Programación Lineal

Academia Plus es la solución que buscas para el curso de Programación Lineal

Ejercicios desarrollados de Programación Lineal

Puedes acceder a ejercicios desarrollados en formato word

Atención personalizada

Asesoría personalizada para tus actividades y el curso de Programación Lineal

Llámanos

WhatsApp

Correo

Vídeos elaborados con inteligencia artificial

Solución paso a paso de los ejercicios de Programación Lineal

Unidad 2 – Tarea 2 – Solución de modelos de optimización en programación lineal
Ejercicio 1. Análisis de dualidad.
Se presenta la siguiente situación problema de programación lineal:
La empresa Western Textiles Company, produce tela mezclilla clase 1, tela mezclilla clase 2 y tela mezclilla clase 3 para la industria de la confección.
Producir tela mezclilla clase 1, genera un costo de USD21.800 y requiere 0,76 toneladas de algodón, 0,22 toneladas de poliéster y 0,02 toneladas de elastano.
Producir tela mezclilla clase 2, genera un costo de USD20.000 y requiere 0,70 toneladas de algodón, 0,26 toneladas de poliéster y 0,04 toneladas de elastano.
Producir tela mezclilla clase 3, genera un costo de USD18.200 y requiere 0,60 toneladas de algodón, 0,30 toneladas de poliéster y 0,10 toneladas de elastano.
La empresa dispone en su planta de producción como mínimo de 200 toneladas de algodón, de 80 toneladas de poliéster y de 15 toneladas de elastano.
La gerencia financiera de Western Textiles Company, requiere optimizar los costos de producción y solicita a la gerencia de 3
producción, evaluar la cantidad óptima de cada clase de tela mezclilla a producir para optimizar los recursos.
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. En adelante se denominará el problema primal.
  2. Solucionar el problema primal por el método simplex dual.
    En hoja de cálculo (Excel), plantear la forma estándar del método simplex dual al problema primal, diseñar la tabla inicial del método simplex dual y construir las tablas de las iteraciones de la solución del problema primal por el método simplex dual.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución del problema primal de programación lineal.
  3. Formular el problema dual a partir del problema primal.
    En hoja de cálculo (Excel), formular el problema dual a partir del problema primal como un modelo de programación lineal, plantear la función objetivo dual, las restricciones duales y restricción de no negatividad o irrestrictas.
  4. Solucionar el problema dual por el método simplex primal.
    En hoja de cálculo (Excel), plantear la forma estándar del método simplex primal del problema dual, diseñar la tabla inicial del método simplex primal del problema dual y construir las tablas de las iteraciones de la solución del problema dual por el método simplex primal.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución del problema dual de programación lineal.
  5. Relacionar la optimización de recursos mediante la interpretación de los resultados de la solución del problema primal y de la solución del problema dual en español y en inglés.
    Ejercicio 2. Análisis de sensibilidad.
    Se presenta la siguiente situación problema de programación lineal:
    La empresa Western Flooring Company, produce piso Stone Plastic Composite SPC tipo 1 con una utilidad de USD23.300, piso Stone Plastic Composite SPC tipo 2 con una utilidad de USD24.800 y piso Stone Plastic Composite SPC tipo 3 con una utilidad de USD 26.300 para terminados y decoración.
    Producir piso Stone Plastic Composite SPC tipo 1, requiere 0,50 toneladas de polvo de piedra caliza, 0,35 toneladas de cloruro de polivinilo y 0,15 toneladas de estabilizadores.
    Producir piso Stone Plastic Composite SPC tipo 2, requiere 0,55 toneladas de polvo de piedra caliza, 0,33 toneladas de cloruro de polivinilo y 0,12 toneladas de estabilizadores.
    Producir piso Stone Plastic Composite SPC tipo 3, requiere 0,60 toneladas de polvo de piedra caliza, 0,30 toneladas de cloruro de polivinilo y 0,10 toneladas de estabilizadores.
    La empresa, en su planta de producción dispone como máximo de 800 toneladas de polvo de piedra caliza, de 420 toneladas de cloruro de polivinilo y de 150 toneladas de estabilizadores.
    La gerencia financiera de Western Flooring Company, requiere optimizar las utilidades de producción y solicita a la gerencia de producción, evaluar la cantidad óptima de cada tipo de piso Stone Plastic Composite SPC a producir para optimizar los recursos.
    A partir de la situación problema:
  6. 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.
  7. Solucionar el modelo de programación lineal por el método simplex primal:
    En hoja de cálculo (Excel), plantear la forma estándar del método simplex primal al modelo de programación lineal, diseñar la tabla inicial del método simplex primal y construir las tablas de las iteraciones de la solución del modelo de programación lineal por el método simplex primal.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución del modelo de programación lineal.
