Evidencia_Unidad3

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El objetivo de la actividad didáctica es reforzar y conocer si necesitas mejorar en la unidad previamente estudiada.

Instrucciones: De acuerdo a los conocimientos adquiridos de la unidad estudiada en clase, une de forma correcta la columna de conceptos con su definición.

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optmización 1

método simplex

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2019 Mat VIVAS LAURRABAQUIO LESLIE VALERIA

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Relacionar Columnas Evidencia_Unidad3Versión en línea El objetivo de la actividad didáctica es reforzar y conocer si necesitas mejorar en la unidad previamente estudiada. Instrucciones: De acuerdo a los conocimientos adquiridos de la unidad estudiada en clase, une de forma correcta la columna de conceptos con su definición. por 2019 Mat VIVAS LAURRABAQUIO LESLIE VALERIA 1 Coeficiente Tecnológico 2 3 4 Variable No Básica 5 Variable de Entrada 6 Elemento Pivote 7 8 Coeficientes de Costos 9 Criterio de la variable de Salida 10 Método de las dos fases 11 Se tiene más de una sola solución óptima 12 13 Criterio de Bland 14 15 Variables Básicas 16 Variable de Salida 17 Variables de Holgura 18 19 Variable de decisión 20 Vector de Recursos 21 22 Variable Degenerada 23 Variable Artificial 24 Método de la M Grande 25 Método Dual Simplex Matriz cuadrada de orden "n" que tiene todos los elementos diagonales iguales a uno y los demás componentes iguales a cero Método Iterativo que permite la solución de problemas de programación lineal Variable que pierde su valor al pasar de iteración (Pasa a ser cero) Nos permite convertir inecuaciones en ecuaciones. Su objetivo principal es la formación de ka matriz identidad Sean b los valores de la columna solución y a el valor correspondiente a la intersección entre b y la variable de entrada (columna pivote). Se toma el cociente más negativo de b/a. Se utilizan para resolver el sistema de ecuaciones. Generalmente son mayores o iguales con cero Trabajamos fuera de la región factible sin tener penalización. Tenemos dos etapas, donde inicialmente la FO será sustituida por una minimización para después transformar y trabajar con el método simplex Trabajamos con una extensión del método Simplex en la cual el origen no pertenece a la solución y se tiene una penalización Donde volvemos nuestras restricciones en = a La matriz A le corresponde Variable que vale cero (No es básica) Variable que inicialmente vale cero pero en la siguiente iteración o punto toma otro valor Es el elemento más "importante" en nuestro arreglo matricial Es el algoritmo que se usa para determinar la inversa de nuestra matriz y volver unitaria la columna pivote. Variable básica que vale 0 Alternativa del modelo Dual para simplificar el algoritmo de solución Permiten convertir las desigualdades de las restricciones en igualdades, lo cual llega a representar el sobrante de disponibilidades de cada recurso Para evitar los ciclos tenemos que ordenar por subíndice las variables de holgura y de exceso; si hay empate escogemos la de menor subíndice Si al aplicar el algoritmo no existe variable que cumpla el criterio de la variable de salida entonces se tiene: Los mejores valores/resultados de acuerdo al sistema Variables de la función objetivo A este modelo se le suman variables artificiales

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El objetivo de la actividad didáctica es reforzar y conocer si necesitas mejorar en la unidad previamente estudiada. Instrucciones: De acuerdo a los conocimientos adquiridos de la unidad estudiada en clase, une de forma correcta la columna de conceptos con su definición.

por 2019 Mat VIVAS LAURRABAQUIO LESLIE VALERIA

Coeficiente Tecnológico

Variable No Básica

Variable de Entrada

Elemento Pivote

Coeficientes de Costos

Criterio de la variable de Salida

Método de las dos fases

Se tiene más de una sola solución óptima

Criterio de Bland

Variables Básicas

Variable de Salida

Variables de Holgura

Variable de decisión

Vector de Recursos

Variable Degenerada

Variable Artificial

Método de la M Grande

Método Dual Simplex

Matriz cuadrada de orden "n" que tiene todos los elementos diagonales iguales a uno y los demás componentes iguales a cero

Método Iterativo que permite la solución de problemas de programación lineal

Variable que pierde su valor al pasar de iteración (Pasa a ser cero)

Nos permite convertir inecuaciones en ecuaciones. Su objetivo principal es la formación de ka matriz identidad

Sean b los valores de la columna solución y a el valor correspondiente a la intersección entre b y la variable de entrada (columna pivote). Se toma el cociente más negativo de b/a.

Se utilizan para resolver el sistema de ecuaciones. Generalmente son mayores o iguales con cero

Trabajamos fuera de la región factible sin tener penalización. Tenemos dos etapas, donde inicialmente la FO será sustituida por una minimización para después transformar y trabajar con el método simplex

Trabajamos con una extensión del método Simplex en la cual el origen no pertenece a la solución y se tiene una penalización

Donde volvemos nuestras restricciones en = a

La matriz A le corresponde

Variable que vale cero (No es básica)

Variable que inicialmente vale cero pero en la siguiente iteración o punto toma otro valor

Es el elemento más "importante" en nuestro arreglo matricial

Es el algoritmo que se usa para determinar la inversa de nuestra matriz y volver unitaria la columna pivote.

Variable básica que vale 0

Alternativa del modelo Dual para simplificar el algoritmo de solución

Permiten convertir las desigualdades de las restricciones en igualdades, lo cual llega a representar el sobrante de disponibilidades de cada recurso

Para evitar los ciclos tenemos que ordenar por subíndice las variables de holgura y de exceso; si hay empate escogemos la de menor subíndice

Si al aplicar el algoritmo no existe variable que cumpla el criterio de la variable de salida entonces se tiene:

Los mejores valores/resultados de acuerdo al sistema

Variables de la función objetivo

A este modelo se le suman variables artificiales

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Coeficiente Tecnológico

Variable No Básica

Variable de Entrada

Elemento Pivote

Coeficientes de Costos

Criterio de la variable de Salida

Método de las dos fases

Se tiene más de una sola solución óptima

Criterio de Bland

Variables Básicas

Variable de Salida

Variables de Holgura

Variable de decisión

Vector de Recursos

Variable Degenerada

Variable Artificial

Método de la M Grande

Método Dual Simplex