SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 8
UNIVERSIDAD FERMIN TORO
DECANATO DE INGENIERIA
ESCUELA DE INGENIERIA MECANICA
Programación Lineal
Equipo grupo 4
Hugo Corredor
C.I. V 19.849.605
Michel Levi
C.I. V 22.181.506
JUNIO 2015
PROBLEMA N° 01
Un aserradero dispone solamente de tablas de 50 cms de ancho. Se reciben
solicitudes de 300 tablas de 28 cms. De ancho, 500 tablas de 20 cms. Y 200 de
16 cms de ancho. Cuántas tablas deberán utilizarse y en que forma deberán
cortarse para lograr un mínimo de desperdicios de madera y satisfacer las
solicitudes planteadas?.
Planteamos las siguientes opciones de corte dentro de lo posible a realizarse
Corte1= una tabla de 28cm y una tabla de 20cm desperdicio 2 cm
Corte2= una tabla de 28cm y una tabla de 16cm desperdicio 6 cm
Corte3= una tabla de 20cm y una tabla de 16cm desperdicio 14 cm
Corte4= dos tablas de 20cm desperdicio 10 cm
Corte5= tres tablas de 16cm desperdicio 2 cm
a) Definimos las variables de decisión (X1 , X2)
En este caso las Variables serán los cortes a realizarse
Corte1, Corte2, Corte3, Corte4 y Corte5
b) Planteamos la ecuación que definirá la función objetivo y el sentido de la
optimización en este caso minimización:
Minimización
Z= Corte1+ Corte2+ Corte3+ Corte4+ Corte5
c) Planteamos todas las restricciones del problema tal cual se establecen en el
enunciado
Corte1+ Corte2= 300 tablas ancho28
Corte1+ Corte3+ 2Corte4=500 tablas ancho20
Corte2+ Corte3+3Corte5= 200 tablas ancho16
Según se ha programado en WinQSB se deben realizar 298 Corte1, 2 Corte2, 101 Corte4
y 66 Corte5, con un total de 467 tablas de 50cm de ancho a fin de obtener 300 tablas de
28cm de ancho, 500 tablas de 20cm y 200 tablas de 28cm de ancho de ancho
PROBLEMA N° 02
MULTIPOT es una empresa especializada en la fabricación y comercialización de barriles de
tres capacidades diferentes: de 100, 50 y 20 litros de capacidad. Tras realizar un estudio de
mercado, la empresa piensa que le resultaría rentable comercializar como máximo 1062
barriles en total, siempre que sean al menos 100 de 100 litros y 300 de 20 litros. Bajo estas
condiciones, los beneficios que obtendría por cada barril serían de 52, 50 y 48 unidades
monetarias respectivamente. Sabiendo que la empresa dispone de un total de 1500 horas de
mano de obra y fabricar cada barril de cada capacidad cuesta 100, 80 y 90 minutos,
MULTIPOT quiere saber cuántos barriles de cada tipo debe fabricar para maximizar sus
beneficios.
Definimos que la capacidad de los barriles es una de los parametros
Y que debe maximizarse el precio de los mismos
Minimizando el tiempo de producción
Teniendo unos limites minimos que respetar tal cual se presenta a continuación
a) ¿Cuántos barriles de cada tipo comercializará MULTIPOT?
De acuerdo a lo planteado por WQS se deben comercializar 1062 barriles en total
distribuidos distribuidos de la siguiente manera
1)102 barriles de 100 litros
2)660 barriles de 50 litros
3)300 barriles de 20 litros
¿Qué beneficio obtendrá?
Se obtendrá un beneficio de 52.704 U.M
b) Indica cuáles son las variables básicas y no básicas en la solución óptima y
justifica si la solución es única y/o degenerada.
La variable básica es la cantidad de barriles que se han de producir
La variable no básica es el tiempo de producción 1.500horas =90.000 minutos el
cual es determinado por las condiciones
b) Si la empresa decide fabricar un barril menos de 20 litros, ¿qué ocurrirá con los
beneficios?
Como se ve al modificar los parámetros se obtiene
Al reducir un barril de 20 litros se estará produciendo un barril mas de 50 litros y los
beneficios totales subirían a 52.796 U.M.
c) Si el beneficio por barril de 100 litros desciende hasta 50 unidades monetarias,
Al modificar los datos en el programa se obtiene
¿la solución sigue siendo óptima? Escribe la solución óptima y el valor de la función
objetivo en el óptimo. La solución sigue siendo optima
e) Si la empresa decide fabricar como mínimo 1100 barriles en total, ¿la solución
propuesta sigue siendo óptima?
Bajo estas nuevas condiciones el problema no es solucionable ya que se requeriría
mas tiempo de trabajo exactamente 3.000 minutos= 50 horas