  8. Realizar el análisis de sensibilidad a la solución óptima simplex primal del modelo de programación lineal.
    En hoja de cálculo (Excel), tomar el Informe de Sensibilidad que arroja Excel QM o Solver (Exel) luego de encontrar la solución óptima para:
    a. Analizar los cambios de aumento y reducción de los coeficientes de las variables de la función objetivo.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución de los nuevos modelos de programación lineal.
    b. Analizar los cambios de aumento y reducción de las disponibilidades de las restricciones.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución de los nuevos modelos de programación lineal.
  9. Relacionar la optimización de recursos mediante la interpretación de los resultados de la solución del modelo de programación lineal y de los nuevos modelos de programación lineal surgidos en el análisis de sensibilidad en español y en inglés.
    Ejercicio 3. Análisis post-óptimo.
    Se presenta la siguiente situación problema de programación lineal:
    La empresa Western Steels Company, produce acero inoxidable tipo 1, acero inoxidable tipo 2 y acero inoxidable tipo 3 para la industria automotriz.
    Producir acero inoxidable tipo 1, genera una utilidad de USD12.400 y requiere 0,8 toneladas de acero, 0,20 toneladas de cromo-níquel y 60 minutos de fundición.
    Producir acero inoxidable tipo 2, genera una utilidad de USD11.000 y requiere 0,84 toneladas de acero, 0,16 toneladas de cromo-níquel y 65 minutos de fundición.
    Producir acero inoxidable tipo 3, genera una utilidad de USD9.600 y requiere 0,88 toneladas de acero, 0,12 toneladas de cromo-níquel y 70 minutos de fundición.
    La empresa, en su proceso de producción dispone como mínimo de 1.000 toneladas de acero y como máximo de 200 toneladas de cromo-níquel y 80.000 minutos de fundición.
    La gerencia financiera de Western Steels Company, requiere optimizar las utilidades de producción y solicita a la gerencia de producción, evaluar la cantidad óptima de cada tipo de acero inoxidable a producir para optimizar los recursos.
    A partir de la situación problema:
  10. 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.
  11. Solucionar el modelo de programación lineal por el método simplex artificial:
    7
    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.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución del modelo de programación lineal.
  12. Realizar el análisis post-óptimo a la solución óptima simplex artificial del modelo de programación lineal.
    En hoja de cálculo (Excel), tomar el Informe de Sensibilidad que arroja Excel QM o Solver (Excel) luego de encontrar la solución óptima para:
    a. Realizar los cambios que afectan la factibilidad:
  13. Cambios por aumento y reducción en el lado derecho.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución de los nuevos modelos de programación lineal.
  14. Adición de una nueva restricción.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución del nuevo modelo de programación lineal.
    b. Realizar los cambios que afectan la optimalidad:
  15. Cambios por aumento y reducción en los coeficientes de la función objetivo.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución de los nuevos modelos de programación lineal.
  16. Adición de una nueva actividad.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución del nuevo modelo de programación lineal.
  17. Relacionar la optimización de recursos mediante la interpretación de los resultados de la solución del modelo de programación lineal y de los nuevos modelos de programación lineal surgidos en el análisis post-óptimo en español y en inglés.
    De forma individual y oportuna, presentar en el Foro de discusión (entorno de Aprendizaje) los avances de la formulación, desarrollo, solución, comprobación de resultados y relación de la optimización de recursos mediante la interpretación de resultados de los problemas de programación lineal en hoja de cálculo (Excel) y Excel QM o Solver (Excel) para recibir realimentación por parte de tutor asignado al grupo de trabajo.
    De forma colaborativa, el grupo colaborativo (Compilador, Revisor, Evaluador, Entregas y Alertas) debe seleccionar el Ejercicio 1. Análisis de dualidad, Ejercicio 2. Análisis de sensibilidad y Ejercicio 3. Análisis post-óptimo, dentro de los presentados de forma individual, para revisar y verificar el procedimiento y aplicación de los modelos matemáticos y algoritmos requeridos para la formulación, desarrollo, solución, comprobación de resultados y relación de la optimización de recursos mediante la interpretación de los resultados para realizar los ajustes respectivos y por último, proceder a la construcción del informe en hoja de cálculo (Excel) en el Foro de discusión (entorno de Aprendizaje) y entregarlo de forma colaborativa por el Entregas en el entorno de Evaluación.

