SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 5
Descargar para leer sin conexión
USANPEDRO.

    INVESTIGACION OPERATIVA. LABORATORIO TRANSPORTE_DOS

Caso 2:

Considere el problema de asignar cuatro categorías diferentes de máquinas y cinco tipos de
tareas. El número de máquinas disponible en la cuatro categorías son 25, 30, 20 y 30. El
número de trabajos en las cinco categorías son 20, 20, 30, 10 y 25. La categoría de máquina 4
no se puede asignar al tipo de tarea 4. Para los costos unitarios dados, formule un modelo
matemático para determinar la asignación óptima de máquinas a tareas. Resuelva el problema
con ENO, VOGEL y RUSELL, encuentre la mejor solución

                                                               Tipo de tarea


                                         1                2            3        4    5


      Categoría de máquina     1         10               2            3        15   9

                               2         5                10           15       2    4

                               3         15               5            14       7    15

                               4         20               15           13       --   8




Solución:

                 T1            T2              T3              T4              T5        ai
    C1           10            2               3               15              9         25
    C2           5             10              15              2               4         30
    C3           15            5               14              7               15        20
    C4           20            15              13                              8         30
    bj           20            20              30              10              25




                T1         T2          T3            T4              T5         ai   Penalidad
   C1           10          2            3           15               9         25     3-2=1
   C2            5          10          15           2                4         30     4-2=2
   C3           15          5           14           7                15        20     7-5=2
   C4           20          15          13                            8         30     8-0=8
   bj           20          20          30            10              25
Penalidad     10-5=5      5-3=3      13-3=10        2-0=2           8-4=4


Se puede observar que existen 2 penalidades iguales de fila 2 y columna 4
������24 = min a2 , b4 = min 30,10 = 10

                 ������2 > ������4 : ������������ ℎ������������������ ������������ = ������������ − ������������ ������ ������������ ������������������������������������������ ������������ ������������������������������������������ ������

                 ������2 = ������2 − ������4 = 30 − 10 = 20                      ������������������������������������������������ ������������ ������������������������������������������ 4



               T1               T2                T3                T4                T5                 ai   Penalidad
   C1          10               2                 3                                   9                  25       1
                                                        10
   C2           5               10                15                                   4                 30      2
   C3           15              5                 14                                   15                20      9
   C4           20              15                13                                   8                 30      5
   bj           20              20                30                                   25
Penalidad       5               3                 10                                   4


Como 10 es la mayor penalidad y está en la columna 3 buscamos en esa columna el menor (3),
luego se introduce en la base

                               ������13 = min ������1 , ������3 = ������������������ 25,10 = 10

                                           ������1 > ������3         ������������ = ������������ − ������������

                                      ������1 = ������1 − ������3 = 25 − 10 = 15

Entonces eliminamos la columna 3

               T1               T2                T3                T4                T5                 ai   Penalidad
   C1          10               2                                                     9                  25       7
   C2          5                10                                                    4                  30       1
   C3          15               5                                                     15                 20      10
   C4          20               15                                                    8                  30       7
   bj          20               20                                                    25
Penalidad      5                3                                                     4


Como 10 es la mayor penalidad y está en la fila 3 buscamos en esa fila el menor (5); luego se
introduce en la base.

                               ������32 = min ������3 , ������2 = ������������������ 20,20 = 20

                                           ������3 > ������2         ������������ = ������������ − ������������

                                       ������3 = ������3 − ������2 = 20 − 20 = 0
Entonces eliminamos la fila 3

                T1          T2              T3         T4           T5         ai   Penalidad
   C1           10          2                                       9          25       7
   C2           5           10                                      4          30       1
   C3
   C4           20          15                                      8          30      7
   bj           20          20                                      25
Penalidad       5           8                                       4


Como 8 es la mayor penalidad y está en la columna 2 buscamos en esa columna el menor (2)

                           ������12 = min ������1 , ������2 = ������������������ 25,20 = 20

                       ������������������������ ������1 > ������2    ������������ = ������������ − ������2 = 25 − 20 = 5

Eliminamos la columna 2.

