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Simplex, Notas de estudo de Engenharia de Produção

Introdução a programação linear

Tipologia: Notas de estudo

2017

Compartilhado em 25/01/2017

gedeon-pereira-7
gedeon-pereira-7 🇧🇷

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Pesquisa Operacional
Instituto de Engenharia de Produção e Gestão
Universidade Federal de Itajubá
Prof. Dr. José Arnaldo Barra Montevechi
Simplex
Programação Linear (PL)
Solução algébrica - método
simplex
9Agora será apresentado mais um
procedimento geral para resolução de
problemas de PL, denominado “Método
Simplex” e que foi desenvolvido em 1947 por
George B. Dantzig.
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Pesquisa Operacional

Instituto de Engenharia de Produção e Gestão

Universidade Federal de Itajubá

Prof. Dr. José Arnaldo Barra Montevechi

Simplex

Programação Linear (PL)

Solução algébrica - método

simplex

9 Agora será apresentado mais um

procedimento geral para resolução de

problemas de PL, denominado “Método

Simplex” e que foi desenvolvido em 1947 por

George B. Dantzig.

Método Simplex

9 O método simplex é um método interativo

(algoritmo) utilizado para achar,

algebricamente, a solução ótima de um

problema de PL.

Procedimentos do Método

Simplex

9 Sabe-se que a solução ótima do modelo é

uma solução básica do sistema, ou seja, um

ponto extremo do polígono gerado pelas

restrições.

9 Para ser iniciado é necessário conhecer uma

solução compatível básica (solução inicial)

do sistema, isto é um dos pontos do polígono

gerado.

9 Como fazer, algebricamente, a mudança de

um ponto extremo para outro?

9 Achar portanto a próxima solução básica

exige a escolha de uma variável básica para

deixar a base atual, tornando-se não básica,

e a escolha de uma variável não básica para

entrar na base em sua substituição.

Procedimentos do Método

Simplex

Supondo o seguinte problema para

maximização:

Max Z = 5X1 + 2X

Sujeito a:

X1 ≤ 3

X2 ≤ 4

X1 + 2X2 ≤ 9

X1, X2 ≥ 0

Procedimentos do Método

Simplex

A(0, 0)
B(3, 0)
C(3, 3)
D(1, 4)
E(0, 4)
A B C D E
ZB=
ZC=
ZD=
ZE=
X
X
Z

Procedimentos do Método

Simplex

O Método Simplex é

aplicado diretamente

quando:

9 todas as restrições são ≤;

9 todos os bi ≥ 0;

9 se quer maximizar Z.

Primeiro passo: Transformar o

sistema de M desigualdades

lineares restritivas em um sistema

de M equações lineares.

Assim temos:

X1 + 2x2 + x3 + x4 = 430

3x1 + 2x3 + x5 = 460

xl + 4x2 + x6 = 420

Segundo passo: Colocar as

equações em forma de tabela

z - 3x1 - 2x2 - 5x3 = 0

x1 + 2x2 + x3 + x4 = 430

3x1 + 2x3 + x5 = 460

xl + 4x2 + x6 = 420

Terceiro passo: Determinar

uma solução inicial viável.

Base z X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 b bi/aie Z 1 -3 -2 -5 0 0 0 0 X 4 0 1 2 1 1 0 0 430 430 X 5 0 3 0 2 0 1 0 460 230 X 6 0 1 4 0 0 0 1 420 ind.

X1 = X2 = X3 = 0

X4 = 430; X5 = 460 e X6 = 420

Quarto passo: verificar se a

solução é ótima.

Não é ótima!

X1 = X2 = X3 = 0

X4 = 430; X5 = 460 e X6 = 420

Base z X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 b bi/aie Z 1 -3 -2 -5 0 0 0 0 X 4 0 1 2 1 1 0 0 430 430 X 5 0 3 0 2 0 1 0 460 230 X 6^0 1 4 0 0 0 1 420 ind.

Oitavo passo: Repetir todos os

passos, do 4 ao 7, tantas vezes

quanto forem necessárias, até

que a solução ótima seja

encontrada.

Base z X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 b Z^1 4 0 0 1 2 0 X 2^0 -0.25^1 0 0.5^ -0.25^0 X 3^0 1.5^0 1 0 0.5^0 X 6^0 2 0 0 -2^1 1

O máximo Z é 1350, para X 2 = 100, X 3 = 230 e X 6 = 20.

Resolvendo o problema de

Giapetto pelo simplex

Max Z = 3X1 + 2X

sujeito a:

2X1 + X2 ≤ 100

X1 + X2 ≤ 80

X1 ≤ 40

X1 ≥ 0

X2 ≥ 0

Converter o problema de PL na

forma canônica

Max Z = 3X1 + 2X

sujeito a:

2X1 + X2 + X3 = 100

X1 + X2 + X4 = 80

X1 + X5 = 40

X1, X2, X3, X4 e X5 ≥ 0

Max Z = 3X1 + 2X

sujeito a:

2X1 + X2 + X3 = 100

X1 + X2 + X4 = 80

X1 + X5 = 40

X1, X2, X3, X4 e X5 ≥ 0

Variáveis não básicas: X1 = X2 = 0 Variáveis básicas: X3 = 100 X4 = 80 X5 = 40

Solução básica inicial

Z X1 X2 X3 X4 X5 b Razão Base^1 0 0 2 0 -1^160 X2 0 0 1 1 0 -2 20 X4^0 0 0 -1^1 1 X1 0 1 0 0 0 1 40

Ainda não é a solução ótima

Pivo

  • 20 40

Indica que X5 entra no lugar de X

Solução parcial: (40, 20, 0, 20, 0)

Próximo quadro - Base: X2, X5 e X

Devem se colocadas na forma canônica

Terceira iteração

solução é ótima

Z X1 X2 X3 X4 X5 b Razão Base 1 0 0 1 1 0 180 X2 0 0 1 -1 2 0 60 X5^0 0 0 -1^1 1 X1 0 1 0 1 -1 0 20

Valor máximo possível para a função objetivo

Solução ótima: (20, 60, 0, 0, 20)

A restrição 4 tem um folga de 20

Quarta iteração

Max Z = 3X1 + 2X

sujeito a:

2X1 + X2 + X3 = 100

X1 + X2 + X4 = 80

X1 + X5 = 40

X1, X2, X3, X4 e X5 ≥ 0

Solução do problema de

Giapetto pelo simplex

Solução ótima: (20, 60, 0, 0, 20) (^) Z = 320 + 260 = 180

A restrição 4 tem um folga de 20

Exercício

9 Resolver o problema do final do item

4.6.4 da apostila;

9 Dois participantes por grupo;

9 Entregar o resultado para fazer

parte da avaliação da disciplina.