Programación Lineal Tarea 2 – Solución de modelos de optimización en programación lineal
Ejercicio 1. Análisis de dualidad.
Se presenta la siguiente situación problema de programación lineal:
Se presenta la siguiente situación problema de programación lineal:
La empresa Atlantic Soap Company, produce jabón de tocador tipo I, jabón de tocador tipo II y jabón de tocador tipo III para consumo familiar.
Producir jabón de tocador tipo I, genera un costo de USD16.000 y requiere 0,72 toneladas de grasas vegetales, 0,08 toneladas de aceites esenciales y 0,20 toneladas de hidróxido de sodio.
Producir jabón de tocador tipo II, genera un costo de USD15.000 y requiere 0,73 toneladas de grasas vegetales, 0,05 toneladas de aceites esenciales y 0,22 toneladas de hidróxido de sodio.
Producir jabón de tocador tipo III, genera un costo de USD14.000 y requiere 0,74 toneladas de grasas vegetales, 0,02 toneladas de aceites esenciales y 0,24 toneladas de hidróxido de sodio.
La empresa, en su planta de producción dispone como mínimo de 700 toneladas de grasas vegetales, de 40 toneladas de aceites esenciales y de 220 toneladas de hidróxido de sodio.
La gerencia financiera de Atlantic Soap Company, requiere optimizar los costos percibidos por cada tipo jabón de tocador y solicita a la gerencia de producción, evaluar la cantidad óptima de cada tipo de jabón de tocador a producir para optimizar los recursos.
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. En adelante se denominará el problema primal.
  2. Solucionar el problema primal por el método simplex dual.
    En hoja de cálculo (Excel), plantear la forma estándar del método simplex dual al problema primal, diseñar la tabla inicial del método simplex dual y construir las tablas de las iteraciones de la solución del problema primal por el método simplex dual. En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución del problema primal de programación lineal.
  3. Formular el problema dual a partir del problema primal.
    En hoja de cálculo (Excel), formular el problema dual a partir del problema primal como un modelo de programación lineal, plantear la función objetivo dual, las restricciones duales y restricción de no negatividad o irrestrictas.
  4. Solucionar el problema dual por el método simplex primal.
    En hoja de cálculo (Excel), plantear la forma estándar del método simplex primal del problema dual, diseñar la tabla inicial del método simplex primal del problema dual y construir las tablas de las iteraciones de la solución del problema dual por el método simplex primal.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución del problema dual de programación lineal.
  5. Relacionar la optimización de recursos mediante la interpretación de los resultados de la solución del problema primal y de la solución del problema dual en español y en inglés.
    Ejercicio 2. Análisis de sensibilidad.
    Se presenta la siguiente situación problema de programación lineal:
    La empresa Atlantic Fiber Company, produce fibra de carbono tipo 1, fibra de carbono tipo 2 y fibra de carbono tipo 3, utilizada en la industria aeroespacial, ingeniería civil, aplicaciones militares, deportes de motor junto con muchos otros deportes.
    Producir fibra de carbono tipo 1, genera una utilidad de USD34.000 y requiere 0,92 toneladas de poliacrilonitrilo, 0,08 toneladas de alquitrán y 90 minutos en el proceso termoquímico.
    Producir fibra de carbono tipo 2, genera una utilidad de USD35.000 y requiere 0,95 toneladas de poliacrilonitrilo, 0,05 toneladas de alquitrán y 85 minutos en el proceso termoquímico.
    Producir fibra de carbono tipo 3, genera una utilidad de USD36.000 y requiere 0,98 toneladas de poliacrilonitrilo, 0,02 toneladas de alquitrán y 80 minutos en el proceso termoquímico.
