Mathematics">
Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]
Scribd Logo
Cargar

¡Te damos la bienvenida a Scribd!

  • 31 vistas

    02.5 Metodo Dos Fases

    Cargado por

    jesus
    El método de las dos fases es un método para resolver problemas de programación lineal que trabaja con variables artificiales. Se divide en dos fases: la primera formula el problema agregando variables artificiales y de holgura, y la segunda elimina las variables artificiales y resuelve el problema original. Computacionalmente es más eficiente que el método simplex tradicional porque no requiere introducir un gran valor M.

    Copyright:

    © All Rights Reserved
    Descargue como PDF, TXT o lea en línea desde Scribd

    02.5 Metodo Dos Fases

    Cargado por

    jesus
    31 vistas7 páginas
    El método de las dos fases es un método para resolver problemas de programación lineal que trabaja con variables artificiales. Se divide en dos fases: la primera formula el problema agregando variables artificiales y de holgura, y la segunda elimina las variables artificiales y resuelve el problema original. Computacionalmente es más eficiente que el método simplex tradicional porque no requiere introducir un gran valor M.

    Título original

    02.5 METODO DOS FASES

    Derechos de autor

    © © All Rights Reserved

    Formatos disponibles

    PDF, TXT o lea en línea desde Scribd

    ¿Le pareció útil este documento?

    ¿Este contenido es inapropiado?

    El método de las dos fases es un método para resolver problemas de programación lineal que trabaja con variables artificiales. Se divide en dos fases: la primera formula el problema agregando variables artificiales y de holgura, y la segunda elimina las variables artificiales y resuelve el problema original. Computacionalmente es más eficiente que el método simplex tradicional porque no requiere introducir un gran valor M.

    Copyright:

    © All Rights Reserved
    Descargue como PDF, TXT o lea en línea desde Scribd
    Descargar como pdf o txt
    31 vistas7 páginas

    02.5 Metodo Dos Fases

    Cargado por

    jesus
    El método de las dos fases es un método para resolver problemas de programación lineal que trabaja con variables artificiales. Se divide en dos fases: la primera formula el problema agregando variables artificiales y de holgura, y la segunda elimina las variables artificiales y resuelve el problema original. Computacionalmente es más eficiente que el método simplex tradicional porque no requiere introducir un gran valor M.

    Copyright:

    © All Rights Reserved
    Descargue como PDF, TXT o lea en línea desde Scribd
    Descargar como pdf o txt
    Está en la página 1de 7

    MÉTODO DE LAS DOS FASES

    INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES CIV 376


    DOCENTE: MS. C. ING. CÉSAR LUIS VISCARRA PINTO
    MÉTODO DE LAS DOS FASES
    EL MÉTODO DE LA M, DESDE UN PUNTO DE VISTA COMPUTACIONAL, PUEDE
    ARRASTRAR ERRORES DE REDONDEO, DEBIDO A QUE MANEJA UN VALOR GRANDE
    M QUE DEBE SER INTRODUCIDO AL COMPUTADOR Y QUE PARTICIPA EN LAS
    OPERACIONES DE CÁLCULO. ESTE ERROR PUEDE SER PROPAGADO, HACIENDO QUE
    LA SOLUCIÓN VERDADERA SE DISTORSIONE. EL MÉTODO DE LAS DOS FASES,
    TRABAJA TAMBIÉN CON VARIABLES ARTIFICIALES Y NO CONSIDERA LA
    INTRODUCCIÓN DE UN VALOR M; ES POR ESO QUE COMPUTACIONALMENTE
    RESULTA MÁS EFICIENTE. LAS CARACTERÍSTICAS DE ESTE MÉTODO SON:
    C.L.V.P.
    MÉTODO DE LAS DOS FASES
    FASE 1:
    • SE FORMULA EN LA FORMA ESTÁNDAR AÑADIENDO VARIABLES DE HOLGURA A LAS RESTRICCIONES
    DEL TIPO MENOR O IGUAL; VARIABLES ARTIFICIALES A LAS RESTRICCIONES DE IGUALDAD Y VARIABLES
    SUPERFLUAS Y ARTIFICIALES A LAS RESTRICCIONES DE MAYOR O IGUAL.

    • EN LA FUNCIÓN OBJETIVO LAS VARIABLES DE HOLGURA Y SUPERFLUAS TIENEN COEFICIENTES DE


    CERO, SIN EMBARGO LAS VARIABLES ARTIFICIALES TIENEN UN COEFICIENTE DE UNO. SI EL PROBLEMA
    TIENE UNA SOLUCIÓN FACTIBLE, LAS VARIABLES ARTIFICIALES DEBEN SER CERO EN LA TABLA FINAL,
    ESTO QUIERE DECIR QUE DEBEN VOLVERSE NO BÁSICAS.

    C.L.V.P.
    MÉTODO DE LAS DOS FASES
    • SE CONSTRUYE UNA FUNCIÓN OBJETIVO (MIN) ADICIONAL (R) QUE SOLO TOME EN CUENTA
    A LAS VARIABLES ARTIFICIALES.
    • LAS VARIABLES BÁSICAS INÍCIALES QUE CORRESPONDEN A LA TABLA INICIAL O ITERACIÓN
    CERO DEBEN INCLUIR A LAS VARIABLES (YA QUE COMO SE VERA SUS COLUMNAS FORMAN
    PARTE DE LA MATRIZ IDENTIDAD), PERO SUS COEFICIENTES EN LA FUNCIÓN OBJETIVO NO
    SON CERO SINO UNO; ESTOS COEFICIENTES DEBEN SER TRANSFORMADOS EN CERO
    OPERANDO CON LAS FILAS QUE INCLUYEN A ESTAS VARIABLES Y QUE AL FINAL DEBEN
    SUMARSE AL RENGLÓN DE R.
    (NUEVO RENGLÓN R = RENGLÓN ANTERIOR + COEF. DE F.O. DE R1,..,N * RENGLÓN DE R1,.., N.)
    C.L.V.P.
    MÉTODO DE LAS DOS FASES

    FASE 2:
    • SE TOMA EN CUENTA LA ULTIMA TABLA DE LA FASE 1 (SE PUEDEN ELIMINAR LAS
    COLUMNAS QUE CORRESPONDEN A LAS VARIABLES ARTIFICIALES YA QUE ESTAS
    SE HABRÁN HECHO CERO) Y SE INTRODUCEN LOS VALORES ORIGINALES DE LA
    FUNCIÓN OBJETIVO. SE PRESENTARA EL PROBLEMA DE QUE LAS VARIABLES
    BÁSICAS FINALES NO TIENEN COEFICIENTE CERO EN LA FUNCIÓN OBJETIVO, ESTO
    SE CORRIGE CON OPERACIONES ELEMENTALES DE FILA.
    C.L.V.P.
    MÉTODO DE LAS DOS FASES

    • SE VERIFICA LA OPTIMIDAD VIENDO SI TODOS LOS


    COEFICIENTES DE LA FUNCIÓN OBJETIVO SON
    MAYORES O IGUALES QUE CERO (CASO MAX); SI
    ESTO NO PROCEDE A ITERAR CON LOS PASOS DEL
    SIMPLEX HASTA ENCONTRAR EL ÓPTIMO.
    C.L.V.P.
    EJEMPLO:
    FUNCIÓN OBJETIVO: MIN Z = 14X1 + 24X2

    RESTRICCIONES:
    0.12X1 + 0.13X2 ≥ 1 (1)
    0.60X1 + 1.59X2 ≥ 10 (2)
    X1 , X2 ≥ 0

    También podría gustarte