SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 15
INVESTIGACIÓN OPERATIVA Curso 2003/2004 ASPECTOS GENERALES DE PROGRAMACION LINEAL
Tema 2 PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Formulación del problema Función objetivo:  Max(Min) Z=c 1 x 1 +c 2 x 2 +..+c n x n Restricciones (limitaciones del conjunto de soluciones) s.a a 11 x 1 +a 12 x 2 +..+a 1n x n       = b 1 a 21 x 1 +a 22 x 2 +..+a 2n x n       = b 2 ................................................. a m1 x 1 +a m2 x 2 +..+a mm x n       = b m Otras restricciones características del tipo de variables x 1 ,x 2 ,...x n    0 Variables de decisión (incógnitas) x j  (j=1,2,....n) Recursos disponibles (datos) b 1 ,b 2 ,...b m Coeficientes tecnológicos a ij  , c j   (i=1,2,..,m: j=1,2,....,n)
Ejemplo1  X 1  cantidad de producto 1 X 2  cantidad de producto 2     Planta Capacidad usada Capacidad disponible   Producto 1 Producto 2   1 2 3 1 0 3 0 2 2 4 12 18 Ganancia 3   5    
    Lupita está preocupada por su sobrepeso y el costo de la comida diaria, ella sabe, que para bajar de peso, debe consumir a lo más, 1350 k c alorías, pero requiere de un mínimo de 500 mgr de vitamina A, 350  mgr . de Calcio, 200 m gr . de proteinas y 150 m gr  de minerales.  Con los alimentos de la tabla, formula el PL que resolvería la dieta de Lupita. ALIMENTO PORCION VITAM. A CALCIO PROTEINAS MINERALES COSTO KALORIAS LECHE 1 TAZA 105 75 50 35 $ 5 60 HUEVO 2 PIEZAS 75 80 50 15 $ 7 50 ESPINACAS 1 RACION 100   125 78 $ 2   CHULETAS 2 CHULETS 25 10 55   $45 175 PESCADO 1 MOJARRA 150 50 100 50 $60 150 PASTEL 2 REB. 30 05 08   $50 200
Ejercicio 2 La cadena de re s taurantes California,  que  trabaja 24 h.  a l día, ha abierto un nuevo restaurante en  Las Palmas , y por ello requiere contratar  camareros . El administrador ha dividido las 24 horas en  varios turnos.   Si cada  camarero  trabaja 3 horarios consecutivos,  formular el problema de  P.L. que determin e  el  mínimo  número de  camarero s por contratar.  Horario mínimo  camarero s 0-3 4 3-6 3 6-9 8 9-12 6 12-15 7 15-18 14 18-21 10 21-24 5
Ejercicio 3  U na empresa  determinada  tiene disponible un millón de  euros  para invertir. El  gerente  tiene a su cargo, la díficil tarea de decidir en cuales de los cinco proyectos siguientes desea invertir: Si el elegir un proyecto implica, pagar el costo total del mismo,  formular  el modelo P.L. que defina la mejor inversión para  la empresa. PROYECTO COSTO UTILIDAD 1 500000 325000 2 200000 122000 3 195000 095000 4 303000 111000 5 350000 150000
Métodos de resolución: Método Gráfico Muy fácil de utilizar pero sólo es aplicable a problemas con dos variables. Max Z= X1+1.4X2 S.a  X1+0.5X2  6,  0.5X1+X2  6,  X1+X2  7  1.4X1+X2  9 X1,X2  0
Resolver gráficamente el problema de P.L del Ejemplo1: Max Z=3x 1 +5x 2 s.a.  x 1  4 2x 2    12  3x 1 +2x 2    18 x 1 ,x 2  0
Métodos de resolución: Método Simplex ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Programación Lineal Entera ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Programación Lineal Binaria De aplicación cuando las variables de decisión sólo pueden tomar dos valores Xi (0,1) “Ejercicio 3” Max Z=325x 1 +122x 2 +95x 3 +11x 4 +150x 5 s.a 500x 1 +200x 2 +195x 3 +303x 4 +350x 5  1000 Resolución: Mediante el algoritmo ABA modificado, sujeto a Xi (0,1)
Programación Multiobjetivo En muchas ocasiones, el decisor se enfrenta a situaciones en donde existen varios objetivos a maximizar o minimizar: Ejemplo: Podemos querer maximizar el bienestar de la población minimizando los costes de implantación de una determinada política  “ El enfoque multiobjetivo busca el conjunto de soluciones eficientes o pareto óptimas Max Z1=2x 1 -x 2 +95x 3 +11x 4 +150x 5 Max Z2=-x 1 +5x 2 s.a x 1 +x 2  8 -x 1 +x 2  3 x 1  6, x 2  4  , x 1 ,x 2  0
Análisis Envolvente de Datos (DEA)