    La empresa, en su proceso de producción dispone como máximo de 650 toneladas de poliacrilonitrilo, de 35 toneladas de alquitrán y de 100.000 minutos para el proceso termoquímico. La gerencia financiera de Atlantic Fiber Company, requiere optimizar las utilidades percibidas por cada tipo de fibra de carbono a producir y solicita a la gerencia de producción, evaluar la cantidad óptima de cada tipo de fibra de carbono a producir para optimizar los recursos.
    A partir de la situación problema:
  6. 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.
  7. Solucionar el modelo de programación lineal por el método simplex primal:
    En hoja de cálculo (Excel), plantear la forma estándar del método simplex primal al modelo de programación lineal, diseñar la tabla inicial del método simplex primal y construir las tablas de las iteraciones de la solución del modelo de programación lineal por el método simplex primal.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución del modelo de programación lineal.
  8. Realizar el análisis de sensibilidad a la solución óptima simplex primal del modelo de programación lineal.
    En hoja de cálculo (Excel), tomar el Informe de Sensibilidad que arroja Excel QM o Solver (Exel) luego de encontrar la solución óptima para:
    a. Analizar los cambios de aumento y reducción de los coeficientes de las variables de la función objetivo.
    b. Analizar los cambios de aumento y reducción de las disponibilidades de las restricciones.
  9. Relacionar la optimización de recursos mediante la interpretación de los resultados de la solución de los nuevos modelos de programación lineal surgidos en el análisis de sensibilidad en español y en inglés.
    Ejercicio 3. Análisis post-óptimo.
    Se presenta la siguiente situación problema de programación lineal:
    La empresa Atlantic Papers Company, produce pasta de papel tipo 1 con una utilidad de USD12.000, pasta de papel tipo 2 con una utilidad de USD13.000 y pasta de papel tipo 3 con una utilidad de USD14.000.
    Producir pasta de papel tipo 1, requiere 0,13 toneladas de fibra virgen de madera, 0,12 toneladas de fibra reciclada y 51 minutos para el proceso de mezclado.
    Producir pasta de papel tipo 2, requiere 0,14 toneladas de fibra virgen de madera, 0,11 toneladas de fibra reciclada y 58 minutos para el proceso de mezclado.
    Producir pasta de papel tipo 3, requiere 0,15 toneladas de fibra virgen de madera, 0,10 toneladas de fibra reciclada y 65 minutos para el proceso de mezclado.
    La empresa, dispone en su planta de producción como mínimo de 450 toneladas de fibra virgen de madera y como máximo de 375 toneladas de fibra reciclada y de 200.000 minutos para el proceso de mezclado.
    La gerencia financiera de Atlantic Papers Company, requiere optimizar las utilidades percibidos por cada tipo de pasta de papel y solicita a la gerencia de producción, evaluar la cantidad óptima de cada tipo de pasta de papel a producir para optimizar los recursos.
    A partir de la situación problema:
  10. 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.
  11. Solucionar el modelo de programación lineal por el método simplex artificial:
    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.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar la solución del modelo de programación lineal.
  12. Realizar el análisis post-óptimo a la solución óptima simplex artificial
    del modelo de programación lineal.
    En hoja de cálculo (Excel), tomar el Informe de Sensibilidad que arroja
    Excel QM o Solver (Excel) luego de encontrar la solución óptima para:
    a. Realizar los cambios que afectan la factibilidad:
  13. Cambios por aumento y reducción en el lado derecho.
  14. Adición de una nueva restricción.
    b. Realizar los cambios que afectan la optimalidad:
  15. Cambios por aumento y reducción en los coeficientes de la función
    objetivo.
  16. Adición de una nueva actividad.
  17. Relacionar la optimización de recursos mediante la interpretación de
    los resultados de la solución de los nuevos modelos de programación
    lineal surgidos en el análisis post-óptimo en español y en inglés.

