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INVESTIGACION DE OPERACIONES Programación Lineal
Objetivos del Capítulo ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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2.1 Introducción a la Programación Lineal ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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2.2  El problema de la industria de  juguetes “Galaxia”. ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
El gerente siempre buscará un esquema de producción que incrementre las ganancias de su compañía
EL MODELO DE PROGRAMACIÓN LINEAL PROVEE  UNA SOLUCIÓN INTELIGENTE PARA ESTE PROBLEMA
Solución ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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2.3 Conjunto de soluciones factibles para el modelo lineal. ,[object Object],[object Object],REGION FACTIBLE
[object Object]
1200 600 Factible X2 No Factible Horas de Producción 3X1+4X2<=2400 Restricción del total de producción: X1+X2<=800 600 800 ,[object Object],[object Object],[object Object],Punto Extremo X1 The Plastic constraint Restricción del plástico:  2X1+X2<=1200 Restricción del  exceso de producción: X1-X2<=450
2.4 Resolución gráfica para encontrar la solución óptima.
600 800 1200 400 600 800 X2 X1 comenzar con una ganancia dada de = $2,000... 2 , Entonces aumente la ganancia... 3, 4, ...y continúe hasta que salga de la región factible Ganancia =$5040 Recalcular la región factible Utilid. = $  000
600 800 1200 400 600 800 X2 X1 Se toma un valor cercano al punto óptimo Feasible region Región Factible Región no factible
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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2.5 Análisis de sensibilidad para la solución óptima. ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
2.6   Análisis de sensibilidad de los coeficientes de la función objetivo ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
   Los efectos del cambios en un coeficiente de la función objetivo, sobre la solución óptima 600 800 1200 X2 X1 Max 8x1 + 5x2 Max 4x1 + 5x2 Max 3.75x1 + 5x2 Max 2x1 + 5x2 400 600 800
   Los efectos del cambio de un coeficiente de la función objetivo, sobre la solución óptima 600 800 1200 400 600 800 X2 X1 Max8x1 + 5x2 Max 3.75x1 + 5x2 Max8x1 + 5x2 Max 3.75 x1 + 5x2 Max 10 x1 + 5x2 3.75 10 Rango de optimalidad
   Cambios Múltìples ,[object Object],[object Object]
   Regla del 100% ,[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
2.7   Análisis de Sensibilidad del  coeficiente del lado derecho ,[object Object],[object Object]
   Para el análisis de sensibilidad de la validez de los coeficiente del lado derecho nos interesa responder las siguientes preguntas : ,[object Object],[object Object]
1200 600 X2 Feasible X1 600 800 2x1 + 1x2 <=1200 2x1 + 1x2 <=1350 Puntos   extremos Restricción materiales  (plásticos) Restricción del  tiempo de  producción Ganancia máxima= 5040 Nueva restricción materiales (plásticos) Combinación de restricciones en la producción
   Interpretación correcta del precio sombra ,[object Object],[object Object]
   El rango de factibilidad ,[object Object],[object Object]
2.8  Otros cambios para optimizar la función objetivo ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
2.9   Modelo sin solución óptima ,[object Object],[object Object]
Infactibilidad Ningún punto se encuentra,  simultáneamente, sobre la línea  la línea   y 1 2 3 1 2 3
Solución No Acotada La región factible Maximizar La función objetivo
2.10 Dieta Marina ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
  Variables de decisión: x1 (X2) - -  El cantidad de Texfoods (Calration) se usó en cada porción (cada 2 onzas) . ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Costo por 2 oz. % Vitamina A por 2 oz . % requerido
La solución gráfica 5 4 2 2 4 5 Región factible Restricción de vitamina D Restricción de vitamina A Restricción de hierro
 Resumen de la solución óptima ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
2.11 Solución para problemas lineales con muchas variables de decisión usando el computador ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
 La solución generada por un software de programación lineal incluye: ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
WINQSB datos de entrada para el problema de las industrias galaxia Las variables y los nombres de las restricciones  pueden ser cambiados aquí. Las variables son  restringidas a >=0 Ningún límite superior Click para resolver
 

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  • 2.
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  • 4.
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  • 8.
  • 9. El gerente siempre buscará un esquema de producción que incrementre las ganancias de su compañía
  • 10. EL MODELO DE PROGRAMACIÓN LINEAL PROVEE UNA SOLUCIÓN INTELIGENTE PARA ESTE PROBLEMA
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16. 2.4 Resolución gráfica para encontrar la solución óptima.
  • 17. 600 800 1200 400 600 800 X2 X1 comenzar con una ganancia dada de = $2,000... 2 , Entonces aumente la ganancia... 3, 4, ...y continúe hasta que salga de la región factible Ganancia =$5040 Recalcular la región factible Utilid. = $ 000
  • 18. 600 800 1200 400 600 800 X2 X1 Se toma un valor cercano al punto óptimo Feasible region Región Factible Región no factible
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26. Los efectos del cambios en un coeficiente de la función objetivo, sobre la solución óptima 600 800 1200 X2 X1 Max 8x1 + 5x2 Max 4x1 + 5x2 Max 3.75x1 + 5x2 Max 2x1 + 5x2 400 600 800
  • 27. Los efectos del cambio de un coeficiente de la función objetivo, sobre la solución óptima 600 800 1200 400 600 800 X2 X1 Max8x1 + 5x2 Max 3.75x1 + 5x2 Max8x1 + 5x2 Max 3.75 x1 + 5x2 Max 10 x1 + 5x2 3.75 10 Rango de optimalidad
  • 28.
  • 29.
  • 30.
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  • 32.
  • 33. 1200 600 X2 Feasible X1 600 800 2x1 + 1x2 <=1200 2x1 + 1x2 <=1350 Puntos extremos Restricción materiales (plásticos) Restricción del tiempo de producción Ganancia máxima= 5040 Nueva restricción materiales (plásticos) Combinación de restricciones en la producción
  • 34.
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  • 36.
  • 37.
  • 38. Infactibilidad Ningún punto se encuentra, simultáneamente, sobre la línea la línea y 1 2 3 1 2 3
  • 39. Solución No Acotada La región factible Maximizar La función objetivo
  • 40.
  • 41.
  • 42. La solución gráfica 5 4 2 2 4 5 Región factible Restricción de vitamina D Restricción de vitamina A Restricción de hierro
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  • 44.
  • 45.
  • 46. WINQSB datos de entrada para el problema de las industrias galaxia Las variables y los nombres de las restricciones pueden ser cambiados aquí. Las variables son restringidas a >=0 Ningún límite superior Click para resolver
  • 47.