Aplicación del método Símplex en investigación de operaciones y simulación (página 2)

Aquí debemos conseguir una solución básica factible, empleando las variables de holgura y/o artificiales, quedando el sistema de ecuaciones así:

Maximizar Z = X1 + X2

S.A.

5X1 + 3X2 + X3 = 15

3X1 + 5X2 + X4 = 15

Xj >= 0 ; j = 1,2,3,4

Las variables básicas son aquellas cuyos coeficientes forman la matriz unitaria.

En este caos accidentalmente son las variables de holgura X3 y X4.

A continuación construimos la siguiente tabla:

El valor de la función objetivo Z, se encuentra frente a la casilla de Zj – Cj , en éste caso vale cero (0) y se calcula multiplicando el vector fila (en la tabla es la columna inmediatamente anterior a la de las variables básica V.B.) que contiene los coeficientes de las variables básicas en la función objetiva original por el vector columna de los términos independientes b

CXB = Vector fila de los coeficientes en la función objetivo original de las variables básicas actuales, sus valores se encuentran en la primera columna del tablero.

b = Vector columna de los términos independientes de las restricciones, que al mismo tiempo son los valores de las variables básicas actuales, sus valores se encuentran bajo la columna denominada b

CXB = (0,0) ; b = (15,15)" Z = CXB * b = (0)(15) + (0)(15) = 0

El valor de los Zj – Cj se calcula multiplicado el vector fila CXB por el vector apuntador aj dela columna de la variable j-ésima, menos el Cj, esto es:

Zj – Cj = CXB. aj – Cj ;

Los cálculos se efectúan así:

Z1 – C1 = CXB a1 – C1 = (0,0).(5,3)" – 1 = (0)(5)+(0)(3) – 1 = -1

Z2 – C2 = CXB a2 – C2 = (0,0).(3,5)" – 1 = (0)(3)+(0)(5) – 1 = -1

Z3 – C3 = CXB a3 – C3 = (0,0).(1,0)" – 0 = (0)(1)+(0)(0) – 0 = 0

Z4 – C4 = CXB a4 – C4 = (0,0).(0,1)" – 0 = (0)(0)+(0)(1) – 0 = 0

A continuación se indican la variable que sale y la variable que entra:

La variable que tiene Zj-Cj más negativo es ó X1 ó X2. Se escoge al azar X1.

En esta iteración b/a da: 15/5 = 3 y 15/3 = 5;

Lo que significa que la variable básica X3 restringe el crecimiento de la variable que entra, X1, hasta 3 (no la deja tomar valores superiores a 3) y la variable básica X4 restringe el crecimiento de la variable que entra X1 hasta 5 (no la deja tomar valores superiores a 5).

Por supuesto la variable básica que restringe más el crecimiento de la variable que entra X1, es X3 , por lo tanto, es la variable básica escogida para salir.

La fila de la variable básica escogida para salir se divide por el elemento que se encuentra en la intersección de dicha fila con la columna de la variable que entra, la fila resultante es la fila pivote y se coloca en un nuevo tablero, desde el que se suman múltiplos de la fila pivote a las demás filas del tablero anterior de tal forma que se eliminen de cada una de ellas la variable escogida para entrar, en nuestro caso X1 , este procedimiento se denomina, hacer un uno (1) en la intersección y el resto de la columna ceros (0), por lo tanto en dicha columna aparecerá un vector unitario, el procedimiento se repite en cada iteración, hasta que todos los Zj – Cj sean mayores ó iguales a cero en el caso de maximizar ó menores ó iguales a cero en el caso de minimizar.

A continuación se muestran todas las iteraciones y en cada fila los valores por los cuales fueron multiplicadas para ser sumadas a otras filas, ello se expresa como sumar múltiplos de una fila a otra.

Fíjese que se suman múltiplos de las restricciones a la función objetivo para eliminar las variables básicas de ella.

Variable que entra X2

Variable que sale X4

Solución óptima:

X1* = 15/8

X2* = 15/8

Z * = 15/4

La solución es única: X1 * = 15/8 ; X2 * = 15/8 ; Z* = 14/4

Ejemplo 2

Minimizar Z = 6X1 + 4X2 + 2X3

S.A.

6X1 + 2X2 + 6X3 >= 6

6X1 + 4X2 = 12

2X1 – 2X2 <= 2

Xj >= 0 ; j = 1, 2, 3

Minimizar Z = 6X1 + 4X2 + 2X3 + MX5 + MX6

S.A.

6X1 + 2X2 + 6X3 – X4 + X5 = 6

6X1 + 4X2 +X6 = 12

2X1 – 2X2 +X7 = 2

Xj >= 0 ; j = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7

Las variables básicas son X5 = 6 , X6 = 12, X7 = 2

Solución Óptima:

Variables de decisión:

X1 = 0 , X2 = 3 , X3 = 0 , Z = 12

Variables de holgura : X4 = 0 , X7 = 8

Variables artificiales: X5 = 0 , X6 = 0

Un adelanto del análisis post-óptimo

Maximizar Z = X1 + X2 {Ganancia total en soles}

S.A.

