SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 9
Modelo de 
Transporte 
Se debe contar con: 
Nivel de oferta en cada 
fuente y la cantidad de 
demanda en cada 
destino. 
ii) Costo de 
transporte unitario de 
mercadería desde cada 
fuente a cada destino.
También es necesario satisfacer ciertas restricciones: 
1. No enviar más de la capacidad 
especificada desde cada punto de 
suministro (oferta). 
2. Enviar bienes solamente por las 
rutas válidas. 
3. Cumplir (o exceder) los 
requerimientos de bienes en los 
puntos de demanda. 
2.1.1 Regla 
de la esquina 
noroeste 
(MEN) 
Algoritmos 
Específicos 
2.1.2 Método 
por 
aproximación 
de Vogel 
(MAV) 
2.1.3 Método 
del costo 
mínimo 
(MCM) 
2.1.5 DIMO 
(método de 
distribución 
modificada) 
2.1.4 Método 
del paso 
secuencial y
La regla de la 
esquina noroeste, 
el método de 
aproximación de 
Vogel y el método 
del costo mínimo 
son alternativas 
para encontrar 
una solución 
inicial factible. 
El método del 
escalón y el DIMO 
son alternativas 
para proceder de 
una solución 
inicial factible a la 
óptima. 
Por tanto, el 
primer paso es 
encontrar una 
solución inicial 
factible, que por 
definición es 
cualquier 
distribución de 
ofertas que 
satisfaga todas las 
demandas 
Una vez obtenida 
una solución 
básica factible, el 
algoritmo procede 
paso a paso para 
encontrar un 
mejor valor para 
la función 
objetivo. 
La solución 
óptima es una 
solución factible 
de costo mínimo 
Para aplicar los 
algoritmos, 
primero hay que 
construir una 
tabla de 
transporte. 
Se inicia el proceso 
desde la esquina 
izquierda superior 
Se ubican tantas 
unidades como sea 
posible en la ruta 
Regla de la esquina 
Cantidad de Unidades 
= 
Mínimo(disponibilidad, 
demanda) 
Las demandas se 
satisfacen recorriendo 
sucesivamente de 
izquierda a derecha y 
las ofertas se destinan 
recorriendo de arriba 
hacia abajo. 
Las siguientes 
asignaciones se hacen 
o bien recorriendo 
hacia la derecha o 
bien hacia abajo. 
Noroeste
PRIMERA ASIGNACIÓN: 
Plantas 
Puertos 1 2 3 4 Oferta 
1 12 13 4 6 
400 100 500 
2 6 4 10 11 
ASI HASTA LA CUARTA ASIGNACIÓN: 
ESQUINA NOROESTE: SOLUCIÓN FINAL FACTIBLE. 
700 
3 10 9 12 4 
800 
Demanda 0 400 900 200 500 2000 
Plantas 
Puertos 1 2 3 4 Oferta 
1 12 13 4 6 
400 100 100 500 
2 6 4 10 11 
700 0 700 
3 10 9 12 4 
100 700 800 
Demanda 0 400 0 900 200 500 2000 
Plantas 
Puertos 1 2 3 4 Oferta 
1 12 13 4 6 
400 100 100 500 
2 6 4 10 11 
700 0 700 
3 10 9 12 4 
100 200 500 0 800 
Demanda 0 400 0 900 200 500 2000 
Valor FO: 400*12+100*13+700*4+100*9+200*12+500*4= $14.200
Método de aproximación de Vogel (MAV) 
MAV usa información de costos mediante el concepto de costo de oportunidad para determinar una 
solución inicial factible. 
Seleccionar en una fila la ruta más barata y la que le sigue. Hacer su diferencia (penalidad), que es el 
costo adicional por enviar una unidad desde el origen actual al segundo destino y no al primero. 
En nuestro caso, para el puerto1, C13 y C14; Penalidad = 6 - 4 
MAV asigna un costo de penalidad por no usar la mejor ruta en esta fila. 
1. Identificar la 
fi la o columna 
con la máxima 
penalidad. 