                T1          T2              T3         T4           T5         ai   Penalidad
   C1           10                                                  9          25       1
   C2           5                                                   4          30       1
   C3
   C4           20                                                  8          30      12
   bj           20                                                  25
Penalidad       5                                                   4
                                     ������45 = min 30,25 = 25

                                        ������4 = 30 − 25 = 5

                T1          T2              T3         T4           T5         ai   Penalidad
   C1           10                                                  9          25       1
   C2           5                                                   4          30       1
   C3
   C4
   bj           20                                                  25
Penalidad       5                                                   4
                                     ������25 = min 30,25 = 25

                                        ������2 = 30 − 25 = 5

                T1          T2              T3         T4           T5         ai   Penalidad
   C1           10                                                             25      10
   C2           5                                                              30       5
   C3
   C4
   bj           20
Penalidad       5
������11 = min 25,20 = 20

                                        ������1 = 25 − 20 = 5

                T1         T2             T3           T4        T5        ai   Penalidad
   C1
   C2           5                                                          30      5
   C3
   C4
   bj           20
Penalidad       5
                                      ������21 = min 30,20 = 20

                                        ������2 = 30 − 20 = 10

La solución queda como sigue:

                T1         T2             T3           T4        T5        ai
   C1           10         2              3            15        9         25
                     20          20            10
   C2           5           10            15           2         4         30
                                                            10        25
   C3           15          5             14           7         15        20
                                 20
   C4           20          15            13                     8         30
                                                                      25
    bj          20          20            30           10        25


La asignación óptima de máquinas y tareas es:

               = 10 20 + 2 20 + 3 10 + 2 10 + 4 25 + 5 20 + 8 25

                                               = 690
Caso 1:

Tres ciudades se abastecen de electricidad de tres centrales eléctricas con capacidades de 25, 40
y 30 megawatts (MW). Las demandas máximas en las tres ciudades se estiman en 30, 35 y 25
MW. El precio por MW en las tres ciudades se muestra en la tabla.

Durante el mes de agosto hay un aumento del 20% en la demanda de cada ciudad. Que se puede
satisfacer comprando electricidad a otra red, a una tasa elevada de US$ 1000 por MW. Sin
embargo, la red no está conectada con la ciudad 3. La empresa eléctrica desea determinar el plan
más económico para distribuir y comprar la energía adicional.

                                                   Ciudad


                                        1             2             3


            Planta     1           $ 600          $ 700        $ 400

                       2           $ 320          $ 300        $ 350

                       3           $ 500          $ 480        $ 450

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Ejercicios resueltos de maximización: de método simplex
Ejercicios resueltos de maximización: de método simplexEjercicios resueltos de maximización: de método simplex
Ejercicios resueltos de maximización: de método simplexJuanMiguelCustodioMo
 
Programacion lineal entera invope
Programacion lineal entera invopeProgramacion lineal entera invope
Programacion lineal entera invopeDeysi Tasilla Dilas
 
Ejercicios metodos de suavizamiento exponencial
Ejercicios metodos de suavizamiento exponencialEjercicios metodos de suavizamiento exponencial
Ejercicios metodos de suavizamiento exponencialAlberth ibañez Fauched
 
Programación lineal
Programación linealProgramación lineal
Programación linealCris Panchi
 
5.2 la ruta mas corta
5.2 la ruta mas corta5.2 la ruta mas corta
5.2 la ruta mas cortaADRIANA NIETO
 
Programación Lineal Entera
Programación Lineal EnteraProgramación Lineal Entera
Programación Lineal EnteraJose
 
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONES
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONESMETODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONES
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONESJuanMiguelCustodioMo
 
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporte
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporteProblemas resueltos-de-metodos-de-transporte
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporteAlexander Chunhuay Ruiz
 
79276671 ejercicios-unidad-8
79276671 ejercicios-unidad-879276671 ejercicios-unidad-8
79276671 ejercicios-unidad-8Cecy De León
 
Resolución de problemas (oa)
Resolución de problemas (oa)Resolución de problemas (oa)
Resolución de problemas (oa)lineal
 
Problema de Asignación
Problema de AsignaciónProblema de Asignación
Problema de AsignaciónJose
 
