Dualidad & Analisis de Sensibilidad

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Prueba de Optimizacion

Se verifica si esta solución es optima, mediante la comprobación de que todos los coeficientes de las variables no básicas del renglón 0 continúen no negativos

Conversión a la forma apropiada de eliminación de Gauss

Revsion de la tabla simplex final

Revision del modelo

Prueba de Factibilidad

Si esta solución no pasa de una de las pruebas, se puede obtener(si se desea) la nueva solución optima a partir de la tabla actual como tabla simplex inicial(con las conversiones necesarias) por el método simplex o el simplex dual

Se prueba la factibilidad de esta solución mediante la verificación de que todas las variables básicas de la columna del lado derecho aun tengan valores no negativos

El modelo original puede descomponerse en subproblemas mas pequeños y manejables

Determinar los cambios que resultan en la tabla simplex final.

Se hacen los cambios deseados en el modelo que se va a investigar.

Investigar el efecto que tendría sobre la solución optima que proporciona el método simplex el hecho de que los parámetros tomen otros valores posibles.

Analisis de Sensibilidad

El problema dual se puede ver como otra forma de establecer, en términos de programación lineal que es alcanzar una solución para el problema primal que satisfaga la prueba de optimalidad. De programación lineal, la meta del método simplex, que es alcanzar una solución para el problema primal que satisfaga la prueba de optimalidad.

Los coeficientes de una variable de las restrcciones funcionales de problema primal son los coefientes de una restricción funcional del problema dual.

Dualidad

Los lados derechos de las restrcciones funcionales del problema primal son los coeficientes de la FO del problema dual.

Los coeficientes de la FO del problema primal son los lados derechos de las restricciones funcionales del problema dual.

Dualidad & Analisis de Sensibilidad

es necesario investigar el efecto que tendría sobre la solución optima en caso de que prevalecieran otras condiciones