Ejercicio tabla simplex
Ejercicio 2
● Min Z = 3X1 + 8X2
S.A.
X1 + 4X2 ≤ 3.5
X1 + 2X2 ≤ 2.5
X1, X2 ≥ 0
● X1 + 4X2 -s3+A4= 3.5
X1 + 2X2 -s5+A6= 2.5
Z=3x1+8x2+0s3+MA4+0s5+MA6
3.5 / 4 = 0.875
2.5 / 2 = 1.25
0.875 / (1⁄4) = 3.5
0.75 / (1/2) = 1.5
Unidad 2 - Análisis de Sensibilidad y Precios Sombra en la Programación Lineal
Análisis de Sensibilidad y Precios Sombra en la Programación Lineal En la programación lineal, el análisis de sensibilidad y los precios sombra son herramientas valiosas para evaluar el impacto de cambios en los parámetros del modelo sobre la solución óptima. a. Análisis de Sensibilidad: El análisis de sensibilidad permite determinar la sensibilidad de la solución óptima a variaciones en los coeficientes de la función objetivo, los valores RHS de las restricciones y los coeficientes tecnológicos. b. Precios Sombra: Los precios sombra representan el valor marginal de una unidad adicional de un recurso restringido. En otras palabras, indican cuánto aumentaría la función objetivo si se pudiera aumentar la disponibilidad de ese recurso en una unidad. Ejemplo: Consideremos el siguiente problema de programación lineal: Maximizar: Z = 3x + 4y Sujeto a: 5x + 6y ≤ 100 2x + 3y ≤ 80 x ≥ 0 y ≥ 0 Solución: La solución óptima es x = 10, y = 20, y Z = 120. Análisis de Sensibilidad: Utilizando Solver,...
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