Investigación de Operaciones 1/2
Investigación de Operaciones 1/2Investigación de Operaciones 1/2
Investigación de Operaciones 1/2CEMEX
 
5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal
5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal
5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskalADRIANA NIETO
 
Investigacion de Operaciones-Coste mínimo
Investigacion de Operaciones-Coste mínimoInvestigacion de Operaciones-Coste mínimo
Investigacion de Operaciones-Coste mínimoMari Cruz
 
Ejercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisiones
Ejercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisionesEjercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisiones
Ejercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisionesHéctor Antonio Barba Nanfuñay
 
339020374 medicion-del-trabajo
339020374 medicion-del-trabajo339020374 medicion-del-trabajo
339020374 medicion-del-trabajoJonathan Vissoni
 

La actualidad más candente (20)

Ejercicios resueltos de maximización: de método simplex
Ejercicios resueltos de maximización: de método simplexEjercicios resueltos de maximización: de método simplex
Ejercicios resueltos de maximización: de método simplex
 
Programacion lineal entera invope
Programacion lineal entera invopeProgramacion lineal entera invope
Programacion lineal entera invope
 
Ejercicios metodos de suavizamiento exponencial
Ejercicios metodos de suavizamiento exponencialEjercicios metodos de suavizamiento exponencial
Ejercicios metodos de suavizamiento exponencial
 
Programación lineal
Programación linealProgramación lineal
Programación lineal
 
5.2 la ruta mas corta
5.2 la ruta mas corta5.2 la ruta mas corta
5.2 la ruta mas corta
 
EJERCICIO DE TEORIA DE DECISIONES
EJERCICIO DE TEORIA DE DECISIONESEJERCICIO DE TEORIA DE DECISIONES
EJERCICIO DE TEORIA DE DECISIONES
 
Programación Lineal Entera
Programación Lineal EnteraProgramación Lineal Entera
Programación Lineal Entera
 
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONES
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONESMETODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONES
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONES
 
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporte
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporteProblemas resueltos-de-metodos-de-transporte
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporte
 
79276671 ejercicios-unidad-8
79276671 ejercicios-unidad-879276671 ejercicios-unidad-8
79276671 ejercicios-unidad-8
 
Resolución de problemas (oa)
Resolución de problemas (oa)Resolución de problemas (oa)
Resolución de problemas (oa)
 
Problema de Asignación
Problema de AsignaciónProblema de Asignación
Problema de Asignación
 
Investigación de Operaciones 1/2
Investigación de Operaciones 1/2Investigación de Operaciones 1/2
Investigación de Operaciones 1/2
 
Problemas rsueltos pl
Problemas rsueltos plProblemas rsueltos pl
Problemas rsueltos pl
 
5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal
5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal
5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal
 
Investigacion de Operaciones-Coste mínimo
Investigacion de Operaciones-Coste mínimoInvestigacion de Operaciones-Coste mínimo
Investigacion de Operaciones-Coste mínimo
 
Ejercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisiones
Ejercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisionesEjercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisiones
Ejercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisiones
 
Problemas redes
Problemas redesProblemas redes
Problemas redes
 
339020374 medicion-del-trabajo
339020374 medicion-del-trabajo339020374 medicion-del-trabajo
339020374 medicion-del-trabajo
 
EJERCICIOS DE SISTEMA DE COLA M/M/K
EJERCICIOS DE SISTEMA DE COLA M/M/KEJERCICIOS DE SISTEMA DE COLA M/M/K
EJERCICIOS DE SISTEMA DE COLA M/M/K
 

Similar a Tarea6 inv op1_2011

Tabala de frecuenc9ia
Tabala de frecuenc9iaTabala de frecuenc9ia
Tabala de frecuenc9iaIETI SD
 
Tabala de frecuenc9ia
Tabala de frecuenc9iaTabala de frecuenc9ia
Tabala de frecuenc9iaIETI SD
 
Juancho tabla de frecuencias
Juancho  tabla de frecuenciasJuancho  tabla de frecuencias
Juancho tabla de frecuenciasIETI SD
 
