UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO PORTADA DE HIDALGO Instituto de Ciencias Económico Administrativas Área Académica: Administración Tema: Graficación con GeoGebra aplicada en Problemas de Programación Lineal. Profesor: Mtro. Luis Alvaro Guerra Rangel INTERIOR 1 Periodo: Enero-Junio-2024 Programa Educativo: Licenciatura en Administración Tema: Graficación con GeoGebra aplicada en Problemas de Programación Lineal (PPL) • Resumen: El tipo más común de aplicación de la programación lineal abarca el problema general de asignar de la mejor manera posible —es decir, de forma óptima— recursos limitados aINTERIOR actividades 1 que compiten entre sí por ellos utilizando un método grafico para resolverlo. Es decir, este problema consiste en elegir el nivel de ciertas actividades que compiten por recursos escasos necesarios para realizarlas. (Hillier, 2015). Palabras clave: Programación lineal, Optimización, Escasos, Asignación, Competir. Recursos Topic: Graphing with GeoGebra applied to linear programming problems. Summary: The most common type of application of linear programming covers the general problem of allocating in the best possible way - that is, optimally - limited resources to INTERIOR activities1 that compete with each other for them using a graphical method to solve it. That is, this problem consists of choosing the level of certain activities that compete for scarce resources necessary to carry them out. (Hillier, 2015). Keywords: Linear programming, Optimization, Resources, Allocation, Compete. Scarce Objetivo General Determinar el modelo general de programación lineal y sus supuestos básicos y generar una solución mediante el método gráfico denominado GeoGebra (GeoGebra, 2024); es decir, definir la necesidad de asignar recursos a INTERIORde 1 los las actividades mediante la elección niveles de estas. Objetivo Específico ● Que es un Problema de Programación Lineal ● ● ● ● (PPL). Que es una Variables de Decisión del problema. Que es la función objetivo del problema. Que son las restricciones del problema. INTERIOR 1 Determinar una solución mediante el método gráfico denominado GeoGebra (GeoGebra, 2024). Introducción La programación lineal utiliza un modelo matemático para describir un problema. El adjetivo lineal significa que todas las funciones matemáticas del modelo deben ser funciones lineales. En este caso, la palabra programación no se refiere aquí a términos computacionales; en esencia esINTERIOR sinónimo de 1 planeación. Por lo tanto, la programación lineal involucra la planeación de actividades para obtener un resultado óptimo; esto es, el resultado que mejor alcance la meta especificada —de acuerdo con el modelo matemático— entre todas las alternativas factibles utilizando la herramienta gráfica (Hillier, 2015). Contenido ● Definición del problema de PPL. ● Definición de variables de decisión y función objetivo. Definición de restricciones. Diseño de la solución del problema con GeoGebra (GeoGebra, 2024). 1 INTERIOR Solución del problema de PPL. Conclusiones. ● ● ● ● Desarrollo del tema Definición del problema de PPL Como parte inicial se establece un problema de Programación lineal (PPL), de la siguiente forma: Vidrios Nacionales S.A. de C.V., produce artículos de vidrio de alta calidad, entre ellos ventanas y puertas de vidrio. Tiene tres plantas. Los marcos y molduras de aluminio se hacen en laINTERIOR planta 1, los de madera en la planta 2; la 1 3 produce el vidrio y ensambla los productos. se dejará libre una parte de la capacidad de producción para emprender la fabricación de dos productos nuevos cuyas ventas potenciales son muy prometedoras: Producto 1: una puerta de vidrio de 8 pies con marco de aluminio Producto 2: una ventana corrediza con marco de madera de 4 pies por 6. Desarrollo del tema Definición del problema de PPL El producto 1 requiere parte de la capacidad de producción en las plantas 1 y 3 y nada en la planta 2. El producto 2 solo necesita trabajo en las plantas 2 y 3. La división de comercialización ha concluido que la compañía puede vender todos los productos que se puedan fabricar en las plantas. Sin embargo, como ambos productos competirían por la misma capacidad de producción en la planta 3, no está claro cuál mezcla de productos sería la más rentable (Hillier, 2015). INTERIOR 1 Definición del problema: Determinar cuál es la tasa de producción deben tener cada producto con el fin de maximizar las utilidades totales, sujetas a las restricciones impuestas por las capacidades de producción limitadas disponibles en las tres plantas. (Cada producto se fabricará en lotes de 20 unidades, de manera que la tasa de producción está definida como el número de lotes que se producen a la semana). Se permite cualquier combinación de tasas de producción que satisfaga estas restricciones, incluso no fabricar uno de los productos