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Unidad 2, Lección 4

Problema a resolver:

Una empresa química “Chemical” produce limpiadores para automóviles X y
pulidores Y, ganando $10 en cada lote de X, y $30 en Y. Ambos productos
requieren procesarse en las mismas máquinas, A y B, pero X requiere cuatro
horas en A y ocho en B, mientras que Y requiere seis horas en A y cuatro en
B. Durante la semana entrante las máquinas A y B tienen 12 y 16 horas de
capacidad disponible, respectivamente. Suponiendo que existe demanda de
ambos productos, cuántos lotes de cada uno deben producirse para alcanzar
la unidad óptima Z?

Definición de variables:
X: limpiadores para automóviles
Y: Pulidores
Unidad 2, Lección 4

Resumen de datos:

Producto

Máquina A

Máquina B

Precio por
unidad

X

4

8

$10

Y

6

4

$30

Disponibilidad
máquinas

12

16

Las restricciones son:
h maquina A : 4X + 6Y ≤ 12
h máquina B : 8X + 4Y ≤16
X,Y ≥ 0

La función objetivo es:

Max Z = $10X + $30Y
Unidad 2, Lección 4

Añadiendo variables de holgura:
4X + 6Y + 1S1 + 0S2 = 12
8X + 4Y + 0S1 + 1S2 = 16
El modelo es:
Sujeto a (S.a)

Max Z = $10X + $30Y + 0S1 + 0S2
4X + 6Y + 1S1 + 0S2 = 12
8X + 4Y + 0S1 + 1S2 = 16
X, Y, S1, S2 ≥ 0
Las iteraciones necesarias para llegar a la solución
óptima son:

Unidad 2, Lección 4

Iteración 1
En esta primera iteración colocamos los valores
de la función objetivo y de las restricciones tal y
como aparecen, sin contar la restricción de no
negatividad.

Max Z = $10X + $30Y + 0S1 + 0S2

C

10

30

0

0
Valores de solución

Variables de decisión

Variables de la
solución
X

Y

S1

S2

(bj)

0

S1

4

6

1

0

12

0

S2

8

4

0

1

16

Z

0

0

0

0

0

C-Z

10

30

0

4X + 6Y + 1S1 + 0S2 = 12
8X + 4Y + 0S1 + 1S2 = 16
X, Y, S1, S2 ≥ 0

0

Dado que los coeficientes de las variables de la solución factible básica son ceros (0S 1, 0S2), y la multiplicación de
estos por los coeficientes de las variables de decisión dan como resultado cero en el renglón Z, las operaciones de
la primera iteración para obtener los valores de c-z, es precisamente realizar la operación indicada, (10 – 0 = 10),
(30 – 0 = 30), y así sucesivamente:
Las iteraciones necesarias para llegar a la solución
óptima son:

Una vez elegida nuestra columna, renglón y elemento pivotes, así como ya
determinada la variable que entra y la variable que sale, entonces procedemos
en excel a ingresar las operaciones necesarias para la obtención de la iteración
2, nótese que todas las operaciones y cantidades usadas han sido vinculadas,
sin que haya la necesidad de transcribir cada número.

Iteración 1

10

Cj
Variables de
la solución

X

S1
S2
Z
C-Z

4
8
0
10

0
0

Unidad 2, Lección 4

30
0
Variables de decisión
Y
S1
6
1
4
0
0
0
30
0

0

Valores de
solución

S2
0
1
0
0

(bj)
12
16
0

Iteración 2, con fórmulas

Cj

=J5

=L5

=N5
Variables de decisión

Variables de la solución
X
=F11
=H20

=F13
S2
Z
C-Z

Valores de solución

=P5

Y

S1

=E14/F14
=($K$15*E23+E15)
=(C23*E23)+(C24*E24)
=E20-E25

=F14/F14
=($K$15*F23+F15)
=(C23*F23)+(C24*F24)
=F20-F25

=G14/F14
=($K$15*G23+G15)
=(C23*G23)+(C24*G24)
=G20-G25

S2

(bj)

