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Método simplex - Maximización (página 2)




Partes: 1, 2


En el algoritmo del Símplex, se parte de un programa base que estará formado por vectores unitarios (vector proceso unitario), realizando iteraciones sucesivas, de manera que en cada uno de ellos, la matriz de coeficientes asociada al programa base sea una matriz identidad.

Los pasos a seguir en el algoritmo del Símplex son:

1. Convertir desigualdades en igualdades, introduciendo para ello variables de holgura, que serán positivas en restricciones menores o iguales, y negativas en restricciones mayores o iguales.

2. Obtener el programa base: Esta es la pregunta inicial de la cual partimos para determinar la solución. Para encontrar el programa base, tomaremos un vector unitario de cada una de las restricciones del problema, de acuerdo con el siguiente esquema:

2.1. Escoger aquellas variables de holgura con el mismo signo que el término independiente y coeficiente unitario.

2.2. En su defecto, escoger aquellas variables Xi que aparezca en una única restricción, y tenga el mismo signo que el término independiente. Esta variable deberá tener coeficiente unitario.

2.3. En su defecto, introduciremos en aquellas restricciones de las cuales no hemos tocado aún, un vector unitario una variable artificial Kj afectada de un rendimiento –N si estamos maximizando, o de un rendimiento +N si estamos minimizando, y que tendrá un coeficiente unitario.

El método Simplex básico

El método Simplex, introducido en su forma original por Spendley; Hext y Himsworth, en 1962, no se basa en planeamientos factoriales y por eso requiere pocos experimentos para moverse, desplazándose en la dirección del óptimo. La aplicación del método Simplex en Química Analítica fue efectuada por la primera vez en 1969. El método Simplex original, a lo largo de estos años, há sufrido modificaciones que obligaron a la distinción del mismo dentro de las estrategias de optimización, así el método Simplex original pasó a ser llamado de Método Simplex Básico (MSB).

El procedimiento de optimización, en el método Simplex, comienza por la elección de la n+1 puntos donde será hecha la evaluación de la respuesta. Este resultado será evaluado contra las demás respuestas para que el proceso pueda continuar, siendo que este tipo de desarrollo convierte al simplex en un método del tipo secuencial.

El procedimiento es repetido sucesivamente, descartándose la peor respuesta. Por lo tanto, como vemos, el objetivo del método Simplex secuencial es forzar al simplex a moverse para la región de respuesta óptima.

Las decisiones requeridas para que eso sea posible constituyen las llamadas "reglas" del procedimiento simplex.REGLAS PARA EL MOVIMIENTO DEL SIMPLEX BÁSICO

Regla1: Después de determinar las respuestas de los n+1 experimentos necesarios para iniciar el proceso, con base en el conocimiento ya adquirido sobre el sistema, se debe clasificarlas en mejor [B (the Best)], peor [W (the Worst)] y resultados intermediarios [N (Next to worst)], según el objetivo de la optimización.

Regla2: El simplex es movido para un simplex adyacente, el cuál es determinado descartando la respuesta menos deseada. El vértice correspondiente a esta respuesta es sustituido por un nuevo vértice, generado por su reflexión a través del centroide de la hiperfase de los vértices restantes.

Matematicamente, sí los vértices de un simplex k-dimensional son representados por coordenadas vectoriales P1, P2, ...., Pj, ....Pk, .... Pk+1, la eliminación de la respuesta no deseada Pj resulta en la hiperfase formada por P1, P2, ...., Pj-1, Pj+1, ....Pk, .... Pk+1 con el centroide definido por:

Pc = 1/k (P1 + P2 + .... + Pj-1 + Pj+1 + .... + Pk + Pk+1)

Pc = centroide de la hiperfase K = número de dimensiones del simplexPj = vértice correspondiente a la peor respuesta.

El nuevo simplex es definido por esta fase y un nuevo vértice, P, que corresponde a la reflexión del vértice rechazado Pj, a través de la fase por el centroide Pc.

P = Pc + (Pc - Pj)

Regla3: Sí el punto reflejado, P, tuviera la peor respuesta en el nuevo simplex, probablemente el desplazamiento no está sucediendo en dirección al óptimo. En este caso, se debe rechazar la 2ª peor respuesta de este simplex y continuar con la optimización.