2.Colocar la máxima asignación 
posible a la ruta no usada que 
tenga menor costo en la fila o 
columna seleccionada en el punto 
1 (los empates se resuelven 
arbitrariamente) 
3. Reajustar la 
oferta y 
demanda en 
vi s ta de esta 
as ignación. 
5. Calcular los 
nuevos costos 
de penalidad. 
4. Eliminar la columna 
en la que haya quedado 
una demanda 0 (o la fila 
con oferta 0), de 
consideraciones 
posteriores. 
Plantas 
Puertos 1 2 3 4 Oferta 
1 12 13 4 6 
200 300 300 500 
2 6 4 10 11 
700 0 700 
3 10 9 12 4 
400 200 200 600 800 
Demanda 400 900 0 200 200 500 2000 
Costo: 200*4+300*6+700*4+400*10+200*9+200*4 = $12.000
MÉTODO DEL COSTO MÍNIMO 
Fundamento 
Asignar la mayor 
cantidad de unidades 
a una ruta disponible 
de costo mínimo 
Dada una 
tabla de 
transporte 
Puertos 1 2 3 4 Oferta 
1 12 13 4 6 0 
300 200 300 500 
2 6 4 10 0 
700 0 700 
3 10 9 12 4 100 0 
100 200 500 300 800 
Demanda 300 400 200 900 0 200 0 500 2000
Método Rutas Costo 
MEN 6 $14.200 
MAV 6 $12.000 
MCM 6 $12.000 
Método de Pasos 
Secuenciales 
En cada paso se intenta 
enviar artículos por una ruta 
que no se haya usado en la 
solución factible actual, en 
tanto se elimina una ruta 
usada actualmente. 
En cada cambio de 
ruta debe cumplirse 
que: 
2. Que mejore el valor 
de la función objetivo 
1. La solución siga 
siendo factible y
PASO 1: 
Algoritmo 
Usar la solución actual (MEN, MAV o MCM) para crear 
una trayectoria única del paso secuencial. Usar estas 
trayectorias para calcular el costo marginal de introducir 
a la solución cada ruta no usada. 
Si todos los costos marginales son iguales o mayores que 
cero, terminar; se tendrá la solución óptima. Si no, elegir 
la celda que tenga el costo marginal más negativo 
(empates se resuelven arbitrariamente) 
Usando la trayectoria del paso secuencial, determine el 
máximo número de artículos que se pueden asignar a la 
ruta elegida en el punto 2 y ajustar la distribución 
adecuadamente. 
Regrese al paso 1 
Plantas 
Puertos 1 2 3 4 Oferta 
1 12 13 4 6 
400 100 100 500 
2 6 4 10 11 
700 0 700 
3 10 9 12 4 
100 200 500 0 800 
Demanda 0 400 0 900 200 500 2000 
Plantas 
Puertos 1 2 3 4 Oferta 
1 12 13 4 6 
400 100 - + 100 500 
2 6 4 10 11 
700 0 700 
3 10 9 12 4 
100 + 200 - 500 0 800 
Demanda 0 400 0 900 0 200 0 500 2000 
Trayectoria 1: +C 
-C 
13 
12 
+C 
-C 
32 
33 
Plantas 
Puertos 1 2 3 4 Oferta 
1 12 13 4 6 
400 100 - + 100 500 
2 6 4 10 11 
700 0 700 
3 10 9 12 4 
100 + 200 - 500 0 800 
Demanda 0 400 0 900 0 200 0 500 2000
COSTO DE LA TRAYECTORIA: 
PASO 2: 
1: +(4)-(13)+(9)-(12)= -12 2: +(6)-(13)+(9)-(4) = -2 
3: +(6)-(4)+(13)-(12)= 3 4: +(10)-(4)+(9)-(12) = 3 
5: +(11)-(4)+(9)-(4) = 12 6: +(10)-(9)+(13)-(12)= 2 
1: +(4)-(13)+(9)-(12)= -12 2: +(6)-(13)+(9)-(4) = -2 
3: +(6)-(4)+(13)-(12)= 3 4: +(10)-(4)+(9)-(12) = 3 
5: +(11)-(4)+(9)-(4) = 2 6: +(10)-(9)+(13)-(12)= 2 
La solución factible NO es óptima !! 
Se selecciona la trayectoria 1 (costo marginal más negativo) 
Paso 3 (Generación de la nueva tabla): 
Plantas 
Puertos 1 2 3 4 Oferta 
1 12 13 4 6 
400 - 100 + 100 500 
2 6 4 10 11 
700 0 700 
3 10 9 12 4 
200 + 100 - 500 0 800 
Demanda 0 400 0 900 0 200 0 500 2000 
Costo: $13.000

