SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 12
UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA
(1876)
PRESENTADO POR LOS ALUMNOS:
ANDERSON JORGE MEDINA JAUREGUI
EDWARD FIGUEROA MALDONADO
ISRAEL LAGOS MEDRANO
LIMA– 2016
Exposición Final: Caso de Optimización
Unidad de Postgrado FIIS
Curso: Investigación de Operaciones
CASO DE OPTIMIZACIÓN
2
"A mi familia, por su apoyo
incondicional" Quienes me
inspiran a seguir adelante
Anderson Medina.
"A familia y amigos por su
invaluable apoyo;
Israel Lagos.
"A mi familia;
Por su apoyo, en mi formación".
Por su invaluable apoyo.
Edward Figueroa.
3
ÍNDICE
1.1. Definición del sistema del mundo real............................................................5
1.2. Definición del sistema a ser modelado...........................................................5
1.3. Definición del Problema..............................................................................6
1.4. Formulación del Problema (Variables)...........................................................6
1.5. Formulación del Problema (FunciónObjetivo) .................................................7
1.6. Formulación del Problema (Restricciones)......................................................7
1.7. Formulación del Problema en LINDO ............................................................8
1.8. Presentación de Resultados........................................................................9
1.9. Presentación de Resultados (Análisis de Sensibilidad)....................................10
CONCLUSIONES......................................................................................................11
RECOMENDACIONES............................................................................................... 11
BIBLIOGRAFÍA......................................................................................................... 12
ANEXOS ............................................................................................................ 12
4
Resumen
El presenta trabajo tiene como propósito demostrar la aplicación de la metodología de la
Investigación de Operaciones, aplicados a problemas de decisión complejos para lograr el
máximo beneficio; en el presente caso aplicado al problema de cultivos con sus respectivas
variables y restricciones.
Desde tiempos antiguos la obtención de máximos beneficios a través de la optimización ha sido
la necesidad del ser humano, ya que el mundo real contiene recursos limitados. Por eso surgen
herramientas como la investigación de operaciones para la toma de decisiones.
5
1.1. Definición del sistema del mundo real.
En la agricultura se disponen de campos de cultivo para realizar el proceso de siembra
para producir determinado producto que luego será comercializado, el mismo que
genera una serie de problemas desde el modelo de producción optimo hasta la
distribución de los productos en el mercado.
1.2. Definición del sistema a ser modelado
Una compañía opera cuatro granjas, cuyos grados de productividad son comparables.
Cada una de las granjas tiene cierta cantidad de hectáreas útiles y horas de trabajo
para plantar y cuidar la cosecha. Los datos correspondientes a la próxima temporada
aparecen en la siguiente tabla:
Granja
Hectáreas
útiles
Horas de trabajo
disponibles por mes
1 500 1700
2 900 3000
3 300 900
4 700 2200
Tabla 1.1. Detalle por granja
La organización está considerando la opción de plantar tres cultivos distintos. Las
diferencias principales entre estos cultivos son las ganancias esperadas por hectárea y
la cantidad de mano de obra que cada una requiere, se indica en la siguiente tabla:
Cultivo
Hectáreas
Máximas
Horas mensuales de
trabajo por hectárea
Ganancias esperadas
por hectárea ($)
A 700 2 500
B 800 4 200
C 300 3 300
Tabla 1.2. Detalle de productos cultivados
6
Además el total de las hectáreas que pueden ser dedicadas a cualquier cultivo en
particular están limitadas por los requerimientos asociados por concepto de equipo de
siega. Con la finalidad de mantener una carga de trabajo más o menos uniforme entre
las distintas granjas, la política de la administración recomienda que el porcentaje de
hectáreas planteadas deberá ser igual para todas las granjas. Sin embargo, en cualquiera de
esas fincas puede crecer cualquier combinación de cultivos, siempre y cuando se satisfagan
todas las restricciones (incluido el requerimiento de que la carga de trabajo sea uniforme).
1.3. Definición del Problema
La administración desea saber cuántas hectáreas de cada cultivo tendrá que plantar en
sus respectivas granjas, a fin de maximizar las ganancias esperadas.
1.4. Formulación del Problema (Variables)
𝑋𝐴1 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐴) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(1)
