Metodo Grafico
Enviado por andripita • 14 de Octubre de 2014 • 685 Palabras (3 Páginas) • 229 Visitas
MÉTODOS DE RESOLUCIÓN
Métodos de resolución
Representada y adaptada la situación mediante un modelo lineal es necesario resolver y explotar la solución del modelo.
Existen varias formas de resolver un modelo:
a) Resolución gráfica
- El modelo debe presentar dos variables de decisión.
- Empleado con fines didácticos.
b) Método del simplex
- Método que explora de forma inteligente el conjunto de posibles soluciones.
- Aplicados a problemas pequeños y medianos.
- Existe software de resolución.
c) Método del punto interior
- Métodos empleados para resolver grandes problemas.
- Método cuyo origen esta en la programación no lineal.
- Obtiene excelentes soluciones aproximadas a la solución óptima.
MAX 50CEB + 80GIR
Sujeto a:
1) 4CEB + 8GIR<=720
2) CEB + GIR<=110
3) CEB <=80
4) CEB >=0
5) GIR>=0
MÉTODO DE RESOLUCIÓN GRÁFICA
MÉTODO DE RESOLUCIÓN GRÁFICA . DETERMINACIÓN DE LA REGIÓN CON SOLUCIONES FACTIBLES.
MAX 50CEB + 80GIR
Sujeto a:
1) 4CEB + 8GIR<=720
2) CEB + GIR<=110
3) CEB <=80
4) CEB >=0
5) GIR>=0
DETERMINACIÓN DE LA SOLUCIÓN DEL PROBLEMA.
Para la resolución gráfica del problema se deben considerar aquellos puntos del plano que presente el mismo valor de la función objetivo. Por ejemplo si consideramos aquellos puntos con función objetivo (z) igual a 4000:
A medida que la función objetivo se aleja del origen se obtienen valores superiores en la función objetivo.
La solución óptima es aquella que encontrándose dentro de la región facible proporciona el mayor valor posible
MÉTODO SIMPLEX
Características:
Es un método interactivo que permite ir mejorando la solución en cada paso.
El proceso finaliza cuando no es posible mejorar la solución.
El método consiste en buscar vértices que mejore la solución actual.
El álgebra matricial y el método de eliminación de Gauss-Jordan es la base del algoritmo
ALGORITMO DEL SIMPLEX. PASOS:
1. Convertir el modelo a forma canónica.
2. Igualar la función objetivo a cero: Z-50CEB-80GIR=0
En un problema de maximizar, es interesante que la variable con mayor coeficientes tome el valor más alto posible.
Se parte de una solución inicial, donde todas las variables de decisión toma valor cero y las de holgura valor máximo
3. Determinar si es posible mejorar la función objetivo
La solución es mejorable siempre que existan variables que al incrementar su valor mejoren la función
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