Esta regla es necesaria, pues el simplex puede estar encima de una cresta y la aplicación directa de la Regla no 2 puede hacer con que el punto P sea reflejado de vuelta al punto anterior. En este caso el simplex oscila y se vuelve sin recurso (decimos, que se mantiene parado).

Esta situación sucede con frecuencia en la región del óptimo. Sí un punto es obtenido cercano a él, todos los otros nuevos puntos tienden a pasar más allá del tope de la curva de respuesta. Entonces, un cambio en la dirección es indicado. En la región del óptimo, normalmente ocurre el simplex circular en vuelta de un óptimo temporáneo. Como se puede tratar de un resultado falso, el cual hace, con que el simplex se prenda a él, es necesario la siguiente excepción adicional a la Regla no 1.

Regla4: Sí un vértice fuera mantenido en k+1 simplex, antes de aplicar la Regla no 2, haga una nueva observación del vértice persistente. Sí el vértice está realmente cercano al óptimo, es probable que la evaluación repetida de la respuesta sea consistente y de esta forma el punto será mantenido. Sí la respuesta en el vértice fuera alta por causa de un error de observación, es improbable que con la nueva evaluación eso ocurra y por lo tanto, el vértice será consecuentemente eliminado.

Regla5: Sí el nuevo vértice encontrarse fuera de los limites aceptables de las variables optimizadas, no se deben realizar observaciones experimentales con estos valores, al contrario se debe atribuir a este la respuesta más indeseable.

La aplicación posterior de las Reglas nos 2 e 3 obligará al simplex a regresar dentro de los límites permitidos y este continuará buscando por la respuesta óptima. Cuando un óptimo es localizado, las reglas del simplex lo fuerzan a circular.

Localización y tamaño del simplex inicial

En la etapa inicial de los experimentos, es recomendable construir un simplex grande para que por sí mismo se mueva rápidamente sobre la superficie de respuestas y pueda localizar la región del óptimo. Para definir más precisamente el óptimo, se construye un simplex menor y se continúa la optimización. En el caso que sea necesario, es posible repetir el proceso, dejando el simplex cada vez más pequeño. Está claro que existe una limitación para el tamaño del simplex, pues, sí este fuera muy pequeño, los errores experimentales pueden enmascarar los verdaderos efectos sobre la respuesta y hacer con que el simplex se traslade irregularmente dentro de un área cercana al óptimo.

Para definición del primer simplex se debe establecer las variables que estarán sujetas a la optimización. Después, se define el tamaño del paso () de cada variable del simplex. Con el auxilio de la Tabla 1, se puede construir el simplex inicial hasta con 7 (siete) factores.

Tabla 1: Valores para el tamaño del paso hasta para 10 factores

Vértice

Factores (variables)

no

A

B

C

D

E

F

G

01

0

0

0

0

0

0

0

02

1,000

0

0

0

0

0

0

03

0,500

0,866

0

0

0

0

0

04

0,500

0,289

0,817

0

0

0

0

05

0,500

0,289

0,204

0,791

0

0

0

06

0,500

0,289

0,204

0,158

0,775

0

0

07

0,500

0,289

0,204

0,158

0,129

0,764

0

08

0,500

0,289

0,204

0,158

0,129

0,109

0,756

 

Ejemplo: Optimización de las condiciones de funcionamiento de un cromatógrafo para un determinado análisis.

Variables:1- Temperatura, ºC. 2- Velocidad de flujo del gas de arrastre, mL/min. 3- Longitud de la columna, cm.

Valores iniciales:Temperatura, T = 20 ºC. Velocidad de flujo del gas de arrastre, V = 40 mL/min. Longitud de la columna, C = 200 cm.

Pasos de las Variables (Step size, SS):Temperatura => SSt = 10 ºC. Velocidad del flujo del gas de arrastre => SSv = 5 mL/min. Longitud de la columna => SSc = 20 cm.

Los vértices nuevos son obtenidos sumándose al punto inicial el paso de cada variable multiplicado por el factor correspondiente de la Tabla 1. Los experimentos previstos para este ejemplo están relacionados en la Tabla 2.

