Antología de Investigación de Operaciones
Ingeniería en Sistemas Computacionales
4/1 [=4]
6/0 [=Error]
6/3 [=3]
y como el menor cociente positivo es 3, tenemos que la variable de holgura que sale es S 3 .
El elemento pivote, que ahora hay que hacer 1, es 3.
Tabla II
Z
S 1
X 2
S 3
Fila/3=
X 1
-3
1
0
3
(1
X 2
0
0
1
0
0
S 1
0
1
0
0
0
S 2
5/2
0
1/2
-1
-1/3
S 3
0
0
0
1
1/3
30
4
6
6
2)
Fila/3
Para Z en nueva tabla = ((Fila/3)*3) +Z
Para S 1 en nueva tabla = ((Fila/3)*-1) + S 3
Se obtiene una nueva Iteración en la nueva tabla (tabla III): Para S 3 en nueva tabla =“ya tiene 0” se copia igual
X 1
X 2
S 1
S 2
S 3
Z
0
0
0
3/2
1
36
S 1
0
0
1
1/3
-1/3
2
X 2
0
1
0
1/2
0
6
X 1
1
0
0
-1/3
1/3
2
Como todos los coeficientes de la fila de la función objetivo son positivos, hemos llegado a la
solución óptima.
La solución óptima viene dada por el valor de Z en la columna de los valores solución, en
nuestro caso el valor de Z es: 36. En la misma columna se puede observar el vértice donde se alcanza,
observando las filas correspondientes a las variables de decisión que han entrado en la base: Sol(2,6).
Nota:
* Si en el problema de maximizar apareciesen como restricciones inecuaciones de la forma: ax + by
c; multiplicándolas por - 1 se
transforman en inecuaciones de la forma - ax - by
- c y estamos en el caso anterior.
* Si en lugar de maximizar se trata de un problema de minimizar se sigue el mismo proceso, pero cambiando el sentido del criterio, es
decir, para entrar en la base se elige la variable cuyo valor, en la fila de la función objetivo, sea el mayor de los positivos y se finalizan las
iteraciones cuando todos los coeficientes de la fila de la función objetivo son negativos.
28