Este documento presenta los pasos para resolver un problema de programación lineal mediante el método simplex. El objetivo es maximizar la función Z = 3x1 + 2x2 sujeto a varias restricciones. Se describe el proceso de convertir las desigualdades en igualdades mediante variables holgura, construir el tablero inicial, iterar eligiendo variables pivote y holgura hasta alcanzar la solución óptima de 33 para Z.
Método Simplex Mercadotecnia Análisis de Decisiones Equipo 2 MarketingAD
Explicación del método simplex junto con un ejemplo del mismo por parte de los alumnos de la licenciatura en mercadotecnia de la UAEH en la materia de Análisis de Decisiones.
Atentamente:
Equipo 2
El algoritmo “Simplex”.
Es un procedimiento iterativo que permite ir mejorando la solución a cada paso. El proceso concluye cuando no es posible seguir mejorando más dicha solución. Partiendo del valor de la función objetivo en un vértice cualquiera, el método consiste en buscar sucesivamente otro vértice que mejore al anterior. La búsqueda se hace siempre a través de los lados del polígono(o de las aristas del poliedro, si el número de variables es mayor). Cómo el número de vértices y de aristas) es finito, siempre se podrá encontrar la solución.
Método Simplex Mercadotecnia Análisis de Decisiones Equipo 2 MarketingAD
Explicación del método simplex junto con un ejemplo del mismo por parte de los alumnos de la licenciatura en mercadotecnia de la UAEH en la materia de Análisis de Decisiones.
Atentamente:
Equipo 2
El algoritmo “Simplex”.
Es un procedimiento iterativo que permite ir mejorando la solución a cada paso. El proceso concluye cuando no es posible seguir mejorando más dicha solución. Partiendo del valor de la función objetivo en un vértice cualquiera, el método consiste en buscar sucesivamente otro vértice que mejore al anterior. La búsqueda se hace siempre a través de los lados del polígono(o de las aristas del poliedro, si el número de variables es mayor). Cómo el número de vértices y de aristas) es finito, siempre se podrá encontrar la solución.
La resolución de problemas lineales con sólo dos o tres variables de decisión se puede ilustrar gráficamente, mostrándose como una ayuda visual para comprender muchos de los conceptos y términos que se utilizan y formalizan con métodos de solución más sofisticados, como por ejemplo el Método Simplex, necesarios para la resolución de problemas con varias variables. Para ello se puede usar el método Gráfico.
Aunque en la realidad rara vez surgen problemas con sólo dos o tres variables de decisión, es sin embargo muy útil esta metodología de solución e interpretación, en la que se verán las situaciones típicas que se pueden dar, como son la existencia de una solución óptima única, de soluciones óptimas alternativas, la no existencia de solución y la no acotación.
Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3.pdfsandradianelly
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ACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLAJAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA, crea y desarrolla ACERTIJO: «CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS». Esta actividad de aprendizaje lúdico que implica de cálculo aritmético y motricidad fina, promueve los pensamientos lógico y creativo; ya que contempla procesos mentales de: PERCEPCIÓN, ATENCIÓN, MEMORIA, IMAGINACIÓN, PERSPICACIA, LÓGICA LINGUISTICA, VISO-ESPACIAL, INFERENCIA, ETCÉTERA. Didácticamente, es una actividad de aprendizaje transversal que integra áreas de: Matemáticas, Neurociencias, Arte, Lenguaje y comunicación, etcétera.
Las capacidades sociomotrices son las que hacen posible que el individuo se pueda desenvolver socialmente de acuerdo a la actuación motriz propias de cada edad evolutiva del individuo; Martha Castañer las clasifica en: Interacción y comunicación, introyección, emoción y expresión, creatividad e imaginación.
