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UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE GUAYANA
  MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACION SUPERIOR
                  VICERRECTORADO ACADEMICO
             COORDINACION GENERAL DE PREGRADO
     ASIGNATURA: PROGRAMACION LINEAL ENTERA Y DINAMICA




Profesora:                            Integrantes:
Karla López                           Vera Marivic
                                     Ortuño Andrés
                                    Scheifes Gabriel




         PUERTO ORDAZ, ENERO 2012
METÓDO DE DOS FASES

No siempre es fácil obtener una solución
básica factible inicial, en las variables
originales del modelo. Para conseguir esto
utilizaremos el Método Simplex de dos
fases.

El Método de las Dos Fases es una
variante del algoritmo simple que es usado
como alternativa al Método de la Gran M,
donde se evita el uso de la constante M
para las variables artificiales .
METÓDO DE DOS FASES
Fase 1:
Se considera un problema auxiliar que resulta de
agregar tantas variables auxiliares a las restricciones del
problema, de modo de obtener una solución básica
factible. Resolver por Simplex un nuevo problema que
considera como función objetivo la suma de las
variables auxiliares. Si el valor óptimo es cero ir a la
Fase 2. En caso contrario, no existe solución factible.
METÓDO DE DOS FASES

Fase 2: Resolver por Simplex el problema original a
partir de la solución básica factible hallada en la Fase1.



Ejemplo:         Max      2x1 + x2

                 sa:      10x1 + 10x2  9

                          10x1 + 5x2  1

                          x1,x2  0
METÓDO DE DOS FASES

Se debe agregar una variable de holgura (x3) y una
variable de exceso (x4), y llevarlo a su forma estándar.

                 Min      -2x1 - x2

                 sa:      10x1 + 10x2 +x3         =9

                          10x1 + 5x2          - x4 = 1

                          x1,x2, x3, x4  0
METÓDO DE DOS FASES

Aplicamos Simplex de dos Fases :

Fase 1: Min     x5

                sa:     10x1 + 10x2 +x3            =9

                        10x1 + 5x2        - x4 + x5 = 1

                        x1,x2, x3, x4, x5 0


Quedando la siguiente tabla:
METÓDO DE DOS FASES
Donde:




Luego se hace cero el costo reducido de la variable x5
de la tabla anterior, y queda la siguiente tabla inicial.
METÓDO DE DOS FASES

La variable entrante a la base es x1 ( pues r1 < 0).




Calculamos Min { 9/10, 1/10}= 1/10, por lo tanto sale x5.

Quedando:
METÓDO DE DOS FASES

Obteniéndose la siguiente tabla final:
METÓDO DE DOS FASES

Donde, al anterior, corresponde a la solución óptima del
problema en la Fase 1, con valor óptimo 0. De aquí
entonces tomamos x1 y x3 como variables básicas.

Fase 2:




Luego la variable entrante a la base es x4 (pues r4<0). Y
calculando Min { 8/1, (-1/10)/(1/10) } = 8, se tiene que sale
x3.
METÓDO DE DOS FASES

En la tabla hacemos 0 los costos reducidos de variables
básicas
METÓDO DE DOS FASES

Quedando:




donde la solución óptima del problema resulta ser:
METÓDO DE DOS FASES


Algunos casos especiales



1) Problema Infactible. Esta situación se detecta cuando
el valor óptimo del problema de la Fase 1 da mayor que
cero.

2) Múltiples soluciones óptimas. Esta situación se
detecta cuando existen costos reducidos iguales a cero
en una o más de las variables básicas óptimas.
METÓDO DE DOS FASES

3) Problema no acotado. Esta situación se detecta
cuando al realizar el cálculo de la variable que deja la
base, todos los elementos ykj de la columna j en la tabla,
son negativos para j el índice de una variable no básica
con costo reducido negativo.

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Método de dos fases

  • 1. UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE GUAYANA MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACION SUPERIOR VICERRECTORADO ACADEMICO COORDINACION GENERAL DE PREGRADO ASIGNATURA: PROGRAMACION LINEAL ENTERA Y DINAMICA Profesora: Integrantes: Karla López Vera Marivic Ortuño Andrés Scheifes Gabriel PUERTO ORDAZ, ENERO 2012
  • 2. METÓDO DE DOS FASES No siempre es fácil obtener una solución básica factible inicial, en las variables originales del modelo. Para conseguir esto utilizaremos el Método Simplex de dos fases. El Método de las Dos Fases es una variante del algoritmo simple que es usado como alternativa al Método de la Gran M, donde se evita el uso de la constante M para las variables artificiales .
  • 3. METÓDO DE DOS FASES Fase 1: Se considera un problema auxiliar que resulta de agregar tantas variables auxiliares a las restricciones del problema, de modo de obtener una solución básica factible. Resolver por Simplex un nuevo problema que considera como función objetivo la suma de las variables auxiliares. Si el valor óptimo es cero ir a la Fase 2. En caso contrario, no existe solución factible.
  • 4. METÓDO DE DOS FASES Fase 2: Resolver por Simplex el problema original a partir de la solución básica factible hallada en la Fase1. Ejemplo: Max 2x1 + x2 sa: 10x1 + 10x2  9 10x1 + 5x2  1 x1,x2  0
  • 5. METÓDO DE DOS FASES Se debe agregar una variable de holgura (x3) y una variable de exceso (x4), y llevarlo a su forma estándar. Min -2x1 - x2 sa: 10x1 + 10x2 +x3 =9 10x1 + 5x2 - x4 = 1 x1,x2, x3, x4  0
  • 6. METÓDO DE DOS FASES Aplicamos Simplex de dos Fases : Fase 1: Min x5 sa: 10x1 + 10x2 +x3 =9 10x1 + 5x2 - x4 + x5 = 1 x1,x2, x3, x4, x5 0 Quedando la siguiente tabla:
  • 7. METÓDO DE DOS FASES Donde: Luego se