Tabla 2: Determinación de los vértices del simplex inicial

Vértice

Temperatura

Flujo

Longitud de la columna

Inicial

ºC

mL/min

cm

01

20

40

200

02

20 + (SSt . 1) = 30

40 + (SSv . 0) = 40

200 + (SSc . 0) = 200

03

20 + (SSt . 0,5) = 25

40 + (SSv . 0,866) = 44,3

200 + (SSc . 0) = 200

04

20 + (SSt . 0,5) = 25

40 + (SSv . 0,289) = 41,4

200 + (SSc . 0,817) = 216,3

Consideraciones Generales

El método Simplex no requiere el uso de test estadísticos de significancia por dos razones:

a) sí las diferencias en las respuestas son grandes al ser comparadas con el error experimental, el simplex se mueve en la dirección correcta.

b) sí las diferencias son bastante pequeñas para ser afectadas por el error experimental, el simplex se mueve en la dirección equivocada. Incluso, un movimiento en la dirección equivocada provocaría una respuesta indeseable, que rápidamente produciría una corrección en la dirección tomada, a través de las Reglas nos 2 e 3, y el simplex aunque momentáneamente fuera de curso, volvería nuevamente en dirección al óptimo.

Se debe llevar en cuenta que el método Simplex no puede ser utilizado en la determinación de variables cualitativas, del tipo presencia o no de un determinado factor. La aplicación de este método también no es aconsejable caso las condiciones experimentales sean de difícil control u obtención, además que sólo es posible optimizar un factor por vez.

En particular, en el uso del método simplex básico, tres limitaciones son evidentes:

Primero: El óptimo solamente es localizado con precisión por casualidad.

Segundo: Un óptimo falso puede ser localizado.

Tercero: El progreso del simplex en dirección al óptimo solamente puede ser efectuado en una proporción constante.

Estos inconvenientes motivaron la modificación del método simplex básico, convirtiéndolo más eficiente en la búsqueda del óptimo, originando el método simplex modificado (MSM).

Método Simplex modificado

En 1965, Nelder y Mead, propusieron modificaciones en el procedimiento original de movimentación del simplex básico, que permitió obtener un punto óptimo estacionario con suficiente precisión y claridad, además de permitir un desarrollo mas rápido del simplex en dirección al óptimo, originando el denominado Método Simplex Modificado (MSM), donde pueden ser alterados el tamaño y la forma del simplex. Las reglas de movimiento del método Simplex básico son válidas y a estas fueron aumentadas, por Nelder y Mead, otras que caracterizan el MSM, volviéndolo probablemente el más aplicado en química.

Reglas para el movimiento del simplex modificado

Las reglas adicionales de movimiento del Método Simplex Modificado.

Andamiento del Método Simplex Modificado Considere el simplex inicial representado por B, N y W en la figura 8. Suponga que W es el vértice que dá la peor respuesta, B la mejor respuesta y N la segunda peor respuesta. Así, como en el método simplex básico, el primer movimiento del simplex modificado es la reflexión y los vértices para el movimiento del simplex pueden ser resumidos por la ecuación:

P = Pc + b (Pc - W)

P = vértice para el movimiento del simplex. Pc= centroide. W= vértice correspondiente a la peor respuesta.

b = coeficiente de movimiento del simplex.

En el método simplex básico, el único valor permitido para el andamiento del simplex es b = 1, correspondiente a la reflexión, generando el vértice R. Sin embargo, para el Método Simplex Modificado otros valores son permitidos y definidos después de cada observación de la respuesta en comparación con las respuestas obtenidas en los vértices originales representados por B, N y W.

Existen cuatro posibilidades con relación a la respuesta obtenida en R para ser consideradas, las cuáles generan las siguientes reglas de movimiento del simplex modificado.

Regla1: Sí la respuesta en R fuera mejor que la respuesta en B, indica que el simplex está caminando en la dirección correcta. Se debe realizar una expansión del simplex inicial. Haciendo b = 2 se duplica el tamaño del simplex en la dirección deseada y se realiza el experimento en S. Sí la respuesta en S fuera mejor que las anteriores, el nuevo simplex será SBN.

Regla2: Sí la respuesta en R fuera peor que en W, significa que el simplex además de no estar caminando en la dirección correcta, está con tamaño inadecuado. Se debe realizar una contracción con cambio en la dirección del simplex RNB, generando el vértice T, para el cual b = - ½. Sí la respuesta en T fuera mejor que en W, el nuevo simplex será BNT.

