EL MÉTODO SIMPLEX ALGEBRAICO: MINIMIZACION. M. En C. Eduardo Bustos Farías
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- Xavier Lara Pereyra
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1 EL MÉTODO SIMPLEX ALGEBRAICO: MINIMIZACION M. En C. Eduardo Bustos Farías 1
2 Minimización El método simplex puede aplicarse a un problema de minimización si se modifican los pasos del algoritmo: 1. Se cambia la prueba de optimalidad, de manera que el proceso de solución continúa hasta que todos los valores del renglón Cj-Zj sean cero o positivos. 2. La variable que entra es la que tiene el valor Cj-Zj más negativo. 2
3 O bien, Puede convertirse un problema de minimización en uno de maximización simplemente: 1. Multiplicando los coeficientes de la función objetivo del problema de minimización por 1 2. Cambiando el sentido de las desigualdades. 3
4 Técnica de variables artificiales En general se recurre a las variables artificiales cuando al menos una de las restricciones en el modelo original es del tipo >=, esto con el fin de obtener la solución básica factible inicial. Las variables artificiales proporcionan un mecanismo matemático para obtener una primera solución básica. El efecto de estas variables en la solución final es cancelado por el valor de la penalización muy alta en la función objetivo. Estas variables son ficticias y no tienen una interpretación física directa en términos del problema original. 4
5 Pasos: 1. Expresar el modelo original en la forma estándar o tabular y llevarlo preferentemente a un problema de maximización multiplicándolo por 1. 5
6 2. Sumar del lado izquierdo de cada ecuación, correspondiente a las restricciones del tipo >= una variable no-negativa. Estas variables se llaman variables artificiales y su adición causa una alteración en las restricciones. Esta dificultad es superada garantizando que las variables artificiales sean igual a 0 en la solución final, lo cual se consigue asignando un valor muy alto o grande a dichas variables. 6
7 Pasos: (-M para un problema de maximización o + M para un problema de minimización). Con M >0. 3. El uso de las variables artificiales proporciona una solución inicial básica. 4. Proceder con los pasos normales del método simplex. 7
8 Algoritmo del Método de la Gran M 1. Pasar a la forma estándar el modelo matemático. 2. Agregar variables artificiales en las ecuaciones que no tienen variables de holgura. 3. Se deben penalizar a las variables artificiales en la función objetivo asignándoles coeficientes positivos muy grandes. Sea M un número muy grande. ( En los modelos de Minimización la penalización para cada variable artificial se suma y en los de Maximización se restan). 4. En la función objetivo no deben aparecer variables básicas por lo que se hace necesario eliminar las variables artificiales de la F.O.(Quitar las M de las columnas de las artificiales). 8
