SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 4
UNIVERSIDAD NACIONAL DE CHIMBORAZO 
FACULTAD DE CIENCIAS POLITICAS Y ADMINISTRATIVAS 
CARRERA DE CONTABILIDAD Y AUDITORIA 
NOMBRE: ADRIANA STEFANIA MEDINA OLIVO 
SEMESTRE: 6TO “A” 
FECHA: 14 DE OCTUBRE DEL 2014 
TEMA: METODO DE ASIGNACIÒN HÙNGARO 
1. Una empresa de recolección de maíz cuenta con 4 equipos de siembra y 
cosecha del mismo. Estos equipos de trabajo se encuentran entrenados para 
trabajar en condiciones particulares del proceso cada máquina a cada producto 
a cosechar los costos se muestran en la siguiente tabla: 
TABLA INICIAL REDUCCIÒN COLUMNAS 
A B C D 
E1 8 10 11 4 
E2 6 9 2 7 
E3 3 4 12 13 
E4 9 8 14 6 
REDUCCIÒN FILAS 
SOLUCIÒN 4+2+3+8=17 
A B C D 
E1 5 6 9 0 
E2 3 5 0 3 
E3 0 0 10 9 
E4 6 4 12 2 
A B C D 
E1 5 6 9 0 
E2 3 5 0 3 
E3 0 0 10 9 
E4 4 2 10 0 
A B C D 
E1 3 4 7 0* 
E2 3 5 0* 5 
E3 0* 0 10 11 
E4 2 0* 8 0
2.- Una organización desea realizar una jornada de mantenimiento preventivo a sus 
tres máquinas principales A, B, C EL tiempo que demanda realizar el mantenimiento de 
cada máquina es de 1 día sin embargo la jornada de mantenimiento puede durar más 
de un día , teniendo en cuenta con tres proveedores de servicios de mantenimiento en 
el cual debe asignarse un equipo de mantenimiento a cada máquina para poder 
cumplir con la realización del mantenimiento preventivo . 
Minimizar el costo total de la jornada y los costos asociados se pueden asociar en la 
siguiente tabla 
REDUCCION COLUMNAS 
M1 M2 M3 
E1 8 5 4 
E2 7 9 1 
E3 3 6 10 
SOLUCIÒN 5+1+3=9 
3.- Un taller tiene tres (4) tipos de máquinas A, B y C; D puede fabricar dos (4) 
productos 1 y 2, 3,4 todos los productos tienen que ir a cada máquina y cada uno va en 
el mismo orden: Primero a la máquina A, luego a la B y luego a la C. La tabla siguiente 
muestra: 
TABLA INICIAL REDUCCIÒN FILAS 
REDUCCIÒN COLUMNAS 
SOLUCIÒN 6+5+3+5=19 
M1 M2 M3 
E1 5 0* 3 
E2 4 4 0* 
E3 0* 1 9 
M1 M2 M3 M4 
1 3 8 7 6 
2 5 11 10 9 
3 6 3 8 5 
4 2 6 5 8 
M1 M2 M3 M4 
1 0 5 4 3 
2 0 6 5 4 
3 3 0 5 2 
4 0 4 3 6 
M1 M2 M3 M4 
1 0 5 1 1 
2 0 6 2 2 
3 3 0 2 0 
4 0 4 0 4 
M1 M2 M3 M4 
1 0 4 0 0* 
2 0* 5 1 1 
3 4 0* 2 0 
4 1 4 0* 4
4.- Se usan cuatro barcos cargueros para transportar bienes de un puerto a otros 
cuatro puertos (numerados 1, 2,3 y 4). Se puede usar cualquier barco para hacer 
cualquiera de los cuatro viajes. Sin embargo, dadas algunas diferencias entre los 
barcos y las cargas, el costo total de cargar, transporte y descargue de bienes para las 
distintas combinaciones de barcos y puerto varía mucho. Estos costos se muestran en 
la siguiente tabla 
REDUCCIÒN FILAS 
A B C D 
1 5 9 12 3 
2 3 7 5 8 
3 10 9 6 3 
4 2 1 6 5 
REDUCCIÒN COLUMNAS 
SULUCIÒN 5+5+3+1=14 
5.- Una carpintería tiene tres (4) tipos de máquinas A, B y C;D puede fabricar dos (4) 
productos 1 y 2, 3,4 todos los productos tienen que ir a cada máquina y cada uno va en 
el mismo orden: Primero a la máquina A, luego a la B y luego a la C. La tabla siguiente 
muestra: 
REDUCCIÒN FILAS 
SOLUCIÒN 1+2+3+3=9 
A B C D 
1 0 4 7 5 
2 0 4 2 5 
3 7 6 3 0 
4 1 0 5 4 
A B C D 
1 0* 4 5 5 
2 0 4 0* 5 
3 7 6 1 0* 
4 1 0* 3 4 
A B C D 
1 10 6 3 1 
2 2 5 7 8 
3 5 8 3 7 
4 6 3 8 9 
A B C D 
1 9 5 2 0* 
2 0* 3 5 6 
3 2 5 0* 4 
4 3 0* 5 6
¿QUIEN INVENTO EL MÈTODO DE ASIGNACIÒN HÙNGARO? 
La primera versión conocida del método Húngaro, fue inventado y publicado por 
Harold Kuhn en 1955. 
Este fue revisado por James Munkres en 1957, y ha sido conocido desde entonces 
como el algoritmo Húngaro. 
Esta fue revisada por James Munkres en 1957, y ha sido conocido como el algoritmo 
húngaro, el algoritmo designación Munkres, o el algoritmo de Kuhn-Munkres. 
El algoritmo modela un problema designación como una matriz de costo mn×, donde 
cada elemento representa el costo de asignar el n trabajador al m trabajo. 
El algoritmo realiza la minimización sobre los elementos de la matriz como en el caso 
de un problema de minimización de precios. 
Se utiliza el método de eliminación Gaussiana para hacer aparecer ceros (al menos un 
ceropor línea y por columna). Sin embargo, en el caso de un problema de maximización 
de beneficio, el costo de la matriz necesita ser modificada de modo que la 
minimización de sus elementos resulte maximizar los valores de costo originales. 
En un problema de costo infinito, la matriz de costo inicial puede ser remodelada 
restando cada elemento de cada línea del valor máximo del elemento de esa línea (o la 
columna respectivamente). En un problema de costo finito, todos los elementos son 
restados del valor máximo de la matriz entera.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente (17)

