Este documento presenta información sobre programación lineal. Explica los conceptos de método gráfico y método simplex para resolver problemas de programación lineal. También incluye ejemplos resueltos de problemas de maximización y minimización utilizando el método simplex.

1. Unidad:
MODELAMIENTO MATEMÁTICO
Capitulo y Tema: Actividad (Numero y nombre):
1. PROGRAMACIÓN 1. CONCEPTOS DE PL
LINEAL 2. METODO GRAFICO
1.1.METODO 3. METODO SIMPLEX
GRAFICO 4. EJERCICIO DEL METODO SIMPLEX
1.2.METODO SIMPLEX
Módulo: Nombre (s):
NOVENO “B” NADIA CORINA PROAÑO FERNÁNDEZ
Profesor:
ING. LUIS ANTONIO CHAMBA ERAS.
Fecha en la cual el profesor Fecha en la cual el profesor recibe la actividad:
encarga la actividad:
20 de octubre de 2010
13 de octubre de 2010
Bibliografía:
- TAHA, Hamdy.. INVESTIGACION DE OPERACIONES.. Séptima Edición.. México 2004.
848pp.
- Programación lineal.pdf
- Manual de programación lineal. pdf
PROGRAMACIÓN LINEAL
La programación lineal trata de optimizar (maximizar o minimizar) una función
lineal, denominada función objetivo, estando las variables sujetas a una serie de
restricciones expresadas mediante inecuaciones lineales
f(x,y)= ax + by
s.a.: a1x + b1y ≤ c
a1x + b1y ≥ c
a1x + b1y < c
a1x + b1y > c
El conjunto solución, se llama región factible.
El conjunto de todas las soluciones posibles se denomina conjunto solución
factible.
MÉTODO GRÁFICO

2. El procedimiento de solución gráfica comprende dos pasos:
1. Determinar el espacio de soluciones para definir las soluciones factibles del
modelo.
2. Determinar la solución óptima.
Este método indica que la solución óptima de un programa lineal siempre está
asociada con un punto esquina del espacio de soluciones.
EL METODO SIMPLEX PARA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE
PROGRAMACIÓN LINEAL
El método del simplex fue creado en 1947 por el matemático George Dantzig .
El método del simplex se utiliza, sobre todo, para resolver problemas de
programación lineal en los que intervienen tres o más variables.
El álgebra matricial y el proceso de eliminación de Gauss-Jordan para resolver un
sistema de ecuaciones lineales constituyen la base del método simplex.
Una propiedad general del método simplex es que resuelve la programación lineal
en iteraciones, donde cada iteración desplaza la solución a un nuevo punto
esquina que tienen potencial de mejorar el valor de la función objetivo. El proceso
termina cuando ya no se puede obtener mejoras.
Para resolver se debe agregar variables de holgura o exceso según sea el sentido
de la desigualdad. Para las variables de holgura se lo hace con el menor igual que
(≤), y para las variables de exceso se lo hace con el símbolo de mayor igual que
(≥). El número de variables de holgura y exceso se lo hace de acuerdo al número
de restricciones.
Condición de optimalidad: La variable de entrada en un problema de
maximización (minimización) es la variable no básica que tenga el coeficiente más
negativo (positivo) en el renglón de z. los empates se rompen en forma arbitraria.
Se llega al óptimo en la iteración en la que todos los coeficientes de las variables
no básicas en el renglón z son no negativos (no positivos).
Condición de factibilidad: En los problemas de maximización y de minimización,
la variable de salida es la variable básica asociada con la mínima razón no
negativa (con denominador estrictamente positivo). Los empates se rompen en
forma arbitraria.

3. PASOS DEL MÉTODO SIMPLEX
1. Determinar una solución básica factible de inicio.
2. Seleccionar una variable de entrada aplicando la condición de optimalidad.
Detenerse si no hay variable de entrada; la última solución es la óptima.
3. Seleccionar una variable de salida aplicando la condición de factibilidad.
4. Determinar la nueva solución básica con los cálculos adecuados de Gauss-
Jordan
5. Ir al paso 1.