9 Algoritmo del Método de la Gran M 5. Con la solución inicial artificial se aplica el método simplex de la forma acostumbrada generando las tablas necesarias para llegar a una solución. Notas: Cuando una solución contiene variables artificiales básicas igual a cero entonces la solución sí es factible con respecto al problema original. Si el problema no tiene solución factible, cuando menos una variable artificial será positiva en la solución óptima. 9
10 EJEMPLO 1 Uso de variables artificiales 10
11 Minimizar Z= 30X1 + 10X2 SUJETO A: 2X1 +4X2 <= 80 X1 + X2 = 25 8X1 + 6X2 >=120 X1, X2 >=0 11
12 GRÁFICA DEL PROBLEMA DE MINIMIZACIÓN 12
13 El problema de maximización 13
14 Multiplicamos por -1 Maximizar Z= -30X1-10X2 SUJETO A: 2X1 +4X2 <= 80 X1 + X2 = 25 8X1 + 6X2 >=120 X1, X2 >=0 14
15 AÑADIMOS UNA VARIABLE DE HOLGURA Y RESTAMOS UNA DE EXCEDENTE PARA IGUALAR Maximizar Z= -30X1-10X2 + OS1 + 0S2 SUJETO A: 2X1 +4X2 + 1S1 + 0S2 = 80 X1 + X2 + 0S1 + 0S2 = 25 8X1 + 6X2 +0S1-1S2 =120 X1, X2, S1, S2 >= 0 15
16 AGREGAMOS LAS VARIABLES ARTIFICIALES Maximizar Z= -30X1-10X2 + OS1 + 0S2- MA1- MA2 SUJETO A: 2X1 +4X2 + 1S1 + 0S2 + 0A1 + 0A2 = 80 X1 + X2 + 0S1 + 0S2 + 1A1 + 0A2 = 25 8X1 + 6X2 +0S1-1S2 + 0A1 + 1A2 = 120 X1, X2, S1, S2, A1, A2 > = 0 16
17 Llenado de la tabla 1 del simplex 17
18 Maximizar Z= -30X1-10X2 + OS1 + 0S2- MA1- MA2 SUJETO A: 2X1 +4X2 + 1S1 + 0S2 + 0A1 + 0A2 = 80 X1 + X2 + 0S1 + 0S2 + 1A1 + 0A2 = 25 8X1 + 6X2 +0S1-1S2 + 0A1 + 1A2 = 120 Cjn VAR DE SOLUCIÓN X1 X2 S1 S2 A1 A2 CANT. SOLUCIÓN 0 S
19 Maximizar Z= -30X1-10X2 + OS1 + 0S2- MA1- MA2 SUJETO A: 2X1 +4X2 + 1S1 + 0S2 + 0A1 + 0A2 = 80 X1 + X2 + 0S1 + 0S2 + 1A1 + 0A2 = 25 8X1 + 6X2 +0S1-1S2 + 0A1 + 1A2 = 120 Cjn VAR DE SOLUCIÓN X1 X2 S1 S2 A1 A2 CANT. SOLUCIÓN 0 S M A
20 Maximizar Z= -30X1-10X2 + OS1 + 0S2- MA1- MA2 SUJETO A: 2X1 +4X2 + 1S1 + 0S2 + 0A1 + 0A2 = 80 X1 + X2 + 0S1 + 0S2 + 1A1 + 0A2 = 25 8X1 + 6X2 +0S1-1S2 + 0A1 + 1A2 = 120 Cjn VAR DE SOLUCIÓN X1 X2 S1 S2 A1 A2 CANT. SOLUCIÓN 0 S M A M A
21 Maximizar Z= -30X1-10X2 + OS1 + 0S2- MA1- MA2 SUJETO A: 2X1 +4X2 + 1S1 + 0S2 + 0A1 + 0A2 = 80 X1 + X2 + 0S1 + 0S2 + 1A1 + 0A2 = 25 8X1 + 6X2 +0S1-1S2 + 0A1 + 1A2 = 120 Cjn VAR DE SOLUCIÓN X1 X2 S1 S2 A1 A2 CANT. SOLUCIÓN 0 S M A M A Zj -9M -7M 21
22 Maximizar Z= -30X1-10X2 + OS1 + 0S2- MA1- MA2 SUJETO A: 2X1 +4X2 + 1S1 + 0S2 + 0A1 + 0A2 = 80 X1 + X2 + 0S1 + 0S2 + 1A1 + 0A2 = 25 8X1 + 6X2 +0S1-1S2 + 0A1 + 1A2 = 120 Cjn VAR DE SOLUCIÓN X1 X2 S1 S2 A1 A2 CANT. SOLUCIÓN 0 S M A M A Zj -9M -7M 0 M 22
23 Maximizar Z= -30X1-10X2 + OS1 + 0S2- MA1- MA2 SUJETO A: 2X1 +4X2 + 1S1 + 0S2 + 0A1 + 0A2 = 80 X1 + X2 + 0S1 + 0S2 + 1A1 + 0A2 = 25 8X1 + 6X2 +0S1-1S2 + 0A1 + 1A2 = 120 Cjn VAR DE SOLUCIÓN X1 X2 S1 S2 A1 A2 CANT. SOLUCIÓN 0 S M A M A Zj -9M -7M 0 M -M -M -145M 23
24 Maximizar Z= -30X1-10X2 + OS1 + 0S2- MA1- MA2 SUJETO A: 2X1 +4X2 + 1S1 + 0S2 + 0A1 + 0A2 = 80 X1 + X2 + 0S1 + 0S2 + 1A1 + 0A2 = 25 8X1 + 6X2 +0S1-1S2 + 0A1 + 1A2 = 120 Cjn VAR DE SOLUCIÓN X1 X2 S1 S2 A1 A2 CANT. SOLUCIÓN 0 S M A M A Zj -9M -7M 0 M -M -M -145M CJ-Zj -30+9M -10+7M 0 -M M M 24
