Método de las dos fases: ejercicios resueltos

El método de las dos fases es una técnica utilizada en programación lineal para resolver problemas de optimización lineal. Este método se utiliza cuando la función objetivo o las restricciones del problema contienen variables artificiales.

En el método de las dos fases, se realizan dos etapas para encontrar la solución óptima del problema. En la primera etapa, se eliminan las variables artificiales del problema mediante la minimización de una función objetivo auxiliar. En la segunda etapa, se resuelve el problema original utilizando la solución encontrada en la primera etapa.

Para entender mejor el método de las dos fases, es necesario resolver algunos ejercicios. A continuación, se presentan algunos ejercicios resueltos utilizando este método:

1. Minimizar la función objetivo z = 2x + 3y sujeto a las restricciones:

2x + y ≤ 10

x + 3y ≤ 12

x, y ≥ 0

En primer lugar, se introducen variables artificiales para cada restricción, de esta manera el problema queda de la siguiente forma:

2x + y + a1 = 10

x + 3y + a2 = 12

a1, a2 ≥ 0

Luego, se crea una función objetivo auxiliar:

w = a1 + a2

La cual se minimiza para obtener una solución inicial. Una vez obtenida la solución inicial, se resuelve el problema original utilizando la solución encontrada.

2. Maximizar la función objetivo z = 5x + 4y sujeto a las restricciones:

x + y ≤ 4

2x + y ≤ 5

x, y ≥ 0

En este caso, no es necesario introducir variables artificiales, ya que todas las restricciones tienen coeficientes positivos. Por lo tanto, se procede directamente a crear la función objetivo auxiliar:

w = -a1 – a2

donde a1 = 4 – x – y y a2 = 5 – 2x – y

Esta función se minimiza para obtener la solución inicial. Una vez obtenida la solución inicial, se resuelve el problema original utilizando la solución encontrada.

Cómo realizar el método de las dos fases de manera efectiva.

Si estás buscando aprender a realizar el método de las dos fases de manera efectiva, aquí te dejamos algunos pasos que pueden ayudarte:

Paso 1: Identificar el problema

Lo primero que debes hacer es identificar el problema que deseas resolver y asegurarte de que sea un problema de programación lineal. También debes determinar si el problema tiene restricciones, objetivos y variables de decisión.

Paso 2: Convertir el problema en uno de maximización

Una vez que hayas identificado el problema, debes convertirlo en uno de maximización. Esto significa que debes convertir todas las restricciones en ecuaciones de igualdad y maximizar la función objetivo.

Paso 3: Realizar la primera fase

La primera fase del método de las dos fases implica encontrar una solución inicial factible. Para hacer esto, debes agregar variables de holgura a las restricciones y agregar una variable artificial para cada restricción que no tenga una solución inicial factible.

Paso 4: Realizar la segunda fase

Una vez que hayas encontrado una solución inicial factible, puedes comenzar la segunda fase. En esta fase, debes eliminar las variables artificiales y maximizar la función objetivo original.

Paso 5: Verificar la solución

Finalmente, debes verificar que la solución encontrada sea óptima y factible.

Si la solución no es óptima o factible, debes realizar ajustes en el problema y repetir los pasos anteriores.

Recuerda que el método de las dos fases puede ser bastante complejo, pero siguiendo estos pasos y practicando con ejercicios resueltos, puedes mejorar tu habilidad en su aplicación. ¡Ánimo y a practicar!

Introducción al método simplex de dos fases

Hoy vamos a hablar sobre el método simplex de dos fases, un algoritmo utilizado para resolver problemas de programación lineal. Este método se usa en situaciones en las que la solución inicial del problema es desconocida o no existe.

¿Qué es el método simplex?

El método simplex es un algoritmo utilizado para encontrar la solución óptima de un problema de programación lineal. Básicamente, el método simplex comienza con una solución factible inicial y continúa mejorando iterativamente esta solución hasta que se alcanza la solución óptima.

¿En qué consiste el método simplex de dos fases?

El método simplex de dos fases es una variante del método simplex estándar que se utiliza cuando no se conoce una solución factible inicial. Este método se divide en dos fases:

Fase 1: En esta fase, se busca una solución factible inicial. Se añaden variables artificiales al modelo para crear una solución factible inicial que se utiliza como punto de partida para la Fase 2.

Fase 2: En esta fase, se utiliza el método simplex estándar para encontrar la solución óptima del problema de programación lineal original. Se eliminan las variables artificiales y se resuelve el problema de programación lineal sin ellas.

¿Cuál es el proceso del método simplex de dos fases?

El proceso del método simplex de dos fases consta de los siguientes pasos:

Paso 1: Añadir variables artificiales para crear una solución factible inicial.

Paso 2: Solucionar el problema de programación lineal auxiliar utilizando el método simplex para encontrar una solución factible básica.

Paso 3: Si el valor objetivo de la solución factible básica es cero o positivo, ir al Paso 4. Si el valor objetivo es negativo, el problema no tiene solución factible y se detiene el proceso.

Paso 4: Eliminar las variables artificiales y resolver el problema de programación lineal original utilizando el método simplex estándar para encontrar la solución óptima.

Conclusión

Consejo: El método de las dos fases es una herramienta útil para resolver problemas de programación lineal. Para aplicarlo correctamente se recomienda:

  • Identificar claramente las restricciones y la función objetivo del problema.
  • Agregar y eliminar variables según sea necesario para llevar el problema a una forma estándar.
  • Realizar la fase 1 para encontrar una solución factible básica inicial.
  • Realizar la fase 2 para optimizar la solución factible básica inicial.
  • Revisar y verificar los resultados obtenidos para asegurarse de que sean coherentes con el problema original.

Al seguir estos pasos y practicar con ejercicios resueltos, podrás mejorar tus habilidades en programación lineal y resolver problemas de manera más eficiente.