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Programación Lineal Entera
Programación Lineal EnteraProgramación Lineal Entera
Programación Lineal EnteraJose
 
100 ejercicios de estadistica resueltos
100 ejercicios de estadistica resueltos100 ejercicios de estadistica resueltos
100 ejercicios de estadistica resueltosLuis Elias
 
Programacion lineal entera
Programacion lineal enteraProgramacion lineal entera
Programacion lineal enteraLenin Melendres
 
S imulacro ecuaciones_3_eso
S imulacro ecuaciones_3_esoS imulacro ecuaciones_3_eso
S imulacro ecuaciones_3_esoMarta Martín
 
Probabilidad y estadisticas universidades
Probabilidad y estadisticas universidadesProbabilidad y estadisticas universidades
Probabilidad y estadisticas universidadesMaestros Online
 
Ejercicios y problemas resueltos de estadística ii
Ejercicios y problemas resueltos de estadística iiEjercicios y problemas resueltos de estadística ii
Ejercicios y problemas resueltos de estadística iiEliza Yanayaco Paucar
 
Modelos De Programacion Entera
Modelos De Programacion EnteraModelos De Programacion Entera
Modelos De Programacion EnteraCris Tenorio
 
Sistemas literales blog02
Sistemas literales blog02Sistemas literales blog02
Sistemas literales blog02Marta Martín
 
13894544 metodos-numericos-para-ingenieria (1)
13894544 metodos-numericos-para-ingenieria (1)13894544 metodos-numericos-para-ingenieria (1)
13894544 metodos-numericos-para-ingenieria (1)Juanita Qontreras
 
Resolucion de los problemas del libro de rufino moya
Resolucion de los problemas del libro de rufino moyaResolucion de los problemas del libro de rufino moya
Resolucion de los problemas del libro de rufino moyaWagner Santoyo
 
Guía adicional del tema 4 análisis de sensibilidad
Guía adicional del tema 4 análisis de sensibilidadGuía adicional del tema 4 análisis de sensibilidad
Guía adicional del tema 4 análisis de sensibilidadSistemadeEstudiosMed
 

La actualidad más candente (20)

Programación Lineal Entera
Programación Lineal EnteraProgramación Lineal Entera
Programación Lineal Entera
 
Materia i.o
Materia i.oMateria i.o
Materia i.o
 
Deber matematicas.1
Deber matematicas.1Deber matematicas.1
Deber matematicas.1
 
100 ejercicios de estadistica resueltos
100 ejercicios de estadistica resueltos100 ejercicios de estadistica resueltos
100 ejercicios de estadistica resueltos
 
Miop u1 ea
Miop u1 eaMiop u1 ea
Miop u1 ea
 
Programacion lineal entera
Programacion lineal enteraProgramacion lineal entera
Programacion lineal entera
 
Materia i.o
Materia i.oMateria i.o
Materia i.o
 
S imulacro ecuaciones_3_eso
S imulacro ecuaciones_3_esoS imulacro ecuaciones_3_eso
S imulacro ecuaciones_3_eso
 
Probabilidad y estadisticas universidades
Probabilidad y estadisticas universidadesProbabilidad y estadisticas universidades
Probabilidad y estadisticas universidades
 
Ejercicios y problemas resueltos de estadística ii
Ejercicios y problemas resueltos de estadística iiEjercicios y problemas resueltos de estadística ii
Ejercicios y problemas resueltos de estadística ii
 
Modelos De Programacion Entera
Modelos De Programacion EnteraModelos De Programacion Entera
Modelos De Programacion Entera
 
Sistemas literales blog02
Sistemas literales blog02Sistemas literales blog02
Sistemas literales blog02
 
Unidad 3 multiplicacion
Unidad 3 multiplicacionUnidad 3 multiplicacion
Unidad 3 multiplicacion
 
13894544 metodos-numericos-para-ingenieria (1)
13894544 metodos-numericos-para-ingenieria (1)13894544 metodos-numericos-para-ingenieria (1)
13894544 metodos-numericos-para-ingenieria (1)
 
Problemas blog01
Problemas blog01Problemas blog01
Problemas blog01
 
Resolucion de los problemas del libro de rufino moya
Resolucion de los problemas del libro de rufino moyaResolucion de los problemas del libro de rufino moya
Resolucion de los problemas del libro de rufino moya
 
Trabajo de estadistica 2 coorte
Trabajo de estadistica 2 coorteTrabajo de estadistica 2 coorte
Trabajo de estadistica 2 coorte
 
problemas algebraicos y de razonamiento con una incognita
problemas algebraicos y de razonamiento con una incognita problemas algebraicos y de razonamiento con una incognita
problemas algebraicos y de razonamiento con una incognita
 
Guía adicional del tema 4 análisis de sensibilidad
Guía adicional del tema 4 análisis de sensibilidadGuía adicional del tema 4 análisis de sensibilidad
Guía adicional del tema 4 análisis de sensibilidad
 
Investigacion Operativa
Investigacion OperativaInvestigacion Operativa
Investigacion Operativa
 

Destacado (6)

T.m.m.
T.m.m.T.m.m.
T.m.m.
 
