La dualidad implica que cada problema de optimización lineal tiene un problema asociado que proporciona información útil. El método Simplex, un procedimiento iterativo, mejora la solución de la función objetivo paso a paso hasta alcanzar una solución óptima.
En resumen: cada restricción se convierte
en una variable y cada lado derecho se convierte en un coeficiente de las nuevas variables de la FO.
Si el problema Primal es de maximización,
el Dual será de minimización y viceversa.
Los precios sombra del Primal están dados por la solución óptima del Dual.
Cada problema (llamado Primal) tiene
otro problema asociado llamado Dual que
provee información útil.
3. Densidad de la tabla de coeficientes
de las restricciones
2. Cantidad de variables
1. El número de restricciones
Programación lineal paramética. Evalúa las
ventajas/desventajas de alterar ciertos parámetros. Muestra las mejores negociaciones a realizar.
Análisis de Sensibilidad. Determinan aquellos estimados de los parámetros del modelo que puedan afectar la solución óptima.
Precios sombra. Son útiles para las decisiones definitivas de asignación de recursos. Indican el aumento de la FO
por unidad subida en cada recurso.
Reoprtimización. Consiste en afinar
el modelo y la solución óptima cuando
se tiene una versión más completa y
realista de lo que necesita la empresa.
Factores que hacen
al modelo más largo
Dualidad
Analisis de Post-optimalidad
y sensibilidad
El método Simplex posee distintos temas
relevantes para facilitar, mejorar y analizar la solución óptima obtenida:
El proceso concluye cuando no es posible continuar mejorando dicho valor, es decir, se ha alcanzado la solución óptima (el mayor o menor valor posible, según el caso, para el que se satisfacen todas las restricciones).
El método Simplex es un procedimiento iterativo que permite mejorar la solución de la función objetivo en cada paso.