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

El problema del transporte diapositivas
El problema del transporte diapositivasEl problema del transporte diapositivas
El problema del transporte diapositivas
mariandrearias
 
METODO CUANTITATIVO PARA LA LOCALIZACION DE UNA SOLA INSTALACION
METODO CUANTITATIVO PARA LA LOCALIZACION DE UNA SOLA INSTALACIONMETODO CUANTITATIVO PARA LA LOCALIZACION DE UNA SOLA INSTALACION
METODO CUANTITATIVO PARA LA LOCALIZACION DE UNA SOLA INSTALACION
Raul Garcia Hernandez
 
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporte
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporteProblemas resueltos-de-metodos-de-transporte
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporte
Alexander Chunhuay Ruiz
 

Was ist angesagt? (16)

Problema de transporte
Problema de transporteProblema de transporte
Problema de transporte
 
Solución del modelo de transporte
Solución del modelo de transporteSolución del modelo de transporte
Solución del modelo de transporte
 
Regresión Múltiple Excel
Regresión Múltiple ExcelRegresión Múltiple Excel
Regresión Múltiple Excel
 
El problema del transporte diapositivas
El problema del transporte diapositivasEl problema del transporte diapositivas
El problema del transporte diapositivas
 
Carriel
CarrielCarriel
Carriel
 
Solución del modelo de transporte
Solución del modelo de transporteSolución del modelo de transporte
Solución del modelo de transporte
 
METODO CUANTITATIVO PARA LA LOCALIZACION DE UNA SOLA INSTALACION
METODO CUANTITATIVO PARA LA LOCALIZACION DE UNA SOLA INSTALACIONMETODO CUANTITATIVO PARA LA LOCALIZACION DE UNA SOLA INSTALACION
METODO CUANTITATIVO PARA LA LOCALIZACION DE UNA SOLA INSTALACION
 
Materia operativa subir
Materia operativa subirMateria operativa subir
Materia operativa subir
 
Trasporte
TrasporteTrasporte
Trasporte
 
Unidad 1
Unidad 1Unidad 1
Unidad 1
 
Materia operativa
Materia operativaMateria operativa
Materia operativa
 
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporte
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporteProblemas resueltos-de-metodos-de-transporte
Problemas resueltos-de-metodos-de-transporte
 
Materia
MateriaMateria
Materia
 
Manual etabs (básico)
Manual etabs (básico)Manual etabs (básico)
Manual etabs (básico)
 
Punto de equilibrio
Punto de equilibrioPunto de equilibrio
Punto de equilibrio
 
EC2 F2 Act 12 Ejercicio de explicación de solución inicial de modelo de trans...
EC2 F2 Act 12 Ejercicio de explicación de solución inicial de modelo de trans...EC2 F2 Act 12 Ejercicio de explicación de solución inicial de modelo de trans...
EC2 F2 Act 12 Ejercicio de explicación de solución inicial de modelo de trans...
 

Ähnlich wie Operativa (20)

Materia
MateriaMateria
Materia
 
materia
materiamateria
materia
 
Iopertivab
IopertivabIopertivab
Iopertivab
 
Materia
MateriaMateria
Materia
 
Materia
MateriaMateria
Materia
 
480074202-SEMANA-7.pdf
480074202-SEMANA-7.pdf480074202-SEMANA-7.pdf
480074202-SEMANA-7.pdf
 
Unidad 1
Unidad 1 Unidad 1
Unidad 1
 
Asignacion y Transporte - Diapositivas Clase.pdf
Asignacion y Transporte - Diapositivas Clase.pdfAsignacion y Transporte - Diapositivas Clase.pdf
Asignacion y Transporte - Diapositivas Clase.pdf
 
Notas m todo_de_transporte
Notas m todo_de_transporteNotas m todo_de_transporte
Notas m todo_de_transporte
 
