Un modelo de Programación Lineal (PL) considera que las variables de decisión tienen un comportamiento lineal, tanto en la función objetivo como restricciones del problema. En este sentido, la Programación Lineal es una de las herramientas más utilizadas en la Investigación Operativa debido a que por su naturaleza se facilitan los cálculos y en general permite una buena aproximación de la realidad.
Los Modelos Matemáticos se dividen básicamente en Modelos Determistas (MD) o Modelos Estocásticos (ME). En el primer caso (MD) se considera que los parámetros asociados al modelo son conocidos con certeza absoluta, a diferencia de los Modelos Estocásticos, donde la totalidad o un subconjunto de los parámetros tienen una distribución de …ver más…

1. Variación en los Coeficientes de la Función Objetivo: La pregunta que buscamos responder es cuál es el intervalo de variación para los coeficientes de la función objetivo (cada coeficiente se analiza por separado) que mantiene la actual Solución Óptima.
Un primer acercamiento es considerar las pendientes de las restricciones activas en el óptimo, es decir, aquellas restricciones que se cumplen en igualdad (en nuestro caso restricción 1 y 2). La restricción 1 (2X + Y >=10) tiene pendiente -2. La restricción 2 (2X + 2Y >=16) tiene pendiente -1. Por otra parte la pendiente de la función objetivo dado C1=8 y C2=6 es -4/3. consecuencia, se mantiene la actual Solución Óptima si la pendiente de la función objetivo (curvas de nivel) varían en el intervalo de las pendientes de las actuales restricciones activas. Esto es:En
-2 <= -C1/C2 <= -1 (Multiplicamos por -1)
2 >= C1/C2 >= 1
Si fijamos C2=6.
2 >= C1/6 >= 1
12 >= C1 >= 6 (Garantiza la actual Solución Óptima con C2 fijo)
Si fijamos C1=8.
2 >= 8/C2 >= 1
8 >= C2 >= 4 (Garantiza la actual Solución Óptima con C1 fijo)
Nótese que en los extremos de los intervalos además de incluir la actual Solución Óptima se consideran nuevas combinaciones del dominio que mantienen el Valor Óptimo y también son Solución Óptima de D). Esta situación determina que el problema tiene infinitas soluciones óptimas.
2.