Programación Lineal Unidad 1 – Tarea 1 – Solución de modelos de decisión en programación lineal
Ejercicio 1. Método simplex primal.
Se presenta la siguiente situación problema de programación lineal: La empresa Atlantic Flooring Company, produce piso Stone Plastic Composite SPC tipo 1 con una utilidad de USD13.000, piso Stone Plastic Composite SPC tipo 2 con una utilidad de USD13.500 y piso Stone Plastic Composite SPC tipo 3 con una utilidad de USD 14.000 para terminados y decoración.
Producir piso Stone Plastic Composite SPC tipo 1, requiere 0,50 toneladas de polvo de piedra caliza, de 0,35 toneladas de cloruro de polivinilo y de 0,15 toneladas de estabilizadores.
Producir piso Stone Plastic Composite SPC tipo 2, requiere 0,55 toneladas de polvo de piedra caliza, de 0,33 toneladas de cloruro de polivinilo y de 0,12 toneladas de estabilizadores.
Producir piso Stone Plastic Composite SPC tipo 3, requiere 0,60 toneladas de polvo de piedra caliza, de 0,30 toneladas de cloruro de polivinilo y de 0,10 toneladas de estabilizadores.
La empresa, en su planta de producción dispone como máximo de 800 toneladas de polvo de piedra caliza, de 420 toneladas de cloruro de polivinilo y de 150 toneladas de estabilizadores.
¿Qué cantidad de cada tipo de piso Stone Plastic Composite SPC debe producir la empresa Atlantic Flooring Company para tomar decisiones y obtener la mayor utilidad posible con los recursos disponibles?
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 primal. En hoja de cálculo (Excel), plantear la forma estándar del método simplex primal al modelo de programación lineal, diseñar la tabla inicial del método simplex primal y construir las tablas de las iteraciones de la solución del modelo de programación lineal por el método simplex primal. En Excel QM o Solver (Excel), encontrar los resultados de la solución del problema programación lineal.
  3. Relacionar la toma de decisiones mediante la interpretación de los resultados de la solución del modelo de programación lineal en español y en inglés.
    Ejercicio 2. Método simplex artificial.
    Se presenta la siguiente situación problema de programación lineal:
    La empresa Atlantic Steels Company, produce acero inoxidable tipo 1, acero inoxidable tipo 2 y acero inoxidable tipo 3 para la industria automotriz.
    Producir acero inoxidable tipo 1, genera una utilidad de USD17.000 y requiere 0,8 toneladas de acero, 0,20 toneladas de cromo-níquel y 60 minutos de fundición.
    Producir acero inoxidable tipo 2, genera una utilidad de USD15.000 y requiere 0,84 toneladas de acero, 0,16 toneladas de cromo-níquel y 65 minutos de fundición.
    Producir acero inoxidable tipo 3, genera una utilidad de USD13.000 y requiere 0,88 toneladas de acero, 0,12 toneladas de cromo-níquel y 70 minutos de fundición.
    La empresa, en su proceso de producción dispone como mínimo de 1.000 toneladas de acero y como máximo de 200 toneladas de cromo níquel y 80.000 minutos de fundición.
    ¿Qué cantidad de cada tipo de acero inoxidable debe producir la empresa Atlantic Steels Company para tomar decisiones y obtener la mayor utilidad posible con los recursos disponibles?
    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:
    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.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar los resultados de la solución del problema programación lineal.
    3.Relacionar la toma de decisiones mediante la interpretación de los resultados de la solución del modelo de programación lineal en español y en inglés.
    Ejercicio 3. Método simplex dual.
    Se presenta la siguiente situación problema de programación lineal:
    La empresa Atlantic Textile Company, produce tela mezclilla clase 1, tela mezclilla clase 2 y tela mezclilla clase 3 para la industria de la confección.
    Producir tela mezclilla clase I, genera un costo de USD15.000 y requiere 0,76 toneladas de algodón, 0,22 toneladas de poliéster y 0,02 toneladas de elastano.
    Producir tela mezclilla clase II, genera un costo de USD14.000 y requiere 0,70 toneladas de algodón, 0,26 toneladas de poliéster y 0,04 toneladas de elastano.
    Producir tela mezclilla clase III, genera un costo de USD13.000 y requiere 0,60 toneladas de algodón, 0,30 toneladas de poliéster y 0,10 toneladas de elastano.
    La empresa dispone en su planta de producción como mínimo de 200 toneladas de algodón, de 80 toneladas de poliéster y de 15 toneladas de elastano. ¿Qué cantidad de cada clase de tela mezclilla debe producir la empresa Atlactic Textile Company para tomar decisiones y obtener el menor costo posible con los recursos disponibles?
    A partir de la situación problema:
  4. 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.
  5. Solucionar el modelo de programación lineal por el método simplex dual
    En hoja de cálculo (Excel), plantear la forma estándar del método simplex dual al modelo de programación lineal, diseñar la tabla inicial del método simplex dual y construir las tablas de las iteraciones de la solución del modelo de programación lineal por el método simplex dual.
    En Excel QM o Solver (Excel), encontrar los resultados de la solución del modelo programación lineal.
    3.Relacionar la toma de decisiones mediante la interpretación de los resultados de la solución del modelo de programación lineal en español y en inglés.

