Este documento presenta el método simplex para resolver problemas de programación lineal. Explica conceptos clave como vector entrante, vector saliente y pivote. Incluye ejemplos numéricos resueltos paso a paso utilizando la técnica de tablas simplex. El objetivo es mostrar cómo aplicar el método simplex para encontrar la solución óptima en problemas de maximización y minimización sujetos a restricciones.
El documento describe la programación de metas y objetivos, un enfoque para resolver problemas de decisión con múltiples metas. Explica que las metas pueden ser complementarias o conflictivas. Luego describe cómo la programación de metas permite trabajar con metas medidas en diferentes unidades e incluso contrapuestas, minimizando las desviaciones entre las metas y los límites alcanzables. Finalmente, explica cómo se formulan los modelos de programación de metas, incluyendo las variables, restricciones, función objetivo y cómo se satisfacen las metas de acuer
El documento describe el proceso de resolución de un problema de programación lineal mediante el método simplex. Se maximiza la función objetivo Z = 3x1 + 2x2 sujeto a varias restricciones. Tras convertir las desigualdades en igualdades y establecer el tablero inicial, se realizan 3 iteraciones del método simplex que conducen a la solución óptima de x1 = 3, x2 = 12, s3 = 1.
Un comerciante tiene 50.000 Bs para comprar naranjas de dos tipos (A y B) a diferentes precios por kg. Debe comprar la cantidad óptima de cada tipo para maximizar sus ganancias considerando que puede transportar un máximo de 700 kg y venderá cada tipo a un precio mayor.
solucionario Investigación de operaciones Hamdy a. Tahaangel05az
La Unión Europea ha propuesto un nuevo paquete de sanciones contra Rusia que incluye un embargo al petróleo ruso. El embargo se aplicaría gradualmente durante seis meses para el petróleo crudo y ocho meses para los productos refinados. Este paquete de sanciones requiere la aprobación unánime de los 27 estados miembros de la UE.
El documento describe el método simplex para resolver problemas de programación lineal. El método implica 1) expresar el modelo matemático en forma estándar, 2) elaborar la tabla inicial, 3) determinar la variable no básica que entra, 4) determinar la variable que sale, y 5) aplicar Gauss-Jordan para eliminar la variable que entra. El proceso se repite hasta alcanzar la solución óptima. Se explican también las variables artificiales para generar una solución factible inicial cuando no hay variables holgura.
El documento explica el método simplex para resolver problemas de programación lineal. El método simplex es un procedimiento algebraico para encontrar la solución óptima de un modelo de PL mediante la conversión del modelo a una forma estándar y la exploración sistemática de las soluciones básicas factibles hasta encontrar la que optimice la función objetivo.
El documento presenta un problema de programación entera para seleccionar el equipo de gimnasia olímpica de Transilvania que maximice la calificación total. Se debe seleccionar tres personas para dos eventos, sujeto a restricciones en el número de personas por evento. Se formula un modelo matemático para maximizar la calificación total del equipo.
Este documento presenta la resolución de un problema de optimización mediante los métodos gráfico y simplex. El problema involucra maximizar una función objetivo sujeta a tres restricciones. El método gráfico identifica el punto (0,2) como la solución óptima, con un valor máximo de 400. El método simplex también determina que la solución óptima es X2=2, con un valor máximo de Z de 400.
El documento describe la programación de metas y objetivos, un enfoque para resolver problemas de decisión con múltiples metas. Explica que las metas pueden ser complementarias o conflictivas. Luego describe cómo la programación de metas permite trabajar con metas medidas en diferentes unidades e incluso contrapuestas, minimizando las desviaciones entre las metas y los límites alcanzables. Finalmente, explica cómo se formulan los modelos de programación de metas, incluyendo las variables, restricciones, función objetivo y cómo se satisfacen las metas de acuer
El documento describe el proceso de resolución de un problema de programación lineal mediante el método simplex. Se maximiza la función objetivo Z = 3x1 + 2x2 sujeto a varias restricciones. Tras convertir las desigualdades en igualdades y establecer el tablero inicial, se realizan 3 iteraciones del método simplex que conducen a la solución óptima de x1 = 3, x2 = 12, s3 = 1.