25 TABLA 1 (resumen) Cjn VAR DE SOLUCIÓN X1 X2 S1 S2 A1 A2 CANT. SOLUCIÓN 0 S M A M A Zj -9M -7M 0 M -M -M -145M CJ-Zj -30+9M -10+7M 0 -M M M 25
26 TABLA 1: variable que entra y variable que sale de la base Cjn VAR DE SOLUCIÓN X1 X2 S1 S2 A1 A2 CANT. SOLUCIÓN 0 S M A M A Zj -9M -7M 0 M -M -M -145M CJ-Zj -30+9M -10+7M 0 -M M M 26
27 Cjn VAR DE SOLUCIÓN X1 X2 S1 S2 A1 A2 CANT. SOLUCIÓN 0 S M A M A Zj -9M -7M 0 M -M -M -145M CJ-Zj -30+9M -10+7M 0 -M M M Le cambio El signo al Cj-zj y se lo sumo A Zj Cjn VAR DE SOLUCIÓN X1 X2 S1 S2 A1 A2 0 S1 0 5/2 1-1/4 0-1/4 50 -M A1 0 1/4 0 1/8 1-1/ X1 1 3/4 0-1/8 0 1/8 15 Zj /2- M/4 0 CJ-Zj -9M 25/2+M/ /4-M/8 CANT. SOLUCIÓN -M 15/4-M/ M -15/4-17/8M -M 15/4-M/8 27
28 28
29 TABLA 2 Cjn VAR DE SOLUCIÓN X1 X2 S1 S2 A1 A2 CANT. SOLUCIÓN 0 S1 0 5/2 1-1/4 0-1/4 50 -M A1 0 1/4 0 1/8 1-1/ X1 1 3/4 0-1/8 0 1/8 15 Zj /2- M/4 0 CJ-Zj -9M 25/2+M /4 0 15/4-M/8 -M 15/4-M/ M -15/4-17/8M -M 15/4-M/8 29
30 Cjn TABLA 2 VAR DE SOLUCIÓN X1 X2 S1 S2 A1 A2 CANT. SOLUCIÓN 0 S1 0 5/2 1-1/4 0-1/4 50 -M A1 0 1/4 0 1/8 1-1/ X1 1 3/4 0-1/8 0 1/ /2.5=20 10/.25=40 15/.75=20 Zj M/4 0 CJ-Zj -9M M/4 0 15/4-M/8 -M 15/4-M/ M -15/4-17/8M -M 15/4-M/8 30
31 31
32 Solución X1=10 X2=15 S1=0 S2=50 Z=$450 (la expresamos con signo positivo) Las variables artificiales al no quedar en la base valen cero. 32
33 EL CASO DE LA MINIMIZACIÓN: QUÍMICA SIGMA S.A. 33
34 EL CASO DE LA MINIMIZACIÓN: QUÍMICA SIGMA S.A. La empresa química SIGMA S.A. manufactura dos productos que se venden como materia prima a compañías que fabrican jabones para baño, detergentes y otros productos. Con base en un análisis de los niveles actuales de inventario y de la demanda potencial para el siguiente mes, los administradores de la empresa han especificado que la producción total combinada de los productos 1 y 2 debe ser de cuando menos de 350 galones. 34
35 EL CASO DE LA MINIMIZACIÓN: QUÍMICA SIGMA S.A. Por otro lado, se debe satisfacer también un pedido para un cliente importante por 125 galones del producto 1. Sabemos que el producto 1 requiere de 2 horas de tiempo de procesamiento por galón, en tanto que el producto 2 requiere de una hora de procesamiento por galón y existen disponibles 600 horas, de tiempo de procesamiento para el siguiente mes. Sigma desea satisfacer las condiciones anteriores en un costo de producción mínimo. Los costos de producción son de $2.00 por galón del producto 1 y de $3.00 por galón del producto 2. 35
36 SOLUCIÓN Variables de decisión: X1= Número de galones del producto 1 a fabricar el siguiente mes. X2= Número de galones del producto 2 a fabricar el siguiente mes. MIN Z = 2X1 + 3X2 Sujeto a: 1X1 >= 125 1X1 + 1X2 >= 350 2X1 + 1X2 <= 600 X 1, X2 >= 0 36
37 Método gráfico Resolviendo primero por él, aprovechando que solo tiene dos variables: 1. Construir una gráfica con cada una de las rectas procedentes de las restricciones. 2. Determinar la región factible. 3. Trazar la recta de la ecuación de la función objetivo. 37