Juancho tabla de frecuencias 9bbbbb
Juancho  tabla de frecuencias 9bbbbbJuancho  tabla de frecuencias 9bbbbb
Juancho tabla de frecuencias 9bbbbbIETI SD
 
Matematicas
Matematicas Matematicas
Matematicas CAMILO99
 
Bayron d
Bayron dBayron d
Bayron dIETI SD
 
Juancho tabla de frecuencias
Juancho  tabla de frecuenciasJuancho  tabla de frecuencias
Juancho tabla de frecuenciasjuan32581998
 
Juancho tabla de frecuencias
Juancho  tabla de frecuenciasJuancho  tabla de frecuencias
Juancho tabla de frecuenciasIETI SD
 
Tabla de frecuencia con graficos
Tabla de frecuencia con graficosTabla de frecuencia con graficos
Tabla de frecuencia con graficosIETI SD
 
Tabla de frecuencia
Tabla de frecuenciaTabla de frecuencia
Tabla de frecuenciaIETI SD
 
Tabla de frecuencia.pptxmaribelrojas
Tabla de frecuencia.pptxmaribelrojasTabla de frecuencia.pptxmaribelrojas
Tabla de frecuencia.pptxmaribelrojasMaribel Rojas Montoya
 
Tabla de frecuencia.pptxmaribelrojas
Tabla de frecuencia.pptxmaribelrojasTabla de frecuencia.pptxmaribelrojas
Tabla de frecuencia.pptxmaribelrojasMaribel Rojas Montoya
 

Similar a Tarea6 inv op1_2011 (20)

Daniel rincon
Daniel rinconDaniel rincon
Daniel rincon
 
Tabala de frecuenc9ia
Tabala de frecuenc9iaTabala de frecuenc9ia
Tabala de frecuenc9ia
 
Tabala de frecuenc9ia
Tabala de frecuenc9iaTabala de frecuenc9ia
Tabala de frecuenc9ia
 
Juancho tabla de frecuencias
Juancho  tabla de frecuenciasJuancho  tabla de frecuencias
Juancho tabla de frecuencias
 
Juancho tabla de frecuencias 9bbbbb
Juancho  tabla de frecuencias 9bbbbbJuancho  tabla de frecuencias 9bbbbb
Juancho tabla de frecuencias 9bbbbb
 
Matematicas
Matematicas Matematicas
Matematicas
 
Daniel rincon
Daniel rinconDaniel rincon
Daniel rincon
 
Bayron d
Bayron dBayron d
Bayron d
 
Juancho tabla de frecuencias
Juancho  tabla de frecuenciasJuancho  tabla de frecuencias
Juancho tabla de frecuencias
 
Juancho tabla de frecuencias
Juancho  tabla de frecuenciasJuancho  tabla de frecuencias
Juancho tabla de frecuencias
 
Gg (1)
Gg (1)Gg (1)
Gg (1)
 
Gráficas
GráficasGráficas
Gráficas
 
Gráficas
GráficasGráficas
Gráficas
 
Gráficas
GráficasGráficas
Gráficas
 
Gráficas
GráficasGráficas
Gráficas
 
Tabla de frecuencia con graficos
Tabla de frecuencia con graficosTabla de frecuencia con graficos
Tabla de frecuencia con graficos
 
Gallo
GalloGallo
Gallo
 
Tabla de frecuencia
Tabla de frecuenciaTabla de frecuencia
Tabla de frecuencia
 
Tabla de frecuencia.pptxmaribelrojas
Tabla de frecuencia.pptxmaribelrojasTabla de frecuencia.pptxmaribelrojas
Tabla de frecuencia.pptxmaribelrojas
 
Tabla de frecuencia.pptxmaribelrojas
Tabla de frecuencia.pptxmaribelrojasTabla de frecuencia.pptxmaribelrojas
Tabla de frecuencia.pptxmaribelrojas
 

Más de angelesmarvin

Edad media - Las Cruzadas
Edad media - Las CruzadasEdad media - Las Cruzadas
Edad media - Las Cruzadasangelesmarvin
 
Edad Media Feudalismo
Edad Media FeudalismoEdad Media Feudalismo
Edad Media Feudalismoangelesmarvin
 
