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PROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEAL, Apuntes de Programación C

PROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEAL

Tipo: Apuntes

2021/2022

Subido el 23/02/2023

magda-lorena-ruiz-mavesoy-1
magda-lorena-ruiz-mavesoy-1 🇨🇴

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bg1
Estudiantes
Lina María Herrera Rodríguez
Magda Lorena Ruiz Mavesoy
Karen Lorena Giraldo
Curso
Programacion Lineal
Grupo 100404_72
Presentado a
Fernando Sierra Avila
Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD
Escuela de Ciencias Administrativas Contables y de Negocios ECACEN
Programa Administración de Empresas
Nov-22
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¡Descarga PROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEALPROGRAMACION LINEAL y más Apuntes en PDF de Programación C solo en Docsity!

Estudiantes

Lina María Herrera Rodríguez

Magda Lorena Ruiz Mavesoy

Karen Lorena Giraldo

Curso

Programacion Lineal

Grupo 100404_

Presentado a

Fernando Sierra Avila

Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD

Escuela de Ciencias Administrativas Contables y de Negocios – ECACE

Programa Administración de Empresas

Nov-

antes

era Rodríguez

Ruiz Mavesoy

on Lineal

0404_

ado a

erra Avila

rta y a Distancia – UNAD

Contables y de Negocios – ECACEN

ación de Empresas

SOLUCION OPTIMA

Para obtimizar los recursos la empresa debe producir 0 unidades del Helado tipo A, 33 unidades del Helado tipo B con una utilidad de $3500 y 14 unidades del Helado tipo C con una utilidad de $4000 la unidad para maximizar las utilidades de producción a $172.

EL PROBLEMA DUAL A PARTIR DEL PROBLEMA PRIMAL

Función objetivo: Función objetivo:

MaXimizar Z = 3300 X₁ + 3500 X₂ + 4000 X₃

Sujeto a: Sujeto a:

165 Y₁ + 20 Y₂ + 15 Y₃ ≥

145Y₁ + 30 Y₂ + 25 Y₃

15 X₁ + 25 X₂ + 30 X₃ ≤ 1400 120Y₁ + 50 Y₂ + 30 Y₃ ≥

Y₁,Y₂,Y₃≥ 0 Irrestrict

Minimizar W = 6500 Y₁ + 1

165 X₁ + 145X₂ + 120 X₃ ≤ 6500

20 X₁ + 30 X₂ + 50 X₃ ≤ 1700

X₁,X₂,X₃≥ 0

PROBLEMA DUAL

Sea el problema dual: Función objetivo: Sujeto a:

165 Y₁ + 20 Y₂ + 15 Y₃ ≥ 3300

145Y₁ + 30 Y₂ + 25 Y₃ ≥ 3500

120Y₁ + 50 Y₂ + 30 Y₃ ≥ 4000

Y₁,Y₂,Y₃≥ 0 Irrestricta

Sea la forma estándar del problema dual por el método simplex dual: Función objetivo: Sujeto a:

-165 Y1 -20 Y2 - 15 Y3 + S₁ = - 3300

-145 Y1 - 30 Y2 - 25 Y3 + S2 = -

-120 Y1 - 50 Y2 - 30 Y3 + S3 = - 4000

Aplicando el método simplex dual al problema dual de minimización de recursos, se tiene: Tabla inicial:

VARIABLES NO BASICAS

W Y1 Y2 Y3 S

W 1 -6500 -1700 -1400 0

S1 0 -165 -20 -15 1

S2 0 -145 -30 -25 0

S3 0 -120 -50 -30 0

Razón más pequeña 54 34 47 Iteración 1:

VARIABLES NO BASICAS

W Y1 Y2 Y3 S

W 1 -2420 0 -380 0

S1 0 -117 0 -3 1

S2 0 -73 0 -7 0

Y2 0 2.4 1 0.6 0

Razón más pequeña 21 #DIV/0! 127 0

Minimizar W = 6500 Y₁ + 1700 Y₂ + 1400 Y₃

Minimizar W -6500 Y₁ -1700 Y₂ - 1400 Y₃ + S₁ + S₂ + S₃ = 0

Y₁,Y₂,Y₃,S₁,S₂,S₃ Irrestrictas VARIABLES BASICAS VARIABLES BASICAS

VARIABLES NO BASICAS

Iteración 2: W Y1 Y2 Y3 S W 1 0 0 -318 - Y1 0 1 0 0 0 S2 0 0 0 -5 - Y2 0 0 1 1 0 Razón más pequeña #DIV/0! #DIV/0! 62 33 Iteración 3:

VARIABLES NO BASICAS

W Y1 Y2 Y3 S

W 1 0 0 -148 0

Y1 0 1 0 0 0

S1 0 0 0 8 1

Y2 0 0 1 0 0

VARIABLES

BASICAS

VARIABLES

BASICAS

O BASICAS

S2 S

0 -26 171162 Valor más negativo 0 0 15 15 1 0 -39 - 0 0 45 45 0 73 AS SOLUCION S2 S -33 -14 172466 0 0 15 -2 1 63 0 0 44 SOLUCION OPTIMA Cada unidad de grasa vegetal representa un valor de $15 y cad lacteos representa un valor de $44 para minimizar los recursos a $172.466.

etal representa un valor de $15 y cada unidad de de $44 para minimizar los recursos de producción a $172.466.

