jueves, 22 de mayo de 2008

USO DE GRÁFICAS DE GANTT PARA LA PROGRAMACIÓN DE PROYECTOS.

Una gráfica de Gantt es una forma fácil para calendarizar tareas. Es esencialmente una gráfica en donde las barras representan cada tarea o actividad. La longitud de cada barra representa La longitud relativa de la tarea.

La figura es un ejemplo de una gráfica de Gantt de dos dimensiones donde el tiempo esta Indicado en la dimensión horizontal y en la dimensión vertical se encuentra una descripción de las actividades, En este ejemplo la gráfica de Gantt muestra la fase de recolección de información del proyecto.

La ventaja principal de la gráfica de Gantt es su simplicidad. El analista de sistemas encontrare que esta técnica no solamente es fácil de usar, si no que también lleva por si misma a una comunicación valiosa con los usuarios finales. Otra ventaja del uso de una gráfica de Gantt es que las barras que representan actividades o tareas son trazadas a escala, esto es, el tamaño de la barra indica la longitud relativa del tiempo que llevare a terminar la tarea.

PERT son las siglas de evaluación de programa y técnicas de revisión. Un programa (sinónimo de proyecto) es representado por una red de nodos y flechas, y es luego evaluado para determinar las actividades criticas, mejorar la calendarización, si es necesario, y revisar el avance una vez que el proyecto se realiza.

El PERT es útil cuando las actividades pueden ser realizadas en paralelo en vez de en secuencia el analista de sistemas puede beneficiarse del PERT aplicándolo a los proyectos de sistemas a una escala mas pequeña, especialmente cuando algunos miembros del equipo pueden estar trabajando en determinadas actividades al mismo tiempo que las compañeros pueden r trabajando en otras.



Cuestionario

1. ¿Qué es un modelo matemático?

Un modelo matemático se define como una descripción desde el punto de vista de las matemáticas de un hecho o fenómeno del mundo real, desde el tamaño de la población, hasta fenómenos físicos como la velocidad, aceleración o densidad. El objetivo del modelo matemático es entender ampliamente el fenómeno y tal vez predecir su comportamiento en el futuro.


El
proceso para elaborar un modelo matemático es el siguiente:

å Encontrar un problema del mundo real

å Formular un modelo matemático acerca del problema, identificando variables (dependientes e independientes) y estableciendo hipótesis lo suficientemente simples para tratarse de manera matemática.

å Aplicar los conocimientos matemáticos que se posee para llegar a conclusiones matemáticas.

å Comparar los datos obtenidos como predicciones con datos reales. Si los datos son diferentes, se reinicia el proceso.

å Es importante mencionar que un modelo matemático no es completamente exacto con problemas de la vida real, de hecho, se trata de una idealización.

å Hay una gran cantidad de funciones que representan relaciones observadas en el mundo real; las cuales se analizarán en los párrafos siguientes, tanto algebraicamente como gráficamente.

3. ¿Cuáles son las fases de modelización y sus reglas?

1.- Fase de Conceptualización. Llegar a tener un profundo conocimiento de la realidad que se trata de modelar, es decir, ser capaces de representar conceptualmente el problema sin ningún tipo de contradicciones lógicas ni de errores de análisis.

2.- Fase de Formalización. Establecer de forma clara y correcta (desde el punto de vista matemático) las relaciones entre los elementos, de tal forma que, además, sea fácilmente entendible y que puedan detectar rápidamente los errores. El éxito de esta fase depende, obviamente, de que se haya establecido correctamente la fase anterior.

3.- Fase de evaluación. En esta fase, además de establecer la forma en la que debe ser el procedimiento de resolución a emplear, será posible interpretarlo correctamente. Para la aplicación práctica para modelar un problema de optimización podemos seguir los siguientes reglas basadas en la experiencia:

a) Análisis del problema. Buscar o intuir los deseos del decisor ( a veces no es la misma persona) de forma que se establezca claramente cual es el objetivo que se persigue, que limitaciones existen, etc. Todo ello debe tenerse en cuenta aunque no este formalizado, sino simplemente una relación de las diferentes condiciones

b) Definición de las variables, es decir, identificar las posibles decisiones. Esta fase hay que identificar (e interpretar el significado) y denominar a las variables. Hay que denominar a las variables de forma que sean fácilmente reconocibles,

c) Identificación y formalización de las restricciones. Se trata en definitiva de identificar cuales son las limitaciones a las que esta sujeto el problema, y el plantearlas matemáticamente.

d) Identificar la función objetivo, es decir, la cuantificación de los resultados que se desean alcanzar. Aunque no en todos los problemas es inmediato definir el objetivo, siempre es posible encontrar una función que permita evaluar los resultados de cada una de las acciones.