𝑋𝐴2 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐴) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(2)
𝑋𝐴3 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐴) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(3)
𝑋𝐴4 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐴) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(4)
𝑋 𝐵1 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐵) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(1)
𝑋 𝐵2 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐵) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(2)
𝑋 𝐵3 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐵) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(3)
𝑋 𝐵4 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐵) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(4)
𝑋 𝐶1 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐶) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(1)
𝑋 𝐶2 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐶) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(2)
𝑋 𝐶3 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐶) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(3)
𝑋 𝐶4 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐶) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(4)
7
1.5. Formulación del Problema (Función Objetivo)
𝑀𝑎𝑥
𝑍 = 500( 𝑋𝐴1 + 𝑋𝐴2 + 𝑋𝐴3 + 𝑋𝐴4) + 200( 𝑋 𝐵1 + 𝑋 𝐵2 + 𝑋 𝐵3 + 𝑋 𝐵4)
+ 300( 𝑋𝐶1 + 𝑋𝐶2 + 𝑋𝐶3 + 𝑋𝐶4)
1.6. Formulación del Problema (Restricciones)
𝑋𝐴1 + 𝑋𝐴2 + 𝑋𝐴3 + 𝑋𝐴4 ≤ 700
𝑋 𝐵1 + 𝑋 𝐵2 + 𝑋 𝐵3 + 𝑋 𝐵4 ≤ 800
𝑋 𝐶1 + 𝑋 𝐶2 + 𝑋 𝐶3 + 𝑋 𝐶4 ≤ 300
𝑋𝐴1 + 𝑋 𝐵1 + 𝑋 𝐶1 ≤ 500
𝑋𝐴2 + 𝑋 𝐵2 + 𝑋 𝐶2 ≤ 900
𝑋𝐴3 + 𝑋 𝐵3 + 𝑋 𝐶3 ≤ 300
𝑋𝐴4 + 𝑋 𝐵4 + 𝑋 𝐶4 ≤ 700
2𝑋𝐴1 + 4𝑋 𝐵1 + 3𝑋 𝐶1 ≤ 1700
2𝑋𝐴2 + 4𝑋 𝐵2 + 3𝑋 𝐶2 ≤ 3000
2𝑋𝐴3 + 4𝑋 𝐵3 + 3𝑋 𝐶3 ≤ 900
2𝑋𝐴4 + 4𝑋 𝐵4 + 3𝑋 𝐶4 ≤ 2200
0.002𝑋𝐴1 + 0.002𝑋 𝐵1 + 0.002𝑋 𝐶1 = 0.001𝑋𝐴2 + 0.001𝑋 𝐵2 + 0.001𝑋 𝐶2
0.001𝑋𝐴2 + 0.001𝑋 𝐵2 + 0.001𝑋 𝐶2 = 0.003𝑋𝐴3 + 0.003𝑋 𝐵3 + 0.003𝑋 𝐶3
0.003𝑋𝐴3 + 0.003𝑋 𝐵3 + 0.003𝑋 𝐶3
= 0.00142857𝑋𝐴4 + 0.00142857𝑋 𝐵4 + 0.00142857𝑋 𝐶4
𝑋𝐼𝐽 ≥ 0
8
1.7. Formulación del Problema en LINDO
Figura 1. Formulación del problema en Lindo
Figura 2. Formulación del problema en Lindo
9
1.8. Presentación de Resultados
Figura 3. Valor óptimo que toma la Función Objetivo
Figura 4. Muestra los valores que toman las variables de decisión y su respectivo costo
reducido.
Figura 5. Muestra los sobrantes de los recursos o si se utiliza todo el recurso y su respectivo
precio dual
10
1.9. Presentación de Resultados (Análisis de Sensibilidad)
Figura 6. Muestra el intervalo en el que puede estar cada coeficiente de las variables de la
función objetivo sin variar la solución óptima
Figura 7. Define el intervalo en el que puede estar el lado derecho de las restricciones sin variar
la solución óptima.
11
CONCLUSIONES
 Se concluye que el valor óptimo de la función objetivo alcanza es 600,000.00 (Figura 3)
 Los valores logrados para cada variable de decisión con costo reducido son (Figura 4):
𝑋𝐴3=202.631210; 𝑋𝐴4=497.368805; 𝑋 𝐵1=55.263054; 𝑋 𝐵2=710.526123;
𝑋 𝐵3=34.210838 y 𝑋𝐶1=300.00
 De obtenerse sobrantes o respectivos precios duales, se obtienen precios duales de 500,
200 y 300 respectivamente (Figura 5)
 Se observa que existen intervalos en los que los coeficientes de las variables pueden
ubicarse sin variar la función objetivo. (Figura 6)
 Se observa que existen intervalos que pueden situarse tanto al lado derecho de las
restricciones sin variar la solución óptima. (Figura 7)
RECOMENDACIONES
Para lograr la ganancia máxima de 600,000.00 se recomienda distribuir los recursos de la
siguiente manera:
𝑋𝐴3=202.631210; Disponer de 202.631210 Hectáreas de cultivo A en la granja 3
𝑋𝐴4=497.368805; Disponer de 497.368805 Hectáreas de cultivo A en la granja 4
𝑋 𝐵1=55.263054 Disponer de 55.263054 Hectáreas de cultivo B en la granja 1
𝑋 𝐵2=710.526123; Disponer de 710.526123 Hectáreas de cultivo B en la granja 2
𝑋 𝐵3=34.210838 Disponer de 34.210838 Hectáreas de cultivo B en la granja 3
𝑋𝐶1=300.00 Disponer de 300 Hectáreas de cultivo C en la granja 1
Se recomienda luego de resultados a través de la investigación de operaciones logramos
resolver problemas complejos como es el caso de maximizar ganancias esperadas con
recursos limitados; Se recomienda implementar soluciones de ingeniería como es la
Investigación de operaciones a través de la programación lineal.
12
BIBLIOGRAFÍA
i. Quintin Martín Martín / Mg. Teresa Santos Martín / Yanira del Rosario de Paz Santana
(2006) “Investigación Operativa”. ISBN-10: 84-205-44-66-3 / ISBN-13: 978-84-2005-4466-
3 Editorial Pearson – Pearson
ii. Hamdy A. Taha (2012) “Investigación de operaciones” 9na. Edición. ISBN: 978-607-32-
0796-6
iii. kendal & kendall. (2012) “Análisis y diseño de sistemas” 6ta. Edición. ISBN: 970-26-0577-
6.
Hamdy A. Taha
ANEXOS
Gráficos, cuadros e imágenes

