Solucion ilimitada programacion lineal
Ejemplo de programación lineal sin límites
ResumenExisten varias formas de abordar un problema de programación lineal en el que se permite que algunas variables tomen valores negativos. Uno de estos métodos, que se ignora o se menciona sólo incidentalmente en la mayoría de los libros de texto, requiere que se introduzca sólo una variable adicional, independientemente del número de variables no restringidas que tenga el problema original. En esta nota, este método se interpreta geométricamente y se ofrece una aplicación al cálculo de puntos extremos.
J Optim Theory Appl 69, 605-610 (1991). https://doi.org/10.1007/BF00940691Download citationShare this articleCualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard
Casos especiales en programación lineal
Desde el punto de vista práctico y teórico, el concepto de dualidad es uno de los temas más imperativos de la programación lineal. La idea trivial que subyace a la teoría de la dualidad es que todo programa lineal tiene asociado un programa lineal denominado dual, de forma que la solución de uno da la solución del otro. Existen varias relaciones importantes entre la solución del problema original (primal) y su dual. Estas relaciones son útiles para investigar las propiedades generales de la solución óptima de un programa lineal y para comprobar si una solución factible es óptima.
La importancia de la dualidad es doble. En primer lugar, la comprensión completa de la traducción del valor sombra de los multiplicadores simples ideales puede serextremadamente útil para entender las ramificaciones de un problema específico de programación directa. En segundo lugar, no es inesperado imaginable para abordar el programa directo conectado con los costes sombra como los factores en lugar de, o en relación con, el primer programa directo, en consecuencia, la explotación de algunas eficiencias computacionales.
Casos especiales en el método simplex pdf
Actualmente existen varios métodos para resolver problemas de programación lineal difusa con variables difusas no negativas y coeficientes difusos restringidos. Sin embargo, debido a la limitación de estos métodos, no pueden aplicarse para resolver programación lineal difusa completa (FFLP) con coeficientes difusos no restringidos y variables difusas. En este trabajo se ha propuesto un nuevo método eficiente para FFLP, con el fin de obtener la solución óptima difusa con variables y parámetros no restringidos. Este método propuesto se basa en la programación no lineal crisp y tiene una estructura simple. Para mostrar la eficiencia de nuestro método propuesto se han ilustrado algunos ejemplos numéricos.
La programación lineal (PL) es una de las técnicas más importantes de la investigación operativa. Muchos problemas del mundo real pueden transformarse en un modelo de programación lineal. De ahí que este modelo sea una herramienta indispensable para las aplicaciones actuales, como la energía, el transporte y la fabricación. En las aplicaciones del mundo real, la certeza, fiabilidad y precisión de los datos son a menudo ilusorias. La solución óptima de una PL sólo depende de un número limitado de restricciones; por lo tanto, gran parte de la información recopilada tiene poco impacto en la solución. Resulta útil
Restricciones mixtas en programación lineal
Existen muchos métodos para resolver problemas de programación lineal con variables no restringidas que obtienen la solución óptima del problema donde los valores de las variables son números fraccionarios y no números enteros, pero cuando existen condiciones en el problema que requieren que el resultado sea una solución óptima entera, es decir que los valores de las variables resultantes sean enteros numéricos, en ese momento debemos recurrir a un método que nos permita obtener de él la solución entera del problema. Ese es el tema de la investigación donde emplearemos un algoritmo del método (Modificar el algoritmo del Plano de Corte Sustituto) para resolver problemas de programación lineal entera que para encontrar la solución entera de problemas de programación lineal con variables no restringidas que después de obtener una visión en la Programación lineal con variables no restringidas y Programación Entera.
