Programación Lineal

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Ejercicio 3. Análisis post-óptimo. • Se presenta la siguiente situación problema de programación • lineal: • La empresa American Business Company, produce pasta de papel tipo • 1, pasta de papel tipo 2 y pasta de papel tipo 3 para la industria del • 7 • papel, las industrias transformadoras del papel y la economía circular • del papel. • Producir pasta de papel tipo 1, genera una utilidad de $17.600 • (dólares) y requiere 0,60 toneladas de fibra virgen de madera, 0,40 • toneladas de fibra de papel reciclada y 69 minutos para el proceso de • mezclado. • Producir pasta de papel tipo 2, genera una utilidad de $16.300 • (dólares) y requiere 0,56 toneladas de fibra virgen de madera, 0,44 • toneladas de fibra de papel reciclada y 62 minutos para el proceso de • mezclado. • Producir pasta de papel tipo 3, genera una utilidad de $15.000 • (dólares) y requiere 0,52 toneladas de fibra virgen de madera, 0,48 • toneladas de fibra de papel reciclada y 55 minutos para el proceso de • mezclado. • La empresa, en su planta de producción dispone como mínimo de 500 • toneladas de fibra virgen de madera y como máximo de 400 toneladas • de fibra de papel reciclada y de 60.000 minutos para el proceso de • mezclado. • La empresa American Business Company, requiere optimizar las • utilidades percibidas por cada tipo de pasta de papel a producir y • solicita el análisis post-óptimo para la optimización de recursos del • sistema de producción. • A partir de la situación problema: • 1. Formular el problema como un modelo de programación lineal. • En hoja de cálculo (Excel), formular el problema como un modelo de • programación lineal, plantear la función objetivo, las restricciones por • recursos y restricción de no negatividad. • 2. Solucionar el modelo de programación lineal por el método simplex • artificial: • 8 • En hoja de cálculo (Excel), plantear la forma estándar del método • simplex artificial al modelo de programación lineal, diseñar la tabla • inicial del método simplex artificial y construir las tablas de las • iteraciones de la solución del modelo de programación lineal por el • método simplex artificial. • 3. Comprobar los resultados del modelo de programación lineal: • En hoja de cálculo (Excel) utilizar el complemento Solver (Excel) para • encontrar y comprobar los resultados de la solución del modelo de • programación lineal obtenido en la hoja de cálculo (Excel). • 4. Realizar el análisis post-óptimo a la solución óptima simplex artificial • del modelo de programación lineal. • En hoja de cálculo (Excel), generar el informe de sensibilidad y a partir • de este, determinar los valores máximos y mínimos para asignar los • nuevos coeficientes a todas las variables de la función objetivo y los • nuevos lados derechos a todas las restricciones, respectivamente: • Por reducción: valor que se encuentre por debajo del valor mínimo. • Por aumento: valor que se encuentre por encima del valor máximo, • para: • a. Realizar los cambios que afectan la factibilidad: • 1.Cambios por aumento y reducción en el lado derecho. • En hoja de cálculo (Excel) utilizar el complemento Solver (Excel) • para encontrar los resultados de la solución de los nuevos • modelos de programación lineal por aumento y reducción en el • lado derecho. • 2. Adición de una nueva restricción. • En hoja de cálculo (Excel) plantear la nueva restricción infactible: • Uso de fibra de caña de azúcar: • (Recorded with https://screenpal.com)

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