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Solución de problemas en programación lineal
Solución de problemas en programación linealSolución de problemas en programación lineal
Solución de problemas en programación linealARLO SOLIS
 
Programacion lineal entera
Programacion lineal enteraProgramacion lineal entera
Programacion lineal enteraLenin Melendres
 
Resolución de problemas (oa)
Resolución de problemas (oa)Resolución de problemas (oa)
Resolución de problemas (oa)lineal
 
Pl Mesas Y Sillas
Pl Mesas Y SillasPl Mesas Y Sillas
Pl Mesas Y SillasIsabel
 
Cien problemas de programacion lineal parte 2
Cien problemas de programacion lineal   parte 2Cien problemas de programacion lineal   parte 2
Cien problemas de programacion lineal parte 2fzeus
 
Problema programación lineal SOLVER
Problema programación lineal SOLVERProblema programación lineal SOLVER
Problema programación lineal SOLVERProfesor Hugo
 
Investigacion operativa-asignación
Investigacion  operativa-asignaciónInvestigacion  operativa-asignación
Investigacion operativa-asignaciónFranco Snipes
 
formulación de modelos de pl 04.10.17
 formulación de modelos de pl 04.10.17 formulación de modelos de pl 04.10.17
formulación de modelos de pl 04.10.17jhoselyn jara
 
Optimization transportation problem. Linear Programming, Problem Solved
Optimization   transportation problem. Linear Programming, Problem SolvedOptimization   transportation problem. Linear Programming, Problem Solved
Optimization transportation problem. Linear Programming, Problem SolvedEdgar Mata
 
Ejercicios cartas de control p y np, c y u
Ejercicios cartas de control p y np, c y uEjercicios cartas de control p y np, c y u
Ejercicios cartas de control p y np, c y uMarilaguna
 
Ejercicios resueltos io 1 parte 1
Ejercicios resueltos io 1   parte 1Ejercicios resueltos io 1   parte 1
Ejercicios resueltos io 1 parte 1fzeus
 
Trabajo de investigacion operativa (x)
Trabajo de investigacion operativa (x)Trabajo de investigacion operativa (x)
Trabajo de investigacion operativa (x)jeanclaudeDelcastill
 
Ejercicios de programacion lineal-resueltos-mediante-el-metodo-simplex
Ejercicios de programacion lineal-resueltos-mediante-el-metodo-simplexEjercicios de programacion lineal-resueltos-mediante-el-metodo-simplex
Ejercicios de programacion lineal-resueltos-mediante-el-metodo-simplexSalvador Vasquez perez
 
V4 interpretación del informe de sensibilidad de solver volumen 4
V4 interpretación del informe de sensibilidad de solver volumen 4V4 interpretación del informe de sensibilidad de solver volumen 4
V4 interpretación del informe de sensibilidad de solver volumen 4Carlosjmolestina
 
Programacion lineal entera invope
Programacion lineal entera invopeProgramacion lineal entera invope
Programacion lineal entera invopeDeysi Tasilla Dilas
 

La actualidad más candente (20)

Diseno Completamente al Azar
Diseno Completamente al AzarDiseno Completamente al Azar
Diseno Completamente al Azar
 
Ejercicio 2
Ejercicio 2Ejercicio 2
Ejercicio 2
 
Solución de problemas en programación lineal
Solución de problemas en programación linealSolución de problemas en programación lineal
Solución de problemas en programación lineal
 
Programacion lineal entera
Programacion lineal enteraProgramacion lineal entera
Programacion lineal entera
 
Resolución de problemas (oa)
Resolución de problemas (oa)Resolución de problemas (oa)
Resolución de problemas (oa)
 
Metrodo simplex
Metrodo simplexMetrodo simplex
Metrodo simplex
 
Expo 2 método dual simplex
Expo 2   método dual simplexExpo 2   método dual simplex
Expo 2 método dual simplex
 
Pl Mesas Y Sillas
Pl Mesas Y SillasPl Mesas Y Sillas
Pl Mesas Y Sillas
 
PRUEBA DE DUNCAN
 PRUEBA DE DUNCAN PRUEBA DE DUNCAN
PRUEBA DE DUNCAN
 
Cien problemas de programacion lineal parte 2
Cien problemas de programacion lineal   parte 2Cien problemas de programacion lineal   parte 2
Cien problemas de programacion lineal parte 2
 
Problema programación lineal SOLVER
Problema programación lineal SOLVERProblema programación lineal SOLVER
Problema programación lineal SOLVER
 
Investigacion operativa-asignación
Investigacion  operativa-asignaciónInvestigacion  operativa-asignación
Investigacion operativa-asignación
 
formulación de modelos de pl 04.10.17
 formulación de modelos de pl 04.10.17 formulación de modelos de pl 04.10.17
formulación de modelos de pl 04.10.17
 
Optimization transportation problem. Linear Programming, Problem Solved
Optimization   transportation problem. Linear Programming, Problem SolvedOptimization   transportation problem. Linear Programming, Problem Solved
Optimization transportation problem. Linear Programming, Problem Solved
 
Ejercicios cartas de control p y np, c y u
Ejercicios cartas de control p y np, c y uEjercicios cartas de control p y np, c y u
Ejercicios cartas de control p y np, c y u
 
