UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRÉS

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y FINANCIERAS

CARRERA DE ECONOMÍA

SEGUNDO: SEMESTRE – 2020

ÁREA CURRICULAR: GERENCIA EN INVERSIONES

SIGLA: GI-404

MATERIA: INVESTIGACIÓN OPERATIVA

PARALELO: “C”

NIVEL: CUARTO SEMESTRE

HORARIOS: Martes 19:00 - 20:30 Viernes 19:00 - 20:30

Docente: Lic. Rufo Yana Tito

La Paz, 11 de agosto de 2020 Primer día de clases

Reglas de juego para la evaluación

1 Parcial 30 puntos

2 Parcial 25 puntos

3 Parcial 25 puntos

Participación en clases y asistencia 10 puntos

Trabajos prácticos de cada tema 10 puntos

Total 100 puntos

TEMA Nº-1

MODELOS DE PROGRAMACIÓN LINEAL
1. Origen de la investigación de operaciones

El mundo ha sido testigo de un crecimiento sin precedentes en el tamaño y la complejidad de las organizaciones. Este cambio revolucionario fue el gran aumento en la división del trabajo y en la separación de las responsabilidades administrativas en estas organizaciones, debido a la complejidad y la especialización crecen, se vuelve más difícil asignar los recursos disponibles a las diferentes actividades de la manera más eficaz para la organización, y la necesidad de encontrar la mejor forma de resolverlos proporcionaron el ambiente adecuado para el surgimiento de la Investigación de Operaciones (IO), se remonta a muchas décadas, se contribuye a los servicios militares prestados a principios de la Segunda Guerra Mundial. Existía una necesidad urgente de asignar recursos escasos a las distintas operaciones militares y a las actividades dentro de cada operación en la forma más efectiva.

Se pueden identificar por lo menos otros dos factores que tuvieron gran importancia en el desarrollo de la IO en este periodo. El proceso que ya se había hecho en el mejoramiento de las técnicas disponibles. Se encontraban motivados a buscar resultados importantes para resolver problemas de programación lineal, programación dinámica, línea de espera y teoría de inventarios, se habían desarrollado en 1950.

Un segundo factor que dio un gran ímpetu al desarrollo de este campo fue la revolución de las computadoras. El manejo efectivo de los complejos problemas inherentes a la IO, acompañado de buenos paquetes de software para resolver problemas de IO.

1.2 Naturaleza de la investigación de operaciones

La investigación de operaciones significa (investigar sobre las operaciones), se aplica a problemas que refieren a la conducción y coordinación de operaciones (o actividades), se aplicado en manera extensa en áreas tan diversas como manufacturas, transportes, construcción, telecomunicación, finanzas, salud, ejército y servicios públicos.

1. Introducción a la programación lineal

En la actualidad es una herramienta de uso normal que ha ahorrado miles de millones de dólares, en muchas compañías y en distintos países industrializados del mundo. No obstante, el ingrediente común de todas estas situaciones es la necesidad de asignar recursos a las actividades, es la aplicación más frecuente, la programación lineal es una herramienta para resolver problemas de optimización. En 1947, G. Dantzig creó un método eficaz, el algoritmo simplex, para resolver problemas de programación lineal. Utiliza un modelo matemático para describir el problema para obtener un resultado óptimo.

Sistema de ecuaciones lineales

Se analiza un método para resolver los sistemas de ecuaciones lineales. Una recta en el plano cartesiano (abscisa y ordenada xy), se puede representar algebraicamente mediante una ecuación de la forma.

ax1+bx2=c

Cuando un sistema de ecuaciones no tiene solución se dice que es inconsistente. Si existe al menos una solución, se le denomina consistente.

La paz, 14 de agosto de 2020

Formulación de los problemas de programación lineal

Ejercicios

La Dumont Company, fabricante de equipos de pruebas, tiene tres departamentos principales para la manufactura de sus modelos S- 1000 y S- 2000. Las capacidades mensuales son las siguientes:

Requerimientos unitarios de tiempo (horas)

Modelo S-1000

Modelo S-2000

Horas disponibles en el presente mes

Dto. De estructura principal

4,0

2,0

1600

Dto. De alambrado eléctrico

2,5

1,0

1200

Dto. De ensamble

4,5

1,5

1600

La contribución del modelo S-1000 es de 40 dólares por unidad, y la del modelo S- 2000 es de 10 dólares por unidad. Suponiendo que la compañía puede vender cualquier cantidad de esos productos, debido a condiciones favorables de mercado, determínese la salida óptima para cada modelo, la contribución más alta posible para el presente mes, y el tiempo sobrante en los tres departamentos.

¿Formular el modelo de programación lineal?
¿Resolver por el método grafico?
¿Cuántos puntos extremos tiene la región factible?

