SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 16
Investigación Operativa 2014 
TAREA 
FECHA: Lunes, 20 de Octubre del 2014 
NOMBRE: Rosa Gavilanes B. 
TEMA: “EJEMPLOS DE EJERCICIOS DE PROGRAMAIÓN LINEAL DE 
ACUERDO A LOS TIPOS DE SOLUCIÓN POSIBLE” 
Ejemplo 1.- ACOTADA CON SOLUCIÓN ÓPTIMA 
RMC es una empresa pequeña que produce diversos productos químicos. En un 
proceso de producción en particular se utilizan tres materia primas para elaborar 
dos productos: un aditivo para combustible y una base disolvente. Para formar el 
aditivo para combustible y la base de disolvente se mezcla tres materias primas, 
según aparece en la siguiente tabla. 
La producción de RMC está limitada por la disponibilidad de las tres materia 
primas. Para el período de producción actual, RMC tiene disponibles las 
cantidades siguientes de cada una de las materias primas. 
El departamento de control de calidad ha analizado las cifras de producción, 
asignando todos los costos correspondientes, y para ambos productos llegó a 
precios que resultarán en una contribución a la utilidad de 40 dólares por tonelada 
de aditivo para combustible producida y de 30 dólares por cada tonelada de base 
disolvente producido. La administración de RMC, después de una análisis de la 
demanda potencial, ha concluido que los precios establecidos asegurarán la venta 
de todo el aditivo para combustible y de toda la base disolvente que se produzca. 
1 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
Investigación Operativa 2014 
El problema de RMC es determinar cuántas tonelada de cada producto deberá 
producir para maximizar la contribución total de la utilidad. 
MAXIMIZAR: 40 X1 + 30 X2 
VARIABLES: X1.- toneladas de aditivo 
X2.- toneladas de base disolvente 
RESTRICCIONES: 
0.4 X1 + 0.5 X2 ≤ 20 
0 X1 + 0.2 X2 ≤ 5 
0.6 X1 + 0.3 X2 ≤ 21 
CONDICIÓN TÉCNICA.- X1, X2 ≥ 0 
2 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
Investigación Operativa 2014 
NOTA: 
En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. 
En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. 
Z=1600 RA=1,3 
VO RI= 2 
X1=25 
X2=20 
COMPROBACIÓN 
1) 0.4 X1 + 0.5 X2 ≤ 20 
0.4 (25)+0,5 (20) ≤ 20 
10 + 10 ≤ 20 
20 ≤ 20 
2) 0 X1 + 0.2 X2 ≤ 5 
0,2 (20) ≤ 5 
4 ≤ 5 Hay holgura 0.2 X2+H1= 5 
3 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA. 
0,2(20)+H1=5 
H1=1 
3) 0.6 X1 + 0.3 X2 ≤ 21 
0,6(25)+0,3(20) ≤ 21 
15 + 6 ≤ 21 
21 ≤ 21 
DISPONIBLE HOLGURA EXCEDENTE 
MATERIA PRIMA 1 20 
MATERIA PRIMA 2 5 1 
MATERIA PRIMA 3 21 
EJERCICIO 2.- ACOTADA CON SOLUCIÓN MÚLTIPLE (1) 
Un fabricante de muebles produce 2 tipos de mesas: clásicas y modernas. Cada 
mesa del modelo clásico requiere 4 horas de lijado y 3 horas de barnizado y deja 
un beneficio de 200 euros. Cada mesa moderna necesita 3 horas de lijado y 4 de 
barnizado y su beneficio es de 150 euros. Se dispone de 48 horas para lijado y 60
Investigación Operativa 2014 
para barnizado. Si no deben fabricarse más de 9 mesas clásicas, ¿Cuál es la 
producción que maximiza el beneficio? 
MAXIMIZAR: 200 X1 + 150 X2 
VARIABLES.- X1.- número de mesas del tipo clásico 
X2.- número de mesas del tipo moderno 
RESTRICCIONES 
4 X1 + 3 X2 ≤ 48 
3 X1 + 4 X2 ≤ 60 
0 X1 + 1 X2 ≤ 9 
CT X1, X2 ≥ 0 
El problema tiene infinitas soluciones. 
4 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
