el método simplex revisado _ emezeta
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Categorias Ingenieria El método Simplex Revisado
El método Simplex RevisadoManz | 12 comentarios | ingenieria
El método Simplex es un algoritmo de George Dantzig para resolver
problemas de optimización (de la rama de programación lineal).
En este artículo voy a realizar el proceso paso a paso y de forma sencilla,
utilizando el método Simplex Revisado, una versión computacional reducida
del algoritmo, que puede que a varios compañeros que cursen esta asignatura les
venga bien.
Identificar el problema
Es muy importante tener siempre presente con que tipo de problema estamos
trabajando: mínimo o máximo (ya volveremos a esto más tarde), que las
variables Xi con las que trabajamos son positivas, y que los beneficios no pueden
ser negativos.
En este último caso, habría que cambiar de signo a toda la restricción implicada
(con beneficio negativo).
Habría que contemplar además, el caso en el que las restricciones sean
inecuaciones. Si así fuese, hay que tener presente el añadir la resta de una
variable de excedente (inecuación mayor/igual) o añadir la suma de una variable
de holgura (inecuación menor/igual), convirtiendo así las inecuaciones en
ecuaciones.
Mamá, nadie me presta atencion! mamá! mamá!!!!! Añadir tag
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Método de las dos fases
Partiendo de un ejemplo inicial (en rojo) vamos a realizar el llamado método de
las dos fases.
Añadimos la suma de una variable artificial nueva por cada restricción (en este
ejemplo X4 y X5) y reemplazamos la función objetivo por la minimización de
la suma de todas las variables artificiales.
A su vez, y para cada una, crearemos una matriz A (la que empezaremos a
usar) y una matriz B, que no es más que el valor de los coeficientes de las
restricciones, sólo que la función objetivo, se desplaza a la última fila.
Debe notarse que en la matriz B también tiene los coeficientes de las variables
artificiales (X4 y X5) en las restricciones.
Tabla inicial
Construiremos una tabla para ir resolviendo el problema, que constará de varias
zonas:
Columna VB: En la primera columna (Variables Básicas),colocaremos todas las variables artificiales añadidas (en este caso sólo 2:X4 y X5). En la última fila, colocamos -w que representa que estamos en
la fase 1.
B-1: La inversa de la base, que inicialmente no es más que la matrizidentidad.
Columna derecha: Quedará siempre una columna vacía, donde sedeberá rellenar con ceros, salvo la posición que pertenece a la última fila,que colocaremos un 1.
Constantes: Esta columna representa los beneficios asociados a lavariable artificial de la restricción donde fue añadida.
Ahora vamos con las dos más peliagudas:
robots se564,6
litros de cervezaen menos de
segundos,y Bender noestaba allí.Programadoíntegramente porJosé Román
) en HTML5 estándar.
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-CBt · B-1: Esta zona se el resultado de la multiplicación entre la
traspuesta de los coeficientes de la base, en negativo (a la izquierda, en
azul) y la inversa de la base de la tabla actual (B-1).
Vo: El valor objetivo de la tabla se calcula multiplicando las matrices
correspondientes al punto anterior y a las constantes de las variablesartificiales de la tabla actual.
Costos relativos
Cada vez que terminemos una iteración de la tabla (como ahora), deberemos
calcular los costos relativos para saber si debemos continuar o ya tenemos una
solución óptima.
Para calcularlos, multiplicamos la matriz A por la última fila (-w) de la tabla.
Esto nos da una matriz con los costos relativos que deben ser:
Problema de mínimos: Los valores deben ser positivos (mayores oiguales a 0). Si son negativos, se optará por seleccionar el más negativo(regla de Bland).
Problema de máximos: Los valores deben ser negativos (mayores oiguales a 0). Si son positivos, se optará por seleccionar el más alto. Nota:Este problema concreto es de máximos, pero notar que estamos en lafase 1, que se convirtió en un problema de mínimos. Al salir de la fase 1,volverá a ser un problema de máximos de nuevo.