Ejercicios resueltos io 1 parte 1
Ejercicios resueltos io 1   parte 1Ejercicios resueltos io 1   parte 1
Ejercicios resueltos io 1 parte 1
 
Trabajo de investigacion operativa (x)
Trabajo de investigacion operativa (x)Trabajo de investigacion operativa (x)
Trabajo de investigacion operativa (x)
 
Ejercicios de programacion lineal-resueltos-mediante-el-metodo-simplex
Ejercicios de programacion lineal-resueltos-mediante-el-metodo-simplexEjercicios de programacion lineal-resueltos-mediante-el-metodo-simplex
Ejercicios de programacion lineal-resueltos-mediante-el-metodo-simplex
 
V4 interpretación del informe de sensibilidad de solver volumen 4
V4 interpretación del informe de sensibilidad de solver volumen 4V4 interpretación del informe de sensibilidad de solver volumen 4
V4 interpretación del informe de sensibilidad de solver volumen 4
 
Programacion lineal entera invope
Programacion lineal entera invopeProgramacion lineal entera invope
Programacion lineal entera invope
 

Similar a Caso optimización investigación de operaciones Posgrado UNI

Caso optimización investigación de operaciones Posgrado UNI
Caso optimización investigación de operaciones Posgrado UNICaso optimización investigación de operaciones Posgrado UNI
Caso optimización investigación de operaciones Posgrado UNITelefónica
 
Informe Proyecto Programación lineal
Informe Proyecto Programación linealInforme Proyecto Programación lineal
Informe Proyecto Programación linealMichelle Cordano
 
Guia N1_ Modelo de PL.pdf
Guia N1_ Modelo de PL.pdfGuia N1_ Modelo de PL.pdf
Guia N1_ Modelo de PL.pdfpuracastillo
 
Guia de ejercicios_-_capacidad_de_produccion
Guia de ejercicios_-_capacidad_de_produccionGuia de ejercicios_-_capacidad_de_produccion
Guia de ejercicios_-_capacidad_de_produccionDaniel Flores
 
Guia de Ejercicios - Operaciones y Productividad
Guia de Ejercicios - Operaciones y ProductividadGuia de Ejercicios - Operaciones y Productividad
Guia de Ejercicios - Operaciones y ProductividadDaniel Flores
 
Analisis de decisiones i apoyo
Analisis de decisiones i apoyoAnalisis de decisiones i apoyo
Analisis de decisiones i apoyoMaestros en Linea
 
Analisis de decisiones i 2012
Analisis de decisiones i 2012Analisis de decisiones i 2012
Analisis de decisiones i 2012Maestros Online
 
UNMSM MODELAMIENTO MODELAMIENTO 2024 UNMSM
UNMSM MODELAMIENTO MODELAMIENTO 2024 UNMSMUNMSM MODELAMIENTO MODELAMIENTO 2024 UNMSM
UNMSM MODELAMIENTO MODELAMIENTO 2024 UNMSMGuadalupeSevillano1
 
Modelacion para la toma de decisiones
Modelacion para la toma de decisionesModelacion para la toma de decisiones
Modelacion para la toma de decisionesMaestros Online
 
Uso del solver en la asignación de recursos
Uso del solver en la asignación de recursosUso del solver en la asignación de recursos
Uso del solver en la asignación de recursosDario Anaya
 
Laboratorio 03 análisis de sensibilidad
Laboratorio 03   análisis de sensibilidadLaboratorio 03   análisis de sensibilidad
Laboratorio 03 análisis de sensibilidadssolia
 
Ecuaciones y Funciones Lineales y Cuadráticas (Buena).....pdf
Ecuaciones y Funciones Lineales y Cuadráticas (Buena).....pdfEcuaciones y Funciones Lineales y Cuadráticas (Buena).....pdf
Ecuaciones y Funciones Lineales y Cuadráticas (Buena).....pdfCsar781568
 
Taller 7 aplicaciones de las funciones lineales,cuadráticas y exponenciales
Taller 7 aplicaciones de las funciones lineales,cuadráticas y exponencialesTaller 7 aplicaciones de las funciones lineales,cuadráticas y exponenciales
Taller 7 aplicaciones de las funciones lineales,cuadráticas y exponencialesYOLVI ADRIANA CORDOBA BUITRAGO
 

Similar a Caso optimización investigación de operaciones Posgrado UNI (20)

Caso optimización investigación de operaciones Posgrado UNI
Caso optimización investigación de operaciones Posgrado UNICaso optimización investigación de operaciones Posgrado UNI
Caso optimización investigación de operaciones Posgrado UNI
 
Informe Proyecto Programación lineal
Informe Proyecto Programación linealInforme Proyecto Programación lineal
Informe Proyecto Programación lineal
 
Guia N1_ Modelo de PL.pdf
Guia N1_ Modelo de PL.pdfGuia N1_ Modelo de PL.pdf
Guia N1_ Modelo de PL.pdf
 
Guia de ejercicios_-_capacidad_de_produccion
Guia de ejercicios_-_capacidad_de_produccionGuia de ejercicios_-_capacidad_de_produccion
Guia de ejercicios_-_capacidad_de_produccion
 
Guia de Ejercicios - Operaciones y Productividad
Guia de Ejercicios - Operaciones y ProductividadGuia de Ejercicios - Operaciones y Productividad
Guia de Ejercicios - Operaciones y Productividad
 
