ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD. Programación Lineal
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- Alejandro Poblete Morales
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1 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD Programación Lineal
2 CONCEPTO Dados los cambios que surgen con el paso del tiempo, o gracias a que los datos iniciales de una situación son aproximados o pronosticados y requieren de posteriores ajustes, surge la necesidad de utilizar la herramienta Análisis de Sensibilidad o Análisis Paramétrico
3 CAMBIOS EN LOS PARÁMETROS DEL MODELO Cambios en los coeficientes de la función objetivo (cambios en precios, utilidades o costos unitarios) Cambios en los niveles de recursos escasos (cambios en la disponibilidad de recursos Bi)
4 CAMBIOS EN LOS PARÁMETROS DEL MODELO Cambios en los coeficientes de los aij, para variables básicas y no básicas (cambios en la asignación unitaria de recursos). Adición y supresión de nuevas restricciones y variables (descontinuación o lanzamiento de nuevos productos).
5 EJERCICIO La compañía Metalmecánicos del Norte, fabrica puertas, rejas y ventanas, estos productos arrojan una utilidad unitaria de $6, $2 y $5 respectivamente. Para la fabricación de estos productos, la compañía cuenta semanalmente con 300m de lámina, 400m de ángulo y 240m de tubo. En la elaboración de una puerta se necesita de 3m de lámina, 2m de ángulo y 2m de tubo, para fabricar una reja se requiere de 5m de lámina, 4 m de ángulo y 3m de tubo y para una ventana se necesita de 2m de lámina, 5m de ángulo y 1m de tubo. Cuántos productos de cada clase se deben fabricar para obtener la mayor utilidad?
6 MODELO Max Z = 6X1+2X2+5X3 SA. 3X1+5X2+2X3 300 m Lámina 2X1+4X2+5X3 400 m Ángulo 2X1+3X2+X3 240 m Tubo X1,X2,X3 0 ESTANDARIZACIÓN Max Z = 6X1+2X2+5X3+0S1+0S2+0S3 SA. 3X1+5X2+2X3 +S1 = 300 m Lámina 2X1+4X2+5X3 +S2 = 400 m Ángulo 2X1+3X2+X3 +S3 = 240 m Tubo X1,X2,X3 0
7 SOLUCIÓN ÓPTIMA TABLERO INICIAL Cј Ci VB Bi X₁ X₂ X₃ S₁ S₂ S₃ Ѳᵢ R1 0 S₁ R2 0 S₂ R3 0 S₃ Zj Cj-Zj ITERACIÓN 1 Cј Ci VB Bi X₁ X₂ X₃ S₁ S₂ S₃ Ѳᵢ R1 6 X₁ 100,00 1,00 1,67 0,67 0,33 0,00 0, R1/3 R2 0 S₂ 200,00 0,00 0,67 3,67-0,67 1,00 0,00 54,5-2R1+R2 R3 0 S₃ 40,00 0,00-0,33-0,33-0,67 0,00 1, R1+R3 Zj Cj-Zj ITERACIÓN 2 Cј Ci VB Bi X₁ X₂ X₃ S₁ S₂ S₃ Ѳᵢ R1 6 X₁ 700/11 1 1,55 0 5/11-2/11 0-2/3R2+R1 R2 5 X₃ 600/11 0 0,18 1-2/11 3/11 0 R2 11/3 R3 0 S₃ 640/11 0-0,27 0-8/11 1/11 1 1/3R2+R3 Zj 654, ,18 5 1,82 0,27 0 Cj-Zj 0-8,18 0-1,82-0,27 0
8 DETERMINACIÓN DE VECTORES Vector a₁: asignación de recursos para la primera variable 3 a₁ = 2 Asignación recursos puertas 2 Vector a₂: asignación de recursos para la segunda variable 5 a2 = 4 Asignación recursos rejas 3 Vector a₂: asignación de recursos para la tercera variable 2 a₃ = 5 Asignación recursos ventanas 1
9 DETERMINACIÓN DE VECTORES Vector Bᵢ: disponibilidad de recursos 300 Bᵢ = Vector Cј: utilidades unitarias Cј = (6 2 5) Vector coeficientes básicos en la solución óptima Ci = (6 5 0) 5/11-2/11 0 B -1= -2/11 3/11 0-8/11 1/11 1 Ci*B-1= (20/11 3/11 0)
10 CAMBIO EN LA DISPONIBILIDAD DE RECURSOS SOLUCIÓN 0 Suponiendo que se disminuye la disponibilidad de tubería de 240m a 190m qué sucede entonces con las utilidades y las cantidades a producir de puertas, rejas y ventanas? Max Z = 6X1+2X2+5X3 Utilidad SA. 3X1+5X2+2X3 300 m Lámina 2X1+4X2+5X3 400 m Ángulo 2X1+3X2+X3 190 m Tubo X1,X2,X3 0
11 CAMBIO EN LA DISPONIBILIDAD DE RECURSOS SOLUCIÓN 0 El nuevo vector b es: 300 b* = El nuevo vector solución se calcula: 5/11-2/ /11 Bi*= * b*= -2/11 3/ = 600/11-8/11 1/ /11 Todos los componentes del vector solución son mayores o iguales que cero. Entonces se calcula la utilidad máxima.
