Descargar la presentación
La descarga está en progreso. Por favor, espere
1
Identificación de parámetros de sensibilidad.
Método grafico. Identificación de parámetros de sensibilidad.
2
Integrantes. Claudio Suarez. Eymy Jamileth Moran. Christian Alejandro Suarez. Iris Marcela Velásquez. Yerik Danilo Lopez. 3T1-IND.
3
Método grafico. El análisis gráfico es una alternativa eficiente para enfrentar la resolución de modelos de Programación Lineal en 2 variables, donde el dominio de puntos factibles (en caso de existir) se encontrará en el primer cuadrante, como producto de la intersección de las distintas restricciones del problema lineal.
4
Sensibilidad. Una vez resuelto un modelo de Programación Lineal resulta útil hacer un análisis de sensibilidad que permita identificar cómo afecta en los resultados del problema variaciones en los parámetros de éste, sin que esto pase por resolver el problema nuevamente.
5
Parámetro. Parámetro es un sinónimo de Constante. se usa parámetro frecuentemente para referirse a Constantes del modelo que seleccionamos para observar la variación durante el Análisis de sensibilidad y optimización.
6
Maximizar: Z=110x1+150x2 Sujeto (a) 4x1+6x2≤480 20x1+10x2 ≤1500
Ejemplo. Maximizar: Z=110x1+150x2 Sujeto (a) 4x1+6x2≤480 20x1+10x2 ≤1500
7
Haciendo uso de linear and interger programming.
Introducimos los valores en la tabla simplex.
8
Obtenemos el siguiente gráfico.
9
Sustituimos X1 y X2 en la función objetivo.
Z=110X1+150X2 Z=110(52.50)+150(45)=12,525.
10
Identificación de parámetros de sensibilidad.
Trazamos una línea que pase por el punto de intersección de las líneas.
11
Variación de parámetros sin que la funcion objetivo cambie.
Z=110(24)+150(65.9)=12,525 La función optima no cambia. (24,65.9)
12
Variación de parámetros sin que la funcion objetivo cambie.
Z=110X1+150X2 Z=110(94.78)+150(14) 12,525 (94.78,14)
13
Valores fuera de la línea de parámetros de sensibilidad.
Z=110(72)+150(60)= 16,920 (72,60)
14
Gracias por su atención.
Presentaciones similares