Un comerciante tiene 50.000 Bs para comprar naranjas de dos tipos (A y B) a diferentes precios por kg. Debe comprar la cantidad óptima de cada tipo para maximizar sus ganancias considerando que puede transportar un máximo de 700 kg y venderá cada tipo a un precio mayor.
solucionario Investigación de operaciones Hamdy a. Tahaangel05az
La Unión Europea ha propuesto un nuevo paquete de sanciones contra Rusia que incluye un embargo al petróleo ruso. El embargo se aplicaría gradualmente durante seis meses para el petróleo crudo y ocho meses para los productos refinados. Este paquete de sanciones requiere la aprobación unánime de los 27 estados miembros de la UE.
El documento describe el método simplex para resolver problemas de programación lineal. El método implica 1) expresar el modelo matemático en forma estándar, 2) elaborar la tabla inicial, 3) determinar la variable no básica que entra, 4) determinar la variable que sale, y 5) aplicar Gauss-Jordan para eliminar la variable que entra. El proceso se repite hasta alcanzar la solución óptima. Se explican también las variables artificiales para generar una solución factible inicial cuando no hay variables holgura.
El documento explica el método simplex para resolver problemas de programación lineal. El método simplex es un procedimiento algebraico para encontrar la solución óptima de un modelo de PL mediante la conversión del modelo a una forma estándar y la exploración sistemática de las soluciones básicas factibles hasta encontrar la que optimice la función objetivo.
El documento presenta un problema de programación entera para seleccionar el equipo de gimnasia olímpica de Transilvania que maximice la calificación total. Se debe seleccionar tres personas para dos eventos, sujeto a restricciones en el número de personas por evento. Se formula un modelo matemático para maximizar la calificación total del equipo.
Este documento presenta la resolución de un problema de optimización mediante los métodos gráfico y simplex. El problema involucra maximizar una función objetivo sujeta a tres restricciones. El método gráfico identifica el punto (0,2) como la solución óptima, con un valor máximo de 400. El método simplex también determina que la solución óptima es X2=2, con un valor máximo de Z de 400.
Este documento describe los pasos para determinar la cantidad óptima para ordenar inventario cuando hay varios niveles de precios dependiendo de la cantidad ordenada. Explica calcular primero la cantidad económica de orden para el precio más bajo y verificar si es factible; de lo contrario, se calcula el costo total para la cantidad mínima factible. Luego, se repite el proceso para los niveles de precio superiores hasta encontrar la solución con el costo total más bajo. Proporciona un ejemplo numérico para ilustrar este método.
El documento describe el método dual simplex para resolver problemas de programación lineal óptimos pero infactibles. Este método convierte las restricciones en forma canónica y agrega variables de holgura para poner el problema en una tabla inicial. Si algún elemento de la parte derecha es negativo y se satisface la condición de optimidad, el problema puede resolverse iterativamente mediante el método dual simplex hasta alcanzar una solución factible y óptima.
El documento describe que dos empresas mineras extraen diferentes tipos de minerales que son clasificados en tres grados y tienen un contrato para suministrar mineral a una planta de fundición cada semana. Se proporcionan los costos y producción diarios de cada empresa. El objetivo es minimizar los costos totales y determinar cuántos días a la semana debe operar cada empresa para cumplir con el contrato. Usando programación lineal, la solución óptima es que la Empresa X opera 1.5 días a la semana y la Empresa Y opera 3 días a la semana.
Este documento presenta varios métodos para resolver problemas de programación lineal entera y binaria. Introduce el método gráfico, el método de los planos cortantes de Gomory, el método de bifurcación y acotación, y el método aditivo de Egon Balas para problemas binarios. Explica cada método con ejemplos numéricos para ilustrar los pasos a seguir en cada caso.
Este documento presenta 14 problemas de programación lineal relacionados con la toma de decisiones sobre producción, mezclas, inversiones y asignación de recursos. Cada problema describe las variables, restricciones y función objetivo de un modelo de programación lineal, y pide determinar la solución óptima que maximice las utilidades o minimice los costos.
El método simplex es un procedimiento algebraico para resolver problemas de programación lineal mediante una serie de pasos. Transforma la función objetivo y las restricciones a igualdades e introduce variables holgura o exceso. Construye una tabla inicial y luego identifica la variable que entra y sale en cada iteración usando criterios de optimalidad y factibilidad hasta alcanzar la solución óptima.
Ejercicios de programacion lineal-resueltos-mediante-el-metodo-simplexSalvador Vasquez perez
El documento presenta 5 ejercicios de programación lineal resueltos mediante el método simplex. Cada ejercicio describe un problema de optimización con variables, restricciones y función objetivo. Se resuelve aplicando el método simplex para encontrar la solución óptima en cada caso.