4. ¿Cuáles son los pasos del método científico en IO?

5. ¿Qué se entiende por sistema de control de inventarios?

Es una solución de automatización que le permite tener un conocimiento efectivo del inventario de su empresa, contempla la automatización de la operación del inventario, el sistema de compras, y las solicitudes y despachos de pedidos internos.

Esto es ideal para corporaciones “multi-empresa”, el sistema de compras está preparado para solicitar cotizaciones, comparar los precios ofertados y emitir ordenes de compra, con niveles de autorización. El sistema de pedidos interno permite automatizar el flujo de aprobación de las solicitudes internas de material. Interactúa de manera transparente con la contabilidad del sistema de Finanzas.

6. ¿Cuales son los parámetros o conceptos económicos usados en el control de inventarios?

7. ¿Qué se entiende por tamaño de lote?

Este modelo esta diseñado para el tipo de situación donde ocurren faltantes de inventario (una demanda que no puede cubrirse en la actualidad porque el inventario está agotado) y los clientes generalmente pueden y están dispuestos a aceptar un retraso razonable en el surtido de sus productos si es necesario. Esto genera la necesidad de llevar registros adicionales que permitan cubrir las órdenes atrasadas, cuando se pueda reabastecer el inventario. El lote económico determina cuanto se debe ordenar mediante esta formula (EOQ) al minimizar el siguiente modelo de costo:

(Costo total del inventario) = (Costo de compra) + (costo de preparación + (Costo de almacenamiento) + (costo de faltante).

El costo de compra se basa en el precio por unidad del artículo. Puede ser constante, o se puede ofrecer con un descuento que depende que dependa del volumen del pedido.

El costo de preparación representa el cargo fijo en el cual se incurre cuando se hace un pedido. Este costo es independiente del volumen del pedido

El costo de almacenamiento representa el costo de mantener suficientes existencias en el inventario. Incluye el interés sobre el capital, así como el costo de mantenimiento y manejo

El costo de faltante es la penalidad en la cual se incurre cuando nos quedamos sin existencias. Incluye la perdida potencial de ingresos, así como el costo mas subjetivo de la perdida de la buena voluntad de los clientes.

8. ¿Qué se entiende por inventario cíclico?

Son inventarios que se requieren para apoyar la decisión de operar según tamaños de lotes. Esto se presenta cuando en lugar de comprar, producir o transportar inventarios de una unidad a la vez, se puede decidir trabajar por lotes, de esta manera, los inventarios tienden a acumularse en diferentes lugares dentro del sistema.

9. ¿Qué se entiende por punto de reorden?

Es el nivel de inventario que determina el momento en que se debe colocar una orden punto de reorden = plazo de tiempo en semanas X consumo semanal

10. ¿Qué es una demanda constante en los inventarios y cuales son los tipos de demanda?

Demanda agregada, derivada, elástica, inelástica, exterior, interna, monetaria.

11. ¿Qué papel juegan los costos en relación al control de inventarios?

El objetivo primordial del control de inventario es tener la cantidad apropiada de materia prima u otros materiales y productos terminados en el lugar adecuado, en el tiempo oportuno y con el menor costo posible. Los costos excesivos en inventarios pueden ser por malas decisiones en el establecimiento de un sistema.

12. ¿Qué se entiende por cadena de suministros?

Es una red de instalaciones y medios de distribución que tiene por función la obtención de materiales, transformación de dichos materiales en productos intermedios y productos terminados y distribución de estos productos terminados a los consumidores. Una cadena de suministro consta de tres partes: el suministro, la fabricación y la distribución.

