MÉTODO SIMPLEX. Ejemplo de Simplex: Vamos a resolver el siguiente problema: MaximizarZ = f(x 1,x 2 ) = 3x 1 + 2x 2 Sujeto a:2x 1 + x 2 ≤ 18 2x 1 + 3x.

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1 MÉTODO SIMPLEX

2 Ejemplo de Simplex: Vamos a resolver el siguiente problema: MaximizarZ = f(x 1,x 2 ) = 3x 1 + 2x 2 Sujeto a:2x 1 + x 2 ≤ 18 2x 1 + 3x 2 ≤ 42 3x 1 + x 2 ≤ 24 x 1 ≥ 0, x 2 ≥ 0

3 Se consideran los siguientes pasos: 1. Convertir las desigualdades en igualdades: Se introduce una variable de holgura por cada una de las restricciones, este caso s 1, s 2, s 3 para convertirlas en igualdades y formar el sistema de ecuaciones estandar. Usando en simplex el siguiente criterio: Signo: Introducir ≤ s n

4 FORMA ESTANDAR: 2x 1 + x 2 + s 1 = 18 2x 1 + 3x 2 + s 2 = 42 3x 1 + x 2 + s 3 = 24

5 2. Igualar la función objetivo a cero y despues agregar la variables de holgura del sistema anterior: Z - 3 x 1 - 2 x 2 = 0 Para este caso en particular la funcion objetivo ocupa la ultima fila del tablero, pero de preferencia siempre se devera de colocar como la primer fila Cuando minimizamos se toma el valor (+) positivo de Fo para convertirlo en negativo y cuando maximizamos tomamos el valor (+) negativo de Fo para convertirlo en positivo. 3. Escribir el tablero inicial simplex: En las columnas aparecerán todas las variables del problema y, en las filas, los coeficientes de las igualdades obtenidas, una fila para cada restricción y la última fila con los coeficientes de la función objetivo:

6 Tablero Inicial BaseVariable de decisión Variable de holguraSolución X1X1 X2X2 S1S1 S2S2 S3S3 S1S1 2110018 S2S2 2301042 S3S3 3100124 Z-3-20000

7 4. Encontrar la variable de decisión que entra en la base y la variable de holgura que sale de la base A. Para escoger la variable de decisión que entra en la base, (FLECHA ROJA PARTE SUPERIOR), observamos la ultima fila, la cual muestra los coeficientes de la función objetivo y escogemos la variable con el coeficiente más negativo (en valor absoluto). En este caso, la variable x 1 de coeficiente - 3. Si existiesen dos o más coeficientes iguales que cumplan la condición anterior, entonces se elige cualquiera de ellos. Si en la última fila no existiese ningún coeficiente negativo, significa que se ha alcanzado la solución óptima. Por tanto, lo que va a determinar el final del proceso de aplicación del método del simplex, es que en la última fila no haya elementos negativos. La columna de la variable que entra en la base se llama columna pivote (en color azulado).

8 B. Para encontrar la variable de holgura que tiene que salir de la base, (FLECHA ROJA COSTADO IZQUIERDO) se divide cada término de la última columna (valores solución) por el término correspondiente de la columna pivote, siempre que estos últimos sean mayores que cero. Si hubiese algún elemento menor o igual que cero no se hace dicho cociente. En el caso de que todos los elementos fuesen menores o iguales a cero, entonces tendríamos una solución no acotada y no se puede seguir. El término de la columna pivote que en la división anterior dé lugar al menor cociente positivo, el 3, ya 8 es el menor, indica la fila de la variable de holgura que sale de la base, S 3. Esta fila se llama fila pivote (en color azulado).

9 Iteración No. 1 BaseVariable de decisión Variable de holguraSoluciónOperación X1X1 X2X2 S1S1 S2S2 S3S3 S1S1 211001818/2 = 9 S2S2 230104242/2 = 21 S3S3 310012424/3 = 8 Z-3-20000

10 Resultado de Iteración No. 1 BaseVariable de decisión Variable de holguraSoluciónOperación X1X1 X2X2 S1S1 S2S2 S3S3 S1S1 01/310-2/32f(S 1 ) – 2 f(X 1 ) S2S2 07/301-2/326f(S 2 ) – 2 f(X 1 ) X1X1 11/300-1/38(1/3) X 1 Z000124f(Z) + 3 f(X 1 )

11 Como en los elementos de la última fila hay un numero negativo, -1, significa que no hemos llegado todavía a la solución óptima. Hay que repetir el proceso: A. La variable que entra en la base es x 2, por ser la columna pivote que corresponde al coeficiente -1 B. Para calcular la variable que sale o la fila pivote, dividimos los términos de la columna solución entre los términos de la nueva columna pivote: y como el menor cociente positivo es 6, tenemos que la fila pivote y la variable de holgura que sale es S 1. C. El elemento pivote, que ahora hay que hacer 1, es 1/3. Y se opera de forma análoga a la anterior iteración

12 Iteración No. 2 BaseVariable de decisión Variable de holguraSoluciónOperación X1X1 X2X2 S1S1 S2S2 S3S3 S1S1 01/310-2/322/(1/3) = 6 S2S2 07/301-2/32626/(7/3) = 78/7 X1X1 11/300-1/388/(1/3) = 24 Z000124

13 Resultado de Iteración No. 2 BaseVariable de decisión Variable de holguraSoluciónOperación X1X1 X2X2 S1S1 S2S2 S3S3 X2X2 0130-263X 2 S2S2 00-70412f(S 2 ) – (7/3) f(X 2 ) X1X1 10016f(X 1 ) – (1/3) f(X 2 ) Z003030f(Z) + f(X 2 )

14 Iteración No. 3 BaseVariable de decisión Variable de holguraSoluciónOperación X1X1 X2X2 S1S1 S2S2 S3S3 X2X2 0130-26No se toma por ser negativo S2S2 00-7041212/4 = 3 X1X1 100166/1 = 6 Z003030

15 Resultado de Iteración No. 3 BaseVariable de decisión Variable de holguraSoluciónOperación X1X1 X2X2 S1S1 S2S2 S3S3 X2X2 01-1/20012f(X 2 ) + 2 f(S 3 ) S3S3 00-7/4013(1/4) S 3 X1X1 10-3/4003f(X 1 ) – f(S 3 ) Z005/40033f(Z) + f(S 3 )

16 Tablero Final BaseVariable de decisión Variable de holguraSolución X1X1 X2X2 S1S1 S2S2 S3S3 X2X2 01-1/20012 S3S3 00-7/4013 X1X1 10-3/4003 Z005/40033

17 Como todos los coeficientes de la fila de la función objetivo son positivos, hemos llegado a la solución óptima. Los solución óptima viene dada por el valor de Z en la columna de los valores solución, en nuestro caso: 33.