Investigación Operativa 2014 
NOTA: 
En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. 
En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. 
Z= 2400 RA= 1,3 
VO RI= 2 
5.25 ≤ X1 ≤ 12 
0 ≤ X2 ≤ 9 
COMPROBACIÓN 
1) 4 X1 + 3 X2 ≤ 48 
4(5.25)+3(9)≤48 
21+27≤48 
48≤48 
2) 3 X1 + 4 X2 ≤ 60 
3(5.25)+4(9)≤60 
15.75+36≤60 
51,75 ≤ 60 Existe Holgura 3 X1 + 4 X2 + H1= 60 
5 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA. 
3(5.25)+4(9)+H1 = 60 
15.75+36+H1=60 
H1=8,25 
3) 0 X1 + 1 X2 ≤ 9 
9 ≤ 9 
DISPONIBLE HOLGURA EXCEDENTE 
HORAS DE LIJADO 48 
HORAS DE BARNIZADO 60 8,25 
EJERCICIO 3.- NO ACOTADO CON SOLUCIÓN 
Una empresa de transportes tiene dos tipos de camiones, los del tipo A con un 
espacio refrigerado de 20 m3 y un espacio no refrigerado de 40 m3. Los del tipo B, 
con igual cubicaje total, al 50% de refrigerado y no refrigerado. La contratan para 
el transporte de 3 000 m3 de producto que necesita refrigeración y 4 000 m3 de 
otro que no la necesita. El coste por kilómetro de un camión del tipo A es de 30 € y
Investigación Operativa 2014 
el B de 40 €. ¿Cuántos camiones de cada tipo han de utilizarse para que el coste 
total sea mínimo? 
MINIMIZAR: 30 X1 + 40 X2 
VARIABLES.- X1.- número de camiones tipo A 
X2.- número de camiones tipo B 
RESTRICCIONES 
20 X1 + 30 X2 ≥ 3000 
40 X1 + 30 X2 ≥ 4000 
CT X1, X2 ≥ 0 
El problema no está acotado pero como se trata de un problema de minimización 
es posible encontrar una solución. 
6 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
Investigación Operativa 2014 
NOTA: 
En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. 
En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. 
Z= 4180 RA= 1,2 
7 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA. 
RI= ninguna 
VO 
X1=50 
X2=67 
COMPROBACIÓN 
1) 20 X1 + 30 X2 ≥ 3000 
20(50)+30(67) ≥ 3000 
1000+2010 ≥ 3000 
3010 ≥ 3000 Existe Excedente 20 X1 + 30 X2 –H1 = 3000 
20(50)+30(67) –H1= 3000 
1000+2010 –H1= 3000 
H1= 10 
2) 40 X1 + 30 X2 ≥ 4000 
40(50)+30(67) ≥ 4000 
2000+2010≥4000 
4010≥4000 Existe Excedente 40 X1 + 30 X2-H2= 4000 
40(50)+30(67)-H2= 4000 
2000+2010-H2=4000 
H2=10
Investigación Operativa 2014 
DISPONIBLE HOLGURA EXCEDENTE 
ESPACIO REFRIGERADO 3000 10 
ESPACIO NO 
REFRIGERADO 4000 10 
EJERCICIO 4.- NO ACOTADO SIN SOLUCIÓN 
Maximizar Z= 3 X1 + 4 X2, sujeta a las restricciones siguientes: 
X1 ≤ x2 
X1 + X2 ≥ 2 
MAXIMIZAR: 3 X1 + 4 X2 
RESTRICCIONES 
1 X1 -1 X2 = 0 
1 X1 + 1 X2 ≥ 2 
CT X1, X2 ≥ 0 
El problema no está acotado. 
8 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
Investigación Operativa 2014 
NOTA: 
En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. 
En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. 
No tiene solución 
EJERCICIO 5.- NO ACOTADA CON MÚLTIPLES SOLUCIONES 
Un ganadero debe suministrar un mínimo de 30 mg de vitamina A y de 35 mg de 
tipo B por kg de pienso a sus animales. Dispone de dos clases de pienso R y S, 
cuyos contenidos en mg de las vitaminas A y B por kg de pienso vienen dados en 
por la tabla: 
R S 
A 6 6 
B 5 10 
El pienso R vale 0,24 €/kg y el S, 0,48 €/kg. 
¿Cuántos kg de cada clase debe mezclar para suministrar el pienso de coste 
mínimo? Y ¿Cuál es ese coste? 
MINIMIZAR: 0.24 X1 + 0.48 X2 
VARIABLES.- X1.- Pienso R 
X2.- Pienso S 
RESTRICCIONES 
6 X1 + 6 X2 ≥ 30 