=H14/F14
=I14/F14
=($K$15*H23+H15) =($K$15*I23+I15)
=(C23*H23)+(C24*H24) =(C23*I23)+(C24*I24)
=H20-H25
Cj

=J5

=L5

=N5
Variables de decisión

Variables de la solución

1

X
=F11
=H20

Y

S1

(bj)

=E14/F14
=F14/F14
=G14/F14
=H14/F14
=I14/F14
S2
=($K$15*E23+E15)
=($K$15*F23+F15)
=($K$15*G23+G15)
=($K$15*H23+H15) =($K$15*I23+I15)
En el renglón de Y=(C23*E23)+(C24*E24) =(C23*F23)+(C24*F24) tenemos la división de cada =(C23*I23)+(C24*I24)
(que es la variable entrante), =(C23*G23)+(C24*G24) =(C23*H23)+(C24*H24)
Z
uno de los elementos de S1 (variable saliente) entre el elemento pivote.
C-Z
=E20-E25
=F20-F25
=H20-H25
(4,6,1,0 y 12 entre 6)=G20-G25

10
Variables de
la solución

X

Y

30

0.67

Cj

=J5

30
0
Variables de decisión
Y
S1
1
0.17

=L5
X

0

Valores de
solución

S2
0

(bj)
2

=N5
Variables de decisión

Variables de la solución
=F11
=H20

S2

=F13

Cj

2

Valores de solución

=P5

Y

Valores de solución

=P5
S1

S2

=F13

(bj)

=E14/F14
=F14/F14
=G14/F14
=H14/F14
=I14/F14
S2
=($K$15*E23+E15)
=($K$15*F23+F15)
=($K$15*G23+G15)
=($K$15*H23+H15) =($K$15*I23+I15)
Z
=(C23*E23)+(C24*E24) =(C23*F23)+(C24*F24) =(C23*G23)+(C24*G24) =(C23*H23)+(C24*H24) =(C23*I23)+(C24*I24)
Para el renglón de S2, tenemos las operaciones de la multiplicación del negativo de la=H20-H25
columna pivote
C-Z
=E20-E25
=F20-F25
=G20-G25

del renglón S2 (-4) , por el renglón generado en el paso 1, más el valor que se está convirtiendo (es decir
el valor original de la iteración 1 en el renglón S2), ejemplo:
(-4 * (0)) 1 = 1
Quedando lo anterior, así:.
10

Cj
Variables de
la solución

X

Y
S2

30
0
Variables de decisión
Y
S1
1
0.17
0
-0.67

0.67
5.33

30
0

0

Valores de
solución

S2
0
1

(bj)
2
8

Para obtener el valor del renglón Z, tenemos que hacer la multiplicación como se muestra:

3
Cj

=J5

=L5

=N5
Variables de decisión

Variables de la solución
X
=F11
=H20

S2
Z
C-Z

Y

S1

=E14/F14
=($K$15*E23+E15)
=(C23*E23)+(C24*E24)
=E20-E25

=F13

=F14/F14
=($K$15*F23+F15)
=(C23*F23)+(C24*F24)
=F20-F25

=G14/F14
=($K$15*G23+G15)
=(C23*G23)+(C24*G24)
=G20-G25

(30 * 0.67) + (0 * 5.33) = 20
(30 * 1) + (0 * 0) = 30

Valores de solución

=P5
S2

=H14/F14
=I14/F14
=($K$15*H23+H15)
=($K$15*I23+I15)
=(C23*H23)+(C24*H24) =(C23*I23)+(C24*I24)
=H20-H25

(30 * 0) + (0 * 1) = 0
(30 * 2) + (0 * 8)

(30 * 0.17) + (0 * -0.67) = 5
10

Cj
Variables de
la solución
30
0

X

Y
S2
Z

0.67
5.33
20

30
0
Variables de decisión
Y
S1
1
0.17
0
-0.67
30
5

(bj)

0

Valores de
solución

S2
0
1
0

(bj)
2
8
60
4

Por último, para obtener el valor de Z, ya sabemos que tenemos que restar los valores de C - Z