Quizás lo ideal sería realizar la regla lexicográfica para evitar el ciclado, ya que
es más eficiente y requiere menos iteraciones. Aún así, en este caso usaremos
Bland, ya que se ve más claro.
Variable entrante
Cómo se ve en la imagen anterior, en nuestro ejemplo seleccionamos -5 (de los
candidatos -5 y -3), correspondiente a X1, por lo que extraemos de la Matriz A, la
columna perteneciente a X1.
Es ahora cuando debemos multiplicar la Tabla actual (T1-1) por esta columna
extraída y nos dará la columna pivote (C.P.) a utilizar para obtener la segunda
tabla (T2-1).
Variable saliente
Sabemos que la variable entrante es X1, sin embargo, no conocemos cuál es la
saliente. Para esto, lo que se hace es dividir los beneficios entre el número de la
columna pivote y el valor más pequeño es el que saldrá de la base.
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Calcular la siguiente tabla
Para conseguir la siguiente tabla, debemos convertir la columna pivote (C.P.)
en la columna indicada en rojo, a su derecha.
Entonces, procederemos como se hace en las eliminaciones por Gauss-Jordan.
En nuestro ejemplo, la primera fila se divide entre 3, obteniéndose una fila
pivote (no confundir con columna pivote) que utilizaremos para reducir las
demás.
La segunda fila se calcularía como: la segunda fila de la tabla T1-1 menos la fila
pivote por 2. Idem con la tercera. Volveríamos al paso del cálculo de costos
relativos, a una nueva iteración.
Seguiríamos actuando como hasta ahora, hasta que no podamos seleccionar
variables entrantes (fila -w igual a 0 0 1), que es cuando concluiría la primera
fase y empezaríamos la fase 2.
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Fase 2
La nueva tabla T4-1 de la fase 2 será exactamente igual con respecto a las
variables que están en la base, la base inversa (B-1), y la columna (0 0 1) ,
pero es importante darse cuenta que volvemos al problema de máximos
original, con su función objetivo original y a utilizar la matriz B en lugar de la
Matriz A.
La última fila, pasa a convertirse de -w (fase 1) a -z (fase 2) y se pasa a calcular las
siguientes zonas:
-CBt · B-1: Los valores siguientes (en verde) se calculan nuevamente,
aplicando esta fórmula con los nuevos valores, donde CBt es ahora X1 y
X3 en la función objetivo original y B-1, que también ha cambiado.
Ctes: Hay que actualizar los beneficios realizando la multiplicación de la
tabla actual (T4-1) por las constantes del problema original, o sea la
columna (12 8 0) . Se puede ver también, que el valor objetivo sepuede calcular de la forma indicada en azul.
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Ahora solo tenemos que volver al paso del cálculo de los costos relativos (¡Ojo!
Ahora con la matriz B), y seguir iterando hasta llegar al final.
En nuestro caso, hemos llegado al final porque todos los costos relativos son
menores o iguales a cero (problema de máximos) y por lo tanto, se trata de una
solución óptima no única para nuestro problema:
X1: 4 (está en la base)
X2: 0
X3: 0 (está en la base)
X4: 0
X5: 0
Al llegar a una solución óptima, debemos saber que si una de las variables
básicas es 0, entonces el problema tiene más de una solución.
Se puede utilizar el siguiente Applet Java (de Timothy J. Wisniewski) para
comprobar problemas con el algoritmo Simplex Revisado:
Relacionados
Escrito por José Román (a.k.a. Manz), estudiante
de Ingeniería Informática en la ULL y residente en
Santa Cruz de Tenerife.