El documento describe el Método Simplex para resolver problemas de optimización restringida. El Método Simplex es un proceso iterativo que comienza con una solución básica factible y mejora la solución en cada paso hasta alcanzar la solución óptima. El documento explica las fases del Método Simplex incluyendo estandarizar el modelo, determinar la solución básica inicial, construir la tabla inicial, encontrar la variable que entra y sale en cada iteración, y verificar cuando se alcanza la solución óptima.
El documento describe un problema de programación lineal de dos fases para minimizar una función objetivo sujeto a restricciones. En la primera fase, se minimizan las variables holguras para convertir las restricciones en igualdades. En la segunda fase, se resuelve el problema original eliminando las variables holguras y artificiales. La solución óptima encontrada es X1=2/5, X2=9/5, Z=17/5.
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONESJuanMiguelCustodioMo
1. El documento presenta la resolución de varios problemas de programación lineal y sus duales. Se convierten los problemas a su forma estándar y se resuelven usando el método simplex. Se obtienen las soluciones óptimas de los problemas primal y dual.
2. Se pide estimar el intervalo del valor objetivo óptimo para dos problemas de PL presentados.
3. En uno de los ejemplos, la solución dual no es factible a pesar de que z=w, por lo que la solución primal es la óptima.
Este documento presenta un problema de programación lineal para una empresa pequeña de fabricación de bolsas de golf. La empresa puede producir dos modelos de bolsas y tiene restricciones de tiempo en cuatro operaciones de producción. El objetivo es maximizar la contribución total a la utilidad determinando la cantidad óptima de cada modelo a producir. Se formula un modelo matemático y se resuelve usando el método gráfico y el software Solver para encontrar la solución óptima.
El documento presenta un problema de programación lineal para maximizar las utilidades de una fábrica de muebles. La función objetivo depende de la producción de mesas, sillas, camas y bibliotecas. Está sujeto a restricciones en el uso de los recursos. El método simplex se utiliza para encontrar la solución óptima de X1 = 0, X2 = 7, X3 = 6, X4 = 4, con una utilidad máxima de $340000.
El documento proporciona una introducción al método simplex para resolver problemas de programación lineal. Explica los conceptos básicos como maximizar o minimizar una función objetivo sujeta a restricciones lineales, y cómo el método simplex itera entre soluciones factibles para encontrar una solución óptima moviéndose de un vértice a otro en la región factible. Presenta ejemplos numéricos para ilustrar los pasos del algoritmo simplex.
Este documento presenta cuatro problemas de programación lineal resueltos. El primer problema involucra maximizar las ganancias de una empresa que fabrica ventanas de madera y aluminio. El segundo problema busca maximizar las ganancias de una empresa que fabrica televisores de diferentes tamaños. El tercer problema intenta maximizar las ganancias al fabricar dos productos con recursos limitados. El cuarto problema trata de maximizar las ganancias al introducir nuevos seguros con recursos humanos limitados.
Este documento presenta información sobre el método de programación lineal conocido como simplex. Explica los pasos para aplicar este método a problemas de optimización lineal, incluyendo la construcción del tablero inicial, la selección de la variable pivote y fila pivote en cada iteración, y los cálculos para actualizar el tablero hasta alcanzar la solución óptima. También incluye un ejemplo numérico para ilustrar la aplicación del método.
Solución de problemas en programación linealARLO SOLIS
El documento presenta dos ejercicios de programación lineal que deben resolverse utilizando los métodos de la gran M y de las dos fases. Se pide aplicar ambos métodos paso a paso para cada ejercicio, comparar los resultados y utilizar software de programación lineal. Finalmente, se solicita guardar los ejercicios resueltos y enviarlos para recibir retroalimentación.
El documento describe el modelo de transporte, que busca encontrar la mejor distribución de bienes desde puntos de suministro hasta puntos de demanda minimizando los costos de transporte. Explica que se requiere conocer la oferta, demanda y costos de transporte entre orígenes y destinos, además de satisfacer restricciones como no exceder la oferta o cumplir la demanda. Luego presenta un ejemplo numérico y aplica el algoritmo de la esquina noroeste para encontrar una solución inicial factible al problema de transporte planteado.
Este documento presenta conceptos clave de la teoría de decisión, incluyendo criterios para la toma de decisiones determinísticas y probabilísticas. Describe criterios como el pago máximo, la máxima posibilidad y Bayes. También explica el análisis de sensibilidad y provee un ejemplo numérico para ilustrar el cálculo del valor esperado y la selección de la mejor alternativa.