Cj

=J5

=L5

=N5
Variables de decisión

Variables de la solución
X
=F11
=H20

S2
Z
C-Z

Y

S1

=E14/F14
=($K$15*E23+E15)
=(C23*E23)+(C24*E24)
=E20-E25

=F13

=F14/F14
=($K$15*F23+F15)
=(C23*F23)+(C24*F24)
=F20-F25

=G14/F14
=($K$15*G23+G15)
=(C23*G23)+(C24*G24)
=G20-G25

S2

10

Cj
Variables de
la solución
30
0

X

Y
S2
Z
C-Z

0.67
5.33
20
-10

30
0
Variables de decisión
Y
S1
1
0.17
0
-0.67
30
5
0
-5

(bj)

=H14/F14
=I14/F14
=($K$15*H23+H15) =($K$15*I23+I15)
=(C23*H23)+(C24*H24) =(C23*I23)+(C24*I24)
=H20-H25

10 – 20 = -10
30 – 30 = 0
0–5=-5
0–0=0

Para X:
Para Y:
Para S1:
Para S2:

Valores de solución

=P5

0

Valores de
solución

S2
0
1
0
0

(bj)
2
8
60
Unidad 2, Lección 4

Las iteraciones necesarias para llegar a la solución
óptima son:

Iteración 2

C

10

30

0

0
Valores de solución

Variables de decisión

Variables de la
solución
X

Y

S1

S2

(bj)

X = no está en la
solución

30

Y

0.67

1

0.17

0

2

Y = 2 lotes

0

S2

5.33

0

-0.67

1

8

Z = $60

Z

20

30

5

0

60

Z=$10(0)+$30(2)=60

C-Z

-10

0

-5

0

Comprobación
Universidad Autónoma de Querétaro
Facultad de Contaduría y Administración
Investigación de Operaciones, Lección 4
Este material fue elaborado por:

L.A. Diana Guzmán Medina
Diseñó:
Diana Guzmán Medina

Licenciatura en Administración

Facultad de Contaduría y Administración
Programa de Educación a Distancia (EDAD)
Centro Universitario, Querétaro, México
MMIX