Suministro se concentra en cómo, dónde y cuándo se consiguen y suministran las materias primas para fabricación.

Fabricación convierte estas materias primas en productos terminados

Distribución se asegura de que dichos productos finales llegan al consumidor a través de una red de distribuidores, almacenes y comercios minoristas. Se dice que la cadena comienza con los proveedores de tus proveedores y termina con los clientes de tus clientes.

13. ¿Qué se considera stock de seguridad?

La demanda independiente o no programada de un producto suele ser de tipo probabilista. Las demandas independientes deterministas más bien son en la práctica un recurso de la doctrina para completar clasificaciones o para simplificar la formulación de los modelos. Esta circunstancia aleatoria en la generación de la demanda puede causar rupturas de los stocks, con sus costos asociados y sus mermas indudables de la calidad de servicio.

Es necesario en consecuencia, disponer de un inventario adicional en los almacenes sobre lo estrictamente necesario que haya establecido el modelo del aprovisionamiento. Dicho stock de seguridad, dependerá de las desviaciones que vaya a presentar el consumo durante el período que media entre el lanzamiento de un pedido y la recepción de la mercancía, es decir durante el plazo de entrega (Lead Time) o Período Crítico.

En consecuencia, la determinación de los stocks de seguridad estará ligada a la percepción que tengan esas desviaciones y al grado de fiabilidad, o "nivel de servicio" que estén dispuestos a ofrecer a clientes. Si tenemos la percepción estadística de las desviaciones bajo la forma de la desviación estándar de la demanda, el stock de seguridad será el número de desviaciones estándar de reserva que interese mantener

14. ¿Qué es una requisición de compra y una orden de compra?

Es una solicitud escrita que usualmente se envía para informar al departamento de compras acerca de una necesidad de materiales o suministros. Las requisiciones de compra están generalmente impresas según las especificaciones de cada compañía, la mayor parte de los formatos incluye:

å Numero de requisición

å Nombre del departamento o persona que solicita

å Cantidad de artículos solicitados

å Identificación del número de catálogo

å Descripción del artículo

å Precio unitario

å Precio total

å Costo de embarque, de manejo, de seguro y costos relacionados

å Costo total de requisición

å Fecha del pedido y fecha de entrega requerida

å Firma autorizada.

Orden de compra


Una orden de compra es una solicitud escrita a un proveedor, por determinados artículos a un precio convenido. La solicitud también especifica los términos de pago y de entrega.

La orden de compra es una autorización al proveedor para entregar los artículos y presentar una factura. Todos los artículos comprados por una compañía deben acompañarse de las órdenes de compra, que se enumeran en serie con el fin de suministrar control sobre su uso. Por lo general se incluyen los siguientes aspectos en una orden de compra:

å Nombre impreso y dirección de la compañía que hace el pedido

å Número de orden de compra

å Nombre y dirección del proveedor

å Fecha del pedido y fecha de entrega requerida

å Términos de entrega y de pago

å Cantidad de artículos solicitados

å Número de catálogo

å Descripción

å Precio unitario y total

å Costo de envío, de manejo, de seguro y relacionados. Costo total de la
orden

å Firma autorizada

El original se envía al proveedor y las copias usualmente van al departamento de contabilidad para ser registrados en la cuenta por pagar y otra copia para el departamento de compras.

15. Diagrama de flujo del departamento de compras



martes, 20 de mayo de 2008

PERT / CPM

Program Evaluation Review Technic (PERT) es una técnica utilizada para programar y controlar programas a realizar. Cuando hay un grado extremo de incertidumbre y cuando el control sobre el tiempo es más importante sobre el control del costo, PERT es mejor opción que CPM.

E = a + 4m + b__

6

CPM. La traducción de las siglas en inglés significan: método del camino crítico, es uno de los sistemas que siguen los principios de redes, es utilizado para planear y controlar proyectos, añadiendo el concepto de costo al formato PERT. Cuando los tiempos y costos se pueden estimar relativamente bien, el CPM puede ser superior a PERT.

Nodo. Son los círculos numerados que forman parte del diagrama de red y representan el principio y el fin de las actividades que intervienen en el proyecto.