Arte Clásico de Grecia
Arte Clásico de GreciaArte Clásico de Grecia
Arte Clásico de Greciaangelesmarvin
 
Arte Clásico Grecia
Arte Clásico GreciaArte Clásico Grecia
Arte Clásico Greciaangelesmarvin
 
Historia de Grecia (resumen)
Historia de Grecia (resumen)Historia de Grecia (resumen)
Historia de Grecia (resumen)angelesmarvin
 
Elementos del lenguaje plástico
Elementos del lenguaje plásticoElementos del lenguaje plástico
Elementos del lenguaje plásticoangelesmarvin
 
Cronograma de actividades para el proceso de admisión 2011 a las ies en las c...
Cronograma de actividades para el proceso de admisión 2011 a las ies en las c...Cronograma de actividades para el proceso de admisión 2011 a las ies en las c...
Cronograma de actividades para el proceso de admisión 2011 a las ies en las c...angelesmarvin
 
Iconografia Precolombina Peruana
Iconografia Precolombina PeruanaIconografia Precolombina Peruana
Iconografia Precolombina Peruanaangelesmarvin
 
Evaluación Extemporánea
Evaluación ExtemporáneaEvaluación Extemporánea
Evaluación Extemporáneaangelesmarvin
 
Arte prehistorico africano y contemporáneo
Arte prehistorico africano y contemporáneoArte prehistorico africano y contemporáneo
Arte prehistorico africano y contemporáneoangelesmarvin
 
Concepto de semiotica
Concepto de semioticaConcepto de semiotica
Concepto de semioticaangelesmarvin
 
El arte prehistórico europeo
El arte prehistórico europeoEl arte prehistórico europeo
El arte prehistórico europeoangelesmarvin
 
Iconografia estudio de las culturas
Iconografia   estudio de las culturasIconografia   estudio de las culturas
Iconografia estudio de las culturasangelesmarvin
 
Indicadores de evaluación virtual
Indicadores de evaluación virtualIndicadores de evaluación virtual
Indicadores de evaluación virtualangelesmarvin
 

Más de angelesmarvin (20)

Edad media - Las Cruzadas
Edad media - Las CruzadasEdad media - Las Cruzadas
Edad media - Las Cruzadas
 
Edad Media Feudalismo
Edad Media FeudalismoEdad Media Feudalismo
Edad Media Feudalismo
 
1 edad media
1 edad media1 edad media
1 edad media
 
Arte Clásico de Grecia
Arte Clásico de GreciaArte Clásico de Grecia
Arte Clásico de Grecia
 
Arte Clásico Grecia
Arte Clásico GreciaArte Clásico Grecia
Arte Clásico Grecia
 
Historia de Grecia (resumen)
Historia de Grecia (resumen)Historia de Grecia (resumen)
Historia de Grecia (resumen)
 
Elementos del lenguaje plástico
Elementos del lenguaje plásticoElementos del lenguaje plástico
Elementos del lenguaje plástico
 
Fechas de clases
Fechas de clasesFechas de clases
Fechas de clases
 
Cronograma de actividades para el proceso de admisión 2011 a las ies en las c...
Cronograma de actividades para el proceso de admisión 2011 a las ies en las c...Cronograma de actividades para el proceso de admisión 2011 a las ies en las c...
Cronograma de actividades para el proceso de admisión 2011 a las ies en las c...
 
Iconografia Precolombina Peruana
Iconografia Precolombina PeruanaIconografia Precolombina Peruana
Iconografia Precolombina Peruana
 
Evaluación Extemporánea
Evaluación ExtemporáneaEvaluación Extemporánea
Evaluación Extemporánea
 
Arte prehistorico africano y contemporáneo
Arte prehistorico africano y contemporáneoArte prehistorico africano y contemporáneo
Arte prehistorico africano y contemporáneo
 
El icono
El iconoEl icono
El icono
 
La composición
La composiciónLa composición
La composición
 
Concepto de semiotica
Concepto de semioticaConcepto de semiotica
Concepto de semiotica
 