12 CAMBIO EN LA DISPONIBILIDAD DE RECURSOS SOLUCIÓN 0 El nuevo vector solución se calcula: 700/11 Z*=CiBi*= (6 5 0) 600/11 = 7200/11 = 654,54 90/11 Por lo tanto la nueva solución es: X1 = 700/11 X3 = 600/11 S3 = 90/11 Se redujo significativamente el sobrante en tubería.
13 CAMBIO EN LA DISPONIBILIDAD DE RECURSOS SOLUCIÓN 0 Suponiendo que se incrementa en 90m la disponibilidad de lámina qué sucedería? Max Z = 6X1+2X2+5X3 Utilidad SA. 3X1+5X2+2X3 390 m Lámina 2X1+4X2+5X3 400 m Ángulo 2X1+3X2+X3 240m Tubo X1,X2,X3 0
14 CAMBIO EN LA DISPONIBILIDAD DE RECURSOS SOLUCIÓN 0 El nuevo vector b es: 390 b* = El nuevo vector solución se calcula: 5/11-2/ /11 Bi*= * b*= -2/11 3/ = 420/11-8/11 1/ /11 Se ha obtenido un vector de Bi con un componente negativo, por lo tanto la solución deja de ser óptima
15 CAMBIO EN LA DISPONIBILIDAD DE RECURSOS SOLUCIÓN 0 Debe tratarse entonces a través de iteraciones en simplex tomando como tablero inical el tablero óptimo del problema original hasta encontrar la solución óptima: En la primera iteración se obtiene una solución que sigue arrojando un termino negativo en el tablero óptimo (S3= -80/11). Cј Ci VB Bi X₁ X₂ X₃ S₁ S₂ S₃ R1 6X₁ 1150/ /11 0 5/11-2/11 0 R2 5X₃ 420/11 0 2/11 1-2/11 3/11 0 R3 0S₃ -80/11 0-3/11 0-8/11 1/11 1 Zj 9000/ / /11 3/11 0 Cj-Zj 0-90/ /11-3/11 0
16 CAMBIO EN LA DISPONIBILIDAD DE RECURSOS SOLUCIÓN 0 Por lo tanto se requiere sacar del tablero óptimo esta variable negativa: Debe iterarse una vez más para que ingrese a la solución óptima una variable positiva Entonces se selecciona la fila de S3 como fila pivote por tener el Bi negativo Para elegir la columna pivote, se selecciona la columna de la variable que tenga el menor número al dividir al Cj-Zj, entre los Aij de la fila pivote (solo se evaluarán los Aij negativos) En este caso se realizará así:
17 CAMBIO EN LA DISPONIBILIDAD DE RECURSOS SOLUCIÓN 0 El mínimo valor entre estos dos números es 2,5, que corresponde a S1, por lo tanto la variable S1 entra a la base por ser elegida como columna pivote Cј Ci VB Bi X₁ X₂ X₃ S₁ S₂ S₃ R1 6X₁ 1150/ /11 0 5/11-2/11 0 R2 5X₃ 420/11 0 2/11 1-2/11 3/11 0 R3 0S₃ -80/11 0-3/11 0-8/11 1/11 1 Zj 9000/ / /11 3/11 0 Cj-Zj 0-90/ /11-3/11 0 Cј Ci VB Bi X₁ X₂ X₃ S₁ S₂ S₃ Ѳᵢ R1 6X₁ / /8 5/8 R2 5X₃ / /4-1/4 R3 0S / /8-11/8 Zj / /2 5/2Q Cj-Zj 0-15/ /2-5/2 Respuesta: 100 puertas, 40 ventanas, 0 rejas, 10m lámina sobrante. -5/ 11*R3+ R1 2/11*R 3+R2 R3*- 11/8