y elaborar todo lo que sea posible del otro. En la Tabla 1, Tiempos de producción por planta, se muestran los datos del problema: Desarrollo del tema Definición del problema de PPL Tabla 1. Tempos de producción por planta. Planta 1 2 3 Ganancia por lote Tiempo de producción por lote, hora Producto INTERIOR 1 1 2 1 0 0 2 3 2 $3,000 $5,000 Nota: Esta tabla muestra los tiempos de producción por lote, hora de cada planta.. Tiempo de disponible a la horas 4 12 18 Desarrollo del tema Definición de variables de decisión y función objetivo Para formular el modelo matemático de programación lineal de este problema, se define: x = número de lotes del producto 1 que se fabrican por semana y = número de lotes del producto 2INTERIOR que se fabrican por semana 1 Z = ganancia semanal total (en miles de dólares) que generan estos dos productos Por lo tanto, x e y son las variables de decisión del modelo: Z=3x+5y Desarrollo del tema Definición de restricciones Sujeto a las restricciones: r1) x ≤ 4 r2) y ≤ 12 r3) 3 x + 2y ≤ 18 x≥0, y≥ 0 En la Figura 1, se muestra la graficación en GeoGebra de la restricción 1, r1. En la Figura 2, se muestra la graficación en 1GeoGebra de la restricción 2, r2. INTERIOR En la Figura 3, se muestra la graficación en GeoGebra de la restricción 3, r3. r1) x ≤ 4 x=4 r2) y ≤ 12 y = 12 2= 6 r3) 3 x + 5 y ≤ 18 x=18/3= 6 y= 15/5= 3 Desarrollo del tema Diseño de la solución del problema con GeoGebra Figura 1. Graficación de la restricción 1: INTERIOR 1 Fuente: Elaboración propia. Desarrollo del tema Diseño de la solución del problema con GeoGebra Figura 2. Graficación de la restricción 2 INTERIOR 1 Fuente: Elaboración propia. Desarrollo del tema Diseño de la solución del problema con GeoGebra Figura 3. Graficación de la restricción 3 INTERIOR 1 Fuente: Elaboración propia. Desarrollo del tema Diseño de la solución del problema con GeoGebra En la Figura 4, se muestra la graficación en GeoGebra de los puntos de intersección y del área factible: A =(0,0) B= (4,0) C = (4,3) D = (2,6) E= (0,6) INTERIOR 1 Desarrollo del tema Diseño de la solución del problema con GeoGebra Figura 4. Graficación de puntos de intersección y área factible: INTERIOR 1 Fuente: Elaboración propia. Desarrollo del tema Solución del problema de PPL El paso final es seleccionar, dentro de esta región factible, el punto que maximiza el valor de Z = 3 x + 5 y. Para descubrir cómo realizar este paso de manera eficiente se pueden intentar algunos valores por prueba y error. Por ejemplo, probar, Z =10 = 3 x + 5 y para ver si existe algún valor de (x , y) dentro de la región permisible que dé un valor de 10 para Z. Debe intentarse ahora un valor arbitrario más grande, por ejemplo, Z =20 = 3 x + 5 y. INTERIOR 1 Estas observaciones implican que el procedimiento de prueba y error para construir las rectas de la Figura 5 involucra solo dibujar una familia de rectas paralelas que contengan al menos un punto en la región factible y elegir la que corresponda al mayor valor de Z. La Figura 5 muestra que esta recta pasa por el punto (2, 6), lo cual indica que la solución óptima es x=2 e y =6. La ecuación de esta recta es 3 x + 5 y = 3(2) + 5(6) = 36 = Z, lo cual indica que el valor óptimo de Z es Z = 36. Desarrollo del tema Solución del problema de PPL Así con las sustituciones del punto que maximiza el valor de Z = 3 x + 5 y tenemos: Z =10 = 3 x + 5 y x= 10/3 = 3.33 y= 10/5 = 2 INTERIOR 1 Z =20 = 3 x + 5 y x= 20/3 = 6.66 y= 20/5 = 4 Z =36 = 3 x + 5 y x= 36/3 = 12 y= 36/5 = 7.2 Desarrollo del tema Solución del problema de PPL Figura 5. Graficación del punto que muestra el mayor valor de Z. INTERIOR 1 Fuente: Elaboración propia. (https://www.geogebra.org/m/xafrkyna) Desarrollo del tema Solución del problema de PPL Se utilizó este procedimiento para encontrar que la solución óptima deseada es x=2 e y=6, con Z=36. Esta solución indica que Vidrios Nacionales S.A. de C.V, debe fabricar los productos 1 y 2 a una INTERIOR 1 tasa de 2 y 6 lotes por semana, respectivamente, con una ganancia total resultante de 36 000 dólares semanales. No existe otra mezcla de los dos productos que sea tan redituable, de acuerdo con el modelo (Hillier, 2015). Conclusiones La programación lineal es una técnica poderosa para tratar con problemas de asignación de recursos, problemas de equilibrio beneficio-costo y problemas de requerimientos fijos, al igual que INTERIOR 1 sea otros problemas cuya formulación matemática similar. Se ha convertido en una herramienta estándar de gran importancia para muchas organizaciones industriales y de negocios (Hillier, 2015), y apoyado con graficación GeoGebra que es un software dinámico de matemáticas. Bibliografía ● Hillier, F.S. (2015). Investigación de operaciones (10ª ed.). McGraw-Hill CONTRAPORTADA Interamericana. ● GeoGebra, 6.0 (2018). https://www.geogebra.org/classic Classic GeoGebra. Recuperado de