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SOLUCION MODELO DE MINIMIZACION
El problema como modelo de programación lineal: Función objetivo: Sujeto a: Forma estándar del método simplex dual: Función objetivo: Sujeto a: Tabla inicial: VARIABLES NO BASICAS Z X1 X2 X Z 1 -31428 -25714 - S1 0 -7 -3 - S2 0 -3 -4 - S3 0 -3 -3 - VE Razón 4489.71428571429 8571.33333333333 7428. Iteración 1: VARIABLES NO BASICAS Z X1 X2 X Z 1 0 -12245 - X1 0 1 0 1 S2 0 0 -3 - S3 0 0 -2 - Condición de optimidad : la variable entrante ( VE ) es la vari VARIABLES BASICAS VARIABLES NO BASICAS
VE
Razón #DIV/0! 3809. Iteración 2: VARIABLES NO BASICAS Z X1 X2 X Z (^) 1 0 -5714 0 X1 0 1 0 0 S2 0 0 -2 0 X3 0 0 0 1 VE Razón #DIV/0! Iteración 3: VARIABLES NO BASICAS Z X1 X2 X Z 1 0 0 0 X1 0 1 0 0 X2 0 0 1 0 X3 0 0 0 1
VARIABLES
BASICAS
VARIABLES
BASICAS
BASICAS
SOLUCION
S1 S2 S
-2857 0 -3809.40741 63332037 Valor más negativo 0 0 0.185185185 1074. 0 1 -0.48148148 -1092.59259 VS 0 0 -0.25925926 796. BASICAS SOLUCION S1 S2 S -2184.82353 -3025.29412 -2352.78431 66637451 Solución óptima -0.23529412 0.058823529 0.156862745 1009. 0.117647059 -0.52941176 0.254901961 578. 0.058823529 0.235294118 -0.37254902 539.
lor más negativo Err: lor más negativo tibilidad : la variable saliente ( VS ) es la variable básica con la razon más negativa. Si todas las variables básicas son no negativas, el pro
sicas son no negativas, el proceso termina
se alcanza cuando todas las variables no básicas son no negativas
Microsoft Excel 16.0 Informe de sensibilidad Hoja de cálculo: [ANALISIS POST-OPTIMO TAREA 3.xlsx]SOLVER Celdas de variables Final Reducido Objetivo Permisible Permisible Celda Nombre Valor Coste Coeficiente Aumentar Reducir $B$16 X1 1009.8039216 0 31428 14999 9286 $C$16 X2 578.43137255 0 25714 9230 5714 $D$16 X3 539.21568627 0 37142 12858 6315 Restricciones Final Sombra Restricción Permisible Permisible Celda Nombre Valor Precio Lado derecho Aumentar Reducir $F$21 LAD IZQ 11500 2184.8235294 11500 4917 4292 $F$22 LAD IZQ 7500 3025.2941176 7500 2292 1093 $F$23 LAD IZQ 8000 2352.7843137 8000 2269 1447
INF Nuevo coeficiente Valor Mínimo Valor MáximoNuevo Cn < Valor minimo X1 22143 46427 20000 X2 20000 34944 19000 X3 30827 50000 28000 Nueva disponibilidad Valor Mínimo Valor MáximoNueva bn > Valor Máximo b1 7208 16417 20000 b2 6407 9792 10000 b3 6553 10269 12000
LAD DER
El problema como modelo de programación lineal: Función objetivo: Sujeto a: F.O Min Z 46,284, X1 X2 X 1010 578 539 20000 19000 28000 Restricciones LAD IZQ LAD DER 7 3 5 11500 ≥ 11500 3 4 4 7500 ≥ 7500 3 3 6 8000 ≥ 8000
El problema como modelo de programación lineal: Función objetivo: Sujeto a: F.O Min Z 66,637, X1 X2 X 1010 578 539 31428 25714 37142 Restricciones LAD IZQ LAD DER 7 3 5 11500 ≥ 11500 3 4 4 7500 ≥ 7500 3 3 6 8000 ≥ 8000 6 4 5 11069 ≥ 10000 4
El problema como modelo de programación lineal: Función objetivo: Sujeto a: F.O Min Z 102,855, X1 X2 X 2222 0 889 31428 25714 37142 Restricciones LAD IZQ 7 3 5 20000 ≥ 3 4 4 10222 ≥ 3 3 6 12000 ≥