Regla3: Sí la respuesta en R fuera peor que en N, pero mejor que en W, significa que el simplex está muy grande, pero en la dirección correcta. Se hace una observación en U (b = ½). Sí la respuesta en U fuera intermediaria entre B y N, el nuevo simplex será BUN, ósea, se hace una contracción.

Regla4: Sí la respuesta en R fuera intermediaria entre B y N, estas operaciones no son recomendables y el nuevo simplex será BRN, procediéndose como en el caso del simplex básico.

Los movimientos del simplex modificado están resumidos en la Tabla 3. Los valores de b, correspondientes a la expansión y contracción del simplex pueden asumir valores diferentes de los relacionados en la tabla 3, pero en general estos son los más usados.

Tabla 3: Movimientos del simplex modificado

Coeficiente, b

Vértice

Movimiento

2

S

Expansión

- ½

T

CMD*

½

U

Contracción

1

R

Reflexión

* CMD, contracción con cambio de dirección

Cuando los recursos adicionales de movimiento del simplex (MSM) se muestren equívocos (principalmente la contracción), es decir, el simplex no se mueve, se recomienda una reducción del simplex, también llamada de Contracción Brusca. Es decir, se conserva el vértice B del simplex y se hacen nuevas observaciones para determinar los otros vértices nuevos N' y W', determinados de la siguiente forma:

N' = (B + N) / 2 y W' = (B + W) / 2

La idea, aunque efectiva, sufre dos desventajas. La primera, que requiere de la evaluación de los nuevos k vértices del simplex reducido para que el proceso de optimización pueda continuar (donde k es el número de factores del procedimiento en optimización). La segunda, es que el tamaño del simplex, cada vez que ocurre una contracción brusca, es reducido y esto puede resultar en la convergencia prematura del simplex en la presencia del error experimental.

Método Simplex súper modificado

Existe aún un algoritmo más sofisticado para la optimización utilizando el método simplex, el simplex súper modificado. En este método la forma y el tamaño del simplex pueden ser ajustados de acuerdo con las características de la superficie analizada, haciendo la búsqueda por el óptimo aún más eficiente. Sin embargo, el tratamiento matemático necesario para su desarrollo se vuelve más complejo, involucrando el ajuste de ecuaciones polinomiales, además, siendo necesario realizar un experimento más a cada movimiento del simplex.

PREPARANDO EL MODELO PARA ADAPTARLO AL MÉTODO SIMPLEX

Esta es la forma estándar del modelo:

Función objetivo:

c1·x1 + c2·x2 + ... + cn·xn

Sujeto a:

a11·x1 + a12·x2 + ... + a1n·xn = b1a21·x1 + a22·x2 + ... + a2n·xn = b2...am1·x1 + am2·x2 + ... + amn·xn = bmx1,..., xn = 0

Para ello se deben cumplir las siguientes condiciones:

  • El objetivo es de la forma de maximización o de minimización.

  • Todas las restricciones son de igualdad.

  • Todas las variables son no negativas.

  • Las constantes a la derecha de las restricciones son no negativas.

Cambio del tipo de optimización.

Si en nuestro modelo, deseamos minimizar, podemos dejarlo tal y como está, pero deberemos tener en cuenta nuevos criterios para la condición de parada (deberemos parar de realizar iteraciones cuando en la fila del valor de la función objetivo sean todos menores o iguales a 0), así como para la condición de salida de la fila. Con objeto de no cambiar criterios, se puede convertir el objetivo de minimizar la función F por el de maximizar F·(-1).

Ventajas: No deberemos preocuparnos por los criterios de parada, o condición de salida de filas, ya que se mantienen.

Inconvenientes: En el caso de que la función tenga todas sus variables básicas positivas, y además las restricciones sean de desigualdad "=", al hacer el cambio se quedan negativas y en la fila del valor de la función objetivo se quedan positivos, por lo que se cumple la condición de parada, y por defecto el valor óptimo que se obtendría es 0.

Solución: En la realidad no existen este tipo de problemas, ya que para que la solución quedara por encima de 0, alguna restricción debería tener la condición "=", y entonces entraríamos en un modelo para el método de las Dos Fases.

