sábado, 14 de mayo de 2016

Método simplex




En optimización matemática, el término algoritmo simplex habitualmente se refiere a un conjunto de métodos muy usados para resolver problemas de programación lineal, en los cuales se busca el máximo de una función lineal sobre un conjunto de variables que satisfaga un conjunto de inecuaciones .. 
El Método Simplex es un método analítico de solución de problemas de programación lineal capaz de resolver modelos más complejos que los resueltos mediante el método gráfico sin restricción en el número de variables.
El método Simplex es un procedimiento  que permite mejorar la solución de la función objetivo en cada paso. El proceso concluye cuando no es posible continuar mejorando dicho valor, es decir, se ha alcanzado la solución óptima el mayor o menor valor posible, (maximizar o minimizar) según el caso, para el que se satisfacen todas las restricciones).Este famosísimo método fue creado en el año de 1947 por el estadounidense George Bernard Dantzig y el ruso Leonid Vitalievich Kantorovich, con el ánimo de crear un algoritmo capaz de solucionar problemas de m restricciones y n variables.

En el aspecto empresarial  la  aplicación matemática es de vital importancia para la toma de decisiones principalmente en ámbitos relacionado con la distribución eficaz de recursos limitados (dinero, materia prima, mano de obra) entre otros,  por ejemplo para que empresa no es importante   minimizar costos y maximizar guanacias y así mismo tomar decisiones adecuadas que más le favorezcan a la empresa 
Antes de comenzar con la explicacion del metodo vamos  a recordar algunas operaciones con fracciones ya que vamos a nesecitar claridad con estas
  1.  multiplicación de dos fracciones
  2.       Multiplicación         Ejemplo: Multiplicación
  3. La división de dos fracciones re realiza multiplicando en equis  
      Multiplicación         Ejemplo: Multiplicación
suma y resta
Resta       Suma

 A continuación vamos a resolver un sistema, en este caso vamos a minimizar

Por ejemplo
Z= -5x1-4x2  

Restricciones 
 2x1+ 2x2 ≤14
6x1+3x2 ≤ 36
5x1+10x2≤60    

      1  Lo primero que debemos hacer es convertir  todo en igualdad entonces en el caso de z  queda así:
   Z+5x1+4x2   ya   que todo lo que pasa por encima del igual cambia de signo
Ahora las restricciones, aquí  adicionamos unas variables llamadas (variables de holgura)

 Pero que es una variable de holgura?

Pues estas son variables que se agregan a la restricción para que la relación de la restricción sea de igualdad (representa el valor que le hace falta al lado izquierdo para ser igual al lado derecho).comúnmente denominadas con una (s) pero esto puede variar. 
Ambos tipos de variables tienen que cumplir con la restricción de no negatividad.

Tenemos:
2x1+ 2x2 +s1+0+0≤14
 6x1+3x2+0+s2+0 ≤ 36
5x1+10x2+0+0+s3≤ 60

2. vamos a construir el primer cuadro, podemos enumerar las filas con (R) pues nos va a servir más adelante


z
X1
X2
S1
S2
S3
Respuesta
R1
1
5
4
0
0
0
0
R2
0
2
2
1
0
0
14
R3
0
6
3
0
1
0
36
R4
0
5
10
0
0
1
60

      3)    Ahora  elegimos la columna más positiva  y la fila menor
(Nota) si estuviéramos maximizando elegimos la columna más negativa y la fila menor


z
X1
X2
S1
S2
S3
Respuesta

R1
1
5
4
0
0
0
0

R2
0
2
2
1
0
0
14
14/2=7
R3
0
6
3
0
1
0
36
36/6=6  menor
R4
0
5
10
0
0
1
60
60/5=12

   4)    convertimos el elemento pivote en 1 multiplicando toda la fila por  1/6

(Nota) si estuviéramos maximizando elegimos la columna más negativa y la fila menor


z
X1
X2
S1
S2
S3
Respuesta
R1
1
5
4
0
0
0
0
R2
0
2
2
1
0
0
14
R3
0
1
1/2
0
1/6
0
6
R4
0
5
10
0
0
1
60

   5)    convertimos en cero lo que está por encima y por debajo del elemento pivote multiplicando en la misma columna por ejemplo -5*R1+R3=R1
Esto nos daría -5*1=-5+5=0  aplicamos esto en toda la fila


z
X1
X2
S1
S2
S3
Respuesta

R1
1
5
4
0
0
0
0
-5*R3+R1=R1
R2
0
2
2
1
0
0
14
-2*R3+R2=R2
R3 0 1 1/2 0 1/6 0 6
R4
0
5
10
0
0
1
60
-5*R3+R4=R4

Y tenemos la siguiente tabla en donde ubicamos un nuevo elemento pivote, (en esta tabla es 1) y utilizamos  la misma metodología usada anteriormente (columna más positiva, fila menor) y convertir lo que está por encima y por debajo en cero


z
X1
X2
S1
S2
S3
Respuesta


R1
1
0
3/2
0
-5/6
0
-30
-3*R2+R1=R1

R2
0
0
1
1
-1/3
0
2

2/1= 2 menor
R3
0 1
1/2
0 1/6 0 6 -1/2*R2+R3=R3 6/1/2=12
R4
0
0
-15/2
0
-5/6
1
30
15/2*2+R4=R4
30/-15/2=-4

Es recomendable utilizar decimales para tener números más exacto
Y tenemos:


z
X1
X2
S1
S2
S3
Respuesta
R1
1
0
0
-3/2
-1/3
0
-33
R2
0
0
1
1
-1/3
0
2
R3
0 1 0 1 -1/3 0 5
R4
0
0
0
-15/2
-5/3
1
15

En donde:
z=-33
X1=5
X2=2

Podemos comprobar el ejercicio reemplazando estos resultados en la función objetivo inicial y quedaría así: -5(5)-4(2)= -33

A continuación veremos otro ejemplo esta vez con maximización


Existen herramientas muy útiles para resolver problemas matemáticos en este caso hay una muy útil si se sabe utilizar de la mejor manera, esta herramienta es muy sencilla de utilizar se llama PH simplex (al final les dejo el link), al entrar encontramos una primera opción en donde nos pide el número de variables  de decisión y el número de restricciones y a continuación se despliega un cuadro como el siguiente y ahí solo es llenarlo.


            


Seguido de esto simplemente le damos continuar y van a ir apareciendo todos los cuadros con sus resultados hasta llegar a la respuesta  pero ojo, es una herramienta para guiarte no para que aprendas ya que aunque nos da las tablas no nos dice de donde salieron esos resultados  así que si tú no tienes certeza del manejo de las operaciones para llegar a esos resultados no te va a servir de nada y te vas a confundir aún más.



Para mayor información consultar:










1 comentario:

  1. La información es bastante clara, y los ejemplos son pertinentes. Además el paso a paso de los mismos hace tener mejor comprensión del tema. Lo último es muy importante.

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