Analisis De Sensibilidad

El trabajo del equipo de investigación de operaciones recién se inicia cuando se ha aplicado con éxito el método símplex para identificar una solución óptima. Una suposición de programación lineal es que todos los parámetros del modelo (aij, bi y cj ) son constantes conocidas. En realidad, los valores de los parámetros que se usan en este modelo son sólo estimaciones basadas en una predicción de las condiciones futuras. Los datos obtenidos para desarrollar estas estimaciones con frecuencia son bastante imperfectos o no existen, es por esta razón que los parámetros de la formulación original pueden representar poco más que algunas pequeñas reglas proporcionadas por el personal de línea el que tal vez se sintió presionado para dar su opinión. Los datos pueden incluso representar estimaciones optimistas o pesimistas que protegen los intereses de los estimadores.

Por todo esto, un gerente razonable y el personal de investigación de operaciones mantendrán cierto escepticismo respecto a los valores originales entregados por el computador y, en los muchos casos, los considerarán solamente como un punto de inicio para el análisis posterior del problema. Una solución "óptima" es óptima nada más en lo que se refiere al modelo específico que se está usando para representar el problema real, y tal solución no se convierte en una guía confiable para la acción hasta que se verifica que su comportamiento es bueno para otras representaciones razonables del problema. Aún más, algunas veces los parámetros del modelo (en particular bi) se establecen como resultado de decisiones por políticas gerenciales, y estas decisiones deben revisarse después de detectar sus consecuencias.

Estas son las razones por las cuales es importante llevar a cabo un análisis de sensibilidad, para investigar el efecto que tendría sobre la solución óptima proporcionada por el método símplex el hecho de que los parámetros tomaran otros valores posibles. En general, habrá algunos parámetros a los que se les pueda asignar cualquier valor razonable sin que afecten la optimalidad de la solución. Sin embargo, también existirán parámetros con valores probables que nos lleven a una nueva solución óptima. Esta situación es particularmente preocupante, si la solución original adquiere valores sustancialmente inferiores en la función objetivo, ¡o tal vez no factibles!

Por lo tanto, el objetivo fundamental del análisis de sensibilidad es identificar los parámetros sensibles, (por ejemplo, los parámetros cuyos valores no pueden cambiar sin que cambie la solución óptima ). Para ciertos parámetros que no están clasificados como sensibles, también puede resultar de gran utilidad determinar el intervalo de valores del parámetro para el que la solución óptima no cambia. (Este intervalo de valores se conoce como intervalo permisible

...