5 X1 + 10 X2 ≥ 35 
CT X1, X2 ≥ 0 
9 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
Investigación Operativa 2014 
El problema no está acotado pero como se trata de un problema de minimización 
es posible encontrar una solución. 
El problema tiene infinitas soluciones. 
NOTA: 
En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. 
En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. 
Este problema tiene 2 soluciones, donde: 
Z=1.68 RA= 1,2 
VO RI= ninguna 
10 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
Investigación Operativa 2014 
3 ≤ X1 ≤ 7 
0 ≤ X2 ≤ 2 
COMPROBACIÓN 
1) 6 X1 + 6 X2 ≥ 30 
6(3) +6 (2) ≥ 30 
18 + 12 ≥ 30 
30 ≥ 30 
2) 5 X1 + 10 X2 ≥ 35 
5(3) + 10 (2) ≥ 35 
15 + 20 ≥ 35 
DISPONIBLE HOLGURA EXCEDENTE 
VITAMINA A 30 
VITAMINA B 35 
EJERCICIO 6.- CON SOLUCIÓN NO FACTIBLE O SIN SOLUCIÓN 
Maximizar la función Z = f(x,y) = 3x + 8y sujeta a las restricciones 
x + y ≥ 6 
x + y ≤ 2 
MAXIMIZAR: 3 X1 + 8 X2 
RESTRICCIONES 
1 X1 + 1 X2 ≥ 6 
1 X1 + 1 X2 ≤ 2 
CT X1, X2 ≥ 0 
El problema no tiene solución. 
11 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
Investigación Operativa 2014 
NOTA: 
En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. 
En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. 
EJERCICIO 7.- ACOTADA CON INFINITAS SOLUCIONES (2) 
Minimizar Z= X1 + X2 , sujeta a las restricciones siguientes: 
X1 + X2 ≥ 10 
4X1 + 3X2 ≤ 60 
MINIMIZAR: 1 X1 + 1 X2 
12 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
Investigación Operativa 2014 
RESTRICCIONES 
1 X1 + 1 X2 ≥ 10 
4 X1 + 3 X2 ≤ 60 
CT X1, X2 ≥ 0 
El problema tiene infinitas soluciones. 
NOTA: 
En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. 
En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. 
Z= 10 RA= 1 
VO RI= 2 
13 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
Investigación Operativa 2014 
0 ≤ X1 ≤ 10 
0 ≤ X2 ≤ 10 
COMPROBACIÓN 
1) 1 X1 + 1 X2 ≥ 10 
0 + 10 ≥ 10 
10 ≥ 10 
2) 4 X1 + 3 X2 ≤ 60 
4(0) + 3(10) ≤ 60 
30 ≤ 60 Existe holgura 4 X1 + 3 X2+H1= 60 
4(0) + 3(10)+H1 = 60 
14 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA. 
H1 = 30 
DISPONIBLE HOLGURA EXCEDENTE 
RESTRICIÓN 1 10 
RESTRICCIÓN 2 60 30 
EJERCICIO 8.- ACOTADA CON MÚLTIPLES SOLUCIONES (3) 
Una fábrica produce ordenadores e impresoras. Cada ordenador lleva 3 horas de 
montaje y cada impresora 2 horas. El número de ordenadores debe superar por lo 
menos en 3 al número de impresoras. Si en cada ordenador se gana 30 € y en 
cada impresora 20 €. 
Halla cuántos ordenadores e impresoras deben fabricarse durante 24 horas para 
que con su venta se obtenga un beneficio máximo. 
MAXIMIZAR: 30 X1 + 20 X2 
VARIABLES. X1.- número de ordenadores 
X2.- número de impresoras 
RESTRICCIONES 
3 X1 + 2 X2 ≤ 24 
1 X1 -1 X2 ≥ 3 
CT X1, X2 ≥ 0
Investigación Operativa 2014 
El problema tiene infinitas soluciones. 
NOTA: 
En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. 
En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. 
Z= 240 RA= 1,2 
VO RI= ninguna 
6 ≤ X1 ≤ 8 
0 ≤ X2 ≤ 3 
COMPROBACIÓN 
15 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
Investigación Operativa 2014 
1) 3 X1 + 2 X2 ≤ 24 
3(6) + 2 (3) ≤ 24 
18 + 6 ≤ 24 
24 ≤ 24 
2) 1 X1 -1 X2 ≥ 3 
6 – 3 ≥ 3 
3 ≥ 3 
DISPONIBLE HOLGURA EXCEDENTE 
HORAS DE MONTAJE 24 
16 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

