PROGRAMACION LINEAL

1.1. Modelo de programación lineal con dos variables.
1.2. Solución gráfica.
1.3. Análisis gráfico de sensibilidad.
1.4. Método simplex
1.5. Solución artificial de inicio
1.5.1. Método M.
1.5.2. Método de dos fases.

METODO DE TRANSPORTE

2.1. Introducción.
2.2. Método de aproximación de Vogel.
2.3. Método MODI.
2.4. El algoritmo de transporte.
2.4.1. Determinación de la solución de inicio.
2.4.2. Cálculos iterativos en el modelo del transporte.
2.4.3. Aplicación de software.
2.4.4. Explicación del método de los multiplicadores con el método simplex.
2.5. Modelo de asignación.
2.5.1. El método húngaro.
2.5.2. Explicación del método húngaro con el método simplex.

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Cabe destacar que esto corresponde a un dominio no acotado, lo que no implica que el problema no tenga solución.
Por otra parte sabemos que el óptimo de un problema lineal se encuentra en un vértice o frontera del dominio de puntos factibles. En este caso tenemos 3vértices candidatos al óptimo los cuales se señalan con flecha blanca y azul. El vértice (X,Y)= (0,10) con V(P)=60; (X,Y)=(2,6) con V(P)=52 y (X,Y)=(8,0) con V(P)=64. El mínimo valor para la función objetivo se alcanza en (X,Y)=(2,6) con V(P)=52, el cual resulta ser la Solución Óptima de D). Sin embargo, una forma más eficiente para obtener el óptimo que no implique evaluar cada vértice en la función objetivo, es desplazando las curvas de nivelde la función objetivo en la dirección del máximo decrecimiento (en el caso de un problema de minimización). Para un problema de minimización, el mayor decrecimiento se alcanza en la dirección del vector " - Gradiente F(X,Y)", en nuestro caso el vector con dirección (-8,-6) (dirección representada por flecha roja). Luego, el óptimo se alcanza en el último punto donde las curvas de nivel intersectan al dominio de puntos factibles en la dirección del máximo decrecimiento, cuya solución obviamente