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PROBLEMA DEL TRANSPORTE

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Presentación del tema: "PROBLEMA DEL TRANSPORTE"— Transcripción de la presentación:

1 PROBLEMA DEL TRANSPORTE

2 El PT es un caso particular de la PL
Se debe determinar un esquema óptimo de transporte que se origina en los lugares de oferta donde la existencia de cierta mercancía es conocida, y llega a los lugares de donde se conoce la cantidad requerida. El costo de cada envió es proporcional a la cantidad transportada y, el costo total es la suma de los costos individuales.

3 Esquema tabular del PT

4 Una solución al PT queda definido por un conjunto de mxn número Xij, donde:
Xij : Número de unidades a enviar desde el origen i al destino j Siendo Xij ≥ 0

5 El programa lineal del Problema del transporte queda expresado de la siguiente manera:
Sujeto a: i=1,....,m j=1,....,n

6 METODOS PARA HALLAR SOLUCION FACTIBLE BASICA INICIAL
METODO DE LA ESQUINA NOR OESTE Se empieza en la casilla (1,1) calculando X11 = min(a1,b1). Si a1 < b1, se hace b1 = b1 – a1 y se pasa a la casilla (2,1) calculando X21 = min(a2,b1). Si a1 > b1 entonces se hace a1 = a1 – b1 y se pasa a la casilla (1,2) para calcular X12 = min (a1, b2), y así se continua hasta obtener la sfbi.

7 EJEMPLO: Una compañía tiene 3 fábricas ubicadas en A, B y C, las cuales proveen a los almacenes que están ubicados en D, E, F y G. La capacidad de producción de las fábricas son de 70, 90 y 115 unidades mensuales respectivamente, mientras que las capacidades de los almacenes es de 50, 60 , 70 y 95 unidades respectivamente. El costo de envió de una unidad desde cada una de las fábricas a cada una de los almacenes se presenta en el siguiente cuadro (en $). Determinar la solución factible básica inicial utilizando el método de la esquina NO

8 Se colocan los datos en forma tabular.
1 2 3 4 i 17 20 13 12 O 70 1 15 21 26 25 O 90 2 15 14 15 17 O 115 3 b 50 60 70 95 j X11 = min (a1,b1)=min (70,50) = a1 = a1 - b1 = 70 – 50 = 20 X12 = min (a1,b2)=min (20,60) = b2 = b2 - a1 = 60 – 20 = 40 X22= min (a2,b21)=min (90,40) = a2 = a2 – b2 = 90 – 40 = 50 X23 = min (a2,b3)=min (50,70) = b3 = b3 – b2 = 70 – 50 = 20 X33= min (a3,b3)=min (115,200) = a3 = a3 – b3 = 115 – 20 = 95 X34= min (a3,b41)=min (95,95) = 95 Por consiguiente la solución es:

9 Z = 17*50+20*20+21*40+26*50+15*20+17*95 Z = $ 5305 D D D D a 17 20 13
i 17 20 13 12 O 70 1 50 20 15 21 26 25 O 90 2 40 50 15 14 15 17 O 115 3 20 95 b 50 60 70 95 j Z = 17*50+20*20+21*40+26*50+15*20+17*95 Z = $ 5305

10 Caso 1: Minimización de costos de desplazamiento
El hospital Saludmuch pertenece a la Compañía de Seguros Todosalud SA. Esta sociedad tiene un Centro de Asistencia Primaria (CAP) en 5 ciudades de una región (un CAP en cada ciudad). Para obtener un buen funcionamiento global del servicio y poder planificar el número de visitas en función del personal previsto en cada CAP y de su dimensión, Todosalud S.A. ha decidido organizar el servicio de tal forma que todos sus asegurados tengan un CAP de referencia asignado, pero que sea éste el más cercano posible a su lugar de residencia. En la región hay 5 ciudades y la compañía sabe cuantos asegurados tiene en cada uno de ellos. Los CAP tienen una capacidad máxima de pacientes que pueden soportar. El objetivo es asignar a los asegurados a los CAPs minimizando el coste de desplazamiento o la distancia total.