Este documento describe el problema del flujo máximo en redes. 1) El objetivo es encontrar la cantidad máxima de flujo que puede pasar a través de una red desde un nodo origen hasta un nodo destino sin exceder la capacidad de los arcos. 2) Se presentan ejemplos para ilustrar cómo aplicar el algoritmo de flujo máximo para encontrar el flujo máximo y su distribución en cada arco. 3) Adicionalmente, se provee información sobre cómo modelar este problema matemáticamente y los pasos generales del algoritmo.
Este documento presenta el método simplex para resolver problemas de programación lineal. Explica conceptos clave como vector entrante, vector saliente y pivote. Incluye ejemplos numéricos resueltos paso a paso usando tablas simplex. El objetivo es maximizar o minimizar funciones sujetas a restricciones lineales, convirtiendo el problema a una forma canónica para aplicar el método simplex.
Este documento presenta el método simplex para resolver problemas de programación lineal. Explica conceptos como pivote, vector entrante y vector saliente. Incluye ejemplos resueltos paso a paso utilizando tablas simplex. El objetivo es encontrar la solución óptima que maximice o minimice la función objetivo sujeto a restricciones dadas.
Este documento describe los pasos para determinar la cantidad óptima para ordenar inventario cuando hay varios niveles de precios dependiendo de la cantidad ordenada. Explica calcular primero la cantidad económica de orden para el precio más bajo y verificar si es factible; de lo contrario, se calcula el costo total para la cantidad mínima factible. Luego, se repite el proceso para los niveles de precio superiores hasta encontrar la solución con el costo total más bajo. Proporciona un ejemplo numérico para ilustrar este método.
El documento describe el método dual simplex para resolver problemas de programación lineal óptimos pero infactibles. Este método convierte las restricciones en forma canónica y agrega variables de holgura para poner el problema en una tabla inicial. Si algún elemento de la parte derecha es negativo y se satisface la condición de optimidad, el problema puede resolverse iterativamente mediante el método dual simplex hasta alcanzar una solución factible y óptima.
El documento describe que dos empresas mineras extraen diferentes tipos de minerales que son clasificados en tres grados y tienen un contrato para suministrar mineral a una planta de fundición cada semana. Se proporcionan los costos y producción diarios de cada empresa. El objetivo es minimizar los costos totales y determinar cuántos días a la semana debe operar cada empresa para cumplir con el contrato. Usando programación lineal, la solución óptima es que la Empresa X opera 1.5 días a la semana y la Empresa Y opera 3 días a la semana.
Este documento presenta varios métodos para resolver problemas de programación lineal entera y binaria. Introduce el método gráfico, el método de los planos cortantes de Gomory, el método de bifurcación y acotación, y el método aditivo de Egon Balas para problemas binarios. Explica cada método con ejemplos numéricos para ilustrar los pasos a seguir en cada caso.
Este documento presenta 14 problemas de programación lineal relacionados con la toma de decisiones sobre producción, mezclas, inversiones y asignación de recursos. Cada problema describe las variables, restricciones y función objetivo de un modelo de programación lineal, y pide determinar la solución óptima que maximice las utilidades o minimice los costos.
El método simplex es un procedimiento algebraico para resolver problemas de programación lineal mediante una serie de pasos. Transforma la función objetivo y las restricciones a igualdades e introduce variables holgura o exceso. Construye una tabla inicial y luego identifica la variable que entra y sale en cada iteración usando criterios de optimalidad y factibilidad hasta alcanzar la solución óptima.
Ejercicios de programacion lineal-resueltos-mediante-el-metodo-simplexSalvador Vasquez perez
El documento presenta 5 ejercicios de programación lineal resueltos mediante el método simplex. Cada ejercicio describe un problema de optimización con variables, restricciones y función objetivo. Se resuelve aplicando el método simplex para encontrar la solución óptima en cada caso.
El documento describe el Método Simplex para resolver problemas de optimización restringida. El Método Simplex es un proceso iterativo que comienza con una solución básica factible y mejora la solución en cada paso hasta alcanzar la solución óptima. El documento explica las fases del Método Simplex incluyendo estandarizar el modelo, determinar la solución básica inicial, construir la tabla inicial, encontrar la variable que entra y sale en cada iteración, y verificar cuando se alcanza la solución óptima.