1. Docente: Ing. Marco Luis Pérez Silva Email: mperezucv@hotmail.com Facultad de Ciencias Empresariales
2. Vamos a resolver el siguiente problema: Maximizar Z = f(x 1 ,x 2 ) = 3x 1 + 2x 2 Sujeto a: 2x 1 + x 2 ≤ 18 2x 1 + 3x 2 ≤ 42 3x 1 + x 2 ≤ 24 x 1 ≥ 0 , x 2 ≥ 0 Facultad de Ciencias Empresariales - Escuela de Administración
3. 1. Convertir las desigualdades en igualdades: Se introduce una variable de holgura por cada una de las restricciones, este caso s 1 , s 2 , s 3 para convertirlas en igualdades y formar el sistema de ecuaciones estandar. Usando en simplex el siguiente criterio: Signo: Introducir ≤ s n Facultad de Ciencias Empresariales - Escuela de Administración
4. 2x 1 + x 2 + s 1 = 18 2x 1 + 3x 2 + s 2 = 42 3x 1 + x 2 + s 3 = 24 Facultad de Ciencias Empresariales - Escuela de Administración
5. 2. Igualar la función objetivo a cero y despues agregar la variables de holgura del sistema anterior: Z - 3 x 1 - 2 x 2 = 0 Para este caso en particular la funcion objetivo ocupa la ultima fila del tablero, pero de preferencia siempre se devera de colocar como la primer fila Cuando minimizamos se toma el valor (+) positivo de Fo para convertirlo en negativo y cuando maximizamos tomamos el valor (+) negativo de Fo para convertirlo en positivo. 3. Escribir el tablero inicial simplex: En las columnas aparecerán todas las variables del problema y, en las filas, los coeficientes de las igualdades obtenidas, una fila para cada restricción y la última fila con los coeficientes de la función objetivo: Facultad de Ciencias Empresariales - Escuela de Administración
6. Tablero Inicial Base Variable de decisión Variable de holgura Solución X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 S 1 2 1 1 0 0 18 S 2 2 3 0 1 0 42 S 3 3 1 0 0 1 24 Z -3 -2 0 0 0 0 Facultad de Ciencias Empresariales - Escuela de Administración
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9. Iteración No. 1 Base Variable de decisión Variable de holgura Solución Operación X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 S 1 2 1 1 0 0 18 18/2 = 9 S 2 2 3 0 1 0 42 42/2 = 21 S 3 3 1 0 0 1 24 24/3 = 8 Z -3 -2 0 0 0 0 Facultad de Ciencias Empresariales - Escuela de Administración
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11. Resultado de Iteración No. 1 Base Variable de decisión Variable de holgura Solución Operación X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 S 1 0 1/3 1 0 -2/3 2 f(S 1 ) – 2 f(X 1 ) S 2 0 7/3 0 1 -2/3 26 f(S 2 ) – 2 f(X 1 ) X 1 1 1/3 0 0 -1/3 8 (1/3) X 1 Z 0 -1 0 0 1 24 f(Z) + 3 f(X 1 ) Facultad de Ciencias Empresariales - Escuela de Administración
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13. Iteración No. 2 Base Variable de decisión Variable de holgura Solución Operación X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 S 1 0 1/3 1 0 -2/3 2 2/(1/3) = 6 S 2 0 7/3 0 1 -2/3 26 26/(7/3) = 78/7 X 1 1 1/3 0 0 -1/3 8 8/(1/3) = 24 Z 0 -1 0 0 1 24 Facultad de Ciencias Empresariales - Escuela de Administración
14. Resultado de Iteración No. 2 Base Variable de decisión Variable de holgura Solución Operación X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 X 2 0 1 3 0 -2 6 3X 2 S 2 0 0 -7 0 4 12 f(S 2 ) – (7/3) f(X 2 ) X 1 1 0 -1 0 1 6 f(X 1 ) – (1/3) f(X 2 ) Z 0 0 3 0 -1 30 f(Z) + f(X 2 ) Facultad de Ciencias Empresariales - Escuela de Administración
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16. Iteración No. 3 Base Variable de decisión Variable de holgura Solución Operación X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 X 2 0 1 3 0 -2 6 No se toma por ser negativo S 2 0 0 -7 0 4 12 12/4 = 3 X 1 1 0 -1 0 1 6 6/1 = 6 Z 0 0 3 0 -1 30 Facultad de Ciencias Empresariales - Escuela de Administración
17. Resultado de Iteración No. 3 Base Variable de decisión Variable de holgura Solución Operación X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 X 2 0 1 -1/2 0 0 12 f(X 2 ) + 2 f(S 3 ) S 3 0 0 -7/4 0 1 3 (1/4) S 3 X 1 1 0 -3/4 0 0 3 f(X 1 ) – f(S 3 ) Z 0 0 5/4 0 0 33 f(Z) + f(S 3 ) Facultad de Ciencias Empresariales - Escuela de Administración
18. Tablero Final Base Variable de decisión Variable de holgura Solución X 1 X 2 S 1 S 2 S 3 X 2 0 1 -1/2 0 0 12 S 3 0 0 -7/4 0 1 3 X 1 1 0 -3/4 0 0 3 Z 0 0 5/4 0 0 33 Facultad de Ciencias Empresariales - Escuela de Administración
19. Como todos los coeficientes de la fila de la función objetivo son positivos, hemos llegado a la solución óptima. Los solución óptima viene dada por el valor de Z en la columna de los valores solución, en nuestro caso: 33 . Facultad de Ciencias Empresariales - Escuela de Administración