Sup\u00f3ngase que la utilidad neta m\u00ednima es c1 d\u00f3lares por lo tanto el problema

Supóngase que la utilidad neta mínima es c1

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Supóngase que la utilidad neta mínima es c1 dólares; por lo tanto, el problema consiste en hallar c1, de manera tal que:Maximice c1 X1 + 3 X2Sujeta a:2 X1 + X2 40 restricción mano de obra X1 + 2 X2 50 restricción material.Y todas las variables, X1, X2, c1, son no negativas.Ahora, el problema dual del carpintero es:Minimice 40 U1 + 50 U2Sujeta a:2U1 + 1U1 c1 Utilidad neta de una mesa 1U1 + 2U2 3 Utilidad neta de una silla. Y U1, U2, c1 son no negativas.
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UVM Qro178La minimización se hace sobre las tres variables; X1, X2 y c1:Minimice 40 U1 + 50 U2Sujeta a:2U1 + 1U1 - c1 01U1 + 2U2 3Y U1, U2, c1 son no negativas.La implementación de este problema en el paquete de computación muestra que la solución óptima es U1 = $7/3, U2 = $1/3, y c1 = $1.5.Se recordará que existen soluciones alternativas para este valor de frontera del rango de sensibilidad para el coeficiente de costo. La solución correspondiente al límite inferior se describe en el rango del análisis de sensibilidad del coeficiente de costo, calculado con anterioridad en el Problema del Carpintero. Por lo tanto, la mínima utilidad neta es siempre la misma que el límite inferior del rango de
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UVM Qro179Indicadores de metasEn la mayoría de las situaciones de la vida real, al decisor puede no interesarle la optimización, y desear en cambio alcanzar un cierto valor para la función objetivo. A la mayoría de los gerentes les satisface una solución "suficientemente buena". A este problema se lo conoce como "satisfacer" el problema de "alcanzar la meta".Una de las razones por las cuales los gerentes de empresas sobrestiman la importancia de la estrategia óptima es que las organizaciones con frecuencia usan indicadores como "sustitutos" para satisfacer sus necesidades inmediatas. La mayoría de los gerentes prestan atención a indicadores tales como la utilidad, el flujo de fondos, el precio de la acción, etc. que indican más una supervivencia que una meta de optimización.Para resolver el problema de alcanzar la meta, se debe primero añadir la meta del conjunto de restricciones. Para
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UVM Qro180Ejemplo numéricoConsidere el Ejemplo 1 en la sección Inicialización del Método Símplex en un sitio asociado a éste. En lugar de maximizar ahora queremos alcanzar una meta de 4, es decir,Meta: -X1 + 2X2 = 4 sujeta a: X1 + X2 2, -X1 + X2 1, X2 3, y X1, X2 0.Si se añade esta meta al conjunto de restricciones y se convierten las restricciones a la forma de igualdad se obtiene:X1 + X2 - S1 = 2, -X1 + X2 - S2 = 1, X2 + S3 = 3, yX1, X2, S1, S2, S3 0.Una solución es X1 = 2, X2 = 3, S1 = 3, S2 = 0, y S3 = 0.
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UVM Qro181Cálculo de minimax y maximin en una sola corridaSupongamos que quiere hallar el peor de varios valores de funciones objetivos definidas con un conjunto común de restricciones en una sola corrida de computación.Como aplicación, supongamos que en el Problema del Carpintero, sin pérdida de generalidad, hay tres mercados con funciones objetivos de 5X1 + 3X2, 7X1 + 2X2, y 4X1 + 4X2,
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  • Fall '16
  • fernando
  • The Land, Punto, Modelo matemático, Resolución de problemas, Recta, UVM Qro

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