El documento describe un problema de programación lineal de dos fases para minimizar una función objetivo sujeto a restricciones. En la primera fase, se minimizan las variables holguras para convertir las restricciones en igualdades. En la segunda fase, se resuelve el problema original eliminando las variables holguras y artificiales. La solución óptima encontrada es X1=2/5, X2=9/5, Z=17/5.
METODO DUAL : EJERCICIOS RESUELTOS DE INVESTIGACIONES DE OPERACIONESJuanMiguelCustodioMo
1. El documento presenta la resolución de varios problemas de programación lineal y sus duales. Se convierten los problemas a su forma estándar y se resuelven usando el método simplex. Se obtienen las soluciones óptimas de los problemas primal y dual.
2. Se pide estimar el intervalo del valor objetivo óptimo para dos problemas de PL presentados.
3. En uno de los ejemplos, la solución dual no es factible a pesar de que z=w, por lo que la solución primal es la óptima.
Este documento presenta un problema de programación lineal para una empresa pequeña de fabricación de bolsas de golf. La empresa puede producir dos modelos de bolsas y tiene restricciones de tiempo en cuatro operaciones de producción. El objetivo es maximizar la contribución total a la utilidad determinando la cantidad óptima de cada modelo a producir. Se formula un modelo matemático y se resuelve usando el método gráfico y el software Solver para encontrar la solución óptima.
El documento presenta un problema de programación lineal para maximizar las utilidades de una fábrica de muebles. La función objetivo depende de la producción de mesas, sillas, camas y bibliotecas. Está sujeto a restricciones en el uso de los recursos. El método simplex se utiliza para encontrar la solución óptima de X1 = 0, X2 = 7, X3 = 6, X4 = 4, con una utilidad máxima de $340000.
El documento proporciona una introducción al método simplex para resolver problemas de programación lineal. Explica los conceptos básicos como maximizar o minimizar una función objetivo sujeta a restricciones lineales, y cómo el método simplex itera entre soluciones factibles para encontrar una solución óptima moviéndose de un vértice a otro en la región factible. Presenta ejemplos numéricos para ilustrar los pasos del algoritmo simplex.
Este documento presenta cuatro problemas de programación lineal resueltos. El primer problema involucra maximizar las ganancias de una empresa que fabrica ventanas de madera y aluminio. El segundo problema busca maximizar las ganancias de una empresa que fabrica televisores de diferentes tamaños. El tercer problema intenta maximizar las ganancias al fabricar dos productos con recursos limitados. El cuarto problema trata de maximizar las ganancias al introducir nuevos seguros con recursos humanos limitados.
Este documento presenta información sobre el método de programación lineal conocido como simplex. Explica los pasos para aplicar este método a problemas de optimización lineal, incluyendo la construcción del tablero inicial, la selección de la variable pivote y fila pivote en cada iteración, y los cálculos para actualizar el tablero hasta alcanzar la solución óptima. También incluye un ejemplo numérico para ilustrar la aplicación del método.
Solución de problemas en programación linealARLO SOLIS
El documento presenta dos ejercicios de programación lineal que deben resolverse utilizando los métodos de la gran M y de las dos fases. Se pide aplicar ambos métodos paso a paso para cada ejercicio, comparar los resultados y utilizar software de programación lineal. Finalmente, se solicita guardar los ejercicios resueltos y enviarlos para recibir retroalimentación.
El documento describe el modelo de transporte, que busca encontrar la mejor distribución de bienes desde puntos de suministro hasta puntos de demanda minimizando los costos de transporte. Explica que se requiere conocer la oferta, demanda y costos de transporte entre orígenes y destinos, además de satisfacer restricciones como no exceder la oferta o cumplir la demanda. Luego presenta un ejemplo numérico y aplica el algoritmo de la esquina noroeste para encontrar una solución inicial factible al problema de transporte planteado.
Este documento presenta conceptos clave de la teoría de decisión, incluyendo criterios para la toma de decisiones determinísticas y probabilísticas. Describe criterios como el pago máximo, la máxima posibilidad y Bayes. También explica el análisis de sensibilidad y provee un ejemplo numérico para ilustrar el cálculo del valor esperado y la selección de la mejor alternativa.
Este documento describe el problema del flujo máximo en redes. 1) El objetivo es encontrar la cantidad máxima de flujo que puede pasar a través de una red desde un nodo origen hasta un nodo destino sin exceder la capacidad de los arcos. 2) Se presentan ejemplos para ilustrar cómo aplicar el algoritmo de flujo máximo para encontrar el flujo máximo y su distribución en cada arco. 3) Adicionalmente, se provee información sobre cómo modelar este problema matemáticamente y los pasos generales del algoritmo.