Aspectos generales de la inv oper
Aspectos generales de la inv operAspectos generales de la inv oper
Aspectos generales de la inv oper
 
Investigacion de Operaciones
Investigacion de OperacionesInvestigacion de Operaciones
Investigacion de Operaciones
 
Práctica dirigida 2
Práctica dirigida 2Práctica dirigida 2
Práctica dirigida 2
 
Programacionlineal
ProgramacionlinealProgramacionlineal
Programacionlineal
 
Investigción de Operaciones: Programación Lineal
Investigción de Operaciones: Programación LinealInvestigción de Operaciones: Programación Lineal
Investigción de Operaciones: Programación Lineal
 

Similar a Investigacion Operativa Aspectos Generales

Aplicaciones PROGRAMACION LINEAL
Aplicaciones PROGRAMACION LINEALAplicaciones PROGRAMACION LINEAL
Aplicaciones PROGRAMACION LINEALPatricia Lardies
 
Presentacion programacion lineal ivo
Presentacion programacion lineal ivoPresentacion programacion lineal ivo
Presentacion programacion lineal ivoJosPerdign
 
Unidad_II.pdf aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Unidad_II.pdf aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaUnidad_II.pdf aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Unidad_II.pdf aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaafedealmiron02
 
Programacion lineal
Programacion linealProgramacion lineal
Programacion linealbrccq
 
Trabajo programacion lineal
Trabajo  programacion  linealTrabajo  programacion  lineal
Trabajo programacion linealluis fernandez
 
Guia 2 metodo grafico
Guia 2 metodo graficoGuia 2 metodo grafico
Guia 2 metodo graficopuracastillo
 
Algoritmos especiales
Algoritmos especialesAlgoritmos especiales
Algoritmos especialesThania2608
 
Método símplex en investigación de operaciones y simulación
Método símplex en investigación de operaciones y simulaciónMétodo símplex en investigación de operaciones y simulación
Método símplex en investigación de operaciones y simulaciónManuel Bedoya D
 
Programación lineal y pert. do
Programación lineal y pert. doProgramación lineal y pert. do
Programación lineal y pert. doJohn Leyton
 
Porogramación lineal
Porogramación linealPorogramación lineal
Porogramación linealMaría Rea
 

Similar a Investigacion Operativa Aspectos Generales (20)

Aplicaciones PROGRAMACION LINEAL
Aplicaciones PROGRAMACION LINEALAplicaciones PROGRAMACION LINEAL
Aplicaciones PROGRAMACION LINEAL
 
Presentacion programacion lineal ivo
Presentacion programacion lineal ivoPresentacion programacion lineal ivo
Presentacion programacion lineal ivo
 
Unidad 2
Unidad 2Unidad 2
Unidad 2
 
Analisis de dualidad
Analisis de dualidadAnalisis de dualidad
Analisis de dualidad
 
Unidad_II.pdf aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Unidad_II.pdf aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaUnidad_II.pdf aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Unidad_II.pdf aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
 
Io 2da programacion lineal
Io 2da programacion linealIo 2da programacion lineal
Io 2da programacion lineal
 
Programacion lineal
Programacion linealProgramacion lineal
Programacion lineal
 
Clase3
Clase3Clase3
Clase3
 
Trabajo programacion lineal
Trabajo  programacion  linealTrabajo  programacion  lineal
Trabajo programacion lineal
 
Guia 2 metodo grafico
Guia 2 metodo graficoGuia 2 metodo grafico
Guia 2 metodo grafico
 
Formulación
FormulaciónFormulación
Formulación
 
Algoritmos especiales
Algoritmos especialesAlgoritmos especiales
Algoritmos especiales
 
