PROGRAMACIÓN LINEAL
INTRODUCCION A LA PROGRAMACIÓN LINEAL
CONTENIDO
•1. Introducción
•2. El Problema de Asignación de Recursos
•3. Ejemplo Prototipo: La Wyndor Glass Co.
•3.1 Definición del Problema
•3.2 Formulación del Modelo
•3.3 Solución Gráfica
Planeación
Optimización
Funciones lineales
1.INTRODUCCIÓN
¿Porque se llama Programación lineal?
Asignar recursos limitados entre actividades competitivas de la mejor manera posible (óptima)
La programación lineal es una buena herramienta que nos ayuda a solucionar este problema
2. EL PROBLEMA DE ASIGNACIÓN DE 2. EL PROBLEMA DE ASIGNACIÓN DE
RECURSOSRECURSOS
3. EJEMPLO PROTOTIPO:
La Wyndor Glass Corporation
La Wyndor Glass Co. es una empresa dedicada a la elaboración de artículos de vidrio de alta calidad (puertas y ventanas) los cuales se hacen en 3 plantas diferentes.Molduras y marcos de aluminio,Molduras y marcos en madera Se hace y se ensambla el vidrio.
Elipse: Planta 2
Planta 2
Elipse: Planta 3
Planta 3
Elipse: Planta 1
Planta 1
Se tiene un programa de cambio de la producción y se propone incursionar con 2 nuevos productos.
Puerta de vidrio con arco en aluminio
Ventana de vidrio con marco en madera
Según el dpto de comercialización toda la producción de éstos puede colocarse en el mercado
Elipse: Producto 2
Producto 2
Producto 1
3.1 DEFINICIÓN DEL PROBLEMA Y RECOLECCION DE INFORMACIÓN
Se debe determinar la tasa de producción de los 2 productos para maximizar las utilidades sujeto a las limitaciones que tiene la empresa.
Debemos formularnos algunas preguntas
NOTA: Se fabrican lotes de 20 productos por semana. La tasa de producción será el número de lotes producidos a la semana.
•¿Cual es la ganancia por lote de cada tipo de producto?
•¿De cuántas horas por semana dispone cada planta para la elaboración de un lote de cada tipo de producto?
•¿Cual es el requerimiento en horas para producir 1 lote de cada tipo de producto en cada una de las plantas?
Todos esta información debe ser recolectada, así:
Tiempo de producción por lote (horas)
P1 (puertas)P2 (ventanas)
PlantaTiempo de producción disponible a la semana (horas)
11042021233218Ganancia
por loteUS$3000US$5000
•3.2.1 Definición de Variables.
X1: Número de lotes del producto 1 fabricados por semana.
X2: Número de lotes del producto 2 fabricados por semana.
Cuadro de texto:
3.2 FORMULACIÓN DEL MODELO DE P.L.
•3.2.1.Coeficientes de Costo (o de Utilidad)
•3.2.2. Medida de la eficiencia:
Función Objetivo: F. O.
Maximizar la ganancia semanal total (en miles de dólares) por la producción de los 2 productos
Z = 3x1+ 5x2
[US$/ art]* [art/sem]=[US$/ semana]
Sujeto a:
Restricciones de capacidad de producción
3.2.7 Restricción de signo de las variables:
Tasas de producción no negativas: X1, X2=0
Cuadro de texto: R1: Horas disponibles en la planta 1
••3.2.4 Término del lado derecho
•3.2.1.Coeficientes de Costo (o de Utilidad)
•3.2.2. Medida de la eficiencia:
Función Objetivo: F. O.
Maximizar la ganancia semanal total (en miles de dólares) por la producción de los 2 productos
Z = 3x1+ 5x2
[US$/ art]* [art/sem]=[US$/ semana]
Sujeto a:
Restricciones de capacidad de producción
3.2.7 Restricción de signo de las variables:
Tasas de producción no negativas: X1, X2=0
Cuadro de texto: R1: Horas disponibles en la planta 1
••3.2.4 Término del lado derecho
3.2.4 Término del lado derecho••
3.2.5 Coeficientes tecnológicos
3.2.7. Coeficientes tecnológicos••
3.2.8. Restricciones funcionales.
3.2.9. Restricciones funcionales.
[horas[horas/ / artart]]* * [[artart//semsem] = [] = [horas/horas/semsem] ]
R1: Horas disponibles en la planta 1 R1: Horas disponibles en la planta 1
XX11==44R2 : Horas disponibles en la planta 2 R2 : Horas disponibles en la planta 2
2X2X22==1212R3 : Horas disponibles en la planta 3 R3 : Horas disponibles en la planta 3
3X3X11+ 2X+ 2X2 2 ==1818
•3.2 El MODELO DE P. L.
En síntesis, el problema formulado
como un modelo de P. L. sería:
X1=4
2X2=12
3X1+ 2X2 =18
X1, X2=0
Maximizar Z = 3X1 + 5X2
Sujeto a
El problema tiene sólo 2 variables de decisión
y por lo tanto está en sólo 2 dimensiones.
Podemos utilizar un método gráfico
para resolverlo
Cuadro de texto:
[horas[horas/ / artart]]* * [[artart//semsem] = [] = [horas/horas/semsem] ]
R1: Horas disponibles en la planta 1 R1: Horas disponibles en la planta 1
XX11==44R2 : Horas disponibles en la planta 2 R2 : Horas disponibles en la planta 2
2X2X22==1212R3 : Horas disponibles en la planta 3 R3 : Horas disponibles en la planta 3
3X3X11+ 2X+ 2X2 2 ==1818
•3.2 El MODELO DE P. L.