Analisis de decisiones i apoyo
Analisis de decisiones i apoyoAnalisis de decisiones i apoyo
Analisis de decisiones i apoyo
 
Problemas rsueltos pl
Problemas rsueltos plProblemas rsueltos pl
Problemas rsueltos pl
 
Problemasrsueltos pl
Problemasrsueltos plProblemasrsueltos pl
Problemasrsueltos pl
 
Analisis de decisiones i 2012
Analisis de decisiones i 2012Analisis de decisiones i 2012
Analisis de decisiones i 2012
 
Proyecto Investigación de Operaciones
Proyecto Investigación de OperacionesProyecto Investigación de Operaciones
Proyecto Investigación de Operaciones
 
UNMSM MODELAMIENTO MODELAMIENTO 2024 UNMSM
UNMSM MODELAMIENTO MODELAMIENTO 2024 UNMSMUNMSM MODELAMIENTO MODELAMIENTO 2024 UNMSM
UNMSM MODELAMIENTO MODELAMIENTO 2024 UNMSM
 
Modelacion para la toma de decisiones
Modelacion para la toma de decisionesModelacion para la toma de decisiones
Modelacion para la toma de decisiones
 
Modelacion para la toma de decisiones
Modelacion para la toma de decisionesModelacion para la toma de decisiones
Modelacion para la toma de decisiones
 
Programacion linea lpdf
Programacion linea lpdfProgramacion linea lpdf
Programacion linea lpdf
 
Uso del solver en la asignación de recursos
Uso del solver en la asignación de recursosUso del solver en la asignación de recursos
Uso del solver en la asignación de recursos
 
Problemas de sistemas con lingo
Problemas de sistemas con lingoProblemas de sistemas con lingo
Problemas de sistemas con lingo
 
Solver en la solución de modelos lineales
Solver en la solución de modelos linealesSolver en la solución de modelos lineales
Solver en la solución de modelos lineales
 
Laboratorio 03 análisis de sensibilidad
Laboratorio 03   análisis de sensibilidadLaboratorio 03   análisis de sensibilidad
Laboratorio 03 análisis de sensibilidad
 
Ecuaciones y Funciones Lineales y Cuadráticas (Buena).....pdf
Ecuaciones y Funciones Lineales y Cuadráticas (Buena).....pdfEcuaciones y Funciones Lineales y Cuadráticas (Buena).....pdf
Ecuaciones y Funciones Lineales y Cuadráticas (Buena).....pdf
 
Taller 7 aplicaciones de las funciones lineales,cuadráticas y exponenciales
Taller 7 aplicaciones de las funciones lineales,cuadráticas y exponencialesTaller 7 aplicaciones de las funciones lineales,cuadráticas y exponenciales
Taller 7 aplicaciones de las funciones lineales,cuadráticas y exponenciales
 

Último

nom-028-stps-2012-nom-028-stps-2012-.pdf
nom-028-stps-2012-nom-028-stps-2012-.pdfnom-028-stps-2012-nom-028-stps-2012-.pdf
nom-028-stps-2012-nom-028-stps-2012-.pdfDiegoMadrigal21
 
presentacion medidas de seguridad riesgo eléctrico
presentacion medidas de seguridad riesgo eléctricopresentacion medidas de seguridad riesgo eléctrico
presentacion medidas de seguridad riesgo eléctricoalexcala5
 
Falla de san andres y el gran cañon : enfoque integral
Falla de san andres y el gran cañon : enfoque integralFalla de san andres y el gran cañon : enfoque integral
Falla de san andres y el gran cañon : enfoque integralsantirangelcor
 
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIPSEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIPJosLuisFrancoCaldern
 
Obras paralizadas en el sector construcción
Obras paralizadas en el sector construcciónObras paralizadas en el sector construcción
Obras paralizadas en el sector construcciónXimenaFallaLecca1
 
Flujo multifásico en tuberias de ex.pptx
Flujo multifásico en tuberias de ex.pptxFlujo multifásico en tuberias de ex.pptx
Flujo multifásico en tuberias de ex.pptxEduardoSnchezHernnde5
 
Sesión N°2_Curso_Ingeniería_Sanitaria.pdf
Sesión N°2_Curso_Ingeniería_Sanitaria.pdfSesión N°2_Curso_Ingeniería_Sanitaria.pdf
Sesión N°2_Curso_Ingeniería_Sanitaria.pdfannavarrom
 
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555555555555.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555555555555.pdfECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555555555555.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555555555555.pdffredyflores58
 
Introducción a los sistemas neumaticos.ppt
Introducción a los sistemas neumaticos.pptIntroducción a los sistemas neumaticos.ppt
Introducción a los sistemas neumaticos.pptEduardoCorado
 
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptxCLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptxbingoscarlet
 
Manual_Identificación_Geoformas_140627.pdf
Manual_Identificación_Geoformas_140627.pdfManual_Identificación_Geoformas_140627.pdf
Manual_Identificación_Geoformas_140627.pdfedsonzav8
 
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdfECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdfmatepura
 
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO Cersa
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO CersaSesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO Cersa
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO CersaXimenaFallaLecca1
 
Reporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdf
Reporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdfReporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdf
Reporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdfMikkaelNicolae
 
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptxProcesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptxJuanPablo452634
 