1. hojas de verificación.
1. hojas de verificación.1. hojas de verificación.
1. hojas de verificación.cadillacsaab
 
Unidad iii clase 1 t
Unidad iii clase 1 tUnidad iii clase 1 t
Unidad iii clase 1 tdocenteb
 
solucionario Investigación de operaciones Hamdy a. Taha
 solucionario Investigación de operaciones Hamdy a. Taha solucionario Investigación de operaciones Hamdy a. Taha
solucionario Investigación de operaciones Hamdy a. Tahaangel05az
 
II Unidad Planeación de Capacidad
II Unidad Planeación de CapacidadII Unidad Planeación de Capacidad
II Unidad Planeación de CapacidadOscar Espinoza
 
Investigacion de Operaciones-Coste mínimo
Investigacion de Operaciones-Coste mínimoInvestigacion de Operaciones-Coste mínimo
Investigacion de Operaciones-Coste mínimoMari Cruz
 
Dinamica grupal 14 unidad 3.
Dinamica grupal 14 unidad 3.Dinamica grupal 14 unidad 3.
Dinamica grupal 14 unidad 3.ramiro miranda
 
Metodo del eslabón
Metodo del eslabónMetodo del eslabón
Metodo del eslabónWolgfan Lopez
 
Preguntas y respuestas de economia capitulos 1 3 anexo ensayo
Preguntas y respuestas de economia capitulos 1 3 anexo ensayoPreguntas y respuestas de economia capitulos 1 3 anexo ensayo
Preguntas y respuestas de economia capitulos 1 3 anexo ensayoJorge Luis Sanchez Solis
 
Manual de tiempos y movimientos
Manual de tiempos y movimientosManual de tiempos y movimientos
Manual de tiempos y movimientosJesus Rodriguez
 

La actualidad más candente (20)

Sesión 2 gestión de la productividad
Sesión 2 gestión de la productividadSesión 2 gestión de la productividad
Sesión 2 gestión de la productividad
 
Opex EXCELENCIA OPERACIONAL
Opex EXCELENCIA OPERACIONALOpex EXCELENCIA OPERACIONAL
Opex EXCELENCIA OPERACIONAL
 
Io 3ra modelo de transporte
Io 3ra modelo de transporteIo 3ra modelo de transporte
Io 3ra modelo de transporte
 
12. tema 12
12. tema 1212. tema 12
12. tema 12
 
Voguel
VoguelVoguel
Voguel
 
1. hojas de verificación.
1. hojas de verificación.1. hojas de verificación.
1. hojas de verificación.
 
problemas de programacion lineal resueltos
problemas de programacion lineal resueltosproblemas de programacion lineal resueltos
problemas de programacion lineal resueltos
 
Teoria de Restricciones
Teoria de RestriccionesTeoria de Restricciones
Teoria de Restricciones
 
Unidad iii clase 1 t
Unidad iii clase 1 tUnidad iii clase 1 t
Unidad iii clase 1 t
 
Ejercicio de Estratificación 1
Ejercicio de Estratificación 1Ejercicio de Estratificación 1
Ejercicio de Estratificación 1
 
Produccion por lotes
Produccion por lotesProduccion por lotes
Produccion por lotes
 
solucionario Investigación de operaciones Hamdy a. Taha
 solucionario Investigación de operaciones Hamdy a. Taha solucionario Investigación de operaciones Hamdy a. Taha
solucionario Investigación de operaciones Hamdy a. Taha
 
Ejercicio 2
Ejercicio 2Ejercicio 2
Ejercicio 2
 
II Unidad Planeación de Capacidad
II Unidad Planeación de CapacidadII Unidad Planeación de Capacidad
II Unidad Planeación de Capacidad
 
Investigacion de Operaciones-Coste mínimo
Investigacion de Operaciones-Coste mínimoInvestigacion de Operaciones-Coste mínimo
Investigacion de Operaciones-Coste mínimo
 
Dinamica grupal 14 unidad 3.
Dinamica grupal 14 unidad 3.Dinamica grupal 14 unidad 3.
Dinamica grupal 14 unidad 3.
 
Metodo del eslabón
Metodo del eslabónMetodo del eslabón
Metodo del eslabón
 
Preguntas y respuestas de economia capitulos 1 3 anexo ensayo
Preguntas y respuestas de economia capitulos 1 3 anexo ensayoPreguntas y respuestas de economia capitulos 1 3 anexo ensayo
Preguntas y respuestas de economia capitulos 1 3 anexo ensayo
 
Manual de tiempos y movimientos
Manual de tiempos y movimientosManual de tiempos y movimientos
Manual de tiempos y movimientos
 
programacion-de-operaciones-secuenciacion-de-trabajos
programacion-de-operaciones-secuenciacion-de-trabajosprogramacion-de-operaciones-secuenciacion-de-trabajos
programacion-de-operaciones-secuenciacion-de-trabajos
 

Similar a Tip sol prl

Similar a Tip sol prl (20)

Correccion parcial 2
Correccion parcial 2Correccion parcial 2
Correccion parcial 2
 
UNIDAD 1
UNIDAD 1 UNIDAD 1
UNIDAD 1
 
Materia
MateriaMateria
Materia
 
Unidad 2 ejercicios
Unidad 2 ejercicios Unidad 2 ejercicios
Unidad 2 ejercicios
 
U2
U2U2
U2
 
Deber 4
Deber 4 Deber 4
Deber 4
 
Corrección de la evaluación
Corrección de la evaluaciónCorrección de la evaluación
Corrección de la evaluación
 
Deber # 4 firma
Deber # 4   firmaDeber # 4   firma
Deber # 4 firma
 
Clase Nº5 Programacion Lineal
Clase Nº5 Programacion LinealClase Nº5 Programacion Lineal
Clase Nº5 Programacion Lineal
 
Programación lineal
Programación linealProgramación lineal
Programación lineal
 
Sem 4_modelo_matematico_Metodo_grafico_Casos especiales - copia.pdf
Sem 4_modelo_matematico_Metodo_grafico_Casos especiales - copia.pdfSem 4_modelo_matematico_Metodo_grafico_Casos especiales - copia.pdf
Sem 4_modelo_matematico_Metodo_grafico_Casos especiales - copia.pdf
 
unidad2
unidad2unidad2
unidad2
 
Materia i.o
Materia i.oMateria i.o
Materia i.o
 
Corrección evaluación operativa 2
Corrección evaluación operativa 2Corrección evaluación operativa 2
Corrección evaluación operativa 2
 