Solución del modelo de transporte
Solución del modelo de transporteSolución del modelo de transporte
Solución del modelo de transporte
 
MÉTODO DE TRANSPORTE
MÉTODO DE TRANSPORTEMÉTODO DE TRANSPORTE
MÉTODO DE TRANSPORTE
 
El problema del transporte diapositivas
El problema del transporte diapositivasEl problema del transporte diapositivas
El problema del transporte diapositivas
 
Carriel
CarrielCarriel
Carriel
 
Metodo de transporte pdi
Metodo de transporte pdiMetodo de transporte pdi
Metodo de transporte pdi
 
Eu3t6
Eu3t6Eu3t6
Eu3t6
 
Ejercicio 13 - Mat. I
Ejercicio 13 - Mat. IEjercicio 13 - Mat. I
Ejercicio 13 - Mat. I
 
Programación para robótica tomo 4
Programación para robótica tomo 4Programación para robótica tomo 4
Programación para robótica tomo 4
 
Modelo de transporte
Modelo de transporteModelo de transporte
Modelo de transporte
 
Metodo de transporte
Metodo de transporteMetodo de transporte
Metodo de transporte
 
Cálculo ii.clase no. 9
Cálculo ii.clase no. 9Cálculo ii.clase no. 9
Cálculo ii.clase no. 9
 
Programa en C++
Programa en C++ Programa en C++
Programa en C++
 
Independencia de eventos
Independencia de eventos Independencia de eventos
Independencia de eventos
 
Lista 7
Lista 7Lista 7
Lista 7
 
METODO CUANTITATIVO PARA LA LOCALIZACION DE UNA SOLA INSTALACION
METODO CUANTITATIVO PARA LA LOCALIZACION DE UNA SOLA INSTALACIONMETODO CUANTITATIVO PARA LA LOCALIZACION DE UNA SOLA INSTALACION
METODO CUANTITATIVO PARA LA LOCALIZACION DE UNA SOLA INSTALACION
 
Exposicion carrion
Exposicion carrionExposicion carrion
Exposicion carrion
 
Modelos de transporte
Modelos de transporteModelos de transporte
Modelos de transporte
 

Similar a Universidad nacional de chimborazo

Similar a Universidad nacional de chimborazo (20)

Escaneado
EscaneadoEscaneado
Escaneado
 
Unidad 3 algoritmos especiales de programacion lineal
Unidad 3 algoritmos especiales de programacion linealUnidad 3 algoritmos especiales de programacion lineal
Unidad 3 algoritmos especiales de programacion lineal
 