El arte prehistórico europeo
El arte prehistórico europeoEl arte prehistórico europeo
El arte prehistórico europeo
 
Evaluación virtual
Evaluación virtualEvaluación virtual
Evaluación virtual
 
Teoria del color
Teoria del colorTeoria del color
Teoria del color
 
Iconografia estudio de las culturas
Iconografia   estudio de las culturasIconografia   estudio de las culturas
Iconografia estudio de las culturas
 
Indicadores de evaluación virtual
Indicadores de evaluación virtualIndicadores de evaluación virtual
Indicadores de evaluación virtual
 

Último

Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficiosCriterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficiosJonathanCovena1
 
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
 
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
 
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
 
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...JAVIER SOLIS NOYOLA
 
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
 
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptxEstrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptxdkmeza
 
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
 
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VSOCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VSYadi Campos
 
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
 
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptxRegistro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptxFelicitasAsuncionDia
 
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.amayarogel
 
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
 
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
 
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.Alejandrino Halire Ccahuana
 
origen y desarrollo del ensayo literario
origen y desarrollo del ensayo literarioorigen y desarrollo del ensayo literario
origen y desarrollo del ensayo literarioELIASAURELIOCHAVEZCA1
 
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADCALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADauxsoporte
 
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdfGUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdfPaolaRopero2
 

Último (20)

Medición del Movimiento Online 2024.pptx
Medición del Movimiento Online 2024.pptxMedición del Movimiento Online 2024.pptx
Medición del Movimiento Online 2024.pptx
 
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficiosCriterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
Criterios ESG: fundamentos, aplicaciones y beneficios
 
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
 
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
 
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...
 
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
LABERINTOS DE DISCIPLINAS DEL PENTATLÓN OLÍMPICO MODERNO. Por JAVIER SOLIS NO...
 
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
 
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptxEstrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
Estrategias de enseñanza-aprendizaje virtual.pptx
 
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
 
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VSOCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
 
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
 
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptxRegistro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptx
 
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.La triple Naturaleza del Hombre estudio.
La triple Naturaleza del Hombre estudio.
 
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
 
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
 
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdfTema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
 
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
 
origen y desarrollo del ensayo literario
origen y desarrollo del ensayo literarioorigen y desarrollo del ensayo literario
origen y desarrollo del ensayo literario
 
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADCALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
 
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdfGUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
 

