Investigacion De Operaciones

Universidad Nacional del Altiplano

FACULTADAD DE CIENCIAS CONTABLES Y ADMINISTRATIVAS

ESCUELA PROFESIONAL DE ADMINISTRACION

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TEMA:

PROGRAMACION LINEAL

CURSO:

INVESTIGACION DE OPERACIONES

DOCENTE:

Lic. EDER ESTRADA CRUZ

PRESENTADO POR:

FELIX ELOY HUARACHI BUTRON

SEMESTRE: V

Tabla de contenido

INTRODUCCIÓN PROGRAMACIÓN LINEAL 1

El presente trabajo tiene por objetivos: 1

Objetivo general 1

Objetivos específicos 1

MARCO TEORICO 2

PROGRAMACIÓN LINEAL 2

DEFINICIÓN DE PROGRAMACIÓN LINEAL. 2

Historia de la programación lineal. 3

ANTECEDENTES HISTORICOS. 4

ELEMENTOS DE UN MODELO DE PROGRAMACIÓN LINEAL. 5

VARIABLES DE DECISIÓN: 5

REGIÓN FACTIBLE. 5

MODELO DE PROGRAMACIÓN LINEAL 5

PROPIEDADES DE LA FORMA ESTANDAR 6

TIPOS DE VARIABLES EN UN MODELO DE PROGRAMACION LINEAL 6

FORMULACION Y SOLUCION DE MODELOS DE PROGRAMACIÓN LINEAL. 9

Caso practico N° 02 9

SOLUCION POR EL METODO GRAFICO. 12

METODO SIMPLEX PRIMAL 15

PROCEDIMIENTO: 15

CONDICION DE OPTIMIDAD: 15

CONDICION DE FACTIBILIDAD: 15

METODO DE GAUSS – JORDAN. 15

Tipo de Solución del Método Simplex Primal: Solución Optima y Factible. 16

SOLUCION DE UN MODELO DE MAXIMIZACION CON EL METODO SIMPLEX PRIMAL 16

FORMA ESTANDAR 17

CASOS ESPECIALES EN LA SOLUCIÓN CON EL METODO SIMPLEX 19

CONCLUSIONES 24

Índice de Figuras

Figura 1 Problemas de Programación Lineal. 2

figura 2: Formula maximización o minimización 6

figura 3 caso practico N° 1 8

Figura 4 tabla de caso práctico 2 10

figura 5 solución método grafico 14

figura 6 Restricciones de frontera y soluciones en los vértices para el problema de la wyndorGlass Co. 22

figura 7 restricciones lineales 23

INTRODUCCIÓN PROGRAMACIÓN LINEAL

Muchas personas clasifican el desarrollo de la programación lineal entre los avances científicos más importantes de mediados del siglo xx, y estamos de acuerdo con esta aseveración: su impacto desde 1950 ha sido extraordinario. En la actualidad es una herramienta de uso normal que ha ahorrado miles y millones de dólares a muchas compañías o negocios, incluyendo empresas medianas en los distintos países industrializados del mundo; su aplicación a otros sectores de la sociedad se está ampliando con rapidez. Una proporción muy grande de los cálculos científicos en computadoras está dedicada al uso de la programación lineal. Se han escrito docenas de libros de texto sobre esta materia y se cuentan por cientos artículos publicados que describen aplicaciones importantes.

Es una de las técnicas de optimización más ampliamente usadas y una de las más efectivas. El término Programación Lineal fue inventado por Dantzig en 1947 para referirse al procedimiento de optimización de problemas en los cuales tanto la función objetivo como las condiciones son lineales y todas las variables no negativas.

El presente trabajo tiene por objetivos:

Objetivo general

Desarrollar Investigación científica de programación lineal

Objetivos específicos

Conocer y utilizar el método de referencia APA

Conocer cómo se aplica la programación lineal en la investigación de operaciones

Conocer naturaleza de esta notable herramienta y que tipos de problemas puede manejar

MARCO TEORICO

PROGRAMACIÓN LINEAL

(Miller & Schmidt, 1992)La programación lineal es el caso especial de la programación matemática en que el problema de decisión que está planteando se modela de modo que abarque solamente funciones lineales, parámetros determinísticos y variables de decisión continúas no negativas.

(Hillier & Lieberman, 1997) La programación lineal utiliza un modelo matemático para describir el problema. El adjetivo lineal significa que todas las funciones matemáticas del modelo deben ser funciones lineales. En este caso, la programación no se refiere a la programación en computadoras; en esencia es un sinónimo de planeación. Así, la programación lineal trata la planeación de las actividades para obtener un resultado óptimo , esto es el resultado que mejor alcance la meta especificada (Según el modelo matematico) entre todas las alternativas de solución

.La programación lineal es una metodología de optimización que permite resolver problemas de la vida real, en los cuales una función objetivo es optimizada sujeta a un conjunto de restricciones.

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