Ejercicios en Clase
Ejercicios en ClaseEjercicios en Clase
Ejercicios en Clase
 
246244973 ejercicios-en-clas1
246244973 ejercicios-en-clas1246244973 ejercicios-en-clas1
246244973 ejercicios-en-clas1
 
ejercicios método gráfico
ejercicios método gráfico ejercicios método gráfico
ejercicios método gráfico
 
Corrección de la evaluación # 2
Corrección de la evaluación # 2Corrección de la evaluación # 2
Corrección de la evaluación # 2
 
Corrección de la evaluación #2
Corrección de la evaluación #2Corrección de la evaluación #2
Corrección de la evaluación #2
 
Programaci n lineal_m_todo_gr_fico
Programaci n lineal_m_todo_gr_ficoProgramaci n lineal_m_todo_gr_fico
Programaci n lineal_m_todo_gr_fico
 

Más de Rosyta Gavilanes Bustos (20)

Io ii trabajo en grupo 2 método de distribución modificada
Io ii trabajo en grupo 2  método de distribución modificadaIo ii trabajo en grupo 2  método de distribución modificada
Io ii trabajo en grupo 2 método de distribución modificada
 
Tarea 12
Tarea 12Tarea 12
Tarea 12
 
Tarea 11
Tarea 11Tarea 11
Tarea 11
 
Tarea 10
Tarea 10Tarea 10
Tarea 10
 
Tarea 9
Tarea 9Tarea 9
Tarea 9
 
Tarea 8
Tarea 8Tarea 8
Tarea 8
 
Tarea 7
Tarea 7Tarea 7
Tarea 7
 
Tarea 6
Tarea 6Tarea 6
Tarea 6
 
Tarea 5
Tarea 5Tarea 5
Tarea 5
 
Tarea 4
Tarea 4Tarea 4
Tarea 4
 
Tarea 3
Tarea 3Tarea 3
Tarea 3
 
Tarea 2
Tarea 2Tarea 2
Tarea 2
 
Tarea 1
Tarea 1Tarea 1
Tarea 1
 
Prueba 2
Prueba 2Prueba 2
Prueba 2
 
Prueba 1
Prueba 1Prueba 1
Prueba 1
 
Unidad i
Unidad iUnidad i
Unidad i
 
Unidad iii
Unidad iiiUnidad iii
Unidad iii
 
Unidad ii
Unidad iiUnidad ii
Unidad ii
 
Unidad i
Unidad iUnidad i
Unidad i
 
Io ii trabajo en grupo 1
Io ii trabajo en grupo 1Io ii trabajo en grupo 1
Io ii trabajo en grupo 1
 

Último

-PEIC-NUEVO de plantel educativo Venezuela
-PEIC-NUEVO de plantel educativo Venezuela-PEIC-NUEVO de plantel educativo Venezuela
-PEIC-NUEVO de plantel educativo VenezuelaJESUS341998
 
¡Explora el boletín del 29 abril de 2024!
¡Explora el boletín del 29 abril de 2024!¡Explora el boletín del 29 abril de 2024!
¡Explora el boletín del 29 abril de 2024!Yes Europa
 
GUIA DOCENTE NEUMOLOGIA 2024 guia guia.pdf
GUIA DOCENTE NEUMOLOGIA 2024 guia guia.pdfGUIA DOCENTE NEUMOLOGIA 2024 guia guia.pdf
GUIA DOCENTE NEUMOLOGIA 2024 guia guia.pdfIsaacRobertoRamrezLe
 
FASES DE LA CONSULTORÍA- parte 1aa.pptx
FASES DE LA CONSULTORÍA- parte 1aa.pptxFASES DE LA CONSULTORÍA- parte 1aa.pptx
FASES DE LA CONSULTORÍA- parte 1aa.pptx10ColungaFloresJosSa
 
CONTRATO DE TRABAJO, remuneraciones y otros datos
CONTRATO DE TRABAJO, remuneraciones y otros datosCONTRATO DE TRABAJO, remuneraciones y otros datos
CONTRATO DE TRABAJO, remuneraciones y otros datosJENNIFERBERARDI1
 
NOM-011-STPS-2001 NORMATIVA PRESENTACION
NOM-011-STPS-2001 NORMATIVA PRESENTACIONNOM-011-STPS-2001 NORMATIVA PRESENTACION
NOM-011-STPS-2001 NORMATIVA PRESENTACIONKarina224599
 
EMBARQUE Y DESEMBARQUE VEHICULOS MILITARES .pptx
EMBARQUE Y DESEMBARQUE VEHICULOS MILITARES .pptxEMBARQUE Y DESEMBARQUE VEHICULOS MILITARES .pptx
EMBARQUE Y DESEMBARQUE VEHICULOS MILITARES .pptxdaryel2
 

Último (7)

-PEIC-NUEVO de plantel educativo Venezuela
-PEIC-NUEVO de plantel educativo Venezuela-PEIC-NUEVO de plantel educativo Venezuela
-PEIC-NUEVO de plantel educativo Venezuela
 
¡Explora el boletín del 29 abril de 2024!
¡Explora el boletín del 29 abril de 2024!¡Explora el boletín del 29 abril de 2024!
¡Explora el boletín del 29 abril de 2024!
 