Más contenido relacionado

Similar a Programacion lineal corredor levi

1.2 matematicas ii actividades de autoevaluacion
1.2 matematicas ii actividades de autoevaluacion1.2 matematicas ii actividades de autoevaluacion
1.2 matematicas ii actividades de autoevaluacionjuancarlos_gargon
 
Tareas metodo gráfico
Tareas metodo gráficoTareas metodo gráfico
Tareas metodo gráficoFreddy Alvarez
 
Tarea opti i
Tarea opti iTarea opti i
Tarea opti i0911174
 
Ejercicios modelos lineal
Ejercicios modelos linealEjercicios modelos lineal
Ejercicios modelos linealJulio Pari
 
Ejercicios resueltos io 1 parte 1
Ejercicios resueltos io 1   parte 1Ejercicios resueltos io 1   parte 1
Ejercicios resueltos io 1 parte 1fzeus
 
Investigacion Operativa FIUBA
Investigacion Operativa FIUBAInvestigacion Operativa FIUBA
Investigacion Operativa FIUBAsantiagok1988
 
C) problemas de programacion lineal resueltos
C) problemas de programacion lineal resueltosC) problemas de programacion lineal resueltos
C) problemas de programacion lineal resueltosSilver Mendoza A.
 
Trabajo de investigacion operativa (x)
Trabajo de investigacion operativa (x)Trabajo de investigacion operativa (x)
Trabajo de investigacion operativa (x)jeanclaudeDelcastill
 
Ev 1 PL y PE E22-S42B Eq 8.pptx
Ev 1 PL y PE E22-S42B Eq 8.pptxEv 1 PL y PE E22-S42B Eq 8.pptx
Ev 1 PL y PE E22-S42B Eq 8.pptxKarlaMora74
 
Talleres del curso
Talleres del cursoTalleres del curso
Talleres del cursoCUN
 

Similar a Programacion lineal corredor levi (20)

1.2 matematicas ii actividades de autoevaluacion
1.2 matematicas ii actividades de autoevaluacion1.2 matematicas ii actividades de autoevaluacion
1.2 matematicas ii actividades de autoevaluacion
 
Tareas metodo gráfico
Tareas metodo gráficoTareas metodo gráfico
Tareas metodo gráfico
 
Investigacion de operaciones
Investigacion de operacionesInvestigacion de operaciones
Investigacion de operaciones
 
Ingeniería industrial
Ingeniería industrialIngeniería industrial
Ingeniería industrial
 
Tarea opti i
Tarea opti iTarea opti i
Tarea opti i
 
Ejercicios modelos lineal
Ejercicios modelos linealEjercicios modelos lineal
Ejercicios modelos lineal
 
Formulacion problemas pl
Formulacion problemas plFormulacion problemas pl
Formulacion problemas pl
 
Ejercicios resueltos io 1 parte 1
Ejercicios resueltos io 1   parte 1Ejercicios resueltos io 1   parte 1
Ejercicios resueltos io 1 parte 1
 
Investigacion Operativa FIUBA
Investigacion Operativa FIUBAInvestigacion Operativa FIUBA
Investigacion Operativa FIUBA
 
C) problemas de programacion lineal resueltos
C) problemas de programacion lineal resueltosC) problemas de programacion lineal resueltos
C) problemas de programacion lineal resueltos
 
problemas de programacion lineal resueltos
problemas de programacion lineal resueltosproblemas de programacion lineal resueltos
problemas de programacion lineal resueltos
 
