UNIDAD 2

UNIDAD 2: PROGRAMACION LINEAL APLICADA
2.1  DEFINICION GENERAL DE IO
2.2  EJEMPLOS DIVERSOS

PROGRAMACIÓN LINEAL.
La programación matemática es una potente técnica de modelado usada en el proceso de toma de decisiones. Cuando se trata de resolver un problema de este tipo, la primera etapa consiste en identificar las posibles decisiones que pueden tomarse; esto lleva a identificar las variables del problema concreto. Normalmente, las variables son de carácter cuantitativo y se buscan los valores que optimizan el objetivo. La segunda etapa supone determinar que decisiones resultan admisibles; esto conduce a un conjunto de restricciones que se determinan teniendo presente la naturaleza del problema en cuestión. En la tercera etapa, se calcula el coste/beneficio asociado a cada decisión admisible; esto supone determinar una función objetivo que asigna, a cada conjunto posible de valores para las variables que determinan una decisión, un valor de coste/beneficio. El conjunto de todos estos elementos define el problema de optimización. La programación lineal (PL), que trata exclusivamente con funciones objetivos y restricciones lineales, es una parte de la programación matemática, y una de las áreas más importantes de la matemática aplicada. Se utiliza en campos como la ingeniería, la economía, la gestión, y muchas otras áreas de la ciencia, la técnica y la industria.
Introducción: La programación lineal es una técnica matemática ampliamente utilizada, diseñada para ayudar a los administradores de producción y operaciones en la planeación y toma de decisiones relativas a la negociación necesaria para asignar recursos.
Aplicación: a partir de 1950 se inicia un fuerte desarrollo en la programación lineal apoyada por una gran variedad de aplicaciones prácticas en la economía y la administración industrial.
Principales problemas: Algunos de los principales problemas que han sido establecidos en base la programación lineal, así como sus áreas de aplicación son los siguientes:
1).− La selección de la mezcla de productos es una fábrica para tomar el mejor uso de las horas disponibles de la maquinaria y mano de obra, mientras se maximiza la utilidad de la empresa. 2).− La selección de diferentes mezclas de materias primas en los molinos de comida para producir combinaciones de alimentos terminados al mínimo costo.
3).− Otros como pueden ser de relaciones ínter industriales (modelos de Lentieff, análisis económico), problemas de tránsito (industria de transportes y aviación) ETC. La programación lineal resuelve los problemas en términos de un conjunto de ecuaciones lineales y una ecuación también lineal llamada función objetivo, que cuantifica el beneficio proporcionado por la solución del conjunto de ecuaciones lineales que corresponden a las restricciones .
Es una clase de modelo de programación matemática destinado a la asignación eficiente de los recursos limitados en actividades conocidas, con motivos de satisfacer las metas deseadas (maximizar beneficios y minimizar costos).
Las características distintivas de los modelos de programación lineal es que las funciones que representan el objetivo y las restricciones son lineales.
Definición: La programación lineal es una herramienta matemática que sirve para resolver de la mejor manera posible sistema de Asignación en los que la problemática consiste en asignar recursos escasos y limitados entre actividades competitivas y cuando desde el punto de vista matemático las relaciones entre los elementos del sistema sean estrictamente lineales.




Ejemplo 1                 
(Planeación de producción)
Maximización de utilidades

Se procesan 3 productos a través de 3 operaciones diferentes. Los tiempos en minutos requeridos por unidad de cada producto, la capacidad diaria de las operaciones (minutos/días) y el beneficio por unidad vendida de cada producto en dólares.

Operación
Tiempo/unidad (min)
Capacidad de
Operación (min/día)
Producto A
Producto B
Producto C
1
1
2
1
430
2
3
0
2
460
3
1
4
0
420





Beneficio/Unidad
($)
$3.00
$2.00
$5.00


 
DESARROLLO

A)
V(x) de Decisión
X1 = Cantidad de producto “A” a producir.
X2 = Cantidad de producto “B” a producir
X3 = Cantidad de producto “C” a producir

B)
FO
Max     X0 = 3X1 + 2X2 + 5X3


C)
SA
Operación 1 --------------   1X1 + 2X2 + 1X3 ≤ 430
Operación 2 --------------   3X1 + 3X3                460
Operación 3 --------------  1X1 + 4X2                    ≤ 420