Conversión de signo de los términos independientes (las constantes a la derecha de las restricciones)

Deberemos preparar nuestro modelo de forma que los términos independientes de las restricciones sean mayores o iguales a 0, sino no se puede emplear el método Simplex. Lo único que habría que hacer es multiplicar por "-1" las restricciones donde los términos independientes sean menores que 0.

Ventaja: Con ésta simple modificación de los signos en la restricción podemos aplicar el método Simplex a nuestro modelo.

Inconvenientes: Puede resultar que en las restricciones donde tengamos que modificar los signos de las constantes, los signos de las desigualdades fueran ("=", "="), quedando ("=","=") por lo que en cualquier caso deberemos desarrollar el método de las Dos Fases. Este inconveniente no es controlable, aunque nos podría beneficiar si sólo existen términos de desigualdad ("=","="), y los "=" coincidieran con restricciones donde el término independiente es negativo.

Todas las restricciones son de igualdad.

Si en nuestro modelo aparece una inecuación con una desigualdad del tipo "=", deberemos añadir una nueva variable, llamada variable de exceso si, con la restricción si = 0. La nueva variable aparece con coeficiente cero en la función objetivo, y restando en las inecuaciones.

Surge ahora un problema, veamos como queda una de nuestras inecuaciones que contenga una desigualdad "=" :

a11·x1 + a12·x2 = b1 Monografias.coma11·x1 + a12·x2 - 1·xs = b1

Como todo nuestro modelo, está basado en que todas sus variables sean mayores o iguales que cero, cuando hagamos la primera iteración con el método Simplex, las variables básicas no estarán en la base y tomarán valor cero, y el resto el valor que tengan. En este caso nuestra variable xs, tras hacer cero a x1 y x2, tomará el valor -b1. No cumpliría la condición de no negatividad, por lo que habrá que añadir una nueva variable, xr, que aparecerá con coeficiente cero en la función objetivo, y sumando en la inecuación de la restricción correspondiente. Quedaría entonces de la siguiente manera:

a11·x1 + a12·x2 = b1 Monografias.coma11·x1 + a12·x2 - 1·xs + 1 ·xr = b1

Este tipo de variables se les llama variables artificiales, y aparecerán cuando haya inecuaciones con desigualdad ("=","="). Esto nos llevará obligadamente a realizar el método de las Dos Fases, que se explicará más adelante.

Del mismo modo, si la inecuación tiene una desigualdad del tipo "=", deberemos añadir una nueva variable, llamada variable de holgura si, con la restricción si "=" 0. La nueva variable aparece con coeficiente cero en la función objetivo, y sumando en las inecuaciones.

A modo resumen podemos dejar esta tabla, según la desigualdad que aparezca, y con el valor que deben estar las nuevas variables.

Tipo de desigualdad

Tipo de variable que aparece

=

- exceso + artificial

=

+ artificial

=

+ holgura

Desarrollando el método Simplex

Una vez que hemos estandarizado nuestro modelo, puede ocurrir que necesitemos aplicar el método Simplex o el método de las Dos Fases. Véase en la figura como debemos actuar para llegar a la solución de nuestro problema.

Monografias.com

 Explicaremos paso a paso los puntos de cada método, concretando los aspectos que hay que tener en cuenta.

  • 1. Construcción de la primera tabla: En la primera columna de la tabla aparecerá lo que llamaremos base, en la segunda el coeficiente que tiene en la función objetivo cada variable que aparece en la base (llamaremos a esta columna Cb), en la tercera el término independiente de cada restricción (P0), y a partir de ésta columna aparecerán cada una de las variables de la función objetivo (Pi). Para tener una visión más clara de la tabla, incluiremos una fila en la que pondremos cada uno de los nombres de las columnas. Sobre ésta tabla que tenemos incluiremos dos nuevas filas: una que será la que liderará la tabla donde aparecerán las constantes de los coeficientes de la función objetivo, y otra que será la última fila, donde tomará valor la función objetivo. Nuestra tabla final tendrá tantas filas como restricciones.

 

Tabla

 

 

 

C1

C2

...

Cn

Base

Cb

P0

P1

P2

...

Pn

Pi1

Ci1

bi1

a11

a12

...

a1n

Pi2

Ci2

bi2

a21

a22

...

a2n

...