18 CAMBIO EN LOS PRECIOS O COSTOS UNITARIOS Ejemplo: Suponiendo que se decremente en $3 la utilidad de cada puerta y se incremete en $3 la utilidad de cada ventana. El nuevo modelo sería: Max Z = 3X1+2X2+8X3 Utilidad SA. 3X1+5X2+2X3 300 m Lámina 2X1+4X2+5X3 400 m Ángulo 2X1+3X2+X3 240m Tubo X1,X2,X3 0
19 CAMBIO EN LOS PRECIOS O COSTOS UNITARIOS Cј Ci VB Bi X₁ X₂ X₃ S₁ S₂ S₃ Ѳᵢ R1 3X₁ 700/ /11 0 5/11-2/ R2 8X₃ 600/11 0 2/11 1-2/11 3/ R3 0S₃ 640/11 0-3/11 0-8/11 1/ Zj 6900/ /11 8-1/11 1 7/11 0 Cj-Zj 0-45/11 0 1/11-18/11 0 Cј Ci VB Bi X₁ X₂ X₃ S₁ S₂ S₃ Ѳᵢ R1 0S /5 17/ /5 0 R1 5/ /11*R R2 8X₃ 80 2/5 4/ /5 0 # DIV/0! 1+R2 R3 0S₃ 160 8/5 11/ /5 1 # DIV/0! 8/11*R 1+R3 Zj /5 32/ /5 0 Cj-Zj - 1/5-22/ /5 0 Según esta solución no deben fabricarse puertas ni rejas se producirán 80 ventanas para obtener una utilidad de $640. adicionalmente, se encuentra un sobrante de 160 m de tubo y 140 m de lámina.
20 CAMBIO EN LA ASIGNACIÓN UNITARIA DE RECURSOS Si Cj-Zj 0, la solución del problema original sigue siendo la óptima. Si Cj-Zj 0, la solución deja de ser óptima y debe iterarse con el método simplex. Suponiendo que por un cambio en el proceso de producción las rejas ya no requieren lámina y necesitan 5m de ángulo y 3 m de tubo. El nuevo modelo es el siguiente: Max Z = 6X1+2X2+5X3 Utilidad SA. 3X1+ 2X3 300 m Lámina 2X1+5X2+5X3 400 m Ángulo 2X1+3X2+X3 240m Tubo X1,X2,X3 0
21 CAMBIO EN LA ASIGNACIÓN UNITARIA DE RECURSOS Calculando el nuevo Cj-Zj, se obtiene lo siguiente: 0 Cj-Zj = Ci*B-1*aj-Cj = (20/11 3/11 0) 5-2 = -7/ Como el valor hallado no es mayor ni igual a cero, la solución ya no es óptima Debe actualizarse el valor del vector de la variable X2: 5/11-2/ /11 Kb = B-i*aj = -2/11 3/ = 15/11-8/11 1/ /11 Este vector y el nuevo valor de Cj-Zj se reemplaza en el tablero óptimo del problema original y se aplica método simplex para hallar la nueva solución óptima.