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  • 1. Unidad 2, Lección 4 Problema a resolver: Una empresa química “Chemical” produce limpiadores para automóviles X y pulidores Y, ganando $10 en cada lote de X, y $30 en Y. Ambos productos requieren procesarse en las mismas máquinas, A y B, pero X requiere cuatro horas en A y ocho en B, mientras que Y requiere seis horas en A y cuatro en B. Durante la semana entrante las máquinas A y B tienen 12 y 16 horas de capacidad disponible, respectivamente. Suponiendo que existe demanda de ambos productos, cuántos lotes de cada uno deben producirse para alcanzar la unidad óptima Z? Definición de variables: X: limpiadores para automóviles Y: Pulidores
  • 2. Unidad 2, Lección 4 Resumen de datos: Producto Máquina A Máquina B Precio por unidad X 4 8 $10 Y 6 4 $30 Disponibilidad máquinas 12 16 Las restricciones son: h maquina A : 4X + 6Y ≤ 12 h máquina B : 8X + 4Y ≤16 X,Y ≥ 0 La función objetivo es: Max Z = $10X + $30Y
  • 3. Unidad 2, Lección 4 Añadiendo variables de holgura: 4X + 6Y + 1S1 + 0S2 = 12 8X + 4Y + 0S1 + 1S2 = 16 El modelo es: Sujeto a (S.a) Max Z = $10X + $30Y + 0S1 + 0S2 4X + 6Y + 1S1 + 0S2 = 12 8X + 4Y + 0S1 + 1S2 = 16 X, Y, S1, S2 ≥ 0
  • 4. Las iteraciones necesarias para llegar a la solución óptima son: Unidad 2, Lección 4 Iteración 1 En esta primera iteración colocamos los valores de la función objetivo y de las restricciones tal y como aparecen, sin contar la restricción de no negatividad. Max Z = $10X + $30Y + 0S1 + 0S2 C 10 30 0 0 Valores de solución Variables de decisión Variables de la solución X Y S1 S2 (bj) 0 S1 4 6 1 0 12 0 S2 8 4 0 1 16 Z 0 0 0 0 0 C-Z 10 30 0 4X + 6Y + 1S1 + 0S2 = 12 8X + 4Y + 0S1 + 1S2 = 16 X, Y, S1, S2 ≥ 0 0 Dado que los coeficientes de las variables de la solución factible básica son ceros (0S 1, 0S2), y la multiplicación de estos por los coeficientes de las variables de decisión dan como resultado cero en el renglón Z, las operaciones de la primera iteración para obtener los valores de c-z, es precisamente realizar la operación indicada, (10 – 0 = 10), (30 – 0 = 30), y así sucesivamente:
  • 5. Las iteraciones necesarias para llegar a la solución óptima son: Una vez elegida nuestra columna, renglón y elemento pivotes, así como ya determinada la variable que entra y la variable que sale, entonces procedemos en excel a ingresar las operaciones necesarias para la obtención de la iteración 2, nótese que todas las operaciones y cantidades usadas han sido vinculadas, sin que haya la necesidad de transcribir cada número. Iteración 1 10 Cj Variables de la solución X S1 S2 Z C-Z 4 8 0 10 0 0 Unidad 2, Lección 4 30 0 Variables de decisión Y S1 6 1 4 0 0 0 30 0 0 Valores de solución S2 0 1 0 0 (bj) 12 16 0 Iteración 2, con fórmulas Cj =J5 =L5 =N5 Variables de decisión Variables de la solución X =F11 =H20 =F13 S2 Z C-Z Valores de solución =P5 Y S1 =E14/F14 =($K$15*E23+E15) =(C23*E23)+(C24*E24) =E20-E25 =F14/F14 =($K$15*F23+F15) =(C23*F23)+(C24*F24) =F20-F25 =G14/F14 =($K$15*G23+G15) =(C23*G23)+(C24*G24) =G20-G25 S2 (bj) =H14/F14 =I14/F14 =($K$15*H23+H15) =($K$15*I23+I15) =(C23*H23)+(C24*H24) =(C23*I23)+(C24*I24) =H20-H25