GUIA DOCENTE NEUMOLOGIA 2024 guia guia.pdf
GUIA DOCENTE NEUMOLOGIA 2024 guia guia.pdfGUIA DOCENTE NEUMOLOGIA 2024 guia guia.pdf
GUIA DOCENTE NEUMOLOGIA 2024 guia guia.pdf
 
FASES DE LA CONSULTORÍA- parte 1aa.pptx
FASES DE LA CONSULTORÍA- parte 1aa.pptxFASES DE LA CONSULTORÍA- parte 1aa.pptx
FASES DE LA CONSULTORÍA- parte 1aa.pptx
 
CONTRATO DE TRABAJO, remuneraciones y otros datos
CONTRATO DE TRABAJO, remuneraciones y otros datosCONTRATO DE TRABAJO, remuneraciones y otros datos
CONTRATO DE TRABAJO, remuneraciones y otros datos
 
NOM-011-STPS-2001 NORMATIVA PRESENTACION
NOM-011-STPS-2001 NORMATIVA PRESENTACIONNOM-011-STPS-2001 NORMATIVA PRESENTACION
NOM-011-STPS-2001 NORMATIVA PRESENTACION
 
EMBARQUE Y DESEMBARQUE VEHICULOS MILITARES .pptx
EMBARQUE Y DESEMBARQUE VEHICULOS MILITARES .pptxEMBARQUE Y DESEMBARQUE VEHICULOS MILITARES .pptx
EMBARQUE Y DESEMBARQUE VEHICULOS MILITARES .pptx
 