Ruta critica: es la secuencia de actividades en forma ordenada más tardía de un proyecto donde intervienen el tiempo, costo y la secuencia misma de las actividades involucradas en un proyecto. su función principal es ña de evaluar y revisar las calendarización de las actividades involucradas.

Holgura. Es el tiempo libre en la red, es decir, la cantidad de tiempo que puede demorar una actividad sin afectar la fecha de terminación del proyecto total.

La diferencia entre PERT y CPM es la manera en que se realizan los estimados de tiempo. PERT supone que el tiempo para realizar cada una de las actividades es una variable aleatoria descrita por una distribución de probabilidad. CPM por otra parte, infiere que los tiempos de las actividades se conocen en forma determinísticas y se puede variar cambiando el nivel de recursos utilizados.





EOQ

Los costos totales del inventario se ven afectados por los costos fijos y variables de ordenamiento y de mantenimiento, el EOQ se determina únicamente por los costos variables de inventarios. El punto de intersección de la curva de costos variables de mantenimiento (crecientes) con la curva de costos variables de ordenamiento (decrecientes) yace directamente por debajo del punto mínimo de la curva de costos totales del inventario, como en la siguiente gráfica, donde T es el nivel mínimo de los costos totales del inventario, y Q es la cantidad óptima de inventario para un reordenamiento periódico es decir, EOQ.




viernes, 18 de abril de 2008

MÉTODO DE LOS MLTIPLICADORES

MÉTODO DE LOS MLTIPLICADORES

El método de multiplicadores es un procedimiento secuencial que empieza con una solución inicial factible del problema de transporte, para encontrar la solución óptima. En cada paso se intenta en este procedimiento enviar artículos por las rutas que no se hayan usado en la solución factible en curso, en tanto que se elimina una de las rutas que esté siendo usada actualmente. Este cambio de ruta se hace de modo que: la solución se conserve factible, mejore el valor de la función objetivo.

Pasos:
1. Use la solución actual para crear una trayectoria única del paso secuencial. Use estas trayectorias para calcular el costo marginal de introducir a la solución cada ruta no usada.

2. Si todos los costos marginales son iguales o mayores que cero, deténgase; se tendrá la solución óptima. Si no, elija la celdilla que tenga el costo marginal más negativo. (Los epates se resolverán arbitrariamente)

3. Usando la trayectoria del paso secuencial, determine el máximo número de artículos que se pueden asignar a la ruta elegida en el paso 2 y ajuste la distribución adecuadamente.

4. Regrese al paso 1.

MÉTODO VOGEL

MÉTODO VOGEL


El método comienza calculando por cada columna y por cada fila el castigo. El castigo se calcula como la diferencia entre los dos costos menores en la columna o en la fila según corresponda.

A continuación, se determina la fila o columna con un mayor valor de castigo. Luego, se selecciona como variable base la celda con menor costo de la fila o columna, según corresponda, y se le asigna la máxima cantidad posible.

Una vez realizada la asignación, se descarta la fila o columna cuya oferta o demanda haya sido completa. Se recalcula la demanda u oferta disponible en la fila o columna. La primera asignación se ha completado.

Se vuelven a calcular los castigos por fila y por columna y se repite el procedimiento descrito hasta completar las asignaciones posibles en la tabla.

MÉTODO DUAL

MÉTODO DUAL

En el algoritmo dual símplex, el problema empieza optimo y no factible. Las iteraciones sucesivas están diseñadas para avanzar hacía la factibilidad, sin violar la optimalidad. En iteración, cuando se restaura la factibilidad, el algoritmo termina.

El método dual símplex contrasta con el método regular (primal simplex), en el sentido de que las iteraciones empiezan factibles y no optimas y no continúan siendo factibles hasta que se logra la factibilidad.

En el método dual símplex, el cuadro simplex inicial debe tener un renglón objetivo optimo por lo menos con una variable básica no factible (<>

Condición Dual de Factibilidad: La variable de salida, x, es la variable básica que tiene el valor más negativo, con empates que se rompen arbitrariamente. Si todas las variables básicas son no negativas, el algoritmo termina.

