viernes, 21 de marzo de 2014

LA PROGRAMACION LINEAL EN LA TOMA DE DESICIONES

Es una técnica de modelado (construcción de modelos). 


Es una técnica matemática de optimización, esto es,buscar maximizar o minimizar una meta u objetivo. Su fin es calcular el resultado óptimo que será el fundamento de la toma de decisiones.

Secuencia de construcción y solución en programación lineal: 


  • Construcción del modelo 


a) Identificación de variables de decisión 

b) Determinación de la función objetivo 

c) Establecimiento de restricciones 


  • Solución gráfica 
  • Solución analítica


Estructura básica de un modelo de programación lineal 


  • Función objetivo 
  • Función a optimizar (maximizar o minimizar) 
  • Restricciones 


Representan condiciones que se deben respetar o satisfacer. Dado por un sistema de igualdades y des igualdades (≤ o ≥).

La programación lineal es un procedimiento o algoritmo matemático mediante el cual se resuelve un problema indeterminado, formulado a través de un sistema de inecuaciones lineales,optimizando la función objetivo, también lineal.
Consiste en optimizar (minimizar o maximizar) una función lineal, denominada función objetivo, de tal forma que las variables de dicha función estén sujetas a una serie de restricciones que expresamos mediante un sistema de inecuaciones lineales.
Las variables son números reales mayores o iguales a cero. X_i\geq 0
En caso que se requiera que el valor resultante de las variables sea un número entero, el procedimiento de resolución se denomina Programación entera.

Las restricciones pueden ser de la forma:
Tipo 1: A_j = \sum_{i=1}^N a_{i,j} \times X_i
Tipo 2: B_j \leq \sum_{i=1}^N b_{i,j} \times X_i
Tipo 3: C_j \geq \sum_{i=1}^N c_{i,j} \times X_i
Donde:
  • A = valor conocido a ser respetado estrictamente;
  • B = valor conocido que debe ser respetado o puede ser superado;
  • C = valor conocido que no debe ser superado;
  • j = número de la ecuación, variable de 1 a M (número total de restricciones);
  • ab; y, c = coeficientes técnicos conocidos;
  • X = Incógnitas, de 1 a N;
  • i = número de la incógnita, variable de 1 a N.
En general no hay restricciones en cuanto a los valores de N y M. Puede ser N = MN > M; ó, N < M.
Sin embargo si las restricciones del Tipo 1 son N, el problema puede ser determinado, y puede no tener sentido una optimización.
Los tres tipos de restricciones pueden darse simultáneamente en el mismo problema.

La función objetivo puede ser:

Max! = \sum_{i=1}^N f_{i} \times X_i

o
Min! = \sum_{i=1}^N f_{i} \times X_i
Donde:
  • f_{i} = coeficientes son relativamente iguales a cero.


BIBLIOGRAFIA

Material proporcionado por el Mtro. Arturo Vázquez Flores

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