PROGRAMACION LINEAL
Unidad 1 – Métodos de solución de programación lineal
Unidad 2 – Análisis paramétricos de programación lineal
Tarea 5 – Evaluación final
Tarea 0 – Reconocimiento de saberes

  • Actividad: Identificar los elementos de un modelo de programación lineal.
  • Entorno del aula donde se realiza: Entorno de Evaluación.
  • Producto a entregar: Responder el cuestionario Reconocimiento de saberes.
    Tarea 1 – Solución de modelos de programación lineal
  • Actividad: Aplicar los algoritmos del método simplex en la solución de situaciones problema asociadas a procesos de producción de bienes y servicios.
  • Entorno del aula donde se realiza: Entorno de Aprendizaje y de Evaluación.
  • Producto a entregar: Documento en hoja de cálculo (Excel) con la solución del Ejercicio 1. Método simplex primal, Ejercicio 2. Método simplex artificial y Ejercicio 3. Método simplex dual.
    Tarea 2 – Análisis de modelos de programación lineal
  • Actividad: Aplicar los algoritmos del análisis paramétrico en la solución de situaciones problema asociadas a procesos de producción de bienes y servicios.
  • Entorno del aula donde se realiza: Entorno de Aprendizaje y de Evaluación.
  • Producto a entregar: Documento en hoja de cálculo (Excel) con la solución del Ejercicio 1. Análisis de dualidad, Ejercicio 2. Análisis de sensibilidad y Ejercicio 3. Análisis post-óptimo.
    Tarea 3 – Solución y análisis de modelos de programación lineal
    *Actividad: Aplicar los algoritmos del método simplex y del análisis paramétrico en la solución de situaciones problema asociadas a procesos de producción de bienes y servicios.
  • Entorno del aula donde se realiza: Entorno de Evaluación.
  • Producto a entregar: Responder el cuestionario Solución y análisis de modelos de programación lineal.
  • Tarea 0 PROGRAMACION LINEAL UNAD
  • Tarea 1 PROGRAMACION LINEAL UNAD
  • Tarea 2 PROGRAMACION LINEAL UNAD
  • Tarea 3 PROGRAMACION LINEAL UNAD
0
    0
    Carrito
    El carrito está vacío
    ×