Secciones

Medicina y Salud

Enfermedades

Anatomía

Biología

Nutrición

Ingeniería

Química

Física

Tecnología

Astronomía

Lógica y Matemática

Más Publicaciones

Publicar Artículos

Eventos

Enlaces

Ingenieria Industrial


Enviado por Iván Escalona Moreno
Código ISPN de la Publicación: EpypVZkpFFNVlgLonW


Resumen: Metodo Simplex en Investigacion de Operaciones - Exprese el modelo matematico en la forma estandar. Elabore la tabla inicial del simplex. Determine la variable no basica que entra. Determine la variable que sale. Aplicacion del metodo Gauss-Jordan (o de operaciones sobre renglones). Criterio para terminar el proceso.


   
  

Ingeniería Industrial
Método Simplex en Investigación de Operaciones

(Academia de IO de la UPIICSA)

    1. Exprese el modelo matemático en la forma estándar.
    2. Elabore la tabla inicial del simplex
    3. Determine la variable no básica que entra
    4. Determine la variable que sale:
    5. Aplicación del método Gauss-Jordan (o de operaciones sobre renglones).
    6. Criterio para terminar el proceso.
    7. Algoritmo del Método de la Gran M

1.-Exprese el modelo matemático en la forma estándar.

Todas las restricciones del modelo matemático deben convertirse enigualdades.

  • No debe haber ningún lado derecho negativo.
  • Si es "<=" entonces se agrega una Hi
  • Si es ">=" entonces se agregan Ai - Si
  • Si es " =" entonces se agrega una Ai

2.      Elabore la tablainicial del simplex:
  Note que en la fila superior de la matriz se enlistan todas lasvariables del problema ( las de decisión y las agregadas). Además observe queen la columna izquierda, es decir en la base, no se colocan las variables dedecisión ni las sobrantes. Esto es en la tabla inicial, pero no implica quedichas variables no puedan entrar a la base en tablas posteriores.

Base

X1

X2

H1

H2

H3

H4

Z

LD

H1

a11

a12

1

0

0

0

0

b1

H2

a21

a22

0

1

0

0

0

b2

H3

a31

a32

0

0

1

0

0

b3

H4

a41

a42

0

0

0

1

0

b4

Z

-c1

-c2

0

0

0

0

1

0

 

3.      Determine la variableno básica que entra:

Se elige como la variable que entra en maximización (minimización) como lavariable no básica que tiene el indicador más negativo (positivo), en la filade coeficientes de la Función Objetivo (Z). Los empates se rompenarbitrariamente.

4.      Determine lavariable que sale:

Se determina tomando el cociente de los valores en la columna del ladoderecho (LD) de cada restricción entre los coeficientes positivos de la columnade la variable que entra. Si el coeficiente es "cero o negativo"entonces el cociente se considera infinito. La variable básica asociada alcociente más pequeño (en ambos casos, maximización y minimización) es lavariable que sale. Los empates se rompen arbitrariamente. Sin embargo, en casode haber empate y que una de las variables involucradas sea una variableartificial, se elige a ésta como la variable saliente.

 5.     Aplicación del método Gauss-Jordan (o de operaciones sobre renglones).

Mediante este procedimiento se elimina (en realidad se sustituye) la variableque entra, en todas las filas de la tabla. Es decir, se tiene que convertir lacolumna de la variable que entra en un vector columna unitario (un 1 y purosceros). Esto se logra de la siguiente manera:
5.1. El primer paso en la eliminación de Gauss-Jordan es multiplicar la filapivote por el inverso multiplicativo del elemento pivote (para formar la unidad)y reemplazar el nombre de la variable que sale por el nombre de la variable queentra.
5.2. La eliminación (o sustitución) se logra sumando un múltiplo adecuado dela fila pivote ( elemento pivote = 1) a cada una de las demás filas.

Es decir, se multiplica la fila pivote por el negativo del número que deseamos que se convierta en cero y el resultado de esta multiplicación se suma a la fila donde queremos que aparezca el cero. 