Operativa II
Operativa IIOperativa II
Operativa II
 
Modelotransporte y-asignacion
Modelotransporte y-asignacionModelotransporte y-asignacion
Modelotransporte y-asignacion
 
Método vogel
Método vogelMétodo vogel
Método vogel
 
Memmetpp
MemmetppMemmetpp
Memmetpp
 
Io 3ra modelo de transporte
Io 3ra modelo de transporteIo 3ra modelo de transporte
Io 3ra modelo de transporte
 
Problema de Transporte.pptx
Problema de Transporte.pptxProblema de Transporte.pptx
Problema de Transporte.pptx
 
Administración de la Producción II
Administración de la Producción IIAdministración de la Producción II
Administración de la Producción II
 
Leccion evaluativa 2
Leccion evaluativa 2Leccion evaluativa 2
Leccion evaluativa 2
 
Martes 5 mayo del 2015 (2) (1)
Martes 5 mayo del 2015 (2) (1)Martes 5 mayo del 2015 (2) (1)
Martes 5 mayo del 2015 (2) (1)
 
u3
u3u3
u3
 
Unidad 1
Unidad 1Unidad 1
Unidad 1
 

Mehr von Maybeth Ponce (17)

Taller 1
Taller 1Taller 1
Taller 1
 
Taller n
Taller nTaller n
Taller n
 
Trabajo de operativa grupo
Trabajo de operativa grupoTrabajo de operativa grupo
Trabajo de operativa grupo
 
Proyecto investigacion-final-1
Proyecto investigacion-final-1Proyecto investigacion-final-1
Proyecto investigacion-final-1
 
Img 0009
Img 0009Img 0009
Img 0009
 
Img 0011
Img 0011Img 0011
Img 0011
 
Img 0007
Img 0007Img 0007
Img 0007
 
Img 0006
Img 0006Img 0006
Img 0006
 
Img 0005
Img 0005Img 0005
Img 0005
 
Img 0004
Img 0004Img 0004
Img 0004
 
Img 0003
Img 0003Img 0003
Img 0003
 
Img 0002
Img 0002Img 0002
Img 0002
 
Img 0001
Img 0001Img 0001
Img 0001
 
Img
ImgImg
Img
 
El uso de la tecnología en el aprendizaje de la matemática
El uso de la tecnología en el aprendizaje de la matemáticaEl uso de la tecnología en el aprendizaje de la matemática
El uso de la tecnología en el aprendizaje de la matemática
 
Seguimientodel silaboestudiantesupa2014
Seguimientodel silaboestudiantesupa2014Seguimientodel silaboestudiantesupa2014
Seguimientodel silaboestudiantesupa2014
 
Silabo de operativa
Silabo de  operativaSilabo de  operativa
Silabo de operativa
 

Kürzlich hochgeladen

NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdfNUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
UPTAIDELTACHIRA
 
5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL
5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL
5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL
MiNeyi1
 
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
RigoTito
 
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
EliaHernndez7
 

Kürzlich hochgeladen (20)

SESION DE PERSONAL SOCIAL. La convivencia en familia 22-04-24 -.doc
SESION DE PERSONAL SOCIAL.  La convivencia en familia 22-04-24  -.docSESION DE PERSONAL SOCIAL.  La convivencia en familia 22-04-24  -.doc
SESION DE PERSONAL SOCIAL. La convivencia en familia 22-04-24 -.doc
 
Qué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaQué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativa
 
Abril 2024 - Maestra Jardinera Ediba.pdf
Abril 2024 -  Maestra Jardinera Ediba.pdfAbril 2024 -  Maestra Jardinera Ediba.pdf
Abril 2024 - Maestra Jardinera Ediba.pdf
 
Prueba libre de Geografía para obtención título Bachillerato - 2024
Prueba libre de Geografía para obtención título Bachillerato - 2024Prueba libre de Geografía para obtención título Bachillerato - 2024
Prueba libre de Geografía para obtención título Bachillerato - 2024
 
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdfNUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
 
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónEstrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
 
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronósticoSesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
 
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdfTema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
Tema 8.- PROTECCION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN.pdf
 