Solución

a)

Max Z=40x1+10 x2

s.a. 4 x1+2 x2≤1600 Ec. 1

2,5 x1+ x2≤1200 Ec. 2

4,5 x1+1,5 x2≤1600 Ec. 3

x1, x2≥0

Max Z=40x1+10 x2

s.a. 4 x1+2 x2=1600 Ec. 1

2,5 x1+x2=1200 Ec. 2

4,5 x1+1,5 x2=1600 Ec. 3
1) 4 x1+2 x2=1600 2) 2,5 x1+ x2=1200 3) 4,5 x1+1,5 x2=1600

x1=0 ; x2=800 x1=0 ; x2=1200 x1=0 ; x2=10666,66

x1=400 ; x2=0 x1=480 ; x2=0 x1=355,55 ; x2=0

A) Max Z=40x1+10x2 Ec -1

=40(0)+10(800)
=8000

B) Max Z=40x1+10x2 Ec 1;3

1600-2x24 = 1600-1,5 x24,5

7200-9x2=6400-24 x2

-3x2=-800 //(-1)

x2=266,67

Ec-1 4 x1+2 x2=1600

4 x1+2(266,67) =1600

x1 =266,66

Max Z=40x1+10 x2

=40(266,66)+10(266,67)

=10666,4+2666,7

Z=13333

c) Max Z=40x1+10 x2 Ec. 3

=40(355,55)+10(0)

=14222

C) Existe 3 puntos extremos en la región factible que A, B y C; el punto C es máximo

2. Una empresa tiene dos procesos para el mezclado de cada uno de sus dos productos, líquido para encender carbón de leña y líquido para encendedores de cigarrillos. La empresa está intentando decidir cuantas horas debe correr cada proceso. En la tabla se presentan los insumos y los resultados de realizar los procesos durante una hora. Supóngase que (x1 y x2) son el número de horas que la compañía decide usar los procesos 1 y 2, respectivamente. Debido a un programa de asignación, las cantidades máximas disponibles de kerosene y benceno son 300 y 450 unidades, respectivamente. Los compromisos de ventas requieren que se produzcan por lo menos 600 unidades del líquido para encender carbón y 225 unidades del líquido para encender de cigarrillo. Las utilidades por hora que se obtienen de los procesos 1 y 2 son 35 dólares y 60 dólares, respectivamente.

Proceso

Insumos

Producciones

Kerosene

Benceno

Líquido para encender carbón

Líquido para encender cigarrillos

1

3

9

15

6

2

12

6

9

24

a) formule este problema como un modelo de programación lineal para la maximización de utilidades.

b) encuentre la solución del problema gráficamente.

Solución

a)

3x1+12x2 ≤300 Ec. 1

x1=100

x2=25

9x1+6x2 ≤450 Ec. 2

x1=150

x2=75

15x1+9x2 ≤600 Ec. 3

x1=4 0

x2=66,67

6x1+24x2 ≤225 Ec. 4

x1=37,5

x2=9,375

Resolver el sistema de ecuaciones Ec. 1 y Ec. 2

3x1+12x2=300 Ec. 1

9x1+6x2=450 Ec. 2

x1+4x2=100 Ec. 1

3x1+2x2=150 Ec. 2

100-4 x2= 150-2 x23

300-12 x2= 150-2 x2

-12 x2+2 x2=-300+ 150

x2= 15

x1+4x2=100 Ec. 1

x1=100-60

x1=40

Cuando Z = 840

35x1+60x2=840

x1=24

x2=14

2. Un fabricante de muebles tiene 6 unidades de madera y 28 horas disponibles, durante las cuales fabricara decorativos. Con anterioridad, se han vendido bien dos modelos de manera que se limitara a producir estos dos. Estima que el modelo I requiere de 2 unidades de madera y 7 horas de tiempo disponible, mientras que el modelo II requiere 1 unidad de madera y 8 horas, los precios de los modelos son $120 y $80, respectivamente.

Método simplex

El método simplex es un procedimiento algebraico. Sin embargo, sus conceptos fundamentales son geométricos, transformando un PL con (m) restricciones en la forma estándar si se supone que la forma estándar contiene (n) variables, forma estándar para tal PL, es Max Z= c1 x1 + c2 x2 +……………………….+ cn xn

s.a. a11 x1 + a12 x2 +……….+ a1n xn = b1

a21 x1 + a22 x2 +……….+ a2n xn = b2

……………..…………………………………

am1 x1 + am2 x2 +……….+ amn xn = bm

xi ≥0 (j=1,2,…….n)

A=a11 a12……a1na11 a12……a2n. . .. . .. . .am1 am2……amn

x=x1x2..xn b=b1b1..bm

Ax=b

Considérese un sistema de (m) ecuaciones lineales con (n) variables (supóngase que n ≥ m)

Geométricos, transformando un PL con (m) restricciones en la forma estándar si se supone qu

La Company debe producir 10000 libras de una mezcla especial para un cliente. La mezcla se compone de los ingredientes X1, X2, y X3. X1 cuesta 8 dólares la libra, X2 10 dólares la libra, y X3 11 dólares la libra. No pueden usarse más de 3000 libras de X1 y por lo menos deberán usarse 1500 libras de X2,. Además, se requiere por lo menos 2000 libras de X3.