Ef e1-2010-1
Ef e1-2010-1Ef e1-2010-1
Ef e1-2010-1
 
Mate negocios unidad 5
Mate negocios unidad 5Mate negocios unidad 5
Mate negocios unidad 5
 
Distribución de los recursos
Distribución de los recursosDistribución de los recursos
Distribución de los recursos
 
Problemas de tarea trasporte
Problemas de tarea trasporteProblemas de tarea trasporte
Problemas de tarea trasporte
 
Materia
MateriaMateria
Materia
 
Materia
MateriaMateria
Materia
 
Materia
MateriaMateria
Materia
 
Modelo de transporte.pptx
Modelo de transporte.pptxModelo de transporte.pptx
Modelo de transporte.pptx
 
Metodo hungaro
Metodo hungaroMetodo hungaro
Metodo hungaro
 
480074202-SEMANA-7.pdf
480074202-SEMANA-7.pdf480074202-SEMANA-7.pdf
480074202-SEMANA-7.pdf
 
Modelo transporte
Modelo transporteModelo transporte
Modelo transporte
 
Algoritmo de wagner whitin
Algoritmo de wagner whitinAlgoritmo de wagner whitin
Algoritmo de wagner whitin
 
Exercise 3 1 - mathematical functions
Exercise 3 1 - mathematical functionsExercise 3 1 - mathematical functions
Exercise 3 1 - mathematical functions
 
Lecture 8 principios de economía p7
Lecture 8 principios de economía p7Lecture 8 principios de economía p7
Lecture 8 principios de economía p7
 
Guia invope terceraparte
Guia invope terceraparteGuia invope terceraparte
Guia invope terceraparte
 
proyecto de pavimento
proyecto de pavimentoproyecto de pavimento
proyecto de pavimento
 
Ejercicios resueltos
Ejercicios resueltosEjercicios resueltos
Ejercicios resueltos
 
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporte
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporteProblemas resueltos-de-metodos-de-transporte
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporte
 

Más de Adriana Stefania Medina Olivo (20)

Proyecto de investigación operativa ii
Proyecto de investigación operativa iiProyecto de investigación operativa ii
Proyecto de investigación operativa ii
 
Deber ramificacion
Deber ramificacionDeber ramificacion
Deber ramificacion
 
Evaluacion 2
Evaluacion 2Evaluacion 2
Evaluacion 2
 
Deberes op
Deberes opDeberes op
Deberes op
 
Escaneados ope
Escaneados opeEscaneados ope
Escaneados ope
 
Escaneado prueba
Escaneado pruebaEscaneado prueba
Escaneado prueba
 
Doc2
Doc2Doc2
Doc2
 
Nombre
NombreNombre
Nombre
 
Universidad nacional de chimborazo
Universidad nacional de chimborazoUniversidad nacional de chimborazo
Universidad nacional de chimborazo
 
Autoretrato del estudiante
Autoretrato del estudianteAutoretrato del estudiante
Autoretrato del estudiante
 
Solución del modelo de transporte
Solución del modelo de transporteSolución del modelo de transporte
Solución del modelo de transporte
 
Universidad nacional de chimborazo
Universidad nacional de chimborazoUniversidad nacional de chimborazo
Universidad nacional de chimborazo
 
Opert
OpertOpert
Opert
 
Doc1
Doc1Doc1
Doc1
 
DEBERES
DEBERES DEBERES
DEBERES
 
Adriana stefanai ensayo final
Adriana stefanai ensayo finalAdriana stefanai ensayo final
Adriana stefanai ensayo final
 
Universidad nacional de chimborazo correccion
Universidad nacional de chimborazo correccionUniversidad nacional de chimborazo correccion
Universidad nacional de chimborazo correccion
 
Examen principal i.o 5 2014
Examen principal i.o  5 2014Examen principal i.o  5 2014
Examen principal i.o 5 2014
 
Silabo de operativa
Silabo de  operativaSilabo de  operativa
Silabo de operativa
 
Silabo de operativa
Silabo de  operativaSilabo de  operativa
Silabo de operativa
 

Último

Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Lourdes Feria
 
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoHeinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoFundación YOD YOD
 
Ley 21.545 - Circular Nº 586.pdf circular
Ley 21.545 - Circular Nº 586.pdf circularLey 21.545 - Circular Nº 586.pdf circular
Ley 21.545 - Circular Nº 586.pdf circularMooPandrea
 
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónEstrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónLourdes Feria
 
TEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOS
TEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOSTEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOS
TEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOSjlorentemartos
 
Qué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaQué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaDecaunlz
 
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfFrancisco158360
 
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfAngélica Soledad Vega Ramírez
 