Este documento presenta el método simplex para resolver problemas de programación lineal. Explica conceptos clave como vector entrante, vector saliente y pivote. Incluye ejemplos numéricos resueltos paso a paso usando tablas simplex. El objetivo es maximizar o minimizar funciones sujetas a restricciones lineales, convirtiendo el problema a una forma canónica para aplicar el método simplex.
Este documento presenta el método simplex para resolver problemas de programación lineal. Explica conceptos como pivote, vector entrante y vector saliente. Incluye ejemplos resueltos paso a paso utilizando tablas simplex. El objetivo es encontrar la solución óptima que maximice o minimice la función objetivo sujeto a restricciones dadas.
Este documento describe el método simplex para resolver problemas de programación lineal. Explica cómo convertir un problema en forma estándar y canónica, y cómo utilizar una tabla simplex para encontrar la solución óptima a través de iteraciones que identifican el pivote. Proporciona varios ejemplos numéricos para ilustrar los pasos del método simplex.
Este documento presenta 10 ejercicios resueltos sobre el método simplex para resolver problemas de programación lineal. Explica conceptos clave como pivote, vector entrante y vector saliente. Cada ejercicio consiste en definir un objetivo de maximización o minimización sujeto a restricciones, expresarlo en forma estándar y canónica, y aplicar el método de Gauss-Jordan para encontrar la solución óptima.
1) El documento presenta el método simplex para resolver problemas de programación lineal, incluyendo ejemplos numéricos.
2) Explica conceptos como pivote, vector entrante, vector saliente y cómo llevar la tabla simplex hasta obtener la solución óptima.
3) También cubre técnicas como penalización y variables artificiales para problemas de maximización.
Este documento presenta el método simplex para resolver problemas de programación lineal mediante tablas. Explica cómo formar la tabla simplex, identificar el vector entrante y saliente, realizar pivotes para llevar la tabla a forma canónica, y encontrar la solución óptima. Incluye ejemplos numéricos paso a paso para ilustrar el proceso.
El documento presenta los conceptos y métodos del método simplex para resolver problemas de programación lineal, incluyendo la regla de Crammer, el método de Gauss-Jordan, y la técnica de la M. Se proveen ejemplos resueltos de problemas de maximización con múltiples restricciones.
Este documento presenta los conceptos y métodos del método simplex para resolver problemas de programación lineal, incluyendo las reglas de Crammer, el método de Gauss-Jordan, y la técnica de la holgura. También incluye ejemplos resueltos de problemas de maximización usando el método simplex.
El documento presenta cuatro ejercicios de programación lineal resueltos usando el método simplex. El primer ejercicio maximiza una función objetivo sujeta a tres restricciones. El segundo ejercicio maximiza las utilidades de una empresa sujeta a cuatro restricciones. El tercer ejercicio también maximiza una función objetivo con dos restricciones. El cuarto ejercicio establece las condiciones iniciales para maximizar una función con tres restricciones. Cada ejercicio sigue los pasos estándar de formación, resolución y verific
El documento presenta tres problemas resueltos usando el método simplex para maximizar funciones objetivo sujetas a restricciones. El primer problema maximiza la producción de mesas, sillas, camas y bibliotecas considerando restricciones en los recursos. El método simplex encuentra una solución óptima de $340000. Los otros problemas resuelven sistemas de maximización biobjetivo con múltiples soluciones óptimas.
Este documento presenta el método simplex para resolver problemas de programación lineal. Explica conceptos clave como pivote, vector entrante, vector saliente y la conversión de desigualdades a igualdades mediante la adición de variables holgura. Proporciona varios ejemplos numéricos y pasos para aplicar el método simplex para maximizar o minimizar funciones objetivo sujetas a restricciones.
1) La programación cuadrática minimiza funciones cuadráticas sujetas a restricciones lineales. 2) Se presentan ejemplos de cómo reconocer ecuaciones de circunferencias, elipses, hipérbolas y parábolas. 3) Se explica el algoritmo de ramificación y acotamiento para obtener soluciones enteras de problemas de programación cuadrática mediante la división del espacio de soluciones y el establecimiento de límites.
Este documento presenta una serie de ejercicios de ecuaciones y sistemas de ecuaciones racionales, irracionales, exponenciales, logarítmicas y mixtas que deben resolverse. Incluye la resolución de ecuaciones, comprobación de resultados, y sistemas de 1, 2 y 3 incógnitas.
