Ejemplo de Programacion Lineal - Método de la M Grande

Datos del Problema

Se requiere Minimizar el siguiente problema:

Función Objetivo
Z = -3X1 + 4X2
Sujeto a las siguientes restricciones
  • X1 + X2 4
  • 2X1 + 3X2 18

X1, X2 ≥ 0

Enunciado Original
Ejercicio no factible

Solución

Para resolver el problema se realizarán las iteraciones del método simplex hasta encontrar la solución óptima.

A continuación se adecuará el problema al modelo estándar de programación lineal, agregando las variables de holgura, exceso y/o artificiales en cada una de las restricciones y convirtiendo las inecuaciones en igualdades:

  • Restricción 1: Tiene signo “” (menor igual), por lo tanto se agregará la variable de holgura S1. Esta variable se ubicará en la base en la matriz inicial.
  • Restricción 2: Tiene signo “” (mayor igual), por lo tanto se restará la variable de exceso S2 y se sumará la variable artificial A1. En la matriz inicial, A1 estará en la base.

Dado que el problema tiene variables artificiales, se utilizará el método de la M grande. Como el problema es de minimización, se sumarán las variables artificiales a la función objetivo multiplicadas por un número muy grande (representado por la letra M) de esta forma el algoritmo simplex las penalizará y eliminará de la base.

Ahora mostraremos el problema en la forma estándar. Se colocará el coeficiente 0 (cero) donde corresponda para crear nuestra matriz inicial:

Función Objetivo:

Minimizar Z = -3X1 + 4X2 + 0S1 + 0S2 + MA1

Sujeto a:

  • X1 + X2 + S1 + 0S2 + 0A1 = 4
  • 2X1 + 3X2 + 0S1 - S2 + A1 = 18

Matriz Inicial

Utilizaremos los coeficientes de las ecuaciones para elaborar nuestra primera tabla:

Tabla 1Cj-3400M
CbBaseX1X2S1S2A1R
0S1111004
MA1230-1118
Z2M + 33M − 40-M018M

a) Cálculo de Vector de Costes Reducidos (Z):

Los valores registrados en la fila Z se obtuvieron de la siguiente forma:

  • Z1 = (Cb,1×X1,1) + (Cb,2×X1,2) - Cj,1 = (0×1) + (M×2) - (-3) = 2M + 3
  • Z2 = (Cb,1×X2,1) + (Cb,2×X2,2) - Cj,2 = (0×1) + (M×3) - (4) = 3M − 4
  • Z3 = (Cb,1×S1,1) + (Cb,2×S1,2) - Cj,3 = (0×1) + (M×0) - (0) = 0
  • Z4 = (Cb,1×S2,1) + (Cb,2×S2,2) - Cj,4 = (0×0) + (M×-1) - (0) = -M
  • Z5 = (Cb,1×A1,1) + (Cb,2×A1,2) - Cj,5 = (0×0) + (M×1) - (M) = 0
  • Z6 = (Cb,1×R1) + (Cb,2×R2) = (0×4) + (M×18) = 18M

b) Condición de Optimalidad (Variable Entrante):

En el vector de costes reducidos (Z) tenemos valores positivos, por lo que debemos seleccionar el mayor valor para la columna pivote (minimización).

En el vector Z (excluyendo el último valor), tenemos los siguientes números: [2M + 3, 3M − 4, 0, -M, 0]. El mayor valor es = 3M − 4 que corresponde a la variable X2. Esta variable ingresará a la base y sus valores en la tabla conformarán nuestra columna pivote.

Nota: Para comprobar el valor elegido, basta con reemplazar la variable M por un número grande (p. ej. M = 1000000) en el vector de costes reducidos.

d) Condición de Factibilidad:

Se verificará la condición de factibilidad, dividiendo los valores de la columna R entre la columna pivote X2. Para procesar la división, el denominador debe ser estrictamente positivo (Si es cero o negativo se colocará N/A = No aplica). El menor valor definirá la variable que saldrá de la base:

  • Fila S1 → R1 / X2,1 = 4 / 1 = 4 (Menor Valor)
  • Fila A1 → R2 / X2,2 = 18 / 3 = 6

El menor valor corresponde a la fila de S1. Esta variable saldrá de la base. El elemento pivote corresponde al valor que cruza la columna X2 y la fila S1 = 1.

Ingresa la variable X2 y sale de la base la variable S1. El elemento pivote es 1

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