¿Cuáles son las ventajas de la programación lineal?

La programación lineal es importante porque permite tomar decisiones objetivas, optimizar procesos y recursos, aumentar la eficiencia y encontrar soluciones innovadoras.

El objetivo de la programación lineal es calcular el valor de las variables de una función que maximizan o minimizan esta.

Permite identificar soluciones no factibles o ilimitadas: Durante el proceso de resolución, el método simplex puede detectar si el problema no tiene solución factible o si tiene múltiples soluciones óptimas. Esto es útil para comprender mejor la naturaleza del problema y tomar decisiones adecuadas.

La programación lineal da respuesta a situaciones en las que se exige maximizar o minimizar funciones que se encuentran sujetas a determinadas limitaciones, que llamaremos restricciones. Su empleo es frecuente en aplicaciones de la industria, la economía, la estrategia militar, etc.

La Programación Lineal es una herramienta para la ayuda en la toma de decisiones, permitiéndonos plantear un tipo particular de modelo matemático, donde representamos en forma simplificada el problema de decisión , las variables de decisión, el objetivo y las restricciones mediante símbolos matemáticos y ecuaciones.

Las características de un modelo de programación lineal comienzan por la formulación del modelo en forma algebraica, donde se establecen sus variables de decisión, parámetros en que se fijan las cantidades, estimando la mejor asignación de recursos, de acuerdo con la meta o función objetivo que se quiere alcanzar para ...

Su área de aplicación es muy amplia, puesto que, se puede utilizar para resolver problemas de diversas disciplinas como son: finanzas, economía, mercadotecnia, logística, sistemas de producción, sistemas de transporte, entre otras.

Dantzing, el método simplex se ha convertido en el método general para resolver problemas de programación lineal, a diferencia del método gráfico puede ser usado cuando las variables del problema son más de 2 caracterizándose por buscar soluciones “mejores” que el método grafico para optimizar la función objetivo del ...

La dualidad constituye un tópico de gran importancia para la programación lineal puesto que brinda las bases teóricas para comprender como cambia la solución óptima de un problema cualquiera cuando cambian las constantes del modelo matemático, lo que se conoce como análisis de sensibilidad o análisis post-óptimo.

Sin embargo, este método no puede ser utilizado en modelos que tengan más de tres variables. Para resolver modelos más grandes se necesita un procedimiento algebráico como el algoritmo simplex, publicado en 1949 por George B.

La Programación Lineal (PL) es un procedimiento matemático para determinar la asignación óptima de recursos escasos. La PL es un procedimiento que encuentra su aplicación práctica en casi todas las facetas de los negocios, desde la publicidad hasta la planificación de la producción.

Un problema lineal no puede tener soluciones óptimas en puntos interiores del dominio (salvo en el caso de que la función objetivo sea constante). Tampoco puede ser óptimo un punto aislado de una arista, si no es óptima toda la arista o si ese punto no es vértice.

Condiciones básicas de Programación Lineal

La programación lineal es una herramienta valiosa en la toma de decisiones empresariales, ya que permite encontrar soluciones óptimas a problemas complejos con múltiples variables.

La Programación Lineal (PL) es una de las principales ramas de la Investigación Operativa. En esta categor´ıa se consideran todos aquellos modelos de optimización donde las funciones que lo componen, es decir, función objetivo y restricciones, son funciones lineales en las variables de decisión.

Los 7 pasos del proceso de toma de decisiones

La programación lineal surgió en la Segunda Guerra Mundial con el objetivo de reducir los costos del ejército y aumentar las pérdidas del enemigo. George Bernard Dantzig fue un profesor de computación, físico y matemático estadounidense.

Algoritmos determinísticos: el comportamiento del algoritmo es lineal: cada paso del algoritmo tiene únicamente un paso sucesor y otro antecesor.

George Dantzig

Nacido en Oregón en 1914, hijo de inmigrantes de origen ruso, estudia matemáticas en la Universidad de Maryland. Poco después de doctorarse por la Universidad de Berkeley, en 1947, formula el enunciado estándar de un problema general de Programación Lineal y desarrolla el método del simplex.

LINGO: (LINear Generalize Optimizer) es una herramienta simple para formular problemas lineales y no lineales, resolverlos y analizar su solución. El resultado que LINGO nos proporciona es la optimización que nos ayuda a encontrar el mejor resultado: la ganancia más alta, o el costo más bajo.

Los modelos de programación lineal contemplan que las variables de decisión (es decir, la función objetivo y las restricciones) mantienen un comportamiento de tipo lineal. Esto hace que, a través de su método, se puedan simplificar los cálculos y obtener un resultado próximo a la realidad.

Las restricciones son de la forma: Σ ai clean_temp.sh connect_db.sh files_paa_de files_paa_en files_paa_es files_paa_fr models PAA_inserter.sh PAA_master_inserter.sh temp Xi ≤ bi Σ ai *Xi ≥ bi siendo ai y bi coeficientes, y Xi variables. La programación lineal lleva siempre implícita la restricción de que las variables de la función objetivo sean siempre mayores o iguales de cero.

El método simplex es un procedimiento sistemático y eficiente para encontrar y probar soluciones de problemas de programación lineal localizadas en los vértices de optimidad. El método termina una vez que se haya encontrado la solución óptima.

La decisión se toma en base a un sencillo cálculo: dividir cada término independiente (columna P0) entre el elemento correspondiente de la columna pivote, siempre que ambos elementos sean estrictamente positivos (mayores que cero). Se escoge la fila cuyo resultado haya resultado mínimo.

El Método Simplex es un método analítico de solución de problemas de programación lineal, capaz de resolver modelos más complejos que los resueltos mediante el método gráfico, sin restricción en el número de variables y con una mayor capacidad de análisis de sensibilidad.

Los modelos de programación entera pura son aquellos en los que todas las variables toman valores enteros. Los modelos de programación entera 0-1 son aquellos en los que todas las variables son binarias. En esta sección planteamos algunos ejemplos de programación entera y de pro- gramación entera 0-1.

Los programas lineales de enteros mixtos son programas lineales en los que se requiere que algunas variables tomen valores enteros, y surgen naturalmente en muchas aplicaciones. Las variables enteras pueden proceder de la naturaleza de los productos (por ejemplo, una máquina puede o no estar alquilada).