4. EJERCICIOS SOBRE PROGRMACIÓN LINEAL RESUELTOS POR EL
MÉTODO SIMPLEX.
1. Un empresario tiene a su disposición dos actividades de producción
lineales, mediante la contribución de tres insumos, fundición, ensamblaje y
distribución de $18, $8 y $14 respectivamente.
La distribución de los insumos a los productos se resume en la siguiente
tabla:
Producto 1 Producto 2 Disponibilidad
Fundición 1 3 18
Ensamblaj 1 1 8
e
Distribució 2 1 14
n
Beneficio 1 2
Determinar la combinación a producir que maximice los beneficios.
DESARROLLO
a. Variables de Decisión
X = Producto 1
Y = Producto 2
b. Función Objetivo
Z = X + 2Y (max)
c. Restricciones
X + 3Y ≤ 18
X+Y≤8
2X + Y ≤ 14
d. Convertir las inecuaciones a ecuaciones con variables de holgura.
X + 3Y + 1H1 + 0H2 + 0H3 = 18
X + Y + 0H1 + 1H2 + 0H3 = 8

5. 2X + Y + 0H1 + 0H2 + 1H3 = 14
e. Función objetivo a cero
Z - X - 2Y = 0
f. Tabla e iteraciones
X Y H1 H2 H3 V.S.
Y 1/3 1 1/3 0 0 6 (18)
H2 2/3 0 -1/3 1 0 2 (3)
H3 5/3 0 -1/3 0 1 8 (4.8)
Z -1/3 0 2/3 1 0 12
X Y H1 H2 H3 V.S.
Y 0 1 1/2 -1/2 0 5
X 1 0 -1/2 3/2 0 3
H3 0 0 1/2 -5/2 1 3
Z 0 0 1/2 1/2 0 13
g. Respuesta
El beneficio máximo es de $ 13. Para la producción se necesita 3
unidades del producto 1 y 5 unidades del producto 2.

6. 2. Un granjero posee 100 hectáreas para cultivar trigo y alpiste. El costo de la
semilla de trigo es de $4 por hectárea y la semilla de alpiste tienen un coste
de $6 por hectárea. El coste total de mano de obra es de $20 y $10 por
hectárea respectivamente. El ingreso esperado es de $110 por hectárea de
trigo y $150 por hectárea de alpiste. Si no se desea gastar más de $480 en
semillas ni más de $1500 en mano de obra. ¿Cuántas hectáreas de cada
uno de los cultivos debe plantearse para obtener la máxima ganancia?
Trig Alpiste Disponibilidad
o
Semillas 4 6 480
Mano de 20 10 1500
Obra
Beneficio 110 150
DESARROLLO
a. Variables de Decisión
X = Trigo
Y = Alpiste
b. Función Objetivo
Z = 110X + 150Y (max)
c. Restricciones
4X + 6Y ≤ 480
20X + 10Y ≤ 1500
d. Convertir las inecuaciones a ecuaciones con variables de holgura.
4X + 6Y + 1H1 + 0H2 = 480
20X + 10Y + 0H1 + 1H2 = 1500
e. Función objetivo a cero
Z - 110X - 150Y = 0

7. f. Tabla e iteraciones
X Y H1 H2 V.S.
Y 2/3 1 1/6 0 80
H2 40/3 0 -5/3 1 700
Z -10 0 25 0 12000
X Y H1 H2 V.S.
Y 0 1 1/4 -1/20 45
X 1 0 -1/8 3/40 105/2
Z 0 0 95/4 3/4 12525
g. Respuesta
El máximo beneficio es de $12525. Para el cultivo se necesita 105/2
hectáreas para trigo y 45 hectárea para el alpiste.