...

...

...

...

...

...

Pim

Cim

bim

am1

am2

...

amn

Z

 

Z0

Z1-C1

Z2-C2

...

Zn-Cn

 

Los valores de la fila Z se obtienen de la siguiente forma: El valor Z0 será el de sustituir Cim en la función objetivo (y cero si no aparece en la base). El resto de columnas se obtiene restando a este valor el del coeficiente que aparece en la primera fila de la tabla.

Se observará al realizar el método Simplex, que en esta primera tabla, en la base estarán las variables de holgura.

  • 2. Condición de parada: Comprobaremos si debemos de dar una nueva iteración o no, que lo sabremos si en la fila Z aparece algún valor negativo. Si no aparece ninguno, es que hemos llegado a la solución óptima del problema.

  • 3. Elección de la variable que entra: Si no se ha dado la condición de parada, debemos seleccionar una variable para que entre en la base en la siguiente tabla. Para ello nos fijamos en los valores estrictamente negativos de la fila Z, y el menor de ellos será el que nos de la variable entrante.

  • 4. Elección de la variable que sale: Una vez obtenida la variable entrante, obtendremos la variable que sale, sin más que seleccionar aquella fila cuyo cociente P0/Pj sea estrictamente positivo (teniendo en cuenta que sólo se hará cuando Pj sea mayor de 0). La intersección entre la columna entrante y la fila saliente nos determinará el elemento pivote.

  • 5. Actualización de la tabla: Las filas correspondientes a la función objetivo y a los títulos permanecerán inalterados en la nueva tabla. El resto deberá calcularse de dos formas diferentes:

  • Si es la fila pivote cada nuevo elemento se calculará:Nuevo Elemento Fila Pivote = Elemento Fila Pivote actual / Pivote.

  • Para el resto de elementos de filas se calculará:Nuevo Elemento Fila = Elemento Fila Pivote actual - (Elemento Columna Pivote en la fila actual * Nuevo Elemento Fila).

Interpretación gráfica del Método Simplex

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. Describimos aquí las fases del procedimiento de solución del Método Gráfico:

  • Dibujar un sistema de coordenadas cartesianas en el que cada variable de decisión esté representada por un eje, con la escala de medida adecuada a su variable asociada.

  • Dibujar en el sistema de coordenadas las restricciones del problema (incluyendo las de no negatividad). Para ello, observamos que si una restricción es una inecuación, define una región que será el semiplano limitado por la línea recta que se tiene al considerar la restricción como una igualdad. Si la restricción fuera una ecuación, la región que define se dibuja como una línea recta. La intersección de todas las regiones determina la región factible o espacio de soluciones (que es un conjunto convexo). Si esta región es no vacía, ir a la fase siguiente. En otro caso, no existe solución que satisfaga (simultáneamente) todas las restricciones y el problema no tiene solución, denominándose infactible o no factible.

  • Determinar los puntos extremos (puntos que no están situados en segmentos de línea que unen otros dos puntos del conjunto convexo) de la región factible (que, como probaremos en la siguiente sección, son los candidatos a solución óptima). Evaluar la función objetivo en estos puntos y aquél o aquellos que maximicen (o minimicen) el objetivo, corresponden a las soluciones óptimas del problema.

Problemas propuestos

  • 1. Las restricciones pesqueras impuestas por la CEE obligan a cierta empresa a pescar como máximo 2.000 toneladas de merluza y 2.000 toneladas de rape, además, en total, las capturas de estas dos especies no pueden pasar de las 3.000 toneladas. Si el precio de la merluza es de 1.000 ptas/kg y el precio del rape es de 1.500 ptas/kg, ¿qué cantidades debe pescar para obtener el máximo beneficio?

  • 2. Una compañía manufacturera puede producir dos productos A y B. La producción esta organizada en tres departamentos: fabricación, ensamble y pintura, con capacidades semanales de 72 hora, 30 horas y 40 horas para los tres departamentos, respectivamente. Cada unidad del producto A requiere dos horas de tiempo de fabricación, una hora de ensamble y dos horas de pintura. Las condiciones en las ganancias son de $ 8 y $ 10 por unidad del producto A y B, respectivamente. La compañía es capaz de vender cualquier cantidad de los dos productos, determine:

  • a) La solución optima, empleando el método simplex (maximización).

