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En el método M, el uso de la penalización, M, puede conducir a un error de redondeo. El método de dos fases elimina el uso de la constante M. Como su nombre lo indica, el método resuelve la PL en dos fases; en la fase I se trata de encontrar la solución factible básica inicial y, si se halla una, se invoca la fase II para resolver el problema original.

Fase 1

Ponga el problema en forma de ecuación y agregue las variables artificiales necesarias a las restricciones (exactamente como en el método M), para tener la certeza de una solución básica. A continuación, determine una solución básica de la ecuación resultante que siempre minimice la suma de las variables artificiales, independientemente de si la PL es de maximización o minimización. Si el valor mínimo de la suma es positivo, el problema de PL no tiene una solución factible. De lo contrario, si el valor mínimo es cero, prosiga con la fase II.

Fase 2

Use la solución factible de la fase I como una solución factible básica inicial para el problema original.

-Grafique toda la re triccione , incluida la de no negatividad -El e pacio de olucione con ta de una infinidad de punto factibles -Identifique lo punto de e quina factible del e pacio de olucione

-Una cantidad finita de punto de e quina da lo candidato para la olución óptima -Se usa la función objetivo para determinar el punto de e quina óptimo de entre todo lo candidatos

El problema dual se define sistemáticamente a partir del modelo de PL primal (u original). Los dos problemas están estrechamente relacionados en el sentido de que la solución óptima de uno proporciona automáticamente la solución óptima al otro.

Modelo Simplex, Analisis de Sensibilidad y Dualidad

Metodo de dos faces

Dualidad

ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

En PL, los parámetros (datos de entrada) del modelo pueden cambiar dentro de ciertos límites sin que cambie la solución óptima. Esto se conoce como análisis de sensibilidad y será el tema de esta sección. Más adelante, en el capítulo 4 estudiaremos el análisis post óptimo, el cual tiene que ver con la determinación de la nueva solución óptima cuando se cambian ciertos datos de entrada.

Pasos del simplex

Paso 0. Determine la solución factible básica inicial. Paso 1. Seleccione una variable de entrada utilizando la condición de optimalidad. Deténgase si no hay variable de entrada; la última condición es óptima. De otro modo, prosiga con el paso 2. Paso 2. Seleccione una variable de salida utilizando la condición de factibilidad. Paso 3. Aplique los cálculos de GaussJordan para determinar la nueva solución básica

Simplex, Metodo Grafico