Tarea 14 investigacion de operaciones
PatriciapurataTarea14 de Noviembre de 2017
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Nombre: Patricia Sánchez Purata | Matrícula: 2804334 |
Nombre del curso: Investigación de Operaciones | Nombre del profesor: Silvia Mireles |
Módulo: 3. Análisis posteriores a la solución óptima | Actividad: 14. Aplicación del Análisis de Sensibilidad. Cambios en una variable no básica y básica |
Fecha: 02 de Noviembre del 2017 | |
Bibliografía: Universidad TecMilenio (2014) Fundamentos de la teoría de la dualidad recuperado el 02 de noviembre del 2017: http://bbsistema.tecmilenio.edu.mx/bbcswebdav/institution/UTM/semestre/profesional/io/io09002/anexos/explica10.htm |
Objetivo:
- Aplicar análisis de sensibilidad, designando cambios en una variable no básica, y básica, en función objetivo.
Procedimiento y resultados:
Instrucciones:
Considerando el siguiente problema:
Maximizar Z = 16X1 + 8X2 + 12X3
Sujeto a:
8X1 + 6X2 + 10X3 ≤ 120
4X1 + 2X2 ≤ 60
- Resuelve utilizando el método simplex tabular.
- Realiza un análisis de sensibilidad considerando al menos un cambio en los coeficientes de una variable NO básica.
- Realiza el análisis de sensibilidad utilizando LINDO.
- Interpreta los resultados obtenidos.
Entrega la tarea a tu profesor, en formato de práctica de ejercicios.
[pic 2]
El resultado del análisis fue que al aumentar los números de las variables en la función objetivo la capacidad de producción sube, así mismo como las ganancias logrando el cometido.
Conclusión:
Los cambios en los coeficientes de la función objetivo, al igual que en los límites de las restricciones, tienen un rango límite para tomar valores, los cuales harán cambiar el resultado de Z, y seguir conservando una solución óptima. El introducir algún otro parámetro que no esté dentro del rango, también se puede hacer, ya dependiendo de la decisión de los ejecutivos; pero se tendrían que volver a verificar que la solución sea óptima.
Además, cómo pudiste aplicar en esta sesión, los paquetes computacionales siguen siendo de gran ayuda y facilidad para realizar los cálculos, ya que solo se le cambian los valores al modelo inicial y se resuelve de nuevo el modelo cambiado. Sin embargo, como todo, es necesario dominar el proceso manualmente para poder usarse en software.
Por otro lado, este proceso de análisis de sensibilidad, es muy eficiente en problemas donde se tienen gran número de variables y restricciones, ya que solamente se manejan los coeficientes relevantes, o a los cuales se les está haciendo cambios, y realizar las operaciones e iteraciones pertinentes, sin que tengas que volver a resolver todo el problema de nuevo, volviéndose un trabajo exhaustivo. Sin embargo, cómo pudiste ver en la sesión, en problemas pequeños, se puede volver a aplicar el método simplex desde el principio.
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