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PROGRAMACIÓN 
LINEAL 
Solución Posible.- conjunto de valores de la 
variable que satisface las ecuaciones de 
restricción. 
Solución posible básica.- ninguna variable 
toma valores negativos. 
Solución Básica posible degenerada.- al 
menos una variable toma el valor cero. 
Solución óptima.- optimiza a la función 
objetivo. 
Está dada por expresiones matemáticas de tipo lineal
ESTRUCTURA DE UN MODELO DE PROGRAMACIÓN 
LINEAL
MÉTODO GRÁFICO 
Se utiliza para resolver problemas de Programación Lineal, siempre y cuando el modelo conste de 
dos variables. 
PASOS 
1) Hallar las restricciones del problema 
2) Las restricciones de no negatividad Xi ≥ 0 confían todos los valores posibles. 
3) Sustituir ≥ y ≤ por (=) para cada restricción, con lo cual se produce la ecuación de una línea 
recta. 
4) Trazar la línea recta correspondiente a cada restricción en el plano. El punto que cumpla con la inecuación 
indicara el área correspondiente. 
5) 5. El espacio en el cual se satisfacen las tres restricciones es el área factible 
6) Las líneas paralelas que representan la función objetivo se trazan mediante la asignación de valores arbitrarios. 
7) . La solución óptima puede determinarse al observar la dirección en la cual aumenta la función 
objetivo.
Ambas deben 
cumplir con el 
requisito de 
no 
negatividad 
HOLGURA.- 
cantidad de 
recurso no 
usado. 
VARIABLES 
EXCEDENTE 
.- cantidad 
por encima 
de algún nivel 
mínimo 
requerido.
De acuerdo a la solución obtenida, 
tenemos: 
RESTRICCIÓN 
ACTIVA 
RESTRICCIÓN 
INACTIVA 
• Es activa si al sustituir el valor 
de las variables se cumple la 
igualdad. 
• Semirrecta que forma parte de 
la solución 
• Es inactiva si al sustituir el 
valor de las variables no se 
cumple la igualdad. 
• Recta que no forma parte de 
la solución óptima
Tipos de problemas por el resultado 
ACOTADOS.- están delimitadas por un contorno. 
• Factible o de solución óptima.- una única solución que satisface el 
problema 
• Solución Múltiple.- pares de coordenadas dentro del segmento de 
solución. 
• No factible.- conjunto de solución vacío 
NO ACOTADOS.- no poseen contorno y los 
valores de una de las rectas toma valores infinitos. 
• Solución óptima.- si se trata de un problema de minimización. 
• Infinitas soluciones.- problema de minimización cuyas coordenadas 
de solución están en un segmento de recta. 
• No factible.- conjunto de solución vacío.
EL PROBLEMA DUAL.- es un 
subproblema de l problema primal 
Si una variable de primal 
es positiva, entonces la 
correspondiente 
restricción del dual es una 
restricción saturada, es 
decir, se verifica como una 
igualdad. 
Si una restricción del 
primal es no saturada, 
entonces la variable de 
dual asociada debe ser 
nula.
PROBLEMA DUAL.- relaciones 
a) El problema dual tiene tantas variables como restricciones tiene el programa primal. 
b) El problema dual tiene tantas restricciones como variables tiene el programa primal 
c) Los coeficientes de la función objetivo del problema dual son los términos independientes de las 
restricciones o RHS del programa primal 
d) Los términos independientes de las restricciones o RHS del dual son los coeficientes de la función 
objetivo del problema primal 
e) La matriz de coeficientes técnicos del problema duales la traspuesta de la matriz técnica del problema 
primal. 
f) El sentido de las desigualdades de las restricciones del problema dual y el signo de las variables del mismo 
problema, dependen de la forma de que tenga el signo de las variables del problema Primal y del sentido de las 
restricciones del mismo problema 
g) Si el programa primal es un problema de maximización, el programa dual es un problema de 
Minimización 
h) El problema dual de un problema dual es el programa primal original.

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  • 1. PROGRAMACIÓN LINEAL Solución Posible.- conjunto de valores de la variable que satisface las ecuaciones de restricción. Solución posible básica.- ninguna variable toma valores negativos. Solución Básica posible degenerada.- al menos una variable toma el valor cero. Solución óptima.- optimiza a la función objetivo. Está dada por expresiones matemáticas de tipo lineal
  • 2. ESTRUCTURA DE UN MODELO DE PROGRAMACIÓN LINEAL
  • 3. MÉTODO GRÁFICO Se utiliza para resolver problemas de Programación Lineal, siempre y cuando el modelo conste de dos variables. PASOS 1) Hallar las restricciones del problema 2) Las restricciones de no negatividad Xi ≥ 0 confían todos los valores posibles. 3) Sustituir ≥ y ≤ por (=) para cada restricción, con lo cual se produce la ecuación de una línea recta. 4) Trazar la línea recta correspondiente a cada restricción en el plano. El punto que cumpla con la inecuación indicara el área correspondiente. 5) 5. El espacio en el cual se satisfacen las tres restricciones es el área factible 6) Las líneas paralelas que representan la función objetivo se trazan mediante la asignación de valores arbitrarios. 7) . La solución óptima puede determinarse al observar la dirección en la cual aumenta la función objetivo.
  • 4. Ambas deben cumplir con el requisito de no negatividad HOLGURA.- cantidad de recurso no usado. VARIABLES EXCEDENTE .- cantidad por encima de algún nivel mínimo requerido.
  • 5. De acuerdo a la solución obtenida, tenemos: RESTRICCIÓN ACTIVA RESTRICCIÓN INACTIVA • Es activa si al sustituir el valor de las variables se cumple la igualdad. • Semirrecta que forma parte de la solución • Es inactiva si al sustituir el valor de las variables no se cumple la igualdad. • Recta que no forma parte de la solución óptima
  • 6. Tipos de problemas por el resultado ACOTADOS.- están delimitadas por un contorno. • Factible o de solución óptima.- una única solución que satisface el problema • Solución Múltiple.- pares de coordenadas dentro del segmento de solución. • No factible.- conjunto de solución vacío NO ACOTADOS.- no poseen contorno y los valores de una de las rectas toma valores infinitos. • Solución óptima.- si se trata de un problema de minimización. • Infinitas soluciones.- problema de minimización cuyas coordenadas de solución están en un segmento de recta. • No factible.- conjunto de solución vacío.
  • 7. EL PROBLEMA DUAL.- es un subproblema de l problema primal Si una variable de primal es positiva, entonces la correspondiente restricción del dual es una restricción saturada, es decir, se verifica como una igualdad. Si una restricción del primal es no saturada, entonces la variable de dual asociada debe ser nula.
  • 8. PROBLEMA DUAL.- relaciones a) El problema dual tiene tantas variables como restricciones tiene el programa primal. b) El problema dual tiene tantas restricciones como variables tiene el programa primal c) Los coeficientes de la función objetivo del problema dual son los términos independientes de las restricciones o RHS del programa primal d) Los términos independientes de las restricciones o RHS del dual son los coeficientes de la función objetivo del problema primal e) La matriz de coeficientes técnicos del problema duales la traspuesta de la matriz técnica del problema primal. f) El sentido de las desigualdades de las restricciones del problema dual y el signo de las variables del mismo problema, dependen de la forma de que tenga el signo de las variables del problema Primal y del sentido de las restricciones del mismo problema g) Si el programa primal es un problema de maximización, el programa dual es un problema de Minimización h) El problema dual de un problema dual es el programa primal original.