22 CAMBIO EN LA ASIGNACIÓN UNITARIA DE RECURSOS Cј Ci VB Bi X₁ X₂ X₃ S₁ S₂ S₃ Ѳᵢ R1 6X₁ 63 7/ /11 0 5/11-2/ R2 5X₃ 54 6/ /11 1-2/11 3/ R3 0S₃ 58 2/ /11 0-8/11 1/ /19 Zj 654 6/ / /11 3/11 0 Cj-Zj 0 7/ /11-3/11 0 Cј Ci VB Bi X₁ X₂ X₃ S₁ S₂ S₃ Ѳᵢ R1 6X₁ 1500/ /19-3/19 5/19 10/11*R3+R1 R2 5X₃ 600/ /19 9/38-15/38-15/11*R3+R2 R3 2X₂ 320/ /19 1/38 11/38 R3 38/11 Zj 12640/ /19 11/38 7/38 Cj-Zj /19-11/38-7/38 Se interpreta que se deben producir 1500/19 puertas, 320/19 rejas y 600/19 ventanas, obteniendo una utilidad de $12640/19.
23 NUEVAS RESTRICCIONES Suponiendo que debido a un estudio del departamento de mercados se dedujo que máximo se venderán 60 puertas por semana. El nuevo modelo es el siguiente: Max Z = 6X1+2X2+5X3 Utilidad SA. 3X1+ 5X2+2X3 300 m Lámina 2X1+4X2+5X3 400 m Ángulo 2X1+3X2+X3 240m Tubo X1 60 venta máx. puertas X1,X2,X3 0 Al obtener una restricción adicional, se toma esta restricción y se reemplaza en la solución óptima del problema original, obteniendo lo siguiente: X1 en la solución óptima es igual a 700/11, este valor no es menor o igual a 60. Por lo tanto la solución del problema original no satisface la nueva restricción. Entonces debe llevarse la nueva restriccón al tablero óptimo de la solución original.
24 NUEVAS RESTRICCIONES Cј Ci VB Bi X₁ X₂ X₃ S₁ S₂ S₃ S4 R1 6X₁ 700/ /11 0 5/11-2/ R2 5X₃ 600/11 0 2/11 1-2/11 3/ R3 0S₃ 640/11 0-3/11 0-8/11 1/ R4 0S Zj 7200/ / /11 3/ Cj-Zj 0-90/ /11-3/ El vector unitario de la varible X1 se ve afectado por la aparición de un uno en R4, por lo que se procede a ejecutar esta fila para que esta celda sea cero, obteniendo la siguiente solución. Cј Ci VB Bi X₁ X₂ X₃ S₁ S₂ S₃ S4 Ѳᵢ R1 6X₁ 700/ /11 0 5/11-2/ R2 5X₃ 600/11 0 2/11 1-2/11 3/ R3 0S₃ 640/11 0-3/11 0-8/11 1/ R4 0S4-40/ /11 0-5/11 2/ Zj 7200/ / /11 3/ Cj-Zj 0-90/ /11-3/ *R1+ R4
25 NUEVAS RESTRICCIONES Pero al restituir el vector unitario de la variable X1, se genera un componente negativo en el vector solución, entonces se realiza el método que selecciona como fila pivote, la fila que contiene el componente negativo que en este caso es la fila R4. Por otra parte la columna pivote es la fila que se elige realzando la evaluación del menor valor de los cocientes Cj- Zj/aij, tomando solo los aij negativos: El menor valor es -4 y corresponde a la columna S4, por ende esta es la nueva columna pivote y la siguiente iteración es como sigue:
26 NUEVAS RESTRICCIONES Cј Ci VB Bi X₁ X₂ X₃ S₁ S₂ S₃ S4 Ѳᵢ R1 6X₁ /11*R4+R1 R2 5X₃ / /5 0-2/5 2/11*R4+R2 R3 0S₃ / / /5 8/11*R4+r3 R4 - R4 0S / / /5 5/11 Zj Cj-Zj La nueva solución del problema es producir 60 puertas y 56 ventanas, obteniendo una utilidad de $640, no se fabrican rejas y se obtienen sobrantes por 8m de tubería y 8 puertas.
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