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Ejemplos de Ejercicios en LINGO.


Enviado por   •  14 de Mayo de 2016  •  Apuntes  •  14.899 Palabras (60 Páginas)  •  330 Visitas

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UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE TLAXCALA REGION PONIENTE

Ingeniería en Logística y Transporte

Transporte, Sistemas de y Distribución

 “Modelos de Problemas en LINGO”

Nombre de alumno: Rodolfo Ramírez García

Catedrático: Ing. Arturo Contreras Juárez

Grado y Grupo: 6º Cuatrimestre

Hueyotlipan, Tlax; a 17 de Julio de 2015


PROBLEMA 1

Una empresa de ámbito nacional produce y distribuye una línea de autos de alta competitividad. La empresa tiene líneas de montaje y ensamble en 2 ciudades Puebla y Monterrey, mientras que sus 3 principales centros de distribución están localizados en Hidalgo, Tlaxcala y Veracruz.

En CEDIS de Tlaxcala tiene una demanda anual de 15000 autos mientras que la de Hidalgo tiene una demanda de 20000 y la de Veracruz de 25000. La planta de Puebla puede producir hasta 30000 autos anuales mientras que la de Monterrey puede producir 20000, los costes de transporte por unidad son los siguientes:

Destino COSTO de transporte

Origen

Hidalgo

Tlaxcala

Veracruz

Capacidad

Puebla

$ 2

$ 3

$ 5

30, 000

Monterrey

$ 3

$ 1

$ 4

20, 000

Demanda

20, 000

15, 000

25, 000

La compañía de la empresa pretende establecer un plan de distribución que minimice sus costes anuales de transporte.

MODELO DEL PROBLEMA EN LINGO

!TITLE PROBLEMA DE TRANSPORTE;

SETS:

PLANTAS: CAPACIDAD;

CLIENTES: DEMANDA;

LINKS(PLANTAS,CLIENTES):COSTO,VOLUMEN;

ENDSETS

DATA:

PLANTAS=PUEBLA, MONTERREY;

CLIENTES=HIDALGO TLAXCALA VERACRUZ;

CAPACIDAD= 35000 25000;

DEMANDA= 20000 15000 25000;

COSTO= 200 300 500

       300 100 400;

ENDDATA

MIN=@SUM(LINKS(I,J):COSTO(I,J)*VOLUMEN(I,J));

@FOR(CLIENTES(J):@SUM(PLANTAS(I):VOLUMEN(I,J))=DEMANDA(J));

@FOR(PLANTAS(I):@SUM(CLIENTES(J):VOLUMEN(I,J))<=CAPACIDAD(I));

RESULTADOS

Global optimal solution found.

  Objective value:                              170000.0

  Infeasibilities:                              0.000000

  Total solver iterations:                             1

  Elapsed runtime seconds:                          0.08

  Model Class:                                        LP

  Total variables:                      6

  Nonlinear variables:                  0

  Integer variables:                    0

  Total constraints:                    6

  Nonlinear constraints:                0

  Total nonzeros:                      18

  Nonlinear nonzeros:                   0

                                Variable           Value        Reduced Cost

                      CAPACIDAD( PUEBLA)        35000.00            0.000000

                   CAPACIDAD( MONTERREY)        25000.00            0.000000

                       DEMANDA( HIDALGO)        20000.00            0.000000

                      DEMANDA( TLAXCALA)        15000.00            0.000000

                      DEMANDA( VERACRUZ)        25000.00            0.000000

                 COSTO( PUEBLA, HIDALGO)        2.000000            0.000000

                COSTO( PUEBLA, TLAXCALA)        3.000000            0.000000

                COSTO( PUEBLA, VERACRUZ)        5.000000            0.000000

              COSTO( MONTERREY, HIDALGO)        3.000000            0.000000

             COSTO( MONTERREY, TLAXCALA)        1.000000            0.000000

             COSTO( MONTERREY, VERACRUZ)        4.000000            0.000000

               VOLUMEN( PUEBLA, HIDALGO)        20000.00            0.000000

              VOLUMEN( PUEBLA, TLAXCALA)        0.000000            1.000000

              VOLUMEN( PUEBLA, VERACRUZ)        15000.00            0.000000

            VOLUMEN( MONTERREY, HIDALGO)        0.000000            2.000000

           VOLUMEN( MONTERREY, TLAXCALA)        15000.00            0.000000

           VOLUMEN( MONTERREY, VERACRUZ)        10000.00            0.000000

                                     Row    Slack or Surplus      Dual Price

                                       1        170000.0           -1.000000

                                       2        0.000000           -2.000000

...

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