5X1 + 3X2 <= 15 {Horas disponibles dep. A}

3X1 + 5X2 <= 15 {Horas disponibles dep. B}

Xj >= 0 ; j = 1, 2

Tablero inicial:

Tablero óptimo:

Costo reducido:

Unidades = (unidad monetaria)/(unidad de producto) = (u.m.)/(u.p.) = las mismas unidades que Cj

Precio dual:

Unidades = (unidad monetaria)/(unidad de recurso) = (u.m.)/(u.r.)

Interpretación del Costo reducido:

En cuantas unidades monetarias empeora la función objetivo al producir una unidad de un producto que no se está produciendo.

En minimización: ((z / (x) En maximización: ((z / (x)

• Si la variable es básica ,el costo reducido es 0.

• Si la variable es no básica, es >= 0. Cuando es 0 significa soluciones alternativas.

Interpretación del Precio dual:

En cuantas unidades monetarias va a variar la función objetivo al variar en una unidad de recurso limitante.

Cuando es >0: ((z / (b) ó ((z / (b)

Cuando es <0: ((z / (b) ó ((z / (b)

Una restricción es limitante cuando limita a la función objetivo. Esto sucede cuando se cumple la igualdad de la restricción.

Si la restricción es no limitante, el precio dual es 0.

Si la restricción es limitante, puede tomar cualquier valor positivo, negativo o 0.

ANIMALES DISECADOS

Una Empresa de Animales Disecados está produciendo palomas y gavilanes disecados. En las condiciones en que se encuentra el mercado actualmente puede vender los gavilanes y las palomas con utilidades de $20.00 y $12.00 respectivamente.

Las pieles de los gavilanes son más duras y toman más tiempo de trabajo que las pieles de las palomas. La máquina de pieles puede trabajar 4 pieles de gavilán por minuto ó 8 pieles para palomas, usando la misma capacidad. La línea de relleno, puede rellenar 5 gavilanes ó 4 palomas por minuto. Los gavilanes van a una operación final en una máquina de afilado del pico que tiene una capacidad de 3.5 gavilanes por minuto, La jornada de trabajo en la división es de 8 horas.

• a) Formule el modelo de programación lineal, que resuelva el caso.

• b) Formule el problema dual del modelo formulado en (a).

• c) Resolver el modelo, y hacer una interpretación administrativa de la solución.

• d) Determinar la solución óptima del problema dual leyéndola directamente de la tabla óptima encontrada en la pregunta c.

A no ser que se especifique de otra manera, las siguientes preguntas son independientes unas de otras y están basadas en el enunciado inicial del problema.

• e) Existe la posibilidad de trabajar sobretiempos en la máquina de pieles, en la línea de relleno, y en la máquina de afilado. ¿Cuál es la mayor utilidad que se genera por cada sobretiempo en cada una de las secciones?.

• f) El Gerente de la Empresa visita la línea de gavilanes y palomas, y observa que hay capacidad ociosa en algunos de los procesos. El resuelve ordenar que se usen todos los centros del proceso, en toda su capacidad instalada. ¿Qué le diría usted?.

• g) Qué sucedería con la solución óptima si las utilidades por cada paloma bajan a s/. 9.00 ?.

• h) Para darle un mejor acabado a los juguetes, se ha instalado una línea de laqueado; la línea de laqueado puede rellenar 5 gavilanes por minuto o 4 palomas en el mismo tiempo, igualmente la jornada es de 8 horas. ¿Afectaría la solución óptima?; de ser así encuentre la nueva solución.

NOTA TEORICA:

En esta pregunta, observar si la nueva restricción es cumplida por la solución actual, si es así sería una restricción redundante y no afecta a la solución actual, pero si la solución actual no la cumple, entonces será necesario volver a resolver el problema considerando esta nueva restricción.

MODELO:

X1= numero de palomas a producir en el día

X2= numero de gavilanes a producir en el dia

MAX 12X1+20X2

SUBJECT TO

0.125X1+0.25X2<=480 maquina de pieles

0.25X1+0.2X2<=480 linea de relleno

0.2857143X2<=480 afilado de pico

END

LP OPTIMUM FOUND AT STEP 2

OBJECTIVE FUNCTION VALUE

1) 39680.00

VARIABLE VALUE REDUCED COST

X1 640.000000 0.000000

X2 1600.000000 0.000000

ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES

2) 0.000000 69.333336

3) 0.000000 13.333333

4) 22.857122 0.000000

NO. ITERATIONS= 2

RANGES IN WHICH THE BASIS IS UNCHANGED:

OBJ COEFFICIENT RANGES

VARIABLE CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE

COEF INCREASE DECREASE

X1 12.000000 13.000000 2.000000

X2 20.000000 4.000000 10.400001

RIGHTHAND SIDE RANGES

ROW CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE

RHS INCREASE DECREASE

2 480.000000 11.999989 240.000000

3 480.000000 480.000000 23.999977

4 480.000000 INFINITY 22.857122

Autor:

Ing. Mohammed Portilla Camara

Gerente de Operaciones

Grupo Groming Ingeniería SAC. y

CEENQUA: Certifications for Engineering of Quality

La Molina, Lima – Perú

Estudios realizados en: Ingeniería Industrial, Ingeniería de Minas e Ingeniería Informática

Universidad de Lima

Pontificia Universidad Católica del Perú

Universidad Nacional de Ingeniería

Escuela de Negocios para Graduados – ESAN