av Francini Morillo för 7 årar sedan
392
Mer av detta
Ahora contamos con todas las herramientas para descifrar los resultados proporcionados por el software de PL, en particular con respecto al análisis de sensibilidad.
Para facilitar la explicación del análisis de sensibilidad de la función objetivo, primero tenemos que definir los costos reducidos.
Se obtiene esta información con la tabla simplex óptima. Reconociendo que los precios duales y sus intervalos de factibilidad tienen que ver con los cambios del lado derecho de las restricciones.
2. La sensibilidad de la solución óptima a los cambios en la utilidad unitaria o el costo unitario (coeficientes de la función objetivo).
1. La sensibilidad de la solución óptima a los cambios de la disponibilidad de los recursos (lado derecho de las restricciones).
Se ve afectada por la realización de cambios de los coeficientes objetivos y la adición de una nueva actividad económica (variable).
Se ve afectada sólo si cambia el lado derecho de las restricciones, o se agrega una nueva restricción al modelo. En ambos casos, la no factibilidad ocurre cuando una o más de las variables básicas actuales se vuelven negativas.
Se inicia factible pero no óptimo.
se inicia con una solución mejor que óptima y una solución básica no factible. Las condiciones de optimalidad y factibilidad están diseñadas para preservar la optimalidad de las soluciones básicas a medida que la solución se mueve hacia la factibilidad.
Aplique los cálculos de Gauss-Jordan para determinar la nueva solución básica.Vaya al paso 1.
Seleccione una variable de salida utilizando la condición de factibilidad.
Seleccione una variable de entrada utilizando la condición de optimalidad. Deténgase si no hay variable de entrada; la última condición es óptima. De otro modo, prosiga con el paso 2.
Determine la solución factible básica inicial.
Tanto en problemas de maximización como de minimización, la variable de salida es la variable básica asociada con la relación mínima no negativa con el denominador estrictamente positivo. Los vínculos se rompen arbitrariamente.
La variable de entrada en un problema de maximización (minimización) es la variable no básica con el coeficiente más negativo (positivo) en la fila z. Los vínculos se rompen arbitrariamente. El óptimo se alcanza en la iteración en la cual los coeficientes en la fila z son no negativos (no positivos).
Fase II
Use la solución factible de la fase I como una solución factible básica inicial para el problema original.
Fase I
Ponga el problema en forma de ecuación y agregue las variables artificiales necesarias a las restricciones, para tener la certeza de una solución básica. Determine una solución básica de la ecuación resultante que siempre minimice la suma de las variables artificiales, independientemente de si la PL es de maximización o minimización. Si el valor mínimo de la suma es positivo, el problema de PL no tiene una solución factible. De lo contrario, si el valor mínimo es cero, prosiga con la fase II.
Se penalizan las variables artificiales
M, en problemas de minimización
-M, en problemas de maximización
Se utilizan con restricciones (=) y (>=). Desempeñan el papel de holguras en la primera iteración, y que luego se desechan en una iteración posterior.
Sobrante de los recursos disponibles
Solución resolviendo las m ecuaciones
m variables restantes
m variables cero