IPERC Y ATS - SEGURIDAD INDUSTRIAL PARA TODA EMPRESA
IPERC Y ATS - SEGURIDAD INDUSTRIAL PARA TODA EMPRESAIPERC Y ATS - SEGURIDAD INDUSTRIAL PARA TODA EMPRESA
IPERC Y ATS - SEGURIDAD INDUSTRIAL PARA TODA EMPRESAJAMESDIAZ55
 
Seleccion de Fusibles en media tension fusibles
Seleccion de Fusibles en media tension fusiblesSeleccion de Fusibles en media tension fusibles
Seleccion de Fusibles en media tension fusiblesSaulSantiago25
 
aCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.ppt
aCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.pptaCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.ppt
aCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.pptCRISTOFERSERGIOCANAL
 
Magnetismo y electromagnetismo principios
Magnetismo y electromagnetismo principiosMagnetismo y electromagnetismo principios
Magnetismo y electromagnetismo principiosMarceloQuisbert6
 
Rendimiento-de-Maquinaria y precios unitarios para la construcción de una ma...
Rendimiento-de-Maquinaria y precios unitarios  para la construcción de una ma...Rendimiento-de-Maquinaria y precios unitarios  para la construcción de una ma...
Rendimiento-de-Maquinaria y precios unitarios para la construcción de una ma...RichardRivas28
 

Último (20)

nom-028-stps-2012-nom-028-stps-2012-.pdf
nom-028-stps-2012-nom-028-stps-2012-.pdfnom-028-stps-2012-nom-028-stps-2012-.pdf
nom-028-stps-2012-nom-028-stps-2012-.pdf
 
presentacion medidas de seguridad riesgo eléctrico
presentacion medidas de seguridad riesgo eléctricopresentacion medidas de seguridad riesgo eléctrico
presentacion medidas de seguridad riesgo eléctrico
 
Falla de san andres y el gran cañon : enfoque integral
Falla de san andres y el gran cañon : enfoque integralFalla de san andres y el gran cañon : enfoque integral
Falla de san andres y el gran cañon : enfoque integral
 
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIPSEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
SEGURIDAD EN CONSTRUCCION PPT PARA EL CIP
 
Obras paralizadas en el sector construcción
Obras paralizadas en el sector construcciónObras paralizadas en el sector construcción
Obras paralizadas en el sector construcción
 
Flujo multifásico en tuberias de ex.pptx
Flujo multifásico en tuberias de ex.pptxFlujo multifásico en tuberias de ex.pptx
Flujo multifásico en tuberias de ex.pptx
 
Sesión N°2_Curso_Ingeniería_Sanitaria.pdf
Sesión N°2_Curso_Ingeniería_Sanitaria.pdfSesión N°2_Curso_Ingeniería_Sanitaria.pdf
Sesión N°2_Curso_Ingeniería_Sanitaria.pdf
 
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555555555555.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555555555555.pdfECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555555555555.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555555555555.pdf
 
Introducción a los sistemas neumaticos.ppt
Introducción a los sistemas neumaticos.pptIntroducción a los sistemas neumaticos.ppt
Introducción a los sistemas neumaticos.ppt
 
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptxCLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
CLASe número 4 fotogrametria Y PARALAJE.pptx
 
Manual_Identificación_Geoformas_140627.pdf
Manual_Identificación_Geoformas_140627.pdfManual_Identificación_Geoformas_140627.pdf
Manual_Identificación_Geoformas_140627.pdf
 
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdfECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdf
ECONOMIA APLICADA SEMANA 555555555544.pdf
 
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO Cersa
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO CersaSesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO Cersa
Sesión 02 TIPOS DE VALORIZACIONES CURSO Cersa
 
Reporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdf
Reporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdfReporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdf
Reporte de simulación de flujo del agua en un volumen de control MNVA.pdf
 
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptxProcesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
Procesos-de-la-Industria-Alimentaria-Envasado-en-la-Produccion-de-Alimentos.pptx
 
IPERC Y ATS - SEGURIDAD INDUSTRIAL PARA TODA EMPRESA
IPERC Y ATS - SEGURIDAD INDUSTRIAL PARA TODA EMPRESAIPERC Y ATS - SEGURIDAD INDUSTRIAL PARA TODA EMPRESA
IPERC Y ATS - SEGURIDAD INDUSTRIAL PARA TODA EMPRESA
 
Seleccion de Fusibles en media tension fusibles
Seleccion de Fusibles en media tension fusiblesSeleccion de Fusibles en media tension fusibles
Seleccion de Fusibles en media tension fusibles
 
aCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.ppt
aCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.pptaCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.ppt
aCARGA y FUERZA UNI 19 marzo 2024-22.ppt
 
Magnetismo y electromagnetismo principios
Magnetismo y electromagnetismo principiosMagnetismo y electromagnetismo principios
Magnetismo y electromagnetismo principios
 
Rendimiento-de-Maquinaria y precios unitarios para la construcción de una ma...
Rendimiento-de-Maquinaria y precios unitarios  para la construcción de una ma...Rendimiento-de-Maquinaria y precios unitarios  para la construcción de una ma...
Rendimiento-de-Maquinaria y precios unitarios para la construcción de una ma...
 

