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Sensibilidad Programacion Lineal, Apuntes de Programación Lineal

Teoria analisis de sensibilidad

Tipo: Apuntes

2019/2020

Subido el 08/10/2020

jonatan-mora-1
jonatan-mora-1 🇨🇴

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La programación lineal asume que todos los modelos son determinísticos
Determinístico: los parámetros se asumen constantes, el modelo no asume el cambio del tiempo,
considera certeza absoluta de los cambios en el tiempo
Análisis de sensibilidad
- Decir en qué rango de datos pueden estar los parámetros de tal forma que no cambie el valor
de la variable en la solución óptima
- Se puede tener en cualquier parámetro este tipo de cambio
- Permite incluir la incertidumbre
- Permite resolver el nuevo problema partiendo del problema inicial
Pueden existir cambios en:
- Parámetros
- Variables
- Restricciones
Si hay cambios en los parámetros:
- Se mantiene la misma base: se utiliza cualquier otro conjunto de variables para la solución
- La base cambia: mismo conjunto de variables, pero distintos valores
Base: conjunto de variables positivas que conforma la solución
No básicas: toman valores de 0
El análisis de sensibilidad de gams muestra intervalos de costos y gastos sin cambiar la base
Análisis de sensibilidad sólo se puede hacer son variables positivas
Ejemplo:
Subindices
i: tipo de muebles i{CO, DO, LI, ME}
j: etapas j{PRE, MAN, PIN}
Variable de decisión:
x(i): cantidad a fabricar del mueble tipo i
*no tengo en cuenta la j, ya que debo vender los ,muebles completos
Parámetros:
a(i,j): horas requeridas en la etapa j para el mueble i
p(i): precio de venta del mueble tipo i
o(j): operarios disponibles en la etapa j
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La programación lineal asume que todos los modelos son determinísticos Determinístico: los parámetros se asumen constantes, el modelo no asume el cambio del tiempo, considera certeza absoluta de los cambios en el tiempo Análisis de sensibilidad

  • Decir en qué rango de datos pueden estar los parámetros de tal forma que no cambie el valor de la variable en la solución óptima
  • Se puede tener en cualquier parámetro este tipo de cambio
  • Permite incluir la incertidumbre
  • Permite resolver el nuevo problema partiendo del problema inicial Pueden existir cambios en:
  • Parámetros
  • Variables
  • Restricciones Si hay cambios en los parámetros:
  • Se mantiene la misma base: se utiliza cualquier otro conjunto de variables para la solución
  • La base cambia: mismo conjunto de variables, pero distintos valores Base: conjunto de variables positivas que conforma la solución No básicas: toman valores de 0 El análisis de sensibilidad de gams muestra intervalos de costos y gastos sin cambiar la base Análisis de sensibilidad sólo se puede hacer son variables positivas Ejemplo: Subindices i: tipo de muebles i{CO, DO, LI, ME} j: etapas j{PRE, MAN, PIN} Variable de decisión: x(i): cantidad a fabricar del mueble tipo i *no tengo en cuenta la j, ya que debo vender los ,muebles completos Parámetros: a(i,j): horas requeridas en la etapa j para el mueble i p(i): precio de venta del mueble tipo i o(j): operarios disponibles en la etapa j

h: jornada laboral de los operarios Función objetivo: max Z = suma(i,1,4) x(i)p(i) Restricciones: suma(i,1,4) a(i,j)x(i) <= o(j)*h No negatividad: x(i) >= 0 E Z objrng: función objetivo sensibilidad rhsrng: restricciones sensibilidad Solution Report

  • Resumen de la solución
  • Rangos para mantener la base
  • La cantidad puede cambiar, pero siempre va aser el mismo conjunto de variables
  • Marginal: restricciones (precio sombra, cantidad que aumenta la función objetivo al aumentar en una unidad el recurso); variables (cantidad que debería aumentar el precio de venta de los productos para que sea atractivo al modelo producirlos, negativo, debo sumarlo, positivo, debo restarlo, debo hacer la operación al menos una vez para que sea atractivo)
  • Si me sobra recurso, debo reasignar