Método símplex en investigación de operaciones y simulación
Método símplex en investigación de operaciones y simulaciónMétodo símplex en investigación de operaciones y simulación
Método símplex en investigación de operaciones y simulación
 
curso-pl.ppt
curso-pl.pptcurso-pl.ppt
curso-pl.ppt
 
curso-pl.ppt
curso-pl.pptcurso-pl.ppt
curso-pl.ppt
 
programacion lineal
 programacion lineal programacion lineal
programacion lineal
 
Analisis de sensibilidad
Analisis de sensibilidadAnalisis de sensibilidad
Analisis de sensibilidad
 
Tema 5. Programación entera
Tema 5. Programación enteraTema 5. Programación entera
Tema 5. Programación entera
 
Programación lineal y pert. do
Programación lineal y pert. doProgramación lineal y pert. do
Programación lineal y pert. do
 
Porogramación lineal
Porogramación linealPorogramación lineal
Porogramación lineal
 

Más de Instituto Tecnologico De Pachuca

Más de Instituto Tecnologico De Pachuca (20)

Estudio del trabajo ii valuacion de puestos 2
Estudio del trabajo ii valuacion de puestos 2Estudio del trabajo ii valuacion de puestos 2
Estudio del trabajo ii valuacion de puestos 2
 
Estudio del trabajo ii valuacion de puestos 1
Estudio del trabajo ii valuacion de puestos 1Estudio del trabajo ii valuacion de puestos 1
Estudio del trabajo ii valuacion de puestos 1
 
Estudio del trabajo ii folletos
Estudio del trabajo ii folletosEstudio del trabajo ii folletos
Estudio del trabajo ii folletos
 
Estudio del trabajo ii distribucion de planta
Estudio del trabajo ii distribucion de plantaEstudio del trabajo ii distribucion de planta
Estudio del trabajo ii distribucion de planta
 
Estudio del trabajo ii datos estándar
Estudio del trabajo ii datos estándarEstudio del trabajo ii datos estándar
Estudio del trabajo ii datos estándar
 
Unidad v estudio del trabajo ii
Unidad v estudio del trabajo iiUnidad v estudio del trabajo ii
Unidad v estudio del trabajo ii
 
Eliminar virus de carpetas con accesos directos
Eliminar virus de carpetas con accesos directosEliminar virus de carpetas con accesos directos
Eliminar virus de carpetas con accesos directos
 
Ergonomia ambiental
Ergonomia ambientalErgonomia ambiental
Ergonomia ambiental
 
6.4 diseño de asientos
6.4 diseño de asientos6.4 diseño de asientos
6.4 diseño de asientos
 
6.3 superficie de trabajo
6.3 superficie de trabajo6.3 superficie de trabajo
6.3 superficie de trabajo
 
4.2 temperatura exposicion de ergonomia
4.2 temperatura exposicion de ergonomia4.2 temperatura exposicion de ergonomia
4.2 temperatura exposicion de ergonomia
 
Sociedad de ergonomia & factores humanos
Sociedad de ergonomia & factores humanosSociedad de ergonomia & factores humanos
Sociedad de ergonomia & factores humanos
 
Ergonomía aplicaciones & sistema hombre máquina
Ergonomía aplicaciones & sistema hombre máquina Ergonomía aplicaciones & sistema hombre máquina
Ergonomía aplicaciones & sistema hombre máquina
 
Seguridad & ergonomia en el diseño de maquinas
Seguridad & ergonomia en el diseño de maquinasSeguridad & ergonomia en el diseño de maquinas
Seguridad & ergonomia en el diseño de maquinas
 
Seguridad & ergonomia en el diseño de maquinas
Seguridad & ergonomia en el diseño de maquinasSeguridad & ergonomia en el diseño de maquinas
Seguridad & ergonomia en el diseño de maquinas
 
Ergonomía aplicaciones & sistema hombre máquina
Ergonomía aplicaciones & sistema hombre máquina Ergonomía aplicaciones & sistema hombre máquina
Ergonomía aplicaciones & sistema hombre máquina
 
Manual de normas tecnicas para el diseño ergonomico
Manual de normas tecnicas para el diseño ergonomicoManual de normas tecnicas para el diseño ergonomico
Manual de normas tecnicas para el diseño ergonomico
 
Ergonomia herramientas & enfoques
Ergonomia herramientas & enfoquesErgonomia herramientas & enfoques
Ergonomia herramientas & enfoques
 
Ergonomia & comunicacion
Ergonomia & comunicacionErgonomia & comunicacion
Ergonomia & comunicacion
 
Clasificacion de la ergonomia
Clasificacion de la ergonomiaClasificacion de la ergonomia
Clasificacion de la ergonomia
 