  • 6. Cj =J5 =L5 =N5 Variables de decisión Variables de la solución 1 X =F11 =H20 Y S1 (bj) =E14/F14 =F14/F14 =G14/F14 =H14/F14 =I14/F14 S2 =($K$15*E23+E15) =($K$15*F23+F15) =($K$15*G23+G15) =($K$15*H23+H15) =($K$15*I23+I15) En el renglón de Y=(C23*E23)+(C24*E24) =(C23*F23)+(C24*F24) tenemos la división de cada =(C23*I23)+(C24*I24) (que es la variable entrante), =(C23*G23)+(C24*G24) =(C23*H23)+(C24*H24) Z uno de los elementos de S1 (variable saliente) entre el elemento pivote. C-Z =E20-E25 =F20-F25 =H20-H25 (4,6,1,0 y 12 entre 6)=G20-G25 10 Variables de la solución X Y 30 0.67 Cj =J5 30 0 Variables de decisión Y S1 1 0.17 =L5 X 0 Valores de solución S2 0 (bj) 2 =N5 Variables de decisión Variables de la solución =F11 =H20 S2 =F13 Cj 2 Valores de solución =P5 Y Valores de solución =P5 S1 S2 =F13 (bj) =E14/F14 =F14/F14 =G14/F14 =H14/F14 =I14/F14 S2 =($K$15*E23+E15) =($K$15*F23+F15) =($K$15*G23+G15) =($K$15*H23+H15) =($K$15*I23+I15) Z =(C23*E23)+(C24*E24) =(C23*F23)+(C24*F24) =(C23*G23)+(C24*G24) =(C23*H23)+(C24*H24) =(C23*I23)+(C24*I24) Para el renglón de S2, tenemos las operaciones de la multiplicación del negativo de la=H20-H25 columna pivote C-Z =E20-E25 =F20-F25 =G20-G25 del renglón S2 (-4) , por el renglón generado en el paso 1, más el valor que se está convirtiendo (es decir el valor original de la iteración 1 en el renglón S2), ejemplo: (-4 * (0)) 1 = 1
  • 7. Quedando lo anterior, así:. 10 Cj Variables de la solución X Y S2 30 0 Variables de decisión Y S1 1 0.17 0 -0.67 0.67 5.33 30 0 0 Valores de solución S2 0 1 (bj) 2 8 Para obtener el valor del renglón Z, tenemos que hacer la multiplicación como se muestra: 3 Cj =J5 =L5 =N5 Variables de decisión Variables de la solución X =F11 =H20 S2 Z C-Z Y S1 =E14/F14 =($K$15*E23+E15) =(C23*E23)+(C24*E24) =E20-E25 =F13 =F14/F14 =($K$15*F23+F15) =(C23*F23)+(C24*F24) =F20-F25 =G14/F14 =($K$15*G23+G15) =(C23*G23)+(C24*G24) =G20-G25 (30 * 0.67) + (0 * 5.33) = 20 (30 * 1) + (0 * 0) = 30 Valores de solución =P5 S2 =H14/F14 =I14/F14 =($K$15*H23+H15) =($K$15*I23+I15) =(C23*H23)+(C24*H24) =(C23*I23)+(C24*I24) =H20-H25 (30 * 0) + (0 * 1) = 0 (30 * 2) + (0 * 8) (30 * 0.17) + (0 * -0.67) = 5 10 Cj Variables de la solución 30 0 X Y S2 Z 0.67 5.33 20 30 0 Variables de decisión Y S1 1 0.17 0 -0.67 30 5 (bj) 0 Valores de solución S2 0 1 0 (bj) 2 8 60
  • 8. 4 Por último, para obtener el valor de Z, ya sabemos que tenemos que restar los valores de C - Z Cj =J5 =L5 =N5 Variables de decisión Variables de la solución X =F11 =H20 S2 Z C-Z Y S1 =E14/F14 =($K$15*E23+E15) =(C23*E23)+(C24*E24) =E20-E25 =F13 =F14/F14 =($K$15*F23+F15) =(C23*F23)+(C24*F24) =F20-F25 =G14/F14 =($K$15*G23+G15) =(C23*G23)+(C24*G24) =G20-G25 S2 10 Cj Variables de la solución 30 0 X Y S2 Z C-Z 0.67 5.33 20 -10 30 0 Variables de decisión Y S1 1 0.17 0 -0.67 30 5 0 -5 (bj) =H14/F14 =I14/F14 =($K$15*H23+H15) =($K$15*I23+I15) =(C23*H23)+(C24*H24) =(C23*I23)+(C24*I24) =H20-H25 10 – 20 = -10 30 – 30 = 0 0–5=-5 0–0=0 Para X: Para Y: Para S1: Para S2: Valores de solución =P5 0 Valores de solución S2 0 1 0 0 (bj) 2 8 60
  • 9. Unidad 2, Lección 4 Las iteraciones necesarias para llegar a la solución óptima son: Iteración 2 C 10 30 0 0 Valores de solución Variables de decisión Variables de la solución X Y S1 S2 (bj) X = no está en la solución 30 Y 0.67 1 0.17 0 2 Y = 2 lotes 0 S2 5.33 0 -0.67 1 8 Z = $60 Z 20 30 5 0 60 Z=$10(0)+$30(2)=60 C-Z -10 0 -5 0 Comprobación
  • 10. Universidad Autónoma de Querétaro Facultad de Contaduría y Administración Investigación de Operaciones, Lección 4 Este material fue elaborado por: L.A. Diana Guzmán Medina Diseñó: Diana Guzmán Medina Licenciatura en Administración Facultad de Contaduría y Administración Programa de Educación a Distancia (EDAD) Centro Universitario, Querétaro, México MMIX