2. Introducción
Recordemos que el PPL, es reescrito
max z = Cx max z = CBxB +CN xN
s.a. s.a.
Ax = b BxB + NxN = b
x>0 xB > 0, xN > 0
de donde:
xB = B -1b – B -1 N
Nx
z = CBB -1 -(CB B -1N -CN ) xN
b
IO1 R.Delgadillo 2
3. Introducción
De donde en la tabla:
xN xB
xB B -1N I B -1b
-z CBB -1N-CN 0 CBB -1b
-1 -1
Una solución inicial es:
xN = 0, xB = B b, z= CBB b
IO1 R.Delgadillo 3
4. Introducción
Ó xB = B -1 – B -1NxN
b
z = CBB -1 +(CN - CB B -1N) xN
b
Notación _
-1
B b=b Y= CB B -1
B -1 = y
N ZN = YN
CB y = zN
_
xB = b - y xN
_
z = CB b + (CN –ZN) XN
IO1 R.Delgadillo 4
5. Introducción
En el método simplex, se tiene:
Condición de optimalidad
(CN –ZN) ≤ 0
Condición de factibilidad
_
XB = B -1 = b ≥ 0
b
IO1 R.Delgadillo 5
6. Método Simplex Dual
Idea conceptual:
El algoritmo simplex-dual parte de una
solución dual factible y primal no
factible, a cada paso intenta sustituir
alguna columna de la base (primal- no
factible) por otra columna que permite
eliminar, progresivamente la
infactibilidad primal presente en la
situación actual.
IO1 RDA 6
7. Algoritmo Simplex dual
1. La variable que sale de la base es la
asociada a la fila g de la tabla (xg)
bg min{ i / bi
b 0}
2. La variable que entra en la base es la
asociada a la columna s (xs)
cs Yas cj Ya j
min
yg s y gj 0 yg j
IO1 RDA 7
8. Algoritmo Simplex dual
Si ygj 0 j => Solución es
imposible
(primal no factible => Dual ilimitado o no factible)
3. El pivot es ygs hacer las transformaciones
necesarias para que la columna s obtenga
la forma canónica
4. Si, bi 0 i => solución óptima,
pare.
en caso contrario regrese al paso 1).
IO1 RDA 8
9. Ejemplo
Sea:
min z 5x1 4x2 min z 5x1 4x2
s.a 2x1 x2 4 s.a 2x1 x2 x3 4
x1 x2 3 - x1 x2 x4 3
x1, x2 0 x1, x2 , x3, x4 0
IO1 RDA 9