Estadísticas Relacionados Anteriormente Tweets
Introducción a las
expresiones regulares
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12 comentarios
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........ Manz, son las 04:05 de la mañana.. me e lanzado y e investigado sobre
George Dantzig y el método Simplex, mi mujer me a pillado ojeando la biografía
de George y me a dicho:
-"Cariño...ven a la cama y déjate de programaciones lineales que no son horas",
¡Que sábia es mi mujer¡¡
P.D.: Genial el post..sigue así macho que arás de mí un hombre, saludos
artista¡¡¡
santoscojones · hace 2 años
¡Y es que todo tiene su momento y su lugar...!
Manz · hace 2 años
Hola!, oye, estudio la universidad en la EBC en la ciudad de México, la carrera
de Banca y Finanzas, y vi este método (simplex) que de simple no tiene nada!
jejeje ta complicado, pero despues nos enseñaron cómo resolver el mismo
problema con un complemento de Excel llamado SOLVER, es muy sencillo de
utilizarlo, y rápido!, en verdad lo recomiendo! les ahorrará mucho tiempo, así
como reducir a "0" la posibilidad deun error! , saludos, y gracias por este
apartado!
Jeziel · hace 2 años
Pues yo pienso que estas matematicas tan complicadas no tienen un uso
aplicable en la vida real. Son aplicables en ejercicios mentales matematicos para
gente que le gusta quebrarse la cabeza en mundos virtuales mas no en mundos
comunes como los que la humanidad esta dispuesta a manejar. es complicado.
Lo malo es que necesito hacerme casi un experto en la materia por mis
examenes de Investigacion de operaciones los cuales me da el catedratico
doctor Jose Ramon Cuellar de la FIME. que quizas es bueno. pero no me
convence de que tan saludable sea estudiar Investigacion de operaciones.
cesar avitia pall · hace 1 año
No me aparece el Applet, será por usar el Google Chrome?
Vynka · hace 12 meses
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7 de 9 25/05/2011 04:59 p.m.
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Y respondiendo a Cesar: Este método se aplica tras convertir un problema real a
una expresión matemática como la que se presenta arriba; te debieron explicar
algo similar en tu curso. El problema es una representación sobre el papel de una
realidad formalizada, en definitiva: de un problema real formalizado.
Vynka · hace 12 meses
@cesar avitia pall: Pero claro que se ocupa en problemas reales, es para eso
que fue creado, lo que pasa es que seguramente no te ha tocado utilizarlo en lo
que es tu área de trabajo o simplemente no lo han aplicado, lo que podría ser
dificil para algunos es crear la función objetivo y las restricciones que tenga tu
problema, pero con la práctica se te hace una tárea sencilla. Lo he ocupado para
resolver problemas de optimización de costos, proyectos de inversión,
movimientos de equipos, etc.
Saludos desde poza rica.
El chaki · hace 11 meses
@Jeziel: Lo que usa excel por debajo, es seguramente el algoritmo del Simplex.
Así que tú lo que estás usando es esto precisamente. Es normal que un
algoritmo así para problemas grandes no lo hagas manualmente, si no que
utilices un programa que lo tenga implementado...
Juan · hace 4 meses
El metodo simples es para minimizar y maximizar y el metodo de la doble fase es
para minimizar. mi pregunta es cuando se que metodo voy a ocupar cuando
minimizo.
carlos · hace 2 meses
Me parece que esta mal tu simplex dual--------------- era la matriz transpuesta de
las variables de restricción......................"fundamento: WHINSTON"
GUSTAVO · hace 29 dias
Soy de Ingenieria Industrial de la "UMSA" de La paz-BOlivia............ y
respondiendo a la pregunta de CARLOS............. usas max o min dependiendo de
la situacion que quieras estudiar, un ejemplo podria ser (max z si quieres
maximizar tu utilidad) ó (min z si quieres reducir tus costos)..................................
GUSTAVO ayala S · hace 29 dias
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8 de 9 25/05/2011 04:59 p.m.
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Tio yo tambien estudio Ingenieria Imformatica aqui en la ULL y he de decir que
esto es un rollaso, aunque se agradece que lo intentes explicar =) un saludo
joss · hace 7 dias
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9 de 9 25/05/2011 04:59 p.m.