  • 3. La Compañía HBB fabrica 4 productos que requieren para su elaboración, de materia prima con una disponibilidad diaria de 180 libras, un espacio total disponible para almacenamiento de 230 pies cuadrados y en producción se utilizan 5 horas diarias. Para elaborar una cantidad de cada uno de los productos se requieren los siguientes insumos:

Producto1

Producto2

Producto3

Producto4

Materia prima Lbs/unidad

2

2

3/2

4

Espacio pies 3/unidad

2

5/2

2

3/2

Tasa de producción unidades/hora

15

30

10

15

Ganancias $Unidad

5

6.5

5

5.5

¿Cuántas unidades de cada producto deben fabricarse para maximizar el beneficio?

EJERCICIOS

  • 1. Cierta empresa química produce dos tipos de disolventes (D1 y D2). La producción de estos disolventes se lleva a cabo en dos plantas: Una de mezclado y otra de purificación. La capacidad semanal de horas de trabajo es de 230 h. para mezclado y 250 horas para purificación (son horas semanales). Para la fabricación de 1 litro de ambos tipos, son necesarias las siguientes horas:

D1

D2

DISPONIBILIDAD

MEZCLADO

2

1

230

PURIFICACION

1

2

250

Esta empresa tiene una provisión casi ilimitada de materiales, sin embargo, se conoce que el disolvente D2 tiene una demanda semanal nunca superior a 120 litros. Determinar el plan de fabricación semanal máximo para la empresa si el beneficio del disolvente D1 es de $300 y de D2 de $500 por litro cada uno.

  • 2. Una mueblería fabrica escritorios, mesas y sillas. La fabricación requiere de materia prima y de mano de obra. La mano de obra se clasifica en dos tipos: carpintería y terminaciones. La cantidad de recurso requerido para cada tipo de producto se muestra en la siguiente tabla:

RECURSOS

ESCRITORIO

MESAS

SILLAS

MATERIALES(pulgada)

8

6

1

TERMINACIONES(horas)

4

2

1.5

CARPINTERIA(horas)

2

1.5

0.5

Actualmente se dispone de 48 pulgadas madereras, 20 horas para terminaciones y 8 horas para carpintería. Cada escritorio se vende a $ 60, cada mesa a $ 30 y cada silla a $ 20. La empresa piensa que la demanda por escritorios y sillas es ilimitada, pero cree que se venderán a lo más 5 mesas. Debido a que los recursos ya han sido adquiridos, la empresa desea maximizar su beneficio.

  • 3. Una fábrica produce dos modelos A y B de un producto. El beneficio que arroja el modelo A es de $4000 por unidad y el del B $6000 por unidad. La producción diaria no puede superar 400 unidades del modelo A ni 300 del B y en total no pueden superarse las 600 unidades. ¿Cuántas unidades de cada modelo debe producir la fábrica para obtener el máximo beneficio?

  • 4. Un automóvil puede transportar como máximo 9 Kilogramos por viaje. En un viaje desea transportar al menos 5 Kilogramos de la mercancía A y un peso de la mercancía B que sea la mitad del peso que transporta de A. Sabiendo que cobra $30 por kilo de A y $20 por kilo de B, ¿cómo se debe cargar el camión para obtener la ganancia máxima?

  • 5. Usted, como vendedor de FERRETERIA C.A. tiene que decidir cómo asignar sus esfuerzos entre los diferentes tipos de clientes de su territorio. Usted debe visitar comerciantes mayoristas y clientes que compran al detal. Una visita a un comerciante mayorista usualmente le produce $20 en ventas, pero la visita en promedio dura 2 horas y debe manejar también en promedio 10 Km. En una visita a un comprador al detal, le vende $50  requiere de unas 3 horas y 20 Km manejando su carro aproximadamente. Usted planifica viajar como máximo 600 Km por semana en su carro y prefiere trabajar no más de 36 horas a la semana. Encuentre la combinación óptima de visitas a comerciantes y clientes al menudeo que le permitan maximizar sus ganancias

 

 

 

 

 

 

Autor:

Bernard Pavel Barreto Véliz


Partes: 1, 2


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