SOLUCION OPTIMA

Cada unidad de grasa vegetal representa un valor de $15 y cada unidad de lacteos representa un valor de $44 para minimizar los recursos de producción a $172.466.

ANALISIS DE SENSIBILIDAD - TAREA 2 Forma estándar dual del modelo de pr Sea, el modelo de programación lineal: Función objetivo:

Minimizar Z = -16200 X₁ - 17200 X₂

Función objetivo: Sujeto a: Sujeto a:

1X₁ + 0,5 X₂ + 1 X₃ ≥ 80

Solucion del modelo de programación lineal por el método simplex dual: Tabla inicial: VARIABLES NO BASICAS Z X1 X2 X Z 1.00 -16200.00 -17200.00 -18200. S1 0.00 -5.00 -6.00 -7. S2 0.00 -4.00 -3.50 -2. S3 0.00 -1.00 -0.50 -1. Razón más pequeña 3240 2867 2600 Iteración 1: VARIABLES NO BASICAS Z X1 X2 X Z 1 -3200 -1600 0 X3 0 1 1 1 S2 0 -3 -2 0 S3 0 0 0 0 Razón más pequeña 1244 896 #DIV/0! Iteración 2: VARIABLES NO BASICAS Z X1 X2 X Z (^) 1 -896 0 0 X3 (^) 0 -1 0 1 X2 (^) 0 1 1 0 S3 (^) 0 -1 0 0 Razon más pequeña 1120 #DIV/0! #DIV/0!

Minimizar Z = 16200 X₁ + 17200 X₂ + 18200 X₃

.-5 X₁ - 6 X₂ - 7 X₃ +S1 = -

.- 4X₁ - 3,5 X₂ - 2 X₃ + S 2 = -

5 X₁ + 6 X₂ + 7 X₃ ≥ 450 .-1X₁ - 0,5 X₂ - 1 X₃ + S 3 = -

4X₁ + 3,5 X₂ + 2 X₃ ≥ 200 X₁,X₂,X₃,S 1 ,S 2 ,S 3 ≥ 0

X₁,X₂,X₃≥ 0

VARIABLES

BASICAS

VARIABLES

BASICAS

VARIABLES

BASICAS

estándar dual del modelo de programación lineal:

izar Z = -16200 X₁ - 17200 X₂ - 18200 X₃ = 0

BASICAS SOLUCION

S1 S2 S

0.00 0.00 0.00 0.00 Valor más negativo 1.00 0.00 0.00 -450.00 - 0.00 1.00 0.00 -200.00 - 0.00 0.00 1.00 -80.00 - 0 #DIV/0! #DIV/0! BASICAS SOLUCION S1 S2 S -2600 0 0 1170000 Valor más negativo 0 0 0 64 64 0 1 0 -71 - 0 0 1 -16 - 9100 0 #DIV/0! BASICAS SOLUCION S1 S2 S -2344 -896 0 1234000 Valor más negativo 0 0 0 30 30 0 -1 0 40 40 0 0 1 -30 - 11720 -4480 0

.-5 X₁ - 6 X₂ - 7 X₃ +S1 = -

.- 4X₁ - 3,5 X₂ - 2 X₃ + S 2 = -

.-1X₁ - 0,5 X₂ - 1 X₃ + S 3 = -

X₁,X₂,X₃,S 1 ,S 2 ,S 3 ≥ 0

BASICAS

SOLUCION

S1 S2 S3 (^) Valor más negativo -2120 -1120 -1120 1267600 1267600 0 0 -1 50 50 0 0 2 -14 - 0 0 -1 38 38 10600 5600 - BASICAS SOLUCION S1 S2 S -1000 0 -11200 1,346, -1 0 3 25 1 1 -9 70 1 0 -4 55 16.200 , y 25 unidades del producto 1.346.000 y para el producto tipo 2 es mas.

alor más negativo VS Condición de optimidad : la solución óptima se alcanza cuando todas las vari

ma se alcanza cuando todas las variables no básicas son no negativas