38 X1= 250 X2= 100 Z = 2(250) + 3 (100) =
39 Resolviendo ahora por el método simplex y usando la técnica de variables artificiales: Una restricción <= genera la inclusión de una variable holgura al lado izquierdo de la desigualdad para convertirse en ecuación. A una restricción del tipo >= se le debe restar una variable de excedente del lado izquierdo de la desigualdad para convertirse en ecuación. 39
40 El modelo quedaría: MIN Z = 2X1 + 3X2 Sujeto a: 1X1 >=125 1X1 + 1X2 >=350 2X1 + 1X2 <=600 X 1, X2 >= 0 AÑADIMOS UNA VARIABLE DE HOLGURA Y RESTAMOS UNA DE EXCEDENTE PARA IGUALAR Que es igual a: MIN Z = 2X1 + 3X2 + 0X3 + 0X4 + 0X5 Sujeto a: 1X1-1X3 = 125 1X1 + 1X2-1X4 = 350 2X1 + 1X2 + 1X5 = 600 X 1,2,3,4,5 >= 0 40
41 Multiplicar por (-1) para convertirlo en un problema de maximización: MAX Z = -2X1-3X2 + 0X3 + 0X4 + 0X5 Sujeto a: 1X1-1X3 = 125 1X1 + 1X2-1X4 = 350 2X1 + 1X2 + 1X5 = 600 X 1,2,3,4,5 >= 0 41
42 AGREGAMOS LAS VARIABLES ARTIFICIALES MAX Z= -2X1 3X2 + 0X3 + 0X4 + 0X5 Ma1 Ma2 Sujeto a: 1. 1X1-1X3 + 1 a1 = X1 + 1X2-1X4 + 1 a2 = X1 + 1X2 + 1X5 = 600 X1, X2, X3, X4, X5, a1, a2 >= 0 La cual incorpora variables de holgura (X3, X4) y de excedente (X5) y variables artificiales (a1 y a2) y M un número muy grande. 42
43 Construcción de la tabla 1 del simplex 43
44 MAX Z= -2X1 3X2 + 0X3 + 0X4 + 0X5 Ma1 Ma2 Sujeto a: 1. 1X1-1X3 + 1 a1 = X1 + 1X2-1X4 + 1 a2 = X1 + 1X2 + 1X5 = 600 Agregamos esta nueva columna Cjn 44
45 Llenado de la tabla 45
46 MAX Z= -2X1 3X2 + 0X3 + 0X4 + 0X5 Ma1 Ma2 Sujeto a: 1. 1X1 + 0X2-1X3 + 0X4 + 0X5 + 1 a1 +0 a2 = X1 + 1X2-1X4 + 1 a2 = X1 + 1X2 + 1X5 =
47 Se determina de la manera habitual la variable que entra a la base y la que sale de la base, así como el elemento pivote 47
48 PRIMERA TABLA El elemento pivote 48
49 SEGUNDA TABLA -2M 3-2M 2 2M -2+M -M 49
50 TERCERA TABLA 50
51 ÚLTIMA TABLA: LA ÓPTIMA 51
52 Por lo tanto la solución óptima es: X1= 250 X2= 100 X3= 125 Z= $ 800 (la expresamos con signo positivo) Las variables artificiales al no quedar en la base valen cero. 52
53 EJERCICIOS PARA ENTREGAR 53
54 RESUELVA POR VARIABLES ARTIFICIALES MINIMIZAR: Z = 0.375x x2 SUJETO A: 100x x2 >= x x2 >= x x2 >= 1500 X1,X2 >= 0 54
55 MINIMIZAR: Z = 0.375x x2+ 0S1+ 0S3+ 0S3 SUJETO A: 100x x2 -S1 = x x2 -S2 = x x2 -S3 = 1500 X1,X2, S1, S2, S3 >= 0 55
56 MAX: Z = x1-0.50x2+0S1+0S3+0S3 SUJETO A: 100x x2-S1 = x x2-S2 = x x2-s3 = 1500 X1,X2, S1, S2, S3 >= 0 56
57 MAX: Z = x1-0.50x2+0S1+0S2+0S3 -MA1 -MA2 -MA3 SUJETO A: 100x x2-S1+ A1 = x x2-S2 + A2 = x x2-s3+ A3 = 1500 X1,X2, S1, S2, S3, A1, A2, A3 >= 0 57
58 MAX: Z = x1-0.50x2+0S1+0S2+0S3-MA1-MA2-MA3 SUJETO A: 100x x2-S1+ A1 = x x2-S2 + A2 = x x2-s3+ A3 = 1500 X1,X2, S1, S2, S3, A1, A2, A3 >= 0 Cjn VAR BAS -M A1 -M A2 -M A3 ZJ X1 X2 S1 S2 S3 A1 A2 A M -650M M M M -M -M -M VAR SOL M CJ-ZJ M M -M -M -M M M M 58
59 RESUELVA POR VARIABLES ARTIFICIALES Min Z = 50x1 + 60x2 50x1 + 15x2 > x1 + 8x2 > x1 + 3x2 > 5000 x1, x2 > 0 59
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