Investigación de Operaciones 1 Clase 21 Pablo Andrés Maya Julio, 2014 Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 1 / 18 Dualidad Considere los siguientes programs lineales Primal max Z = n X Dual min W = c j xj s.a. m X aij xj ≤ bi ∀i = 1 . . . m j=1 aij wi ≥ cj ∀j = 1 . . . n i=1 wi ≥ 0 ∀i = 1 . . . m xj ≥ 0 ∀j = 1 . . . n Pablo Andrés Maya () bi wi i=1 j=1 s.a. n X m X Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 2 / 18 Dualidad Considere los siguientes programs lineales Primal Dual max z = cT x min z = wT b s.a. s.a. Ax ≤ b wT A ≥ cT x≥0 w≥0 Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 3 / 18 Precio sombra Precio sombra −1 T z = cT x = cT B B b + cN xN z = w T b + cT N xN Se perturba ligeramente el lado derecho bi , manteniendo la optimalidad de la solución. entonces podrı́a interpretarse δz ∗ = cbT B−1 = wi∗ i δbi (1) como la razón de cambio del valor óptimo por un incremento unitario en el i-ésimo valor del lado derecho dado que las variables no básicas se mantienen en cero. Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 4 / 18 Ejercicio Una empresa procesadora de tomate de árbol tiene dos productos para la venta, pulpa y mermelada, cada uno de los cuales consume una cantidad fija de fruta (kg) y de horas de procesamiento. Se dispone de 200kg de fruta y 160 horas máquina. La cantidad en kilos que debe producir de pulpa (x1 ) y de mermelada (x2 ) con el fin de maximizar su utilidad se determina usando el siguiente PL max z = 5x1 + 20x2 s.a. x1 + 3x2 ≤ 200 3x1 + 2x2 ≤ 160 xi ≥ 0 i = 1, 2 Cuanto estarı́a usted dispuesto a pagar por una unidad extra de cada recurso? Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 5 / 18 Analisis de sensibilidad Los cambios en los parámetros que definen el programa lineal pueden agruparse en las siguientes categorı́as 1 Cambios en el vector de costos c 2 Cambios en el vector del lado derecho b 3 Cambios en la matriz de restricciones A 4 Adición de una nueva restricción 5 Adición de una nueva actividad Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 6 / 18 Analisis de sensibilidad Dos preguntas básicas 1 Los cambios efectuados afectan la optimalidad? 2 Los cambios efectuados afectan la factibilidad? Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 7 / 18 Cambios en el vector de costos Suponga que el coeficiente en la función objetivo de una o más variables cambia. En este caso, la solución óptima actual sigue siendo factible. Aun más, continua siendo un punto extremo. Puede afectarse la optimalidad Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 8 / 18 Deben distinguirse dos casos Cambios en el costo de una variable no básica j Solo afecta el costo reducido de la variable j. −1 c 0j = cj0 − cT B B aj Cambios en el costo de una variable básica 0 T T −1 cT N = cN − cB B N Altera los costos reducidos de todas las variables no básicas Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 9 / 18 Cambios en el vector de recursos El cambio en el vector de recursos puede afectar la optimalidad de la solución actual incidiendo sobre su factibilidad. Dos situaciones que pueden presentarse al incrementar el valor del recurso bi asociado a una de las restricciones. La solución deja de ser factible La solución sigue siendo factible pero debe encontrarse la nueva solución optima. Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 10 / 18 Cambios en el vector de recursos El cambio en el vector de recursos puede afectar la optimalidad de la solución actual incidiendo sobre su factibilidad. Dos situaciones que pueden presentarse al incrementar el valor del recurso bi asociado a una de las restricciones. La solución deja de ser factible. xB = B1 b tiene al menos una componente negativa. Debe recurrirse por ejemplo al método Dual simplex para obtener la nueva solución óptima del problema La solución sigue siendo factible pero debe encontrarse la nueva solución optima. Debe actualizarse el vector solución y el valor de la función objetivo Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 11 / 18 Cambios en la matriz de restricciones 1 Cambios en los coeficientes asociados a una variable no básica 2 Cambios en los coeficientes asociados a una variable básica 3 Adición de una nueva restricción 4 Adición de una nueva Actividad (Variable) Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 12 / 18 Cambios en la matriz de restricciones 1 Cambios en los coeficientes asociados a una variable no básica 2 Cambios en los coeficientes asociados a una variable básica 3 Adición de una nueva restricción 4 Adición de una nueva Actividad (Variable) Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 13 / 18 Cambios en la matriz de restricciones Cambios en la matriz de restricciones A Cambios en los coeficientes asociados a una variable no básica No afecta la factibilidad de la solución Puede verse afectada la optimalidad Debe verificarse el costo reducido de la variable cuya columna cambia −1 c 0k = ck − cT B B ak Cambios en los coeficientes asociados a una variable básica Puede afectar la factibilidad. Debe verificarse xB = B−1 b. Si la solución continua siendo factible, esta podria no seguir siendo −1 óptima. Debe verificarse c0N = cN − cT BB N Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 14 / 18 Cambios en la matriz de restricciones 1 Adición de una nueva restricción 2 Adición de una nueva Actividad (Variable) Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 15 / 18 Cambios en la matriz de restricciones 1 Adición de una nueva restricción Puede afectar la factibilidad de la solución Si se pierde la factibilidad, debe usarse el método dual Simplex Si continua siendo factible, se preserva la optimalidad 2 Adición de una nueva Actividad (Variable) No afecta la factibilidad Puede afectar la optimalidad Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 16 / 18 Una empresa procesadora de tomate de árbol tiene dos productos para la venta, pulpa y mermelada, cada uno de los cuales consume una cantidad fija de fruta (kg) y de horas de procesamiento. Se dispone de 200kg de fruta y 160 horas máquina. La cantidad en kilos que debe producir de pulpa (x1 ) y de mermelada (x2 ) con el fin de maximizar su utilidad se determina usando el siguiente PL max z = 5x1 + 20x2 s.a. x1 + 3x2 ≤ 200 3x1 + 2x2 ≤ 160 xi ≥ 0 i = 1, 2 La solución óptima de dicho problema sugiere producir 200/3 kg de mermelada. Pablo Andrés Maya () Investigación de Operaciones 1 Julio, 2014 17 / 18