En síntesis, el problema formulado
como un modelo de P. L. sería:
X1=4
2X2=12
3X1+ 2X2 =18
X1, X2=0
Maximizar Z = 3X1 + 5X2
Sujeto a
El problema tiene sólo 2 variables de decisión
y por lo tanto está en sólo 2 dimensiones.
Podemos utilizar un método gráfico
para resolverlo
Cuadro de texto:
3.3 SOLUCIÓN GRÁFICA
3.3 SOLUCIÓN GRÁFICA
Cuadro de texto: Nota:
Las soluciones de un problema de P.L son puntos en el espacio n-dimensional En (n variables).
Nota:Nota:
LassolucionesdeunproblemadeP.LsonpuntosLassolucionesdeunproblemadeP.Lson puntos. Grafiquemos las restricciones
X1= 4 (planta 1)
X2= 6
(planta2)
123456789100123456789103X1+ 2X2= 18 (planta 3)
x2x1
REGION FACTIBLE:
Conjunto de puntos en los cuales todas las restricciones se cumplen
Definición:
Seleccionar dentro de la región factible el punto que maximiza el valor de la F. O. Z = 3X1+ 5X2
Solución óptima
Podemos utilizar el Podemos utilizar el procedimiento por prueba y procedimiento por prueba y error. Por Por ejemplo podemos elegir el valor podemos elegir el valor
Z = 15 = 3XZ = 15 = 3X11+5X+5X22RECTA DE ISOUTILIDAD
X2= 6
(planta2)
Veamos éstográficamente12345678910012345678910X1= 4 (planta 1)
3X1+ 2X2= 18 (planta 3)
x2x1Z = 15 = 3X1+5X2
La solución óptima
Se desplaza la recta de la F. O. paralelamente hasta que toque el último punto antes de abandonar la región
factible.
Veamos la siguiente gráfica.
12345678910012345678910R2R3x2x1R1Z = 36(2,6)
Ecuación de la forma pendiente-ordenada:
Al despejar X2 de la ecuación
Z = 3X1+ 5X2
Se tiene
X2= -3/5 X1+ 1/5 Z
Así, X2 adquiere la forma de
y = mX + b
La solución óptima es:
X1= 2 X2= 6
Valor de la F. O.
La ecuación de la recta es:
Z = 3X1+ 5X2
Evaluada en el punto (2,6) da:
3(2) + 6(5) = 36
12345678910012345678910R2R3x2x1R1Z = 36(2,6)
Conclusiones:
•La solución óptima es X1= 2 , X2= 6 con Z = 36.
•Se deben fabricar los productos 1 y 2 a unas tasas de 2 y 6 lotes semanales respectivamente.
•La ganancia total máxima en estas condiciones es de US$ 36000 por semana
El método es aplicable en otros problemas de este tipo ( 2 variables de decisión).
OJO: Cuando el problema es de minimización, la recta se debe desplazar en la dirección en que Z decrece
3.3 SOLUCIÓN GRÁFICA
Cuadro de texto: Nota:
Las soluciones de un problema de P.L son puntos en el espacio n-dimensional En (n variables).
Nota:Nota:
LassolucionesdeunproblemadeP.LsonpuntosLassolucionesdeunproblemadeP.Lson puntos. Grafiquemos las restricciones
X1= 4 (planta 1)
X2= 6
(planta2)
123456789100123456789103X1+ 2X2= 18 (planta 3)
x2x1
REGION FACTIBLE:
Conjunto de puntos en los cuales todas las restricciones se cumplen
Definición:
Seleccionar dentro de la región factible el punto que maximiza el valor de la F. O. Z = 3X1+ 5X2
Solución óptima
Podemos utilizar el Podemos utilizar el procedimiento por prueba y procedimiento por prueba y error. Por Por ejemplo podemos elegir el valor podemos elegir el valor
Z = 15 = 3XZ = 15 = 3X11+5X+5X22RECTA DE ISOUTILIDAD
X2= 6
(planta2)
Veamos éstográficamente12345678910012345678910X1= 4 (planta 1)
3X1+ 2X2= 18 (planta 3)
x2x1Z = 15 = 3X1+5X2
La solución óptima
Se desplaza la recta de la F. O. paralelamente hasta que toque el último punto antes de abandonar la región
factible.
Veamos la siguiente gráfica.
12345678910012345678910R2R3x2x1R1Z = 36(2,6)
Ecuación de la forma pendiente-ordenada:
Al despejar X2 de la ecuación
Z = 3X1+ 5X2
Se tiene
X2= -3/5 X1+ 1/5 Z
Así, X2 adquiere la forma de
y = mX + b
La solución óptima es:
X1= 2 X2= 6
Valor de la F. O.
La ecuación de la recta es:
Z = 3X1+ 5X2
Evaluada en el punto (2,6) da:
3(2) + 6(5) = 36
12345678910012345678910R2R3x2x1R1Z = 36(2,6)
Conclusiones:
•La solución óptima es X1= 2 , X2= 6 con Z = 36.
•Se deben fabricar los productos 1 y 2 a unas tasas de 2 y 6 lotes semanales respectivamente.
•La ganancia total máxima en estas condiciones es de US$ 36000 por semana
El método es aplicable en otros problemas de este tipo ( 2 variables de decisión).
OJO: Cuando el problema es de minimización, la recta se debe desplazar en la dirección en que Z decrece