Caso optimización investigación de operaciones Posgrado UNI

  • 1. UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA (1876) PRESENTADO POR LOS ALUMNOS: ANDERSON JORGE MEDINA JAUREGUI EDWARD FIGUEROA MALDONADO ISRAEL LAGOS MEDRANO LIMA– 2016 Exposición Final: Caso de Optimización Unidad de Postgrado FIIS Curso: Investigación de Operaciones CASO DE OPTIMIZACIÓN
  • 2. 2 "A mi familia, por su apoyo incondicional" Quienes me inspiran a seguir adelante Anderson Medina. "A familia y amigos por su invaluable apoyo; Israel Lagos. "A mi familia; Por su apoyo, en mi formación". Por su invaluable apoyo. Edward Figueroa.
  • 3. 3 ÍNDICE 1.1. Definición del sistema del mundo real............................................................5 1.2. Definición del sistema a ser modelado...........................................................5 1.3. Definición del Problema..............................................................................6 1.4. Formulación del Problema (Variables)...........................................................6 1.5. Formulación del Problema (FunciónObjetivo) .................................................7 1.6. Formulación del Problema (Restricciones)......................................................7 1.7. Formulación del Problema en LINDO ............................................................8 1.8. Presentación de Resultados........................................................................9 1.9. Presentación de Resultados (Análisis de Sensibilidad)....................................10 CONCLUSIONES......................................................................................................11 RECOMENDACIONES............................................................................................... 11 BIBLIOGRAFÍA......................................................................................................... 12 ANEXOS ............................................................................................................ 12
  • 4. 4 Resumen El presenta trabajo tiene como propósito demostrar la aplicación de la metodología de la Investigación de Operaciones, aplicados a problemas de decisión complejos para lograr el máximo beneficio; en el presente caso aplicado al problema de cultivos con sus respectivas variables y restricciones. Desde tiempos antiguos la obtención de máximos beneficios a través de la optimización ha sido la necesidad del ser humano, ya que el mundo real contiene recursos limitados. Por eso surgen herramientas como la investigación de operaciones para la toma de decisiones.
  • 5. 5 1.1. Definición del sistema del mundo real. En la agricultura se disponen de campos de cultivo para realizar el proceso de siembra para producir determinado producto que luego será comercializado, el mismo que genera una serie de problemas desde el modelo de producción optimo hasta la distribución de los productos en el mercado. 1.2. Definición del sistema a ser modelado Una compañía opera cuatro granjas, cuyos grados de productividad son comparables. Cada una de las granjas tiene cierta cantidad de hectáreas útiles y horas de trabajo para plantar y cuidar la cosecha. Los datos correspondientes a la próxima temporada aparecen en la siguiente tabla: Granja Hectáreas útiles Horas de trabajo disponibles por mes 1 500 1700 2 900 3000 3 300 900 4 700 2200 Tabla 1.1. Detalle por granja La organización está considerando la opción de plantar tres cultivos distintos. Las diferencias principales entre estos cultivos son las ganancias esperadas por hectárea y la cantidad de mano de obra que cada una requiere, se indica en la siguiente tabla: Cultivo Hectáreas Máximas Horas mensuales de trabajo por hectárea Ganancias esperadas por hectárea ($) A 700 2 500 B 800 4 200 C 300 3 300 Tabla 1.2. Detalle de productos cultivados
  • 6. 6 Además el total de las hectáreas que pueden ser dedicadas a cualquier cultivo en particular están limitadas por los requerimientos asociados por concepto de equipo de siega. Con la finalidad de mantener una carga de trabajo más o menos uniforme entre las distintas granjas, la política de la administración recomienda que el porcentaje de hectáreas planteadas deberá ser igual para todas las granjas. Sin embargo, en cualquiera de esas fincas puede crecer cualquier combinación de cultivos, siempre y cuando se satisfagan todas las restricciones (incluido el requerimiento de que la carga de trabajo sea uniforme). 1.3. Definición del Problema La administración desea saber cuántas hectáreas de cada cultivo tendrá que plantar en sus respectivas granjas, a fin de maximizar las ganancias esperadas. 