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxTIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxlclcarmen
 
plan de capacitacion docente AIP 2024 clllll.pdf
plan de capacitacion docente  AIP 2024          clllll.pdfplan de capacitacion docente  AIP 2024          clllll.pdf
plan de capacitacion docente AIP 2024 clllll.pdfenelcielosiempre
 
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...JonathanCovena1
 
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURAFORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURAEl Fortí
 
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docxSesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docxMaritzaRetamozoVera
 
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptxINSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptxdeimerhdz21
 
plande accion dl aula de innovación pedagogica 2024.pdf
plande accion dl aula de innovación pedagogica 2024.pdfplande accion dl aula de innovación pedagogica 2024.pdf
plande accion dl aula de innovación pedagogica 2024.pdfenelcielosiempre
 
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdfEjercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdfMaritzaRetamozoVera
 
Dinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes dDinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes dstEphaniiie
 
Neurociencias para Educadores NE24 Ccesa007.pdf
Neurociencias para Educadores  NE24  Ccesa007.pdfNeurociencias para Educadores  NE24  Ccesa007.pdf
Neurociencias para Educadores NE24 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 

Último (20)

Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
 
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoHeinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
 
Ley 21.545 - Circular Nº 586.pdf circular
Ley 21.545 - Circular Nº 586.pdf circularLey 21.545 - Circular Nº 586.pdf circular
Ley 21.545 - Circular Nº 586.pdf circular
 
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónEstrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
 
TEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOS
TEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOSTEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOS
TEMA 13 ESPAÑA EN DEMOCRACIA:DISTINTOS GOBIERNOS
 
Qué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaQué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativa
 
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
 
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
 
Presentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
Presentacion Metodología de Enseñanza MultigradoPresentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
Presentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
 
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptxTIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
TIPOLOGÍA TEXTUAL- EXPOSICIÓN Y ARGUMENTACIÓN.pptx
 
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la InvestigaciónUnidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
 
plan de capacitacion docente AIP 2024 clllll.pdf
plan de capacitacion docente  AIP 2024          clllll.pdfplan de capacitacion docente  AIP 2024          clllll.pdf
plan de capacitacion docente AIP 2024 clllll.pdf
 
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
 
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURAFORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
FORTI-MAYO 2024.pdf.CIENCIA,EDUCACION,CULTURA
 
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docxSesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
 
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptxINSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO   .pptx
INSTRUCCION PREPARATORIA DE TIRO .pptx
 
plande accion dl aula de innovación pedagogica 2024.pdf
plande accion dl aula de innovación pedagogica 2024.pdfplande accion dl aula de innovación pedagogica 2024.pdf
plande accion dl aula de innovación pedagogica 2024.pdf
 
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdfEjercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
Ejercicios de PROBLEMAS PAEV 6 GRADO 2024.pdf
 
Dinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes dDinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes d
 
Neurociencias para Educadores NE24 Ccesa007.pdf
Neurociencias para Educadores  NE24  Ccesa007.pdfNeurociencias para Educadores  NE24  Ccesa007.pdf
Neurociencias para Educadores NE24 Ccesa007.pdf
 