NN X1, X2, X3 ≥ 0

Ejercicio # 2
Un ganadero se encuentra ante el problema de como alimentar su ganado vacuno al costo mínimo, pero satisfaciendo determinados requisitos dietéticos de alimentación.
Una dieta normal para la clase de vaca lechera que existen en la granja, requiere por cabeza diariamente los siguientes elementos nutritivos, por lo menos en las cantidades siguientes:
12,450 gr ND (nutrientes digestibles)
  2,400 gr PC
       72 gr Calcio
       57 gr P
Para la alimentación del ganado puede disponerse únicamente de 4 alimentos, Pasto Bermuda(PB), Levadura Cerveza (LC), Harina Ajonjolí (HA), Miel de Purga (MP), que contiene en diversas proporciones los alimentos exigidos por la dieta.
Elementos Nutritivos (gr)
Alimentos 1(kg)
Requisitos mínimos al día(grs)
PB
LC
HA
MP
ND
169
728
713
537
12,450
PC
14
63
39
30
2,400
Ca
1.4
1.3
20.2
6.6
72
P
0.5
15.6
16.1
0.8
57






Costo/kg
($)
0.06
0.25
0.30
0.20


De cuales alimentos y en qué cantidades deben darse a cada cabeza de ganado diariamente para satisfacer requisitos de dieta.

DESARROLLO

A) V(x) DE DECISIÓN                   FORMULE EL MODELO DE PROGRAMACIÓN LINEAL QUE MEJOR LO REPRESENTE

X1 = N° DE KGS. A COMPRAR DE PB AL DÍA.
X2 = N° DE KGS. A COMPRAR DE LC AL DÍA.
X3 = N° DE KGS. A COMPRAR DE HA AL DÍA.
X4 = N° DE KGS. A COMPRAR DE MP AL DÍA.

B) FO
Min  Xo = 0.06X1 + 0.25X2 + 0.30X3 + 0.20X4


C)SA
169X1 + 728X2 + 713X3 + 537X4     ≥ 12,450
14X1 + 63X2 + 39X3 + 30X4                   ≥   2,400
1.4X1 + 1.3X2 + 20.2X3 + 6.6X4       ≥       72
0.5X1 + 15.6X2 + 16.1X3 + 0.8X4     ≥       57

NN X1, X2, X3, X4 ≥ 0

EJERCICIO # 3

Se prepara una dieta para estudiante de universidad. El objetivo es alimentas a los estudiantes al menor costo, pero la dieta debe estar entre 1,800-3,600 calorías. No puede haber más de 1,400 calorías de almidones ni menos de 400 proteínas, así como no más de 150 calorías de grasa. La dieta se compondrá de dos alimentos A y B.
El alimento A cuesta $1.50 cada libra y contiene 600 calorías, 400 de los cuales son proteínas y 200 de almidones.
El alimento B cuesta $0.30 cada libra y contiene 900 calorías de las cuales 700 son almidones y 100 proteínas y 100 grasas.
Formule el modelo matemático de programación lineal más adecuado.
DESARROLLO
A) V(x) DE DECISIÓN

X1 = N° Lbs ALIMENTO “A”
X2 = N° Lbs ALIMENTO “B”

B) FO
Min Xo = 1.5X1 + 0.30 X2
C) SA
X1 + X2 ≥ 1,800
X1 + X2 ≤ 3,600
ALMIDONES 200 X1 + 700 X2 ≤  1,400
PROTEINAS 400 X1 + 100X2    ≥     400
GRASAS                      100X2   ≤       150
NN        X1, X2 ≥ 0
EJERCICIO # 4
Una empresa de carga dispone de un avión con las siguientes capacidades máximas de carga al frente y atrás. Adelante 500 kg capacidad un área 30m3
Atrás 700 kg capacidad un área de 40 m3
Deben transportarse dos tipos de carga 1 y 2 las cuales se venderán a:
Carga 1 ---------- $2.00/ unidad
Carga 2 ---------- $3.00/ unidad
La demanda mínima de carga 1 es de 6,000 unidades
La demanda mínima de carga 2 es de 7,000 unidades
Cada unidad de la carga 1 ocupa 2dm3
Cada unidad de la carga 2 ocupa 1dm3
El peso de la carga 1 es de 1kg
El peso de la carga 2 es de 2kg
Formular el modelo matemático de programación lineal más adecuado.
Cuanto enviar de carga 1 y 2 de tal manera de maximizar las ventas.
A) V(x) DE DECISIÓN.
Xij de cantidad de carga tipo (1,2) en la bodega (FA)
X1f =
X2f =
X1A =
X2A =
B) FO
Max    Xo = 2 (X1 F + X1A) + 3 (X2F + X2A)
C) SA
DEMANDA ------------ X1F + X1A ≥ 6,000
                                   X2F + X2A ≥ 7,000
VOLUMEN ------------ 0.2 X1F + 0.1 X2A ≤ 30
                                    0.2 X1A + 0.1 X2A ≤ 40
PESO -------------------- 1 X1F + 1 X2F ≤ 5,000
                                   1 X2F + 1 X2F ≤ 7,000
NN Xij ≥ 0 V i= 1,2                        Vj = F,A





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