Y3 H1 H2 H

W 1 -1700 -1500 -1100 0 0 0 0

Y1 0 1 0.06944 0.69444 0.01389 0 0 15.

H2 0 28 35 30 0 1 0 1596

H3 0 25 45 35 0 0 1 1764

W 1 -1700 -1500 -1100 0 0 0 0

1700*H1 Y1 0 1700 118.056 1180.56 23.6111 0 0 26444.

Nuevo W 1 0 -1381.94 80.5556 23.6111 0 0 26444. VARIABLES NO BASICAS SOLUCION W Y1 Y2 Y3 H1 H2 H W 1 0 -1381.94 80.5556 23.6111 0 0 26444. Y1 0 1 0.06944 0.69444 0.01389 0 0 15. H2 0 28 35 30 0 1 0 1596 H3 0 25 45 35 0 0 1 1764 H2 0 28 35 30 0 1 0 1596 Y1*-28 Y1 0 -28 -1.94444 -19.4444 -0.38889 0 0 -435. Nuevo H2 0 0 33.0556 10.5556 -0.38889 1 0 1160. VARIABLES NO BASICAS SOLUCION W Y1 Y2 Y3 H1 H2 H W 1 0 -1381.94 80.5556 23.6111 0 0 26444. Y1 0 1 0.06944 0.69444 0.01389 0 0 15.

W - 1700Y 1 - 1500Y 2 - 1100Y 3 + 0S 1 + 0S 2 + 0S 3 = 0

72Y 1 + 5Y 2 + 50Y 3 + 1H 1 = 1120

28Y 1 + 35Y 2 + 30Y 3 + 1H 2 = 1596

25Y 1 + 45Y 2 + 35Y 3 + 1H 3 = 1764

Y 1 , Y 2 , Y 3 , H 1 , H 2 , H 3 , Irrestrictas

VARIABLES

BASICAS

VARIABLES

BASICAS

VARIABLES

BASICAS

VARIABLES

BASICAS

VARIABLES NO BASICAS

SOLUCION

W Y1 Y2 Y3 H1 H2 H

W 1 0 0 643.962 12.5204 0 31.9412 70367.

Y1 0 1 0 0.66613 0.01445 0 -0.00161 13.

H2 0 0 0 -2.92136 -0.1236 1 -0.76405 109.

Y2 0 0 1 0.4077 -0.00803 0 0.02311 31.

VARIABLES

BASICAS

UTILIDAD

Y

Y

Tipo A Tipo B Tipo C RESULTADOS Y1 Y2 Y VALOR FINAL 13.3483146 31.7842697 0 UTILIDAD 1700 1500 1100 70368. RESTRICCIONES pigmento 72 5 50 1120 aglutinante 28 35 30 1486. disolvente 25 45 35 1764

Función objetivo

Restricciones

paintcol max Linear Programming Use one of the three signs below for each constraint < less than or equal to = equals (You need to enter an apostrophe fi

greater than or equal to Data x1 x2 x Maximize 1700 1500 1100 sign Constraint 1 72 5 50 < Constraint 2 28 35 30 < Constraint 3 25 45 35 < Results Variables 13.3483146 31.7842697 0 Objective

MAXIMIZAR W = 1700Y 1 + 1500Y 2 + 1100Y 3

72Y 1 + 5Y 2 + 50Y 3 < 1120

28Y 1 + 35Y 2 + 30Y 3 < 1596

25Y 1 + 45Y 2 + 35Y 3 < 1764

Y 1 , Y 2 , Y 3 , Irrestrictas

Enter the values in the shaded area then use the R view the sensitivity results, open Solver by going to

  1. or the Tools menu (Excel 2003, 2011). Enter the values in the shaded area then use the R view the sensitivity results, open Solver by going to
  2. or the Tools menu (Excel 2003, 2011).

la empresa Paincol Co. Debe producir pintura tipo A (12,52t) y tipo C (31,94t) para minimizar los gastos que estararan en 70368 USD los cambios registrados entre el sistema primal y la dualidad son de bajo diferencia aunque el sistema primal primal me registra que la pintura tipo A se debe producir 12,5t en la dualidad me da 13,3t pero en la utilidad los valores si son similares por una minima diferencia