Condición Dual de Optimalidad : La variable de entrada esta determinada entre las variables no básicas como la correspondiente a

min {øzj - cj ø, rj <>

no básicas rj

Donde rj es el coeficiente de restricción de la tabla símplex asociada con el renglón de la variable de salida x, y la columna de la variable de entrada Xj. Los empates se rompen arbitrariamente.


Considerando el sig. Problema calcular su modelo

(DUAL) MINIMIZAR

P=4Z1+6Z2+18Z3+10Z4

Z1+3Z3+Z4≥3

Z2+2Z3+4Z4≥5

Z1, Z2, Z3, Z4 ≥0

Sea Max Z=3X+5Y

RESTRICCIONES X ≤ 4

Y ≤ 6

3X+2Y≤18

X+4Y≤10

DONDE X, Y≥0

PONEMOS LOS COEFICIENTES DISPONIBILIDAD EN FORMA DE VECTOR COLUMNA (MATRIZ), PRIMAL.



4

6

18

10


B= Y ESTOS SE CONVIERTEN EN VECTOR HORIZONTAL O

VERTICAL (MATRIZ FILA) TRASPUESTA ESTO ES:

BT = 4,6,18,10

HACEMOS LAS RESTRICCIONES DEL PRIMAL EN FORMA DE MATRIZ






1 0

0 1

3 2

1 4


1 0

0 1

3 2

1 4


A ; POR LO TANTO SU TRANSPUESTA AT =

DUAL SERA

Y AL MAXIMIZAR



3

5


C = 3,5 ; SU MATRIZ TRASPUESTA (DUAL) SERA CT =


ESQUINA NORESTE

ESQUINA NORESTE
Para encontrar una solución inicial se comienza por la esquina superior izquierda (noroeste) del
tabla de transporte

EJEMPLO

4 agencias ordenan autos nuevos que deben llegar desde 3 plazas, la agencia a necesita 6 autos, la agencia b requiere de 5 la agencia c 4 y la d requiere 4

La planta 1tiene 7 autos en stock, la planta 2 tiene 13 y la planta 3 tiene 3 . el coso de enviara un auto de la planta a la agencia se puede ver en la tabla .

MÓDELO DE ASIGNACIÓN

MÓDELO DE ASIGNACIÓN

Es una forma de representar a un modelo de transporte o una forma de asignar los recursos a las diferentes actividades ,estamos hablando de una matriz cuadrada es decir a una actividad corresponde un recurso


MINIMIZAR METODO HÚNGARO

REVISAR QUE TODAS LAS CASILLAS TENGAN SU COSTO Y BENEFICIO

1- Balancear el modelo (filas columnas)

2- Para todo renglón escogemos el menor valor y restarlos a todos los demás en el mismo renglón.

3- Para cada columna escogemos el menor valor y restarlos de todos los demás en la misma columna

4- Tachar el mínimo numero de líneas verticales y horizontales de forma que todos los ceros quedan tachados

5- Usar el criterio de optimización

6- Seleccionar el menor valor no tachado de toda la matriz

El valor restarlo de todo elemento no tachado y sumarlo a los elementos en la interacción de 2 líneas

7- Hacer los pasos en forma sucesiva buscando tachar todos los ceros , regresar al paso 4 hasta que cada renglón y cada columna tengan una sola asignación.

CASO PARA MAXIMIZAR

Seleccionamos el mayor elemento de toda la matriz , este valor restarlo de todos los elementos , los valores negativos representan los costos de oportunidad , lo que indica que se deja de ganar o producir .

EJEMPLO

Necesitamos procesar 4 tareas para la cual contamos con 4 maquinas.

el desperdicio que producimos de las tareas por maquina dada una matriz expresemos esto en pesos y necesitamos definir la asignación optima.


MODELO DE TRANSPORTE

MODELO DE TRANSPORTE

Este modelo trata, básicamente, de encontrar las mejores formas o rutas para el traslado de las mercancías, desde “n” orígenes hasta “m” destinos, para sus diferentes de almacenamiento, buscando la forma de minimizar los costos de transporte.

Nos sirve para resolver situaciones de ORIGEN – DESTINO basándose en el método de la Esquina Noreste.

a) Que la oferta = a la demanda

b) Debe haber linealidad

c) n = filas y m = columnas n + m = 1

CONDICIONES:

1.-Tanto la función objetivo como las restricciones deben ser lineales

2.-Las mercancías a distribuir deben ser uniformes, así como los coeficientes de las variables en las restricciones deben ser 0 o 1.

