Este documento presenta un modelo de programación lineal para optimizar la producción y distribución de piña y kigui. Incluye la función objetivo de maximizar las ganancias y restricciones como la capacidad de los trabajadores, la demanda de los productos y que las variables deben ser positivas. También menciona que la programación lineal es útil para resolver problemas de ingeniería y ciencias sociales mediante modelos matemáticos.

1. INVESTIGACION DE OPERACIONES IPOR:LINDA JOHANA SALCEDO ANDRADE

2. Contenido programático

3. 1. MODELOS2. METODOS DE OPTIMIZACION 2.1 GRAFICA2.2 SIMPLEX2.3 DUAL2.4 TRANSPORTES2.5 ASIGNACION

4. NOTA!!!!!EL MATEMATICO GEORGE BARNARD ( 8 DE NOVIEMBRE DE 1914 – 13 DE MAYO DE 2005 ) ES CONSIDERADO COMO “EL PADRE DE LA PROGRAMCION LINEAL”

5. INVESTIGACION DE OPERACIONES.La investigación de operaciones es la aplicación, por grupos interdisciplinarios, del método científico a problemas relacionados con el control de las organizaciones o sistemas, a fin de que se produzcan soluciones que mejor sirvan a los objetivos de la organización.

6. 1. MODELOS de la programación lineal en la agroindustriales

7. Programación linealLa Programación Lineal (PL) es una de las principales ramas de la Investigación Operativa. En esta categoría se consideran todos aquellos modelos de optimización donde las funciones que lo componen, es decir, función objetivo y restricciones, son funciones lineales en las variables de decisión.

8. MODELOS.Los modelos de Programación Lineal por su sencillez son frecuentemente usados para abordar una gran variedad de problemas de naturaleza real en ingeniería y ciencias sociales, lo que ha permitido a empresas y organizaciones importantes beneficios y ahorros asociados a su utilización.

9. Modelos.Modelos de la dietaModelos de asignación de trabajo modelos combinación optima de bienes modelo de la clasificación de la producción y tiempoModelo de estudio de mercadoModelo de sección de medio publicitario Modelo de dimensionamiento de lotes

10. EJEMPLO.Piña Kigui. Precio: 100 $/unidadDemanda: 50 u/semana Precio: 90 $/unidadDemanda: 100 u/semanaEmpaque 5$/unid. D15 mint/unid. D5 mint/unid. B15 mint/unid. C10 mint/unid. C5 mint/unid. A10 mint/unid. A15 mint/unid. B15 mint/unid. Distribución Kigui20 $ /unid. Distribución piña20 $ /unid. Embases20 $ /unid. A,b,c,d : trabajadores.Trabajan 8 horas 5 días a la semana 40 horas /sem.NOTA: 60 operativos son: 6000 $/semana

11. RECOGEMOS LA INFORMACION VITAL DURANTE EL PROCESO ANTERIO , CONOCIENDO CADA UNO DE LOS SISTEMAS EN QUE SE TRABAJA COMO EN EL EMPACADO Y SOBRE TODO EN LOS PROCESO EN DONDE SUFRE TRABSFORMACIONES PARA EL PRODUCTO FINAL, TENIENDO COMO OBJETIVO LAS GANANCIASMODELO COMCEPTUAL.

12. FUNCION OBJETIVO.Define la medida de efectividad que obtiene el sistema, cuando los valores de las variables de decisión con sus respectivos parámetros y restricciones, dan como resultado un mejoramiento del sistema

13. MODELO MATEMATICO.Zmax=(90-45)$/unid (Punid.)+(10-40)$/unid (kunid.)Análisis dimensional Z utilidadFunción objetivo

14. RESTRICCIONES.En un problema de optimización se busca maximizar o minimizar una cantidad específica llamada objetivo, la cual depende de un número finito de variables, en un modelo de optimización restringida, éstas se encuentran relacionadas a través de una o más restricciones.TIPOS DE RESTRICCIONES:1. Restricción de capacidad2. Restricción de demanda3. Restricción de positividad

15. RESTRICCIONES DE CAPACIDAD. × sem.C.T.A 15mit/unid (Punid) + 10mint/unid (kunid) ≤2400C.T.B 15mit/unid (Punid) + 30mint/unid (kunid) ≤2400C.T.C 15mit/unid (Punid) + 5mint/unid (kunid) ≤2400C.T.D 15mit/unid (Punid) + 5mint/unid (kunid) ≤2400C.T.C C.T.DRESTRIGCION REBUNDANTE

16. RESTRIGCIONES DE DEMANDA.Demanda Piña =1Punid + Ø kunid≤100Demanda Kigui = Ø Punid + 1 k unid ≤ 50RESTRIGCIONES DE POSITIVIDAD.P ; K; ≥ 0

17. MODELO INFORMATICO.En investigación de operaciones o (IO) se enseña en los departamentos de ingeniería industrial o de matemática aplicada como en otros campos, pero las herramientas de la IO son enseñadas en un curso de estudio en Ingeniería de Sistemas. La IO trata de la optimización de un proceso arbitrario bajo múltiples restricciones.