Este documento presenta una serie de ejercicios de ecuaciones y sistemas de ecuaciones racionales, irracionales, exponenciales, logarítmicas y mixtas que deben resolverse. Incluye la resolución de ecuaciones, comprobación de resultados, y sistemas de 1, 2 y 3 incógnitas.
Inecuaciones lineales y cuadraticas COMIL - enrique0975enrique0975
El documento presenta varios ejercicios de resolución de inecuaciones cuadráticas. En cada ejercicio se da la inecuación, se resuelve usando la fórmula cuadrática y se determina el conjunto solución graficando las raíces en una recta numérica. El documento muestra paso a paso cómo resolver este tipo de problemas.
El documento presenta ejercicios resueltos sobre la técnica de la gran M para convertir problemas de programación lineal entera y lineal en problemas equivalentes de programación lineal. Explica los pasos para agregar variables artificiales y de holgura, penalizarlas en la función objetivo y aplicar el método simplex para encontrar la solución óptima. Proporciona varios ejemplos numéricos ilustrativos para aplicar esta técnica.
El documento describe el método de simplex dual para resolver un problema de programación lineal de minimización con 5 variables y 4 restricciones. Se presentan los pasos para construir la tabla simplex, identificar la variable de entrada, calcular la nueva ecuación pivote y actualizar la tabla hasta alcanzar la solución óptima de X1=3/5, X2=6/5, Z=21/5.
El documento presenta varios ejercicios resueltos sobre el método simplex para problemas de programación lineal, incluyendo la determinación del pivote, vectores entrantes y salientes, y la transformación a forma estándar y canónica. Se muestran ejemplos de maximización con distintas restricciones.
El documento presenta cuatro problemas de programación lineal para maximizar funciones objetivo sujetas a restricciones, y resuelve cada uno usando el método simplex. El primer problema maximiza Z = X1 + X2 sujeto a tres restricciones, encontrando la solución óptima de X1 = 1, X2 = 3, Z = 5. El segundo problema involucra cuatro variables y cuatro restricciones para una empresa, encontrando Z = 340000 como el valor óptimo.
Este documento describe diferentes métodos para resolver problemas de transporte, incluyendo la Regla de la Esquina Noroeste, el Método de Aproximación de Vogel, el Método del Costo Mínimo, el Método de Pasos Secuenciales y DIMO. Explica cómo cada método genera una solución factible inicial y luego intenta mejorarla de forma iterativa hasta alcanzar una solución óptima que minimice el costo total del transporte.
Este documento presenta el sílabo de la asignatura Investigación Operativa II impartida en la Universidad Nacional de Chimborazo. La asignatura se imparte en el sexto semestre de la carrera de Contabilidad y Auditoría y tiene como objetivo capacitar a los estudiantes en la solución de problemas relacionados con la administración de recursos mediante modelos matemáticos para la toma de decisiones gerenciales. El sílabo describe los contenidos, resultados de aprendizaje, metodología y sistema de evaluación de la asignatura organizada
Este documento presenta el sílabo de la asignatura de Investigación Operativa I impartida en la Universidad Nacional de Chimborazo. El sílabo describe los objetivos generales y específicos de la asignatura, su contribución a la formación profesional, los contenidos organizados en tres unidades principales, la metodología de enseñanza y evaluación, y la bibliografía recomendada.
1) El documento presenta un ejercicio de programación lineal para maximizar los ingresos de una compañía de auditores que realiza auditorías y liquidaciones. 2) Se formulan las restricciones de recursos disponibles y se define la función objetivo de maximizar los ingresos. 3) Al resolver el modelo se obtiene que la solución óptima es realizar 40 liquidaciones y 12 auditorías para obtener un ingreso de $7,600.
Este documento proporciona una historia de la investigación de operaciones. Comenzó en Inglaterra a fines de 1939 con el objetivo de lograr la máxima eficiencia posible. En 1940, un físico formó un grupo para estudiar el sistema de defensa antiaérea gobernado por radar, lo que contribuyó al éxito del combate aéreo inglés. Después de la guerra, el éxito de la investigación de operaciones generó interés en aplicaciones fuera del campo militar. La investigación de operaciones ahora se aplica ampliamente en á
El documento presenta un problema de programación lineal para maximizar las utilidades de una fábrica de muebles. La función objetivo depende de la producción de mesas, sillas, camas y bibliotecas. Está sujeto a restricciones en el uso de los recursos. El método simplex se utiliza para encontrar la solución óptima de X1=0, X2=7, X3=6, X4=4, con una utilidad máxima de $340000.