Investigacion Operativa Aspectos Generales

  • 1. INVESTIGACIÓN OPERATIVA Curso 2003/2004 ASPECTOS GENERALES DE PROGRAMACION LINEAL
  • 2.
  • 3.
  • 4. Formulación del problema Función objetivo: Max(Min) Z=c 1 x 1 +c 2 x 2 +..+c n x n Restricciones (limitaciones del conjunto de soluciones) s.a a 11 x 1 +a 12 x 2 +..+a 1n x n   = b 1 a 21 x 1 +a 22 x 2 +..+a 2n x n   = b 2 ................................................. a m1 x 1 +a m2 x 2 +..+a mm x n   = b m Otras restricciones características del tipo de variables x 1 ,x 2 ,...x n  0 Variables de decisión (incógnitas) x j (j=1,2,....n) Recursos disponibles (datos) b 1 ,b 2 ,...b m Coeficientes tecnológicos a ij , c j (i=1,2,..,m: j=1,2,....,n)
  • 5. Ejemplo1 X 1 cantidad de producto 1 X 2 cantidad de producto 2     Planta Capacidad usada Capacidad disponible   Producto 1 Producto 2   1 2 3 1 0 3 0 2 2 4 12 18 Ganancia 3  5   
  • 6.     Lupita está preocupada por su sobrepeso y el costo de la comida diaria, ella sabe, que para bajar de peso, debe consumir a lo más, 1350 k c alorías, pero requiere de un mínimo de 500 mgr de vitamina A, 350 mgr . de Calcio, 200 m gr . de proteinas y 150 m gr de minerales. Con los alimentos de la tabla, formula el PL que resolvería la dieta de Lupita. ALIMENTO PORCION VITAM. A CALCIO PROTEINAS MINERALES COSTO KALORIAS LECHE 1 TAZA 105 75 50 35 $ 5 60 HUEVO 2 PIEZAS 75 80 50 15 $ 7 50 ESPINACAS 1 RACION 100   125 78 $ 2   CHULETAS 2 CHULETS 25 10 55   $45 175 PESCADO 1 MOJARRA 150 50 100 50 $60 150 PASTEL 2 REB. 30 05 08   $50 200
  • 7. Ejercicio 2 La cadena de re s taurantes California, que trabaja 24 h. a l día, ha abierto un nuevo restaurante en Las Palmas , y por ello requiere contratar camareros . El administrador ha dividido las 24 horas en varios turnos. Si cada camarero trabaja 3 horarios consecutivos, formular el problema de P.L. que determin e el mínimo número de camarero s por contratar. Horario mínimo camarero s 0-3 4 3-6 3 6-9 8 9-12 6 12-15 7 15-18 14 18-21 10 21-24 5
  • 8. Ejercicio 3 U na empresa determinada tiene disponible un millón de euros para invertir. El gerente tiene a su cargo, la díficil tarea de decidir en cuales de los cinco proyectos siguientes desea invertir: Si el elegir un proyecto implica, pagar el costo total del mismo, formular el modelo P.L. que defina la mejor inversión para la empresa. PROYECTO COSTO UTILIDAD 1 500000 325000 2 200000 122000 3 195000 095000 4 303000 111000 5 350000 150000
  • 9. Métodos de resolución: Método Gráfico Muy fácil de utilizar pero sólo es aplicable a problemas con dos variables. Max Z= X1+1.4X2 S.a X1+0.5X2  6, 0.5X1+X2  6, X1+X2  7 1.4X1+X2  9 X1,X2  0
  • 10. Resolver gráficamente el problema de P.L del Ejemplo1: Max Z=3x 1 +5x 2 s.a. x 1  4 2x 2  12 3x 1 +2x 2  18 x 1 ,x 2  0
  • 11.
  • 12.
  • 13. Programación Lineal Binaria De aplicación cuando las variables de decisión sólo pueden tomar dos valores Xi (0,1) “Ejercicio 3” Max Z=325x 1 +122x 2 +95x 3 +11x 4 +150x 5 s.a 500x 1 +200x 2 +195x 3 +303x 4 +350x 5  1000 Resolución: Mediante el algoritmo ABA modificado, sujeto a Xi (0,1)
  • 14. Programación Multiobjetivo En muchas ocasiones, el decisor se enfrenta a situaciones en donde existen varios objetivos a maximizar o minimizar: Ejemplo: Podemos querer maximizar el bienestar de la población minimizando los costes de implantación de una determinada política “ El enfoque multiobjetivo busca el conjunto de soluciones eficientes o pareto óptimas Max Z1=2x 1 -x 2 +95x 3 +11x 4 +150x 5 Max Z2=-x 1 +5x 2 s.a x 1 +x 2  8 -x 1 +x 2  3 x 1  6, x 2  4 , x 1 ,x 2  0
  • 15. Análisis Envolvente de Datos (DEA)