3.-La suma de la capacidad de todos los orígenes debe ser igual a la suma de la capacidad de los destinos. En otras palabras, la demanda total tiene que ser igual a la oferta total.
m: Es el centro de la oferta

n: Es el centro de demanda

( i ): Renglón por cada origen

( j ): Cada destino una columna

Ai: No. De unidades disponibles en cada centro de oferta

bi: No. Requerido de unidades de mercancía en el centro de demanda

Cij: Costo unitario de transporte en la ruta de un centro de oferta a un centro de demanda.

Xij: Cantidad transportada del centro de oferta al centro de demanda.

Ejemplo

Tres plantas de producción P1, P2 y P3 con capacidades de 100000, 100000, y 150000, respectivamente, tienen que abastecer cuatro ciudades C1 ,C2, C3 y C4, que demandan 50000, 70000, 60000 y 80000 unidades, respectivamente. Los costes de producción por unidad de cada planta son de 1 u. m., y los costes asociados al transporte por unidad se reflejan en la siguiente tabla:

Desarrollar un programa lineal que permita determinar el número de unidades que deberá producir cada planta y cuál será el plan de transporte que minimice los costes totales de la operación.

4+3=7-1 = 6

$ 2,200

MÉTODO DE LAS 2 FASES

MÉTODO DE LAS 2 FASES

La desventaja de la técnica de la gran M es el posible error de computo que podría resultar de asignar un valor muy grande a la constante M. Esta situación podría presentar errores de redondeo en las operaciones de la computadora digital. Para evitar esta dificultad el problema se puede resolver en 2 fases

FASE 1 Formula un nuevo problema reemplazando la función objetivo por la suma de las variables artificiales .

La nueva función objetivo se minimiza sujeta a las restricciones del problema original. Si el problema tiene un espacio factible el valor MINIMO de la F:O optima será cero , lo cual indica que todas las variables artificiales son cero. En este momento se hace la fase 2

Si el valor mínimo de la fo optima es mayor que cero el problema no tiene solución y termina anotándose que no existe función factible.

FASE

Utilice la solución optima de la fase1como solución de inicio para el problema original. En este caso la fo original se expresa en términos de las variables no básicas utilizando las eliminaciones de gauss-jordán

Problema

Maximizar Z= 6x1 +6x2+4x3

Sujeto a : 3x1+6x2+x3<20

2x1+x2+2x3=15

x1,x2,x3>0

fase 1 siempre es un problema de minimización

min Z=r1

sujeto a

3x1+6x2+x3<20

2x1+x2+2x3=15

x1,x2,x3>0


EL MÉTODO DE LA GRAN “M” (PENALIZACIÓN)

EL MÉTODO DE LA GRAN “M” (PENALIZACIÓN)

El método de la gran M consiste en modificar el problema original para dar lugar a un nuevo problema agregando una variable W llamada artificial y que se penalizara mediante un costo “M” de valores grandes y positivos, y esto permite que la función objetivo tome valores muy grandes.

Cuando W salga de la base en ese momento W=0 y esto indica haber regresado al problema original, pero si se llega a W>0, entonces el problema no tendrá solución.

MinZ= Cx + Mw

Sujeta a las restricciones y penalizando a Zw1 - Cw

  • Condición de introducción de las variables

Restricción > resta

Restricción < suma

Debido a que M es un valor positivo suficientemente grande, la variable R1 se penaliza en la función objetivo utilizando —MR, en el caso de la maximización, y +RM, en la minimización. Debido a esta penalidad El proceso de optimización lógicamente tratara de impulsar R1, al nivel cero

Minimice Z= 4X1 + X2

La forma estándar se obtiene restando un superávit X3 en la segunda restricción y añadiendo una holgura X en la tercera restricción. Por tanto obtenemos

Minimice Z= 4X1 +X2

La primera y segunda ecuación no tiene variables que desempeñen el papel de holguras. Por consiguiente, utilizamos las variables R1 y R2 en estas dos ecuaciones y las penalizamos en la función objetivo con MR1 + MR2. La PL resultante se da como