1.4. Formulación del Problema (Variables) 𝑋𝐴1 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐴) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(1) 𝑋𝐴2 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐴) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(2) 𝑋𝐴3 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐴) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(3) 𝑋𝐴4 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐴) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(4) 𝑋 𝐵1 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐵) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(1) 𝑋 𝐵2 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐵) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(2) 𝑋 𝐵3 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐵) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(3) 𝑋 𝐵4 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐵) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(4) 𝑋 𝐶1 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐶) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(1) 𝑋 𝐶2 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐶) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(2) 𝑋 𝐶3 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐶) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(3) 𝑋 𝐶4 = 𝐶𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑜( 𝐶) 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑗𝑎(4)
  • 7. 7 1.5. Formulación del Problema (Función Objetivo) 𝑀𝑎𝑥 𝑍 = 500( 𝑋𝐴1 + 𝑋𝐴2 + 𝑋𝐴3 + 𝑋𝐴4) + 200( 𝑋 𝐵1 + 𝑋 𝐵2 + 𝑋 𝐵3 + 𝑋 𝐵4) + 300( 𝑋𝐶1 + 𝑋𝐶2 + 𝑋𝐶3 + 𝑋𝐶4) 1.6. Formulación del Problema (Restricciones) 𝑋𝐴1 + 𝑋𝐴2 + 𝑋𝐴3 + 𝑋𝐴4 ≤ 700 𝑋 𝐵1 + 𝑋 𝐵2 + 𝑋 𝐵3 + 𝑋 𝐵4 ≤ 800 𝑋 𝐶1 + 𝑋 𝐶2 + 𝑋 𝐶3 + 𝑋 𝐶4 ≤ 300 𝑋𝐴1 + 𝑋 𝐵1 + 𝑋 𝐶1 ≤ 500 𝑋𝐴2 + 𝑋 𝐵2 + 𝑋 𝐶2 ≤ 900 𝑋𝐴3 + 𝑋 𝐵3 + 𝑋 𝐶3 ≤ 300 𝑋𝐴4 + 𝑋 𝐵4 + 𝑋 𝐶4 ≤ 700 2𝑋𝐴1 + 4𝑋 𝐵1 + 3𝑋 𝐶1 ≤ 1700 2𝑋𝐴2 + 4𝑋 𝐵2 + 3𝑋 𝐶2 ≤ 3000 2𝑋𝐴3 + 4𝑋 𝐵3 + 3𝑋 𝐶3 ≤ 900 2𝑋𝐴4 + 4𝑋 𝐵4 + 3𝑋 𝐶4 ≤ 2200 0.002𝑋𝐴1 + 0.002𝑋 𝐵1 + 0.002𝑋 𝐶1 = 0.001𝑋𝐴2 + 0.001𝑋 𝐵2 + 0.001𝑋 𝐶2 0.001𝑋𝐴2 + 0.001𝑋 𝐵2 + 0.001𝑋 𝐶2 = 0.003𝑋𝐴3 + 0.003𝑋 𝐵3 + 0.003𝑋 𝐶3 0.003𝑋𝐴3 + 0.003𝑋 𝐵3 + 0.003𝑋 𝐶3 = 0.00142857𝑋𝐴4 + 0.00142857𝑋 𝐵4 + 0.00142857𝑋 𝐶4 𝑋𝐼𝐽 ≥ 0
  • 8. 8 1.7. Formulación del Problema en LINDO Figura 1. Formulación del problema en Lindo Figura 2. Formulación del problema en Lindo
  • 9. 9 1.8. Presentación de Resultados Figura 3. Valor óptimo que toma la Función Objetivo Figura 4. Muestra los valores que toman las variables de decisión y su respectivo costo reducido. Figura 5. Muestra los sobrantes de los recursos o si se utiliza todo el recurso y su respectivo precio dual
  • 10. 10 1.9. Presentación de Resultados (Análisis de Sensibilidad) Figura 6. Muestra el intervalo en el que puede estar cada coeficiente de las variables de la función objetivo sin variar la solución óptima Figura 7. Define el intervalo en el que puede estar el lado derecho de las restricciones sin variar la solución óptima.
  • 11. 11 CONCLUSIONES  Se concluye que el valor óptimo de la función objetivo alcanza es 600,000.00 (Figura 3)  Los valores logrados para cada variable de decisión con costo reducido son (Figura 4): 𝑋𝐴3=202.631210; 𝑋𝐴4=497.368805; 𝑋 𝐵1=55.263054; 𝑋 𝐵2=710.526123; 𝑋 𝐵3=34.210838 y 𝑋𝐶1=300.00  De obtenerse sobrantes o respectivos precios duales, se obtienen precios duales de 500, 200 y 300 respectivamente (Figura 5)  Se observa que existen intervalos en los que los coeficientes de las variables pueden ubicarse sin variar la función objetivo. (Figura 6)  Se observa que existen intervalos que pueden situarse tanto al lado derecho de las restricciones sin variar la solución óptima. (Figura 7) RECOMENDACIONES Para lograr la ganancia máxima de 600,000.00 se recomienda distribuir los recursos de la siguiente manera: 𝑋𝐴3=202.631210; Disponer de 202.631210 Hectáreas de cultivo A en la granja 3 𝑋𝐴4=497.368805; Disponer de 497.368805 Hectáreas de cultivo A en la granja 4 𝑋 𝐵1=55.263054 Disponer de 55.263054 Hectáreas de cultivo B en la granja 1 𝑋 𝐵2=710.526123; Disponer de 710.526123 Hectáreas de cultivo B en la granja 2 𝑋 𝐵3=34.210838 Disponer de 34.210838 Hectáreas de cultivo B en la granja 3 𝑋𝐶1=300.00 Disponer de 300 Hectáreas de cultivo C en la granja 1 Se recomienda luego de resultados a través de la investigación de operaciones logramos resolver problemas complejos como es el caso de maximizar ganancias esperadas con recursos limitados; Se recomienda implementar soluciones de ingeniería como es la Investigación de operaciones a través de la programación lineal.
  • 12. 12 BIBLIOGRAFÍA i. Quintin Martín Martín / Mg. Teresa Santos Martín / Yanira del Rosario de Paz Santana (2006) “Investigación Operativa”. ISBN-10: 84-205-44-66-3 / ISBN-13: 978-84-2005-4466- 3 Editorial Pearson – Pearson ii. Hamdy A. Taha (2012) “Investigación de operaciones” 9na. Edición. ISBN: 978-607-32- 0796-6 iii. kendal & kendall. (2012) “Análisis y diseño de sistemas” 6ta. Edición. ISBN: 970-26-0577- 6. Hamdy A. Taha ANEXOS Gráficos, cuadros e imágenes