8. 3. Establecer las restricciones, funciones y explique cómo calcula el máximo
beneficio de un empresa que produce 2 bienes x e y sujeto a los siguientes
datos.
X Y CAPACIDAD
Mano de Obra 3 6 60
Materias 4 2 32
Primas
Materiales 1 2 16
Beneficio 2 2
0 4
DESARROLLO
a. Variables de Decisión
X EY
b. Función Objetivo
Z = 20X + 24Y (max)
c. Restricciones
3X + 6Y ≤ 60
4X + 2Y ≤ 32
X + 2Y ≤ 16
d. Convertir las inecuaciones a ecuaciones con variables de holgura.
3X + 6Y + 1H1 + 0H2 +0H3 = 60
4X + 2Y + 0H1 + 1H2 +0H3 = 32
X + 2Y + 0H1 + 0H2 +1H3 = 16
e. Función objetivo a cero
Z - 20X - 24Y = 0

9. f. Tabla e iteraciones
X Y H1 H2 H3 V.S.
H1 0 0 1 0 -3 12
H2 3 0 0 1 -1 16 (5.33
)
Y 1/2 1 0 0 1/2 8 16
Z -8 0 0 0 12 192
X Y H1 H2 H3 V.S.
H1 -3 0 1 -1 -2 -4
X 1 0 0 1/3 -1/3 16/3
Y 0 1 0 -1/6 2/3 16/3
Z 0 8 0 0 52/3 704/3
g. Respuesta
El máximo beneficio es de $234.67. Para la producción necesita 16/3 de
los dos bienes.

10. 4. Un orfebre fabrica dos tipos de joyas. La unidad de tipo A se hace con 1 g
de oro y 1,5 g de plata y se vende a 25 €. La de tipo B se vende a 30 € y
lleva 1,5 g de oro y 1 g de plata. Si solo se dispone de 750 g de cada metal,
¿cuántas joyas ha de fabricar de cada tipo para obtener el máximo
beneficio?
Tipo A Tipo B Disponibilidad
Oro 1 1.5 750
Plata 1.5 1 750
Benefici 25 30
o
DESARROLLO
a. Variables de Decisión
X = Tipo A
Y = Tipo B
b. Función Objetivo
Z = 25X + 30Y (max)
c. Restricciones
X + 1.5 ≤ 750
1.5X + Y ≤ 750
d. Convertir las inecuaciones a ecuaciones con variables de holgura.
X + 1.5Y + 1H1 + 0H2 = 750
1.5X + 1Y + 0H1 + 1H2 =750
e. Función objetivo a cero
Z - 25X - 30Y = 0

11. f. Tabla e iteraciones
X Y H1 H2 V.S.
Y 2/3 1 2/3 0 500 (750)
H2 5/6 0 -2/3 1 250 (300)
Z -5 0 20 0 15000
X Y H1 H2 V.S.
Y 0 1 28/15 -4/5 300
X 1 0 -9/5 6/5 300
Z 0 0 11 6 16500
g. Respuesta
El máximo beneficio es de $16500. Fabricando 300 unidades de ambos
tipos.

12. 5. La editorial Lumbreras produce dos libros de Matemática: álgebra y
geometría. La utilidad por unidades es de S/. 7 (S/. = soles) para el libro de
álgebra y de S/. 10 para el libro de geometría. El libro de álgebra requiere
de 4 horas para su impresión y 6 horas para su encuadernación. El libro de
geometría requiere de 5 horas para imprimirse y de 3 horas para ser
encuadernado. Si se dispone de 200 horas para imprimir y de 240 horas
para encuadernar, calcule la máxima utilidad que se puede obtener. (S/.
400)
ALGEBRA GEOMETRIA Disponibilidad
IMPRESIÓN 4 5 200
ENCUADERNACIÓ 6 3 240
N
COSTO 7 10
DESARROLLO
a. Variables de Decisión
X = Algebra
Y = Geometría
b. Función Objetivo
Z = 7X + 10Y (max)
c. Restricciones
4X + 5Y ≤ 200
6X + 3Y ≤ 240
d. Convertir las inecuaciones a ecuaciones con variables de holgura.
4X + 5Y +1H1 + 0H2 = 200
6X + 3Y + 0H1 + 1H2 = 240
e. Función objetivo a cero
Z -7X - 10Y = 0

13. f. Tabla e iteraciones
X Y H1 H2 V.S.
H1 4/5 1 1/5 0 40
Y 18/5 1 -3/5 1 120
Z 1 0 6 10 400
g. Respuesta
La máxima utilidad es de 400 S/..