El documento presenta tres problemas de programación lineal. El primero involucra maximizar las utilidades de una fábrica de pintura sujeto a restricciones en las materias primas. La solución óptima es producir 1.5 toneladas de pintura interior y 3 toneladas de pintura exterior. El segundo problema busca minimizar los costos sujeto a restricciones de producción, arrojando una solución óptima de 4 unidades de F y 4 unidades de G. El tercer problema presenta un modelo de programación lineal para maximizar y minimizar una función objetivo sujet
Este documento presenta varios ejemplos de problemas de programación lineal resueltos. El primero involucra maximizar las ganancias de una empresa que fabrica pantalones y chaquetas mediante el uso óptimo de materiales. El segundo maximiza la producción de mesas de dos modelos sujeto a restricciones de tiempo. El tercero maximiza las ventas de dos tipos de bebidas energéticas.
Este documento presenta un cuestionario de 20 preguntas sobre conceptos básicos de Investigación Operativa. La IO se originó a partir de métodos militares y busca aplicar el método científico para resolver problemas complejos en organizaciones. Utiliza enfoques interdisciplinarios y modelos matemáticos para maximizar u optimizar objetivos sujetos a restricciones. Los modelos comunes incluyen modelos icónicos, análogos y matemáticos, con este último teniendo variables de decisión, parámetros y restricciones.
Este documento presenta un cuestionario de 20 preguntas sobre conceptos básicos de Investigación Operativa. La IO se originó a partir de métodos militares y busca aplicar el método científico para resolver problemas complejos en organizaciones. Utiliza enfoques interdisciplinarios y modelos matemáticos para maximizar u optimizar objetivos sujetos a restricciones. Los modelos comunes incluyen modelos icónicos, análogos y matemáticos, con este último teniendo variables de decisión, parámetros y restricciones.
Este documento presenta el sílabo de la asignatura de Investigación Operativa I de la carrera de Contabilidad y Auditoría de la Universidad Nacional de Chimborazo. El sílabo incluye información sobre los objetivos de la asignatura, los contenidos organizados en tres unidades, los resultados de aprendizaje esperados, la metodología y los acuerdos éticos. La asignatura busca impartir conocimientos sobre programación lineal para resolver problemas relacionados con la administración de recursos mediante modelos matemáticos y herramientas comput
Este documento describe cómo la tecnología puede utilizarse para mejorar la enseñanza de las matemáticas. Señala que las herramientas tecnológicas como computadoras, calculadoras gráficas y software como MatLab pueden facilitar el aprendizaje al permitir que los estudiantes se enfoquen en aspectos conceptuales en lugar de cálculos manuales. También sugiere que los cursos híbridos que combinan lo presencial y en línea pueden ser una forma efectiva de integrar la tecnología y mejorar los resultados de
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
2. EJERCICIO # 4
EJERCICIO # 5
Pivote.- el Pivote es el número que se interseca entre el vector entrante y el vector saliente.
Vector Entrante.- es la columna que contiene el número más pequeño.
Vector Saliente.- número positivo más pequeño que resulta de la división de los términos
independientes para el vector entrante.
Este modo solo se aplica a problemas de maximización porque los de minimización
requieren otro tratamiento.
Z = 20A + 30B
2A +2B ≤ 5
A + B ≤ 3
Vector Entrante: B
Vector Saliente: H1
Pivote: 2
El Método de Gauss tengo que hacerlo hasta conseguir que todos los valores de Z sean ≥ 0
Z = 3X1 + 4X2 + 9X3
-15/2 -4 0 -1/2 -11/2
-13/3 -7/3 0 -11/3 -11/3
7/6 2/3 1 5/6 5/6
-11/6 -1/3 0 11/6 17/6
3 2 9 7 2
5 3 8 3 3
7 4 6 5 5
4 3 5 6 7
-5 1 0 0 0 0
-8 -5/2 0 -3/2 -5/2 0
-14 2 0 -3 3 0
-33 -17/2 0 -29/2 -21/2 -7
4 3/2 1 5/2 3/2 1
3 4 2 5 3 2
4 2 3 6 2 3
2 8 4 7 9 4
3 5 9 8 3 2
8 3 2 5 3 2
Z A B H1 H2 VALOR
Z -20 -30 0 0 0
H1 2 2 1 0 5
H2 1 1 0 1 3
SA