Universidad nacional de chimborazo

  • 1. UNIVERSIDAD NACIONAL DE CHIMBORAZO FACULTAD DE CIENCIAS POLITICAS Y ADMINISTRATIVAS CARRERA DE CONTABILIDAD Y AUDITORIA NOMBRE: ADRIANA STEFANIA MEDINA OLIVO SEMESTRE: 6TO “A” FECHA: 14 DE OCTUBRE DEL 2014 TEMA: METODO DE ASIGNACIÒN HÙNGARO 1. Una empresa de recolección de maíz cuenta con 4 equipos de siembra y cosecha del mismo. Estos equipos de trabajo se encuentran entrenados para trabajar en condiciones particulares del proceso cada máquina a cada producto a cosechar los costos se muestran en la siguiente tabla: TABLA INICIAL REDUCCIÒN COLUMNAS A B C D E1 8 10 11 4 E2 6 9 2 7 E3 3 4 12 13 E4 9 8 14 6 REDUCCIÒN FILAS SOLUCIÒN 4+2+3+8=17 A B C D E1 5 6 9 0 E2 3 5 0 3 E3 0 0 10 9 E4 6 4 12 2 A B C D E1 5 6 9 0 E2 3 5 0 3 E3 0 0 10 9 E4 4 2 10 0 A B C D E1 3 4 7 0* E2 3 5 0* 5 E3 0* 0 10 11 E4 2 0* 8 0
  • 2. 2.- Una organización desea realizar una jornada de mantenimiento preventivo a sus tres máquinas principales A, B, C EL tiempo que demanda realizar el mantenimiento de cada máquina es de 1 día sin embargo la jornada de mantenimiento puede durar más de un día , teniendo en cuenta con tres proveedores de servicios de mantenimiento en el cual debe asignarse un equipo de mantenimiento a cada máquina para poder cumplir con la realización del mantenimiento preventivo . Minimizar el costo total de la jornada y los costos asociados se pueden asociar en la siguiente tabla REDUCCION COLUMNAS M1 M2 M3 E1 8 5 4 E2 7 9 1 E3 3 6 10 SOLUCIÒN 5+1+3=9 3.- Un taller tiene tres (4) tipos de máquinas A, B y C; D puede fabricar dos (4) productos 1 y 2, 3,4 todos los productos tienen que ir a cada máquina y cada uno va en el mismo orden: Primero a la máquina A, luego a la B y luego a la C. La tabla siguiente muestra: TABLA INICIAL REDUCCIÒN FILAS REDUCCIÒN COLUMNAS SOLUCIÒN 6+5+3+5=19 M1 M2 M3 E1 5 0* 3 E2 4 4 0* E3 0* 1 9 M1 M2 M3 M4 1 3 8 7 6 2 5 11 10 9 3 6 3 8 5 4 2 6 5 8 M1 M2 M3 M4 1 0 5 4 3 2 0 6 5 4 3 3 0 5 2 4 0 4 3 6 M1 M2 M3 M4 1 0 5 1 1 2 0 6 2 2 3 3 0 2 0 4 0 4 0 4 M1 M2 M3 M4 1 0 4 0 0* 2 0* 5 1 1 3 4 0* 2 0 4 1 4 0* 4
  • 3. 4.- Se usan cuatro barcos cargueros para transportar bienes de un puerto a otros cuatro puertos (numerados 1, 2,3 y 4). Se puede usar cualquier barco para hacer cualquiera de los cuatro viajes. Sin embargo, dadas algunas diferencias entre los barcos y las cargas, el costo total de cargar, transporte y descargue de bienes para las distintas combinaciones de barcos y puerto varía mucho. Estos costos se muestran en la siguiente tabla REDUCCIÒN FILAS A B C D 1 5 9 12 3 2 3 7 5 8 3 10 9 6 3 4 2 1 6 5 REDUCCIÒN COLUMNAS SULUCIÒN 5+5+3+1=14 5.- Una carpintería tiene tres (4) tipos de máquinas A, B y C;D puede fabricar dos (4) productos 1 y 2, 3,4 todos los productos tienen que ir a cada máquina y cada uno va en el mismo orden: Primero a la máquina A, luego a la B y luego a la C. La tabla siguiente muestra: REDUCCIÒN FILAS SOLUCIÒN 1+2+3+3=9 A B C D 1 0 4 7 5 2 0 4 2 5 3 7 6 3 0 4 1 0 5 4 A B C D 1 0* 4 5 5 2 0 4 0* 5 3 7 6 1 0* 4 1 0* 3 4 A B C D 1 10 6 3 1 2 2 5 7 8 3 5 8 3 7 4 6 3 8 9 A B C D 1 9 5 2 0* 2 0* 3 5 6 3 2 5 0* 4 4 3 0* 5 6
  • 4. ¿QUIEN INVENTO EL MÈTODO DE ASIGNACIÒN HÙNGARO? La primera versión conocida del método Húngaro, fue inventado y publicado por Harold Kuhn en 1955. Este fue revisado por James Munkres en 1957, y ha sido conocido desde entonces como el algoritmo Húngaro. Esta fue revisada por James Munkres en 1957, y ha sido conocido como el algoritmo húngaro, el algoritmo designación Munkres, o el algoritmo de Kuhn-Munkres. El algoritmo modela un problema designación como una matriz de costo mn×, donde cada elemento representa el costo de asignar el n trabajador al m trabajo. El algoritmo realiza la minimización sobre los elementos de la matriz como en el caso de un problema de minimización de precios. Se utiliza el método de eliminación Gaussiana para hacer aparecer ceros (al menos un ceropor línea y por columna). Sin embargo, en el caso de un problema de maximización de beneficio, el costo de la matriz necesita ser modificada de modo que la minimización de sus elementos resulte maximizar los valores de costo originales. En un problema de costo infinito, la matriz de costo inicial puede ser remodelada restando cada elemento de cada línea del valor máximo del elemento de esa línea (o la columna respectivamente). En un problema de costo finito, todos los elementos son restados del valor máximo de la matriz entera.