Tip sol prl

  • 1. Investigación Operativa 2014 TAREA FECHA: Lunes, 20 de Octubre del 2014 NOMBRE: Rosa Gavilanes B. TEMA: “EJEMPLOS DE EJERCICIOS DE PROGRAMAIÓN LINEAL DE ACUERDO A LOS TIPOS DE SOLUCIÓN POSIBLE” Ejemplo 1.- ACOTADA CON SOLUCIÓN ÓPTIMA RMC es una empresa pequeña que produce diversos productos químicos. En un proceso de producción en particular se utilizan tres materia primas para elaborar dos productos: un aditivo para combustible y una base disolvente. Para formar el aditivo para combustible y la base de disolvente se mezcla tres materias primas, según aparece en la siguiente tabla. La producción de RMC está limitada por la disponibilidad de las tres materia primas. Para el período de producción actual, RMC tiene disponibles las cantidades siguientes de cada una de las materias primas. El departamento de control de calidad ha analizado las cifras de producción, asignando todos los costos correspondientes, y para ambos productos llegó a precios que resultarán en una contribución a la utilidad de 40 dólares por tonelada de aditivo para combustible producida y de 30 dólares por cada tonelada de base disolvente producido. La administración de RMC, después de una análisis de la demanda potencial, ha concluido que los precios establecidos asegurarán la venta de todo el aditivo para combustible y de toda la base disolvente que se produzca. 1 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
  • 2. Investigación Operativa 2014 El problema de RMC es determinar cuántas tonelada de cada producto deberá producir para maximizar la contribución total de la utilidad. MAXIMIZAR: 40 X1 + 30 X2 VARIABLES: X1.- toneladas de aditivo X2.- toneladas de base disolvente RESTRICCIONES: 0.4 X1 + 0.5 X2 ≤ 20 0 X1 + 0.2 X2 ≤ 5 0.6 X1 + 0.3 X2 ≤ 21 CONDICIÓN TÉCNICA.- X1, X2 ≥ 0 2 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
  • 3. Investigación Operativa 2014 NOTA: En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. Z=1600 RA=1,3 VO RI= 2 X1=25 X2=20 COMPROBACIÓN 1) 0.4 X1 + 0.5 X2 ≤ 20 0.4 (25)+0,5 (20) ≤ 20 10 + 10 ≤ 20 20 ≤ 20 2) 0 X1 + 0.2 X2 ≤ 5 0,2 (20) ≤ 5 4 ≤ 5 Hay holgura 0.2 X2+H1= 5 3 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA. 0,2(20)+H1=5 H1=1 3) 0.6 X1 + 0.3 X2 ≤ 21 0,6(25)+0,3(20) ≤ 21 15 + 6 ≤ 21 21 ≤ 21 DISPONIBLE HOLGURA EXCEDENTE MATERIA PRIMA 1 20 MATERIA PRIMA 2 5 1 MATERIA PRIMA 3 21 EJERCICIO 2.- ACOTADA CON SOLUCIÓN MÚLTIPLE (1) Un fabricante de muebles produce 2 tipos de mesas: clásicas y modernas. Cada mesa del modelo clásico requiere 4 horas de lijado y 3 horas de barnizado y deja un beneficio de 200 euros. Cada mesa moderna necesita 3 horas de lijado y 4 de barnizado y su beneficio es de 150 euros. Se dispone de 48 horas para lijado y 60
  • 4. Investigación Operativa 2014 para barnizado. Si no deben fabricarse más de 9 mesas clásicas, ¿Cuál es la producción que maximiza el beneficio? MAXIMIZAR: 200 X1 + 150 X2 VARIABLES.- X1.- número de mesas del tipo clásico X2.- número de mesas del tipo moderno RESTRICCIONES 4 X1 + 3 X2 ≤ 48 3 X1 + 4 X2 ≤ 60 0 X1 + 1 X2 ≤ 9 CT X1, X2 ≥ 0 El problema tiene infinitas soluciones. 4 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
  • 5. Investigación Operativa 2014 NOTA: En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. Z= 2400 RA= 1,3 VO RI= 2 5.25 ≤ X1 ≤ 12 0 ≤ X2 ≤ 9 COMPROBACIÓN 1) 4 X1 + 3 X2 ≤ 48 4(5.25)+3(9)≤48 21+27≤48 48≤48 2) 3 X1 + 4 X2 ≤ 60 3(5.25)+4(9)≤60 15.75+36≤60 51,75 ≤ 60 Existe Holgura 3 X1 + 4 X2 + H1= 60 5 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA. 3(5.25)+4(9)+H1 = 60 15.75+36+H1=60 H1=8,25 3) 0 X1 + 1 X2 ≤ 9 9 ≤ 9 DISPONIBLE HOLGURA EXCEDENTE HORAS DE LIJADO 48 HORAS DE BARNIZADO 60 8,25 EJERCICIO 3.- NO ACOTADO CON SOLUCIÓN Una empresa de transportes tiene dos tipos de camiones, los del tipo A con un espacio refrigerado de 20 m3 y un espacio no refrigerado de 40 m3. Los del tipo B, con igual cubicaje total, al 50% de refrigerado y no refrigerado. La contratan para el transporte de 3 000 m3 de producto que necesita refrigeración y 4 000 m3 de otro que no la necesita. El coste por kilómetro de un camión del tipo A es de 30 € y
  • 6. Investigación Operativa 2014 el B de 40 €. ¿Cuántos camiones de cada tipo han de utilizarse para que el coste total sea mínimo? MINIMIZAR: 30 X1 + 40 X2 VARIABLES.- X1.- número de camiones tipo A X2.- número de camiones tipo B RESTRICCIONES 20 X1 + 30 X2 ≥ 3000 40 X1 + 30 X2 ≥ 4000 CT X1, X2 ≥ 0 El problema no está acotado pero como se trata de un problema de minimización es posible encontrar una solución. 6 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