¿formular el problema de programación lineal?
¿resolver por el método grafico?

ADF DF

¿formular el problema de programación lineal?
¿Utilizar el método grafico para encontrar la solución óptima al problema?
¿Cuántos puntos extremos tiene la región factible?

Problemas de programación lineal:

Es

Variables de decisión

Empezamos definiendo las variables de decisión, en cualquier problema de programación lineal, tienen que representar completamente las decisiones que tomar.

Función objetivo

En cualquier problema de programación lineal, la persona que toma la decisión quiere maximizar (ingresos) o minimizar (costos)

Restricciones

Se llama las restricciones para el problema de programación lineal, los coeficientes tecnológicos aumentar. El número al lado derecho de cada restricción, se llama lado derecho de la restricción, lo que representa la cantidad disponible de un recurso.

Restricciones de signo (o de no negatividad)

Para completar la formulación de un problema de programación lineal, para cada variable de decisión. Si una variable de decisión xi solamente toma valores no negativos, añadimos la restricción de signo xi ≥ 0.

Ejemplo:

Formulación de un modelo de programación lineal

La empresa fabrica dos tipos de juguetes de plástico: se vende un soldado a 27 Bs.

= Bs.soldados Bs.soldados +( Bs.soldados ) (tren soldados )

Solución

Variables de decisión

Empezamos definiendo las variables de decisión, en cualquier problema de programación lineal, tienen que representar completamente las decisiones que tomar.

Función objetivo

En cualquier problema de programación lineal, la persona que toma la decisión quiere maximizar (ingresos) o minimizar (costos)

Restricciones

Se llama las restricciones para el problema de programación lineal, los coeficientes tecnológicos aumentar. El número al lado derecho de cada restricción, se llama lado derecho de la restricción, lo que representa la cantidad disponible de un recurso.

Restricciones de signo (o de no negatividad)

Para completar la formulación de un problema de programación lineal, para cada variable de decisión. Si una variable de decisión xi solamente toma valores no negativos, añadimos la restricción de signo xi ≥ 0.

Definición

Una función f(x1, x2,…….…,xn) es una función lineal de x1, x2,…….…,xn si y solo si para algún conjunto de constantes c1, c2,…….…,cn , f(x1, x2,…….…,xn)= c1x1 + c2x2 +…….…+ cnxn

Ejercicios:

2x1 + x2 = 8 b) x1 - x2 = 1 c) 5x1 - 2x2 = 10

2x1 + x2 = 6 x1 + x2 = 7 25x1 - 10x2 = 50

Inciso b)

7x1+5x2=43 Ec. 1

3x1+2x2=18 Ec. 2

Solución:

Igualando la ecuación 1 y la ecuación 2

43- 5x27=18- 2x23

3(43-5 x2)=7(18-2x2)

129-15 x2=126-14x2

14x2-15 x2=126-129

x2=3

7x1+5x2=43 Ec. 1

7x1+53=43

7x1=43-15

x1=4

SDFH HHJKH KHIKJLÑJ JLKJOPN

x1

x1

x1

5x1 + 2x2 = 10

5x1 + 2x2 ≤ 10

5x1 + 2x2 ≥ 10

5

5

5

4

a)

4

b)

4

c)

3

3

3

2

2

2

1

1

1

0

1

2

3

4

x2

0

1

2

3

4

x2

0

1

2

3

4

x2

5x1 + 2x2 = 10 b) 5x1 + 2x2 ≤ 10 c) 5x1 + 2x2 ≥ 10

x1 = 0 ; x2 = 5 x1 = 1 ; x2 = 1 (V) x1 = 1 ; x2 = 1 (F)

x1 = 2 ; x2 = 0 x1 = 2 ; x2 = 2 (F) x1 = 3 ; x2 = 2 (V)

HKJG

SDGF S SDGFSDFG S H HKLJK

J S SDGFSDFG S H HKLJK J S SDGFSDFG S H HK

LJK J S SDGFSD

FG S H HKLJK J DFG SD

Inciso a)

7x1+5x2=43

3x1+2x2=18

Inciso b)

ax1+bx2=c

ax1+bx2=c

Inciso c)

5x1-2x2=10

25x1-10x2=50

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