Minimice Z=4X1 +X2 + MR1 + MR2

En el modelo modificado, ahora podemos utilizar R1, R2 y X4 como la solución básica factible inicial como lo demuestra la siguiente tabla simplex

Antes de proceder con los cálculos del método simplex, necesitamos hacer que el renglón -Z sea consistente con el resto de la tabla simplex. De manera específica, el valor de z asociado con la solución básica inicial R1 = 5, R2 6, y X4 = 4 debe ser 3M + 6M + O = 9M en vez de O, como se muestra en el lado derecho del renglón -Z. Esta inconsistencia se debe al hecho de que R, y R2 tienen coeficientes no cero (-M, -M) en e! renglón -Z Estas inconsistencias se eliminan sustituyendo R1 y R2 en el renglón -Z, utilizando las ecuaciones apropiadas de restricción.

En particular, observe los elementos “1” realzados en el renglón -R1 y en el renglón -R2. Multiplicando cada uno de los renglones –R1 y de los renglones -R2 por M y añadiendo la suma al renglón -Z, efectivamente se sustituirá a R1 y R2 en el renglón objetivo. Podemos resumir este paso como

Nuevo renglón Z= Antiguo renglón Z + M x (Renglón R1) + M x (Renglón R2)

Esto se aplica como



MÉTODO SIMPLEX POR MINIMIZACIÓN

Minimizar Z= 3m + 4n - 8ñ

3m – 4n ≤ 12

M + 2n + ñ ≥ 4

4m – 2n +5ñ ≤ 20

M ≥ 0, n ≥ 0, ñ ≥ 0

Como es un problema de minimización recordemos que tenemos que maximizar la función objetivo quedando así

-3m – 4n + 8ñ + Z = 0

Las inecuaciones las hacemos igualdades

3m – 4n = 12

m + 2n + ñ = 4

4m – 2n +5ñ = 20

Ahora tenemos que hacer nuestra tabla 1 y aplicaremos el mismo procedimiento del método SIMPLEX para maximizarlo






Ahora de la tabla tomaremos el MAYOR POSITIVO en este caso es el 8 y ya encontramos nuestra columna pivote.

Posteriormente dividimos 28/5 = 4 4/1 = 4 12/0 = 0, y tenemos que tomar el numero menor de estas divisiones en este caso tenemos dos, cuatros podemos tomar cualquiera

Y ya encontramos nuestro pivote operacional en este caso es 1, ahora tenemos que dividir toda esa fila entre este 1 para poder resolver la siguiente tabla







Ahora la ñ ya paso a la base

El problema se termina aquí porque ya nos quedaron puros negativos y ceros en nuestra PO que era nuestro objetivo

3m – 4n ≤ 12

3(0) – 4 (0) ≤ 12

0 ≤ 12 Si cumple

m + 2n + ñ ≥ 4

0 + 2(0) + ¼ ≥ 4

¼ ≥ 4 No cumple

4m – 2n + 5ñ ≤ 20

4 (0) – 2 (0) + 5 (1/4) ≤ 20

1.25 ≤= 20 Si cumple

3m + 4n – 8ñ

Z = 3 (0) + 4(0) – 8 (1/4)

Z = 2

Método simplex para problemas de minimización

Min Z = 2x + 3y Función objetivo

Sujeto a 2x + y ≥ 4

X – y ≤ 1 Restricciones

Condición de no negatividad x, y ≥ 0

Convertir el problema en un problema de maximización haciéndolo negativo la función objetivo, esto se hace multiplicando por -1

Min Z= 2x + 3y (-1) Max –Z= -2x – 3Y

Convertir las inecuaciones (restricciones) en ecuaciones

2x + y ≥ 4 --> 2x + y = 4

x – y ≤ 1 --> x – y = 1

2 Elaborar la tabla inicial SIMPLEX


Observamos que nuestra FO tenemos en las variables de decisión valores negativos, lo cual produce que nuestro problema no tenga solución, ya que para resolver SIMPLEX por minimización es necesario tomar el valor positivo mayor y en esta tabla no se encuentra numero alguno

Ya no tiene solución