Tarea6 inv op1_2011

  • 1. USANPEDRO. INVESTIGACION OPERATIVA. LABORATORIO TRANSPORTE_DOS Caso 2: Considere el problema de asignar cuatro categorías diferentes de máquinas y cinco tipos de tareas. El número de máquinas disponible en la cuatro categorías son 25, 30, 20 y 30. El número de trabajos en las cinco categorías son 20, 20, 30, 10 y 25. La categoría de máquina 4 no se puede asignar al tipo de tarea 4. Para los costos unitarios dados, formule un modelo matemático para determinar la asignación óptima de máquinas a tareas. Resuelva el problema con ENO, VOGEL y RUSELL, encuentre la mejor solución Tipo de tarea 1 2 3 4 5 Categoría de máquina 1 10 2 3 15 9 2 5 10 15 2 4 3 15 5 14 7 15 4 20 15 13 -- 8 Solución: T1 T2 T3 T4 T5 ai C1 10 2 3 15 9 25 C2 5 10 15 2 4 30 C3 15 5 14 7 15 20 C4 20 15 13 8 30 bj 20 20 30 10 25 T1 T2 T3 T4 T5 ai Penalidad C1 10 2 3 15 9 25 3-2=1 C2 5 10 15 2 4 30 4-2=2 C3 15 5 14 7 15 20 7-5=2 C4 20 15 13 8 30 8-0=8 bj 20 20 30 10 25 Penalidad 10-5=5 5-3=3 13-3=10 2-0=2 8-4=4 Se puede observar que existen 2 penalidades iguales de fila 2 y columna 4
  • 2. ������24 = min a2 , b4 = min 30,10 = 10 ������2 > ������4 : ������������ ℎ������������������ ������������ = ������������ − ������������ ������ ������������ ������������������������������������������ ������������ ������������������������������������������ ������ ������2 = ������2 − ������4 = 30 − 10 = 20 ������������������������������������������������ ������������ ������������������������������������������ 4 T1 T2 T3 T4 T5 ai Penalidad C1 10 2 3 9 25 1 10 C2 5 10 15 4 30 2 C3 15 5 14 15 20 9 C4 20 15 13 8 30 5 bj 20 20 30 25 Penalidad 5 3 10 4 Como 10 es la mayor penalidad y está en la columna 3 buscamos en esa columna el menor (3), luego se introduce en la base ������13 = min ������1 , ������3 = ������������������ 25,10 = 10 ������1 > ������3 ������������ = ������������ − ������������ ������1 = ������1 − ������3 = 25 − 10 = 15 Entonces eliminamos la columna 3 T1 T2 T3 T4 T5 ai Penalidad C1 10 2 9 25 7 C2 5 10 4 30 1 C3 15 5 15 20 10 C4 20 15 8 30 7 bj 20 20 25 Penalidad 5 3 4 Como 10 es la mayor penalidad y está en la fila 3 buscamos en esa fila el menor (5); luego se introduce en la base. ������32 = min ������3 , ������2 = ������������������ 20,20 = 20 ������3 > ������2 ������������ = ������������ − ������������ ������3 = ������3 − ������2 = 20 − 20 = 0
  • 3. Entonces eliminamos la fila 3 T1 T2 T3 T4 T5 ai Penalidad C1 10 2 9 25 7 C2 5 10 4 30 1 C3 C4 20 15 8 30 7 bj 20 20 25 Penalidad 5 8 4 Como 8 es la mayor penalidad y está en la columna 2 buscamos en esa columna el menor (2) ������12 = min ������1 , ������2 = ������������������ 25,20 = 20 ������������������������ ������1 > ������2 ������������ = ������������ − ������2 = 25 − 20 = 5 Eliminamos la columna 2. T1 T2 T3 T4 T5 ai Penalidad C1 10 9 25 1 C2 5 4 30 1 C3 C4 20 8 30 12 bj 20 25 Penalidad 5 4 ������45 = min 30,25 = 25 ������4 = 30 − 25 = 5 T1 T2 T3 T4 T5 ai Penalidad C1 10 9 25 1 C2 5 4 30 1 C3 C4 bj 20 25 Penalidad 5 4 ������25 = min 30,25 = 25 ������2 = 30 − 25 = 5 T1 T2 T3 T4 T5 ai Penalidad C1 10 25 10 C2 5 30 5 C3 C4 bj 20 Penalidad 5
  • 4. ������11 = min 25,20 = 20 ������1 = 25 − 20 = 5 T1 T2 T3 T4 T5 ai Penalidad C1 C2 5 30 5 C3 C4 bj 20 Penalidad 5 ������21 = min 30,20 = 20 ������2 = 30 − 20 = 10 La solución queda como sigue: T1 T2 T3 T4 T5 ai C1 10 2 3 15 9 25 20 20 10 C2 5 10 15 2 4 30 10 25 C3 15 5 14 7 15 20 20 C4 20 15 13 8 30 25 bj 20 20 30 10 25 La asignación óptima de máquinas y tareas es: = 10 20 + 2 20 + 3 10 + 2 10 + 4 25 + 5 20 + 8 25 = 690
  • 5. Caso 1: Tres ciudades se abastecen de electricidad de tres centrales eléctricas con capacidades de 25, 40 y 30 megawatts (MW). Las demandas máximas en las tres ciudades se estiman en 30, 35 y 25 MW. El precio por MW en las tres ciudades se muestra en la tabla. Durante el mes de agosto hay un aumento del 20% en la demanda de cada ciudad. Que se puede satisfacer comprando electricidad a otra red, a una tasa elevada de US$ 1000 por MW. Sin embargo, la red no está conectada con la ciudad 3. La empresa eléctrica desea determinar el plan más económico para distribuir y comprar la energía adicional. Ciudad 1 2 3 Planta 1 $ 600 $ 700 $ 400 2 $ 320 $ 300 $ 350 3 $ 500 $ 480 $ 450