Programacion lineal
Programacion linealProgramacion lineal
Programacion lineal
 
Programacion lineal
Programacion linealProgramacion lineal
Programacion lineal
 
Programacion lineal
Programacion linealProgramacion lineal
Programacion lineal
 
Trabajo de investigacion operativa (x)
Trabajo de investigacion operativa (x)Trabajo de investigacion operativa (x)
Trabajo de investigacion operativa (x)
 
Ev 1 PL y PE E22-S42B Eq 8.pptx
Ev 1 PL y PE E22-S42B Eq 8.pptxEv 1 PL y PE E22-S42B Eq 8.pptx
Ev 1 PL y PE E22-S42B Eq 8.pptx
 
Talleres del curso
Talleres del cursoTalleres del curso
Talleres del curso
 
Programacionlineal
ProgramacionlinealProgramacionlineal
Programacionlineal
 
Segundo trabajo 3º ESO B
Segundo trabajo 3º ESO BSegundo trabajo 3º ESO B
Segundo trabajo 3º ESO B
 
Guia I
Guia IGuia I
Guia I
 

Más de michel_levy

Programacion lineal corredor levi
Programacion lineal corredor  leviProgramacion lineal corredor  levi
Programacion lineal corredor levimichel_levy
 
Michel levi ejercicios interpolacion
Michel levi ejercicios interpolacionMichel levi ejercicios interpolacion
Michel levi ejercicios interpolacionmichel_levy
 
Michel levi examen online ii
Michel levi examen online iiMichel levi examen online ii
Michel levi examen online iimichel_levy
 
Michel levi asignacion 2
Michel levi asignacion 2Michel levi asignacion 2
Michel levi asignacion 2michel_levy
 
Examen individual online michel levi
Examen individual online michel leviExamen individual online michel levi
Examen individual online michel levimichel_levy
 
Asig 1 michel levi
Asig 1 michel leviAsig 1 michel levi
Asig 1 michel levimichel_levy
 
Distribución de probabilidad michel levi
Distribución de probabilidad  michel leviDistribución de probabilidad  michel levi
Distribución de probabilidad michel levimichel_levy
 
Trabajo michel levy
Trabajo michel levyTrabajo michel levy
Trabajo michel levymichel_levy
 
Michel trabajo 2
Michel trabajo 2Michel trabajo 2
Michel trabajo 2michel_levy
 

Más de michel_levy (10)

Programacion lineal corredor levi
Programacion lineal corredor  leviProgramacion lineal corredor  levi
Programacion lineal corredor levi
 
Michel levi ejercicios interpolacion
Michel levi ejercicios interpolacionMichel levi ejercicios interpolacion
Michel levi ejercicios interpolacion
 
Michel levi examen online ii
Michel levi examen online iiMichel levi examen online ii
Michel levi examen online ii
 
Michel levi asignacion 2
Michel levi asignacion 2Michel levi asignacion 2
Michel levi asignacion 2
 
Examen individual online michel levi
Examen individual online michel leviExamen individual online michel levi
Examen individual online michel levi
 
Asig 1 michel levi
Asig 1 michel leviAsig 1 michel levi
Asig 1 michel levi
 
Distribución de probabilidad michel levi
Distribución de probabilidad  michel leviDistribución de probabilidad  michel levi
Distribución de probabilidad michel levi
 