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12 Si no existiera el problema de capacidad de los CAPs, el modelo sería trivial, ya que bastaría asignar cada ciudad al CAP más cercano, obteniéndose el coste de transporte más barato. Al tener límites en la capacidad, puede ser que no todas las ciudades tengan asignado el centro más cercano, ya que esto implicaría una sobre utilización. Entonces, puede ser que alguna ciudad, o parte de ella tenga asignada un CAP que no es el más cercano, en función de la disponibilidad o holgura del sistema.

13 El PT en sus forma tabular quedaría de la siguiente manera:
El PT es un problema balanceado: El número de variables básicas esta dado por (m + n – 1)

14 METODO DE RUSSELL Proporciona una solución inicial cercana a la óptima. El procedimiento es el siguiente: Calcular ui = max cij vj = max cij Encuentre la variable Xij = max (i,j) [(ui + vj –cij) > 0] Introducir a la base Xij = min (ai , bj ) Si ai < bj hágase bj = bj – ai y elimine la fila i Si ai > bj hágase ai = ai – bj y elimine la columna j Si ai = bj elimínese fila i o columna j 4. El método termina cuando loa ai y los bj son ceros.

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16 Introducimos a la base la variable:
X14 = min (70, 95) = b4 = 95 – 70 = 25 y elimine la fila 1. Repetimos el proceso:

17 Introducimos a la base X33 = min (115, 70) = 70 a3 = 115 – 70 = 45 y elimine la columna 3

18 Introducimos a la base X21 = min (90 , 50) = 50 a2 = 90 - 50= 40 y elimine la columna 1

19 Introducimos a la base X34= min (45, 25) = 25 a3 = 45 - 25= 20 y elimine la columna 4

20 La solución por lo tanto es :
El costo de la solución es Z = $ 4,185

21 Generación de nuevas soluciones Consideremos la solución inicial hallada por el método de la esquina N.O. El costo de la solución era Z = $ 5,305 Si se ingresa a la base la variable X14, el nuevo valor de Z1 = Z + X14 * D14 = (-15) = $5,005 Donde D14 = c14 – c34 + c33 – c23 + c22 – c12 = = -15

22 Solución Optima Método MODI o UV Consideremos la solución inicial hallada por el método de la Esquina N.O.

23 Paso 2: Se dibuja la matriz Zij que contiene los costos de la variable solución

24 Paso 3: Se construye un conjunto de números vj y ui tal que la suma iguale a los valores de la matriz Zij del paso 2 y se completa las celdas vacías con la suma de los ui y vj la matriz Zij que contiene los costos de la variable solución. Se tiene las siguientes ecuaciones de las celdas básicas: U1 + v1 = u2 + v3 = 26 U1 + v2 = u3 + v3 = 15 U2 + v2 = u3 + v4 = 17 Haciendo v1 = 0 se encuentra que: u1 = 17 ; v2 = 3 ; u2 = 18 V3 = 8 ; u3 = 7 ; v4 = 10

25 Paso 4: Se calcula Cij - Zij
=

26 Se selecciona la casilla (1,4) que tiene el costo de entrada mas pequeño, por consiguiente debe entrar a la base la variable X14 El costo de la nueva solución es: Z1 = (20)(-15) = A continuación probamos si esta solución es o no la óptima

27 Se calcula Cij - Zij - =

28 Se selecciona la casilla (2,1) que tiene el costo de entrada mas pequeño, por consiguiente debe entrar a la base la variable X21 El costo de la nueva solución es: Z2 = (30)(-18) = A continuación probamos si esta solución es o no la óptima

29 Se calcula Cij - Zij - =

30 Se selecciona la casilla (3,2) que tiene el costo de entrada mas pequeño, por consiguiente debe entrar a la base la variable X32 El costo de la nueva solución es: Z2 = (20)(-14) = A continuación probamos si esta solución es o no la óptima

31 Esta es la solución óptima
Se calcula Cij - Zij - = Esta es la solución óptima


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