5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL
5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL
5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL
 
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdfGUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
 
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
 
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
 
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
 
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDADCALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
CALENDARIZACION DE MAYO / RESPONSABILIDAD
 
Dinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes dDinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes d
 
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdfSELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
 
Presentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
Presentacion Metodología de Enseñanza MultigradoPresentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
Presentacion Metodología de Enseñanza Multigrado
 
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdfInfografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
 
PIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonables
PIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonablesPIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonables
PIAR v 015. 2024 Plan Individual de ajustes razonables
 
Feliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdf
Feliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdfFeliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdf
Feliz Día de la Madre - 5 de Mayo, 2024.pdf
 

Operativa

  • 1. Modelo de Transporte Se debe contar con: Nivel de oferta en cada fuente y la cantidad de demanda en cada destino. ii) Costo de transporte unitario de mercadería desde cada fuente a cada destino.
  • 2. También es necesario satisfacer ciertas restricciones: 1. No enviar más de la capacidad especificada desde cada punto de suministro (oferta). 2. Enviar bienes solamente por las rutas válidas. 3. Cumplir (o exceder) los requerimientos de bienes en los puntos de demanda. 2.1.1 Regla de la esquina noroeste (MEN) Algoritmos Específicos 2.1.2 Método por aproximación de Vogel (MAV) 2.1.3 Método del costo mínimo (MCM) 2.1.5 DIMO (método de distribución modificada) 2.1.4 Método del paso secuencial y
  • 3. La regla de la esquina noroeste, el método de aproximación de Vogel y el método del costo mínimo son alternativas para encontrar una solución inicial factible. El método del escalón y el DIMO son alternativas para proceder de una solución inicial factible a la óptima. Por tanto, el primer paso es encontrar una solución inicial factible, que por definición es cualquier distribución de ofertas que satisfaga todas las demandas Una vez obtenida una solución básica factible, el algoritmo procede paso a paso para encontrar un mejor valor para la función objetivo. La solución óptima es una solución factible de costo mínimo Para aplicar los algoritmos, primero hay que construir una tabla de transporte. Se inicia el proceso desde la esquina izquierda superior Se ubican tantas unidades como sea posible en la ruta Regla de la esquina Cantidad de Unidades = Mínimo(disponibilidad, demanda) Las demandas se satisfacen recorriendo sucesivamente de izquierda a derecha y las ofertas se destinan recorriendo de arriba hacia abajo. Las siguientes asignaciones se hacen o bien recorriendo hacia la derecha o bien hacia abajo. Noroeste
  • 4. PRIMERA ASIGNACIÓN: Plantas Puertos 1 2 3 4 Oferta 1 12 13 4 6 400 100 500 2 6 4 10 11 ASI HASTA LA CUARTA ASIGNACIÓN: ESQUINA NOROESTE: SOLUCIÓN FINAL FACTIBLE. 700 3 10 9 12 4 800 Demanda 0 400 900 200 500 2000 Plantas Puertos 1 2 3 4 Oferta 1 12 13 4 6 400 100 100 500 2 6 4 10 11 700 0 700 3 10 9 12 4 100 700 800 Demanda 0 400 0 900 200 500 2000 Plantas Puertos 1 2 3 4 Oferta 1 12 13 4 6 400 100 100 500 2 6 4 10 11 700 0 700 3 10 9 12 4 100 200 500 0 800 Demanda 0 400 0 900 200 500 2000 Valor FO: 400*12+100*13+700*4+100*9+200*12+500*4= $14.200