  1. Criterio para terminar el proceso.

Los pasos 2, 3, 4 y 5 se repiten hasta que todos los indicadores de la función objetivo sean no negativos (si es de maximización) o sean no positivos (si es de minimización).

Cuando esto ocurre se dice que se ha llegado a la solución óptima del

problema. 

Variables artificiales

En los problemas anteriores del método simplex hemos utilizado las variablesde holgura como una solución inicial factible. Sin embargo, si la restricciónoriginal es una ecuación ("=") o es del tipo "" , ya no tenemos una solución factible inicial preparada. 

Por lo que es necesario generar una solución inicial. La idea de utilizarVariables Artificiales es muy simple. Es necesario sumar una variable nonegativa a todas la ecuaciones que no tengan variables básicas iniciales.Las variables agregadas desempeñarán la misma función que una variable deholgura. Sin embargo, como estas variables no tienen un significado físicodesde el punto de vista del problema original ( de aquí el nombre de"artificial"), el procedimiento será valido sólo si hacemos queestas variables sean cero cuando se llegue a la tabla óptima. 

Algoritmo del Método de la Gran M

    1. Pasar a la forma estándar el modelo matemático.
    2. Agregar variables artificiales en las ecuaciones que no tienen variables de holgura.
    3. Se deben penalizar a las variables artificiales en la función objetivo asignándoles coeficientes positivos muy grandes. Sea M un número muy grande. ( En los modelos de Minimización la penalización para cada variable artificial se suma y en los de Maximización se restan).
    4. En la función objetivo no deben aparecer variables básicas por lo que se hace necesario eliminar las variables artificiales de la F.O.(Quitar las "M" de las columnas de las artificiales).
    5. Con la solución inicial artificial se aplica el método simplex de la forma acostumbrada generando las tablas necesarias para llegar a una solución.
  • Notas:
  • Cuando una solución contiene variables artificiales básicas igual a cero entonces la solución sí es factible con respecto al problema original.
  • Si el problema no tiene solución factible, cuando menos una variable artificial será positiva en la solución óptima. 

Cuando tenemos restricciones de igualdad, de mayor o igual;  cuandoalgunas de las bi son negativas o queremos minimizar, para usar elsimplex, debemos identificar una solución básica inicial.

Se revisa el problema añadiendo variables artificiales, sólo con el propósitode que sea la variable básica inicial para esa ecuación. Son variablesno-negativas y se altera la función objetivo para que imponer una penalidadexhorbitante en que estas variables artificiales tengan valores mayores de cero.El método del simplex entonces hace desaparecer estas variables hasta que elproblema real es resuelto.

Utilizando el método simplex resuelva el siguiente problemade programación lineal.

Max Z = 40X1 + 60X2 + 50X3

s.a. 10 X1 + 4 X2 + 2 X3 950

2 X1 + 2 X2 +  410

X1 + + 2 X3  610

X1 , X2 , X3  0

V B

Z

X1

X2

X3

X4

X5

X6

SOLUCION

Z

1

-40

-60

-50

0

0

0

0

X4

0

10

4

2

1

0

0

950

X5

0

2

2

0

0

1

0

410

X6

1

1

0

2

0

0

1

610

 

 

 

 

 

Z

1

20

0

-50

0

30

0

12300

60RP + FO

X4

0

6

0

2

1

-2

0

130

-4RP + R1

X2

0

1

1

0

0

1/2

0

205

1/2RP

X6

0

1

0

2

0

0

1

610

 

 

 

 

 

Z

1

170

0

0

25

-20

0

15550

50RP + FO

X3

0

3

0

1

1/2

-1

0

65

1/2 RP

X2

0

1

1

0

0

1/2

0

205

X6

0

-5

0

0

-1

2

1

480

-2RP + 3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Z

1

120

0

0

15

0

20

20350

20RP + FO

X3

0

1/2

0

1

0

0

0

305

RP + R1

X2

0

9/4

1

0

1/4

0

-1/2

85

1/2RP + R2

X5

0

-5/2

0

0

-1/2

1

1

240

1/2RP

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Max Z -40X1 - 60X2 - 50X3

s.a. 10 X1 + 4 X2 + 2 X3 + X4= 950

2 X1 + 2 X2 + + X5 = 410

X1 + + 2 X3 + X6 = 610

X1 , X2 , X3 , X4 , X5, X6 ³ 0

     

