MODELOS DE PROGRAMACIÓN NO LINEAL

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MODELOS DE PROGRAMACIÓN NO LINEAL
  1. CONCEPTO
    1. Programación no lineal (PNL) es el proceso de resolución de un sistema de igualdades y desigualdades sujetas a un conjunto de restricciones sobre un conjunto de variables reales desconocidas, con una función objetivo a maximizar, cuando alguna de las restricciones o la función objetivo no son lineales.
    2. ILUSTRACIÓN GRAFICA DE PROBLEMAS DE PROGRAMACIÓN NO LINEAL
      1. Cuando un problema de programación no lineal tiene sólo una o dos variables, se puede representar gráficamente de forma muy parecida a los ejercicios de programación lineal. Una representación gráfica de este tipo proporciona una visión global de las propiedades de las soluciones óptimas de programación lineal y no lineal. Para graficar este tipo de problemas haremos uso de el software informático GeoGebra.
      2. INTRODUCCIÓN
        1. Un modelo matemático o problema se dice que pertenece a la programación no lineal si la función objetivo y/o alguna de las restricciones del problema son una función no lineal de las variables de decisión (modelo o problema no lineal). Si la función objetivo y/o alguna de las restricciones son no lineales y las variables sólo pueden tomar valores enteros no negativos (modelo o problema no lineal entero), entonces el modelo matemático pertenecería al campo de la programación no lineal entera.
        2. LOCALIZACIÓN DE INSTALACIONES
          1. Considere que una empresa distribuidora de productos farmaceuticos requiere determinar la localización de una bodega que funcionará como centro de distribución y abastecimiento para sus locales en el país. En especial se busca estar a la menor distancia de los 3 principales locales de venta al público denominados A, B y C, respectivamente.
          2. FORMULACIÓN MATEMÁTICA DEL PROBLEMA
            1. El problema de programación no lineal puede enunciarse de una forma muy simple
            2. MÉTODOS DE RESOLUCIÓN DEL PROBLEMA
              1. Si la función objetivo f es lineal y el espacio restringido es un politopo, el problema es de programación lineal y puede resolverse utilizando alguno de los bien conocidos algoritmos de programación lineal. Si la función objetivo es cóncava (problema de maximización), o convexa (problema de minimización) y el conjunto de restricciones es convexo, entonces se puede utilizar el método general de optimización convexa.
              2. EJEMPLOS
                1. Ejemplo bidimensional
                  1. Un problema sencillo puede definirse por las restricciones: x1 ≥ 0 x2 ≥ 0 x12 + x22 ≥ 1 x12 + x22 ≤ 2 con una función objetivo a ser maximizada f(x) = x1 + x2 donde x = (x1, x2)
                  2. Ejemplo tridimensional
                    1. Otro problema simple se define por la restricciones:x12 − x22 + x32 ≤ 2 x12 + x22 + x32 ≤ 10 con una función objetivo a ser maximizada f(x) = x1x2 + x2x3 donde x = (x1, x2, x3)
                  3. OBJETIVO
                    1. Crear modelos con ecuaciones no lineales basados en problemas organizacionales de la actualidad, donde el principal objetivo sea minimizar costos y maximizar las utilidades
                    2. CARACTERÍSTICAS DE LOS PROBLEMAS NO LINEALES
                      1. Los problemas no lineales se caracterizan por tener relaciones no lineales; es decir, no existe una relación directa y proporcional entre las variables que intervienen. Los problemas de programación no lineal, también son llamados curvilíneos, ya que el área que delimita las soluciones factibles en un gráfico se presenta en forma de curva. La función objetivo en la programación no lineal, puede ser cóncavo o convexo. Es cóncavo cuando se trata de maximizar utilidades, contribuciones, etc. Es convexo cuando trata de minimizar recursos, costos, etc. Los problemas que contienen restricciones lineales, se resuelven de una forma más sencilla que los problemas con restricciones no lineales.
                      2. FORMULACIÓN Y RESOLUCIÓN DE MODELOS MATEMÁTICOS CON RESTRICCIONES U OBJETIVOS NO LINEALES.
                        1. Una forma de resolver los problemas de programación no lineal es convirtiendo los problemas de forma tal, que se pueda aplicar la programación lineal. Los problemas de programación no lineal abarcan problemas con función objetivo no lineal y restricciones no lineales, como se presenta en el ejemplo siguiente: Maximizar Z= ($9.6 X - $0.06 X2) + $10Y Sujeto a: 3 X2 + 2Y2 < 13,950 X > 0, Y > 0
                        2. ALGORITMO DE POOLING
                          1. Pooling, o puesta en común, comprende todas las acciones necesarias que realiza la empresa acerca de sus recursos, gestión de recursos (como tiempo, mano de obra o materias primas), con el objetivo de aprovecharlos al máximo.
                          2. PLANTEAMIENTO DE PROBLEMAS
                            1. Analicemos ahora el planteamiento de problemas, obteniendo modelos de programación no lineal, para buscar luego métodos de solución a problemas no lineales.
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