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Programación Lineal

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Programación Lineal Ing. Mónica Espinoza Mg.

Metodología de la Investigación de Operaciones Definición del problema

Desarrollo del modelo matemático

Resolución del modelo matemático

Modelo modificado

Solución

NO

¿Es válida la solución?

SI

Implementación

CASO 1(Maximización) La compañía XYZ produce 2 juguetes A y B. Cada uno de estos juguetes debe ser procesado en dos máquinas diferentes. Una máquina tiene 12 horas de capacidad disponible y la otra 8. Cada juguete A producido necesita 2 horas de tiempo en ambas máquinas. Cada juguete B producido requiere 3 horas de tiempo en la máquina 1 y una hora en la máquina 2. La ganancia incremental es de $6 por cada juguete A y de $7 por cada juguete B vendidos y la firma puede vender tantas unidades de cada producto como fabrique. El problema es determinar cuántas unidades de juguete A y B deben producirse diariamente para que la empresa maximice su ganancia.

Desarrollo del modelo • 1. Identificar las variables de decisión:

X1= Unidades de juguetes A que se deben fabricar

X2= Unidades de juguetes B que se deben fabricar

Desarrollo del modelo • 2. Identificar datos del problema Máquina

Máquina 1 (h)

Máquina 2 (h)

Beneficios ($)

Juguete A (x1)

2

2

6

Juguete B (x2)

3

1

7

Capacidad maquinaria

12

8

Producto

Desarrollo del modelo • 3. Identificar la función objetivo

Maximizar G. = 6 ( X1) + 7 (X2)

Desarrollo del modelo • . Identificar las restricciones del proceso

2X1 + 3 X2 ≤ 12

2X1 + X2 ≤ 8 Condiciones de no negatividad X1, X2 ≥ 0

Desarrollo del modelo • 4. Formulación global del modelo Maximizar G. = 6 ( X1) + 7 (X2) 2X1 + 3 X2 ≤ 12 2X1 + X2 ≤ 8

X1, X2 ≥ 0

Resolución del modelo • Se encuentran los puntos para hallar la solución óptima del modelo

2X1 + 3 X2 ≤ 12 2X1 + 3 X2 = 12 Para X1 = 0

Para X2 = 0

2 (0) + 3 X2 =12

2X1 + 3 (0) = 12

X2 = 4 dependiente (y) independiente

X1 = 6

Resolución del modelo • Se encuentran los puntos para hallar la solución óptima del modelo

2X1 + X2 ≤ 8 2X1 + X2 = 8 Para X1 = 0

Para X2 = 0

2 (0) + X2 =8

2X1 + (0) = 8

X2 = 8

X1 = 4

Resolución del modelo

Resolución del modelo • Encontrar la solución óptima a través de la función objetivo

Maximizar G. = 6 ( X1) + 7 (X2) 6 ( X1) + 7 (X2) = Maximizar G.

7 (X2) = - 6 ( X1) + Maximizar G. 6

X2 = - 7- (X1) +

Maximizar G. 7

y = mx + b

Resolución del modelo • Encontrar la solución óptima a través de la función objetivo y = mx + b 6

• X2 = - 7- (X1) + tang θ = m θ = arct (-6/7) θ = -40.6° + 180 θ = 139°

Maximizar G. 7

Validar la solución • Validar la solución en las restricciones y en la función objetivo Restricción # 1:

Restricción # 2:

2X1 + 3 X2 ≤ 12

2X1 + X2 ≤ 8

2(3) + 3 (2) ≤ 12

2(3) + 2 ≤ 8

12 ≤ 12

8≤8

Validar la solución 2

Interpretación La empresa XYZ debe producir 3 juguetes A y 2 juguetes B diariamente para maximizar sus ganancias en $32.

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