  • Solución básica actual:

     

X4 = 950 min í950/4 , 410/2 , -ý

X5 = 410 min í237.5 , 205 , -ý

X6 = 610

     

  • Solución básica actual:

     

X4 = 130 min í130/2 , - , 610/2ý

X2 = 205 min í65 , - , 305ý

X6 =610

     

  • Solución básica actual:

     

X3 = 65 min í- , 205/0.5 , 480/2ý

X2 = 205 min í- , 410 , 240ý

X6 =480

  • Por lo tanto la solución óptima es:

Z* = 20350

X2* = 85

X3* = 305

X5* = 240

X1* = X4* = X6* = 0

     

  • Comprobación en la función objetivo:

     

Max Z = 40X1 + 60X2 + 50X3

Z = 4 (0) + 3 (85) + 50(305)

Z = 20350

     

  • Comprobación en las restricciones:

     

10 X1 + 4 X2 + 2 X3 + X4

10(0) + 4( 85) + 2(305) + 0 = 950

2 X1 + 2 X2 + X5

2(0) + 2(85) + 240 = 410

X1 + 2 X3 + X6

     

  1. + 2(305) + 0 = 610

     

Utilizando el método simplex resuelva el siguiente problemade programación lineal.

Max Z = 5X1 + X2 + 3X3

s.a. 2 X1 - X2 + 2 X3 £ 4

X1 + X2 + 4 X3 £ 4

X1 , X2 , X3 ³ 0

VB

Z

X1

X2

X3

X4

X5

SOLUCION

Z

1

-5

-1

-3

0

0

0

X4

0

2

-1

2

1

0

4

X5

0

1

1

4

0

1

4

 

 

 

 

 

 

 

 

Z

1

0

-7/2

2

5/2

0

10

5RP + FO

X1

0

1

-1/2

1

1/2

0

2

1/2RP

X5

0

0

3/2

3

-1/2

1

2

-RP + R2

 

 

 

 

 

 

 

 

Z

1

0

0

9

4/3

7/3

44/3

7/2RP + FO

X1

0

1

0

2

1/3

1/3

8/3

1/2RP + R1

X2

0

0

1

2

-1/3

2/3

4/3

2/3RP

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 Max Z - 5X1 - X2 - 3X3

s.a. 2 X1 - X2 + 2 X3 + X4 = 4

X1 + X2 + 4 X3 + X5 = 4

X1 , X2 , X3 , X4 , X5³ 0

     

  • Solución básica actual:

     

X4 = 4 min í 4/2 , 4/1ý

X5 = 4 min í 2 , 4ý

     

  • Solución básica actual:

     

X1 = 2 min í - , 2/1.5ý

X5 = 2 min í - , 1.33ý

  • Por lo tanto la solución óptima es:

Z* = 44/3

X1* = 8/3

X2* = 4/3

X3* = X4* = X5* = 0

     

  • Comprobación en la función objetivo:

     

Max Z = 5X1 + X2 + 3X3

Z = 5 (8/3) + 4/3 + 0

Z = 44/3

  • Comprobación en las restricciones:

2 X1 - X2 + 2 X3 + X4

2 (8/3) – 4/3 + 2 (0) + 0 = 4

X1 + X2 + 4 X3 + X5

8/3 + 4/3 + 4 (0) + 0 = 4

Utilizando el método simplex resuelva el siguiente problemade programación lineal.

