Función lp Paquete de R: lpSolve Problemas de Programación Lineal y Entera Descripción: Resuelve problemas de programación lineal y entera Uso más habitual: lp (direction = "min", objective.in, const.mat, const.dir, const.rhs, transpose.constraints = TRUE, int.vec, compute.sens=0, binary.vec, all.int=FALSE, all.bin=FALSE) Argumentos más usados: direction: Variable cadena de caracteres que indica la dirección de optimización: "min" (por defecto) o "max". objective.in: Vector numérico con los coeficientes de la función objetivo. const.mat: Matriz con los coeficientes numéricos de las restricciones, una fila por restricción, una columna por variable (a menos que transpose.constraints = FALSE; ver más adelante) const.dir: Vector de cadenas de caracteres que indica la dirección de las restricciones. Los valores pueden ser "<", "<=", "= ", ">" o ">=". const.rhs: Vector con los valores numéricos del lado derecho de las restricciones. transpose.constraints: Por defecto cada restricción ocupa una fila de const.mat, y tal matriz necesita trasponerse antes de pasar al código de optimización. Cuando se tiene un tamaño grande de matrices de restricciones es aconsejable construir la matriz de restricciones por columnas. En tal caso, se debe poner transpose.constraints= FALSE. int.vec: Vector numérico que da los índices de las variables que deben ser enteras. La longitud de este vector debe ser igual al número de variables enteras. compute.sens: Valor numérico, respuesta a la pregunta ¿calculo sensibilidad? Si es un valor distinto de cero, calcula la sensibilidad. Por defecto vale cero. binary.vec: Vector numérico como int.vec que da los índices de las variables que deben ser binarias. all.int: Carácter lógico: Respuesta a la pregunta ¿son todas la variables enteras? Por defecto: FALSE. all.bin: Carácter lógico: Respuesta a la pregunta ¿son todas la variables binarias? Por defecto: FALSE. Valor: Un objeto de clase lp, una lista que contiene, entre otros, los siguientes elementos: direction: La dirección de optimización del problema x.count: Número de variables en la función objetivo objective: Vector con los coeficientes de la función objetivo const.count: Número de restricciones constraints: Matriz de tasas de uso int.count: Número de variables enteras int.vec: Vector con los índices de las variables enteras bin.count: Número de variables binarias binary.vec: Vector con los índices de las variables binarias objval: Valor óptimo de la función objetivo solution: Vector con los valores óptimos compute.sens: Proporciona el valor numérico a la pregunta ¿calculo sensibilidad? que se dio en la llamada a la función. Si es un valor distinto de cero, el objeto contiene los resultados del análisis de sensibilidad. sens.coef.from: Proporciona los límites inferiores de los intervalos de variación de los coeficientes de la función objetivo, para que la solución proporcionada siga siendo óptima. sens.coef.to: : Proporciona los límites superiores de los intervalos de variación de los coeficientes de la función objetivo, para que la solución proporcionada siga siendo óptima. duals: Proporciona los valores de los costos reducidos en la tabla óptima del Simplex. duals.from: Proporciona los límites inferiores de los intervalos de variación de los coeficientes de la función objetivo del problema dual (o equivalentemente, de los recursos del problema primal), para que la solución proporcionada siga siendo óptima. duals.to: Proporciona los límites superiores de los intervalos de variación de los coeficientes de la función objetivo del problema dual (o equivalentemente, de los recursos del problema primal), para que la solución proporcionada siga siendo óptima. status: Número que indica: 0= éxito, 2=solución no factible, 3=solución no acotada.