  • 7. Investigación Operativa 2014 NOTA: En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. Z= 4180 RA= 1,2 7 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA. RI= ninguna VO X1=50 X2=67 COMPROBACIÓN 1) 20 X1 + 30 X2 ≥ 3000 20(50)+30(67) ≥ 3000 1000+2010 ≥ 3000 3010 ≥ 3000 Existe Excedente 20 X1 + 30 X2 –H1 = 3000 20(50)+30(67) –H1= 3000 1000+2010 –H1= 3000 H1= 10 2) 40 X1 + 30 X2 ≥ 4000 40(50)+30(67) ≥ 4000 2000+2010≥4000 4010≥4000 Existe Excedente 40 X1 + 30 X2-H2= 4000 40(50)+30(67)-H2= 4000 2000+2010-H2=4000 H2=10
  • 8. Investigación Operativa 2014 DISPONIBLE HOLGURA EXCEDENTE ESPACIO REFRIGERADO 3000 10 ESPACIO NO REFRIGERADO 4000 10 EJERCICIO 4.- NO ACOTADO SIN SOLUCIÓN Maximizar Z= 3 X1 + 4 X2, sujeta a las restricciones siguientes: X1 ≤ x2 X1 + X2 ≥ 2 MAXIMIZAR: 3 X1 + 4 X2 RESTRICCIONES 1 X1 -1 X2 = 0 1 X1 + 1 X2 ≥ 2 CT X1, X2 ≥ 0 El problema no está acotado. 8 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
  • 9. Investigación Operativa 2014 NOTA: En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. No tiene solución EJERCICIO 5.- NO ACOTADA CON MÚLTIPLES SOLUCIONES Un ganadero debe suministrar un mínimo de 30 mg de vitamina A y de 35 mg de tipo B por kg de pienso a sus animales. Dispone de dos clases de pienso R y S, cuyos contenidos en mg de las vitaminas A y B por kg de pienso vienen dados en por la tabla: R S A 6 6 B 5 10 El pienso R vale 0,24 €/kg y el S, 0,48 €/kg. ¿Cuántos kg de cada clase debe mezclar para suministrar el pienso de coste mínimo? Y ¿Cuál es ese coste? MINIMIZAR: 0.24 X1 + 0.48 X2 VARIABLES.- X1.- Pienso R X2.- Pienso S RESTRICCIONES 6 X1 + 6 X2 ≥ 30 5 X1 + 10 X2 ≥ 35 CT X1, X2 ≥ 0 9 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
  • 10. Investigación Operativa 2014 El problema no está acotado pero como se trata de un problema de minimización es posible encontrar una solución. El problema tiene infinitas soluciones. NOTA: En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. Este problema tiene 2 soluciones, donde: Z=1.68 RA= 1,2 VO RI= ninguna 10 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
  • 11. Investigación Operativa 2014 3 ≤ X1 ≤ 7 0 ≤ X2 ≤ 2 COMPROBACIÓN 1) 6 X1 + 6 X2 ≥ 30 6(3) +6 (2) ≥ 30 18 + 12 ≥ 30 30 ≥ 30 2) 5 X1 + 10 X2 ≥ 35 5(3) + 10 (2) ≥ 35 15 + 20 ≥ 35 DISPONIBLE HOLGURA EXCEDENTE VITAMINA A 30 VITAMINA B 35 EJERCICIO 6.- CON SOLUCIÓN NO FACTIBLE O SIN SOLUCIÓN Maximizar la función Z = f(x,y) = 3x + 8y sujeta a las restricciones x + y ≥ 6 x + y ≤ 2 MAXIMIZAR: 3 X1 + 8 X2 RESTRICCIONES 1 X1 + 1 X2 ≥ 6 1 X1 + 1 X2 ≤ 2 CT X1, X2 ≥ 0 El problema no tiene solución. 11 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
  • 12. Investigación Operativa 2014 NOTA: En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. EJERCICIO 7.- ACOTADA CON INFINITAS SOLUCIONES (2) Minimizar Z= X1 + X2 , sujeta a las restricciones siguientes: X1 + X2 ≥ 10 4X1 + 3X2 ≤ 60 MINIMIZAR: 1 X1 + 1 X2 12 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
  • 13. Investigación Operativa 2014 RESTRICCIONES 1 X1 + 1 X2 ≥ 10 4 X1 + 3 X2 ≤ 60 CT X1, X2 ≥ 0 El problema tiene infinitas soluciones. NOTA: En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. Z= 10 RA= 1 VO RI= 2 13 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
  • 14. Investigación Operativa 2014 0 ≤ X1 ≤ 10 0 ≤ X2 ≤ 10 COMPROBACIÓN 1) 1 X1 + 1 X2 ≥ 10 0 + 10 ≥ 10 10 ≥ 10 2) 4 X1 + 3 X2 ≤ 60 4(0) + 3(10) ≤ 60 30 ≤ 60 Existe holgura 4 X1 + 3 X2+H1= 60 4(0) + 3(10)+H1 = 60 14 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA. H1 = 30 DISPONIBLE HOLGURA EXCEDENTE RESTRICIÓN 1 10 RESTRICCIÓN 2 60 30 EJERCICIO 8.- ACOTADA CON MÚLTIPLES SOLUCIONES (3) Una fábrica produce ordenadores e impresoras. Cada ordenador lleva 3 horas de montaje y cada impresora 2 horas. El número de ordenadores debe superar por lo menos en 3 al número de impresoras. Si en cada ordenador se gana 30 € y en cada impresora 20 €. Halla cuántos ordenadores e impresoras deben fabricarse durante 24 horas para que con su venta se obtenga un beneficio máximo. MAXIMIZAR: 30 X1 + 20 X2 VARIABLES. X1.- número de ordenadores X2.- número de impresoras RESTRICCIONES 3 X1 + 2 X2 ≤ 24 1 X1 -1 X2 ≥ 3 CT X1, X2 ≥ 0
  • 15. Investigación Operativa 2014 El problema tiene infinitas soluciones. NOTA: En color verde los puntos en los que se encuentra la solución. En color rojo los puntos que no pertenecen a la región factible. Z= 240 RA= 1,2 VO RI= ninguna 6 ≤ X1 ≤ 8 0 ≤ X2 ≤ 3 COMPROBACIÓN 15 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.
  • 16. Investigación Operativa 2014 1) 3 X1 + 2 X2 ≤ 24 3(6) + 2 (3) ≤ 24 18 + 6 ≤ 24 24 ≤ 24 2) 1 X1 -1 X2 ≥ 3 6 – 3 ≥ 3 3 ≥ 3 DISPONIBLE HOLGURA EXCEDENTE HORAS DE MONTAJE 24 16 Rosa Gavilanes B. Quinto Semestre CA.