Max Z = 25X1 + 50X2

s.a. 2 X1 + 2X2 £ 1000

3 X1 £ 600 X1 + 3X2 £ 600

X1 , X2 ³ 0

VB

Z

X1

X2

X3

X4

X5

SOLUCION

Z

1

-25

-50

0

0

0

0

X3

0

2

2

1

0

0

1000

X4

0

3

0

0

1

0

600

X5

0

1

3

0

0

1

600

 

 

 

 

 

 

 

 

Z

1

-25/3

0

0

0

50/3

10000

50RP + FO

X3

0

4/3

0

1

0

-2/3

600

-2RP + R1

X4

0

3

0

0

1

0

600

X2

0

1/3

1

0

0

1/3

200

1/3RP

 

 

 

 

 

 

 

 

Z

1

0

0

0

23/9

50/3

35000/3

25/3RP + FO

X3

0

0

0

1

-4/9

-2/3

1000/3

-4/3RP + R1

X1

0

1

0

0

1/3

0

200

1/3RP

X2

0

0

1

0

-1/3

1/3

400/3

-1/3RP + R3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 25X1 - 50X2

s.a. 2 X1 + 2X2 + X3 = 1000

3 X1 + X4 = 600

X1 + 3X2 + X5 = 600

X1 , X2 , X3 , X4 , X5³ 0

     

  • Solución básica actual:

     

X3 = 1000 min í 1000/2 , - , 600/3ý

X4 = 600 min í 500 , - , 200ý

X5 = 600

     

  • Solución básica actual:

     

X3 = 600 min í 600/4/3 , 600/3 , 200/1/3ý

X4 = 600 min í 450 , 200 , 600ý

X2 = 200

  • Por lo tanto la solución óptima es:

Z* = 35000/3

X1* = 200

X2* = 400/3

X3* = 1000/3

X4* = X5* = 0

     

  • Comprobación en la función objetivo:

     

Max Z = 25X1 + 50X2

Z = 25 (200) + 50 (400/3)

Z = 35000/3

     

  • Comprobación en las restricciones:

     

2 X1 + 2X2 + X3

2 (200) + 2 (400/3) + 1000/3 = 1000

3 X1 + X4

3 (200) + 0 = 600

X1 + 3X2 + X5

200 + 3 (400/3) + 0 = 600

Considere el siguiente problema.

Min W = 3X1 + 5X2 + X3

s.a. 4 X1 + 2 X2 + X3 ³ 1 8

X1 , X2 , X3 ³ 0

Dual

Max Z= 18Y

s.a. 4Y1 £ 3

2Y1 £ 5

Y1 £ 1

Y1 ³ 0

Para el primal

Min W –3X1 – 5X2 –X3 =0

s.a. –4X1 – 2X2 –X3 +S1 = -18

X1 , X2 , X3 , S1³ 0

VB

W

X1

X2

X3

S1

SOLUCION

W

1

-3

-5

-1

0

0

S1

0

-4

-2

-1

1

-18

 

 

 

 

 

 El primal no tiene solución porque no se puedeestablecer la variable de entrada.

Para el dual

Max Z- 18Y1 =0

s.a. 4Y1 + S1 = 3

2Y1 + S2 = 5

Y1 + S3 = 1

Y1 , S1 ,S2, S3 ³ 0

VB

Z

Y1

S1

S2

S3

SOLUCION

Z

1

-18

0

0

0

0

S1

0

4

1

0

0

3

S2

0

2

0

1

0

5

S3

0

1

0

0

1

1

VB

Z

Y1

S1

S2

S3

SOLUCION

Z

1

0

18/4

0

0

27/2

18/4RP+FO

Y1

0

1

1/4

0

0

3/4

1/4RP

S2

0

0

1/2

-1

0

-7/2

1/2RP-R2

S3

0

0

1/4

0

-1

-1/4

1/4RP-R3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

     

  • Solución básica actual:

     

S1 = 3 min í 3/4 , 5/2 , 1/1ý

S2 = 5 min í 0.75 , 2.5 , 1ý

S3 = 1

  • Por lo tanto la solución óptima es:

Z* = 27/2

Y1* = 3/4

S2* = S3 =0

     

  • Comprobación en las restricciones:

     

Z = 18(3/4) = 27/2

4(3/4) = 3 ACTIVA

2(3/4)=1.5 < 5 INACTIVA Y DEFICIT

3/4 = 0.75< 1 INACTIVA Y DÉFICIT

Cambiar el coeficiente de x1 a 4 de la funciónobjetivo y resolver el primal y el dual.