Michel
MichelMichel
Michel
 
Trabajo michel levy
Trabajo michel levyTrabajo michel levy
Trabajo michel levy
 
Michel trabajo 2
Michel trabajo 2Michel trabajo 2
Michel trabajo 2
 

Programacion lineal corredor levi

  • 1. UNIVERSIDAD FERMIN TORO DECANATO DE INGENIERIA ESCUELA DE INGENIERIA MECANICA Programación Lineal Equipo grupo 4 Hugo Corredor C.I. V 19.849.605 Michel Levi C.I. V 22.181.506 JUNIO 2015 PROBLEMA N° 01 Un aserradero dispone solamente de tablas de 50 cms de ancho. Se reciben solicitudes de 300 tablas de 28 cms. De ancho, 500 tablas de 20 cms. Y 200 de 16 cms de ancho. Cuántas tablas deberán utilizarse y en que forma deberán cortarse para lograr un mínimo de desperdicios de madera y satisfacer las solicitudes planteadas?. Planteamos las siguientes opciones de corte dentro de lo posible a realizarse Corte1= una tabla de 28cm y una tabla de 20cm desperdicio 2 cm Corte2= una tabla de 28cm y una tabla de 16cm desperdicio 6 cm Corte3= una tabla de 20cm y una tabla de 16cm desperdicio 14 cm Corte4= dos tablas de 20cm desperdicio 10 cm Corte5= tres tablas de 16cm desperdicio 2 cm a) Definimos las variables de decisión (X1 , X2) En este caso las Variables serán los cortes a realizarse Corte1, Corte2, Corte3, Corte4 y Corte5 b) Planteamos la ecuación que definirá la función objetivo y el sentido de la optimización en este caso minimización: Minimización Z= Corte1+ Corte2+ Corte3+ Corte4+ Corte5 c) Planteamos todas las restricciones del problema tal cual se establecen en el enunciado Corte1+ Corte2= 300 tablas ancho28 Corte1+ Corte3+ 2Corte4=500 tablas ancho20 Corte2+ Corte3+3Corte5= 200 tablas ancho16
  • 2. Según se ha programado en WinQSB se deben realizar 298 Corte1, 2 Corte2, 101 Corte4 y 66 Corte5, con un total de 467 tablas de 50cm de ancho a fin de obtener 300 tablas de 28cm de ancho, 500 tablas de 20cm y 200 tablas de 28cm de ancho de ancho
  • 3.
  • 4. PROBLEMA N° 02 MULTIPOT es una empresa especializada en la fabricación y comercialización de barriles de tres capacidades diferentes: de 100, 50 y 20 litros de capacidad. Tras realizar un estudio de mercado, la empresa piensa que le resultaría rentable comercializar como máximo 1062 barriles en total, siempre que sean al menos 100 de 100 litros y 300 de 20 litros. Bajo estas condiciones, los beneficios que obtendría por cada barril serían de 52, 50 y 48 unidades monetarias respectivamente. Sabiendo que la empresa dispone de un total de 1500 horas de mano de obra y fabricar cada barril de cada capacidad cuesta 100, 80 y 90 minutos, MULTIPOT quiere saber cuántos barriles de cada tipo debe fabricar para maximizar sus beneficios. Definimos que la capacidad de los barriles es una de los parametros Y que debe maximizarse el precio de los mismos Minimizando el tiempo de producción Teniendo unos limites minimos que respetar tal cual se presenta a continuación
  • 5. a) ¿Cuántos barriles de cada tipo comercializará MULTIPOT? De acuerdo a lo planteado por WQS se deben comercializar 1062 barriles en total distribuidos distribuidos de la siguiente manera 1)102 barriles de 100 litros 2)660 barriles de 50 litros 3)300 barriles de 20 litros ¿Qué beneficio obtendrá? Se obtendrá un beneficio de 52.704 U.M b) Indica cuáles son las variables básicas y no básicas en la solución óptima y justifica si la solución es única y/o degenerada. La variable básica es la cantidad de barriles que se han de producir La variable no básica es el tiempo de producción 1.500horas =90.000 minutos el cual es determinado por las condiciones
  • 6. b) Si la empresa decide fabricar un barril menos de 20 litros, ¿qué ocurrirá con los beneficios? Como se ve al modificar los parámetros se obtiene
  • 7. Al reducir un barril de 20 litros se estará produciendo un barril mas de 50 litros y los beneficios totales subirían a 52.796 U.M. c) Si el beneficio por barril de 100 litros desciende hasta 50 unidades monetarias, Al modificar los datos en el programa se obtiene
  • 8. ¿la solución sigue siendo óptima? Escribe la solución óptima y el valor de la función objetivo en el óptimo. La solución sigue siendo optima e) Si la empresa decide fabricar como mínimo 1100 barriles en total, ¿la solución propuesta sigue siendo óptima? Bajo estas nuevas condiciones el problema no es solucionable ya que se requeriría mas tiempo de trabajo exactamente 3.000 minutos= 50 horas