  • 5. Método de aproximación de Vogel (MAV) MAV usa información de costos mediante el concepto de costo de oportunidad para determinar una solución inicial factible. Seleccionar en una fila la ruta más barata y la que le sigue. Hacer su diferencia (penalidad), que es el costo adicional por enviar una unidad desde el origen actual al segundo destino y no al primero. En nuestro caso, para el puerto1, C13 y C14; Penalidad = 6 - 4 MAV asigna un costo de penalidad por no usar la mejor ruta en esta fila. 1. Identificar la fi la o columna con la máxima penalidad. 2.Colocar la máxima asignación posible a la ruta no usada que tenga menor costo en la fila o columna seleccionada en el punto 1 (los empates se resuelven arbitrariamente) 3. Reajustar la oferta y demanda en vi s ta de esta as ignación. 5. Calcular los nuevos costos de penalidad. 4. Eliminar la columna en la que haya quedado una demanda 0 (o la fila con oferta 0), de consideraciones posteriores. Plantas Puertos 1 2 3 4 Oferta 1 12 13 4 6 200 300 300 500 2 6 4 10 11 700 0 700 3 10 9 12 4 400 200 200 600 800 Demanda 400 900 0 200 200 500 2000 Costo: 200*4+300*6+700*4+400*10+200*9+200*4 = $12.000
  • 6. MÉTODO DEL COSTO MÍNIMO Fundamento Asignar la mayor cantidad de unidades a una ruta disponible de costo mínimo Dada una tabla de transporte Puertos 1 2 3 4 Oferta 1 12 13 4 6 0 300 200 300 500 2 6 4 10 0 700 0 700 3 10 9 12 4 100 0 100 200 500 300 800 Demanda 300 400 200 900 0 200 0 500 2000
  • 7. Método Rutas Costo MEN 6 $14.200 MAV 6 $12.000 MCM 6 $12.000 Método de Pasos Secuenciales En cada paso se intenta enviar artículos por una ruta que no se haya usado en la solución factible actual, en tanto se elimina una ruta usada actualmente. En cada cambio de ruta debe cumplirse que: 2. Que mejore el valor de la función objetivo 1. La solución siga siendo factible y
  • 8. PASO 1: Algoritmo Usar la solución actual (MEN, MAV o MCM) para crear una trayectoria única del paso secuencial. Usar estas trayectorias para calcular el costo marginal de introducir a la solución cada ruta no usada. Si todos los costos marginales son iguales o mayores que cero, terminar; se tendrá la solución óptima. Si no, elegir la celda que tenga el costo marginal más negativo (empates se resuelven arbitrariamente) Usando la trayectoria del paso secuencial, determine el máximo número de artículos que se pueden asignar a la ruta elegida en el punto 2 y ajustar la distribución adecuadamente. Regrese al paso 1 Plantas Puertos 1 2 3 4 Oferta 1 12 13 4 6 400 100 100 500 2 6 4 10 11 700 0 700 3 10 9 12 4 100 200 500 0 800 Demanda 0 400 0 900 200 500 2000 Plantas Puertos 1 2 3 4 Oferta 1 12 13 4 6 400 100 - + 100 500 2 6 4 10 11 700 0 700 3 10 9 12 4 100 + 200 - 500 0 800 Demanda 0 400 0 900 0 200 0 500 2000 Trayectoria 1: +C -C 13 12 +C -C 32 33 Plantas Puertos 1 2 3 4 Oferta 1 12 13 4 6 400 100 - + 100 500 2 6 4 10 11 700 0 700 3 10 9 12 4 100 + 200 - 500 0 800 Demanda 0 400 0 900 0 200 0 500 2000
  • 9. COSTO DE LA TRAYECTORIA: PASO 2: 1: +(4)-(13)+(9)-(12)= -12 2: +(6)-(13)+(9)-(4) = -2 3: +(6)-(4)+(13)-(12)= 3 4: +(10)-(4)+(9)-(12) = 3 5: +(11)-(4)+(9)-(4) = 12 6: +(10)-(9)+(13)-(12)= 2 1: +(4)-(13)+(9)-(12)= -12 2: +(6)-(13)+(9)-(4) = -2 3: +(6)-(4)+(13)-(12)= 3 4: +(10)-(4)+(9)-(12) = 3 5: +(11)-(4)+(9)-(4) = 2 6: +(10)-(9)+(13)-(12)= 2 La solución factible NO es óptima !! Se selecciona la trayectoria 1 (costo marginal más negativo) Paso 3 (Generación de la nueva tabla): Plantas Puertos 1 2 3 4 Oferta 1 12 13 4 6 400 - 100 + 100 500 2 6 4 10 11 700 0 700 3 10 9 12 4 200 + 100 - 500 0 800 Demanda 0 400 0 900 0 200 0 500 2000 Costo: $13.000