Min W = 4X1 + 5X2 + X3

s.a. 4 X1 + 2 X2 + X3 ³ 1 8

X1 , X2 , X3 ³ 0

Dual

Max Z= 18Y

s.a. 4Y1 £ 4

2Y1 £ 5

Y1 £ 1

Y1 ³ 0

Para el primal

Min W –4X1 – 5X2 –X3 =0

s.a. –4X1 – 2X2 –X3 +S1 = -18

X1 , X2 , X3 , S1³ 0

VB

W

X1

X2

X3

S1

SOLUCION

W

1

-4

-5

-1

0

0

S1

0

-4

-2

-1

1

-18

 

 

 

 

 El primal no tiene solución porque no se puedeestablecer la variable de entrada.

Para el dual:

Max Z- 18Y1 =0

s.a. 4Y1 + S1 = 4

2Y1 + S2 = 5

Y1 + S3 = 1

Y1 , S1 ,S2, S3 ³ 0

VB

Z

Y1

S1

S2

S3

SOLUCION

Z

1

-18

0

0

0

0

S1

0

4

1

0

0

4

S2

0

2

0

1

0

5

S3

0

1

0

0

1

1

VB

Z

Y1

S1

S2

S3

SOLUCION

Z

1

0

18/4

0

0

18

18/4RP+FO

Y1

0

1

1/4

0

0

1

1/4RP

S2

0

0

1/2

-1

0

-3

1/2RP-R2

S3

0

0

1/4

0

-1

0

1/4RP-R3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

   

     

  • Solución básica actual:

     

S1 = 4 min í 4/4 , 5/2 , 1/1ý

S2 = 5 min í 1 , 2.5 , 1ý

S3 = 1

  • Por lo tanto la solución óptima es:

Z* = 18

Y1* = 1

S2* = S3 =0

     

  • Comprobación en las restricciones:

     

Z = 18(1) = 18

4(1) = 4=4 ACTIVA

2(1)=2 < 5 INACTIVA Y DEFICIT

1 = 1 ACTIVA Y DÉFICIT

Cambiar el coeficiente de x3 a –1 y a la funciónobjetivo y resolver el primal y el dual.

Min W = 3X1 + 5X2 *- X3

s.a. 4 X1 + 2 X2 + X3 ³ 1 8

X1 , X2 , X3 ³ 0

Dual

Max Z= 18Y

s.a. 4Y1 £ 3

2Y1 £ 5

Y1 £ -1

Y1 ³ 0

Para el primal

Min W –3X1 – 5X2 +X3 =0

s.a. –4X1 – 2X2 –X3 +S1 = -18

X1 ,X2 , X3, S1 ³0

VB

W

X1

X2

X3

S1

SOLUCION

W

1

-3

-5

1

0

0

S1

0

-4

-2

-1

1

-18

VB

W

X1

X2

X3

S1

SOLUCION

W

1

-7

-7

0

1

-18

X3

0

4

2

1

-1

18

 

 

 

 

 

 

 

 

-RP+FO

-RP

     

  • Solución básica actual:

     

S1 = -18 min í -18/-1 ý

min í 18ý

  • Por lo tanto la solución óptima es:

W* = -18

X3* = 18

X1*, X2*, S1*,= 0

     

  • Comprobación en las restricciones:

     

W = 3(0) + 5(0) – 18 = -18

4(0) + 2(0) + 18 = 18 ACTIVA

Para el dual:

Max Z- 18Y1 =0

s.a. 4Y1 + S1 = 3

2Y1 + S2 = 5

Y1 + S3 = -1

Y1 , S1 ,S2, S3 ³ 0

VB

Z

Y1

S1

S2

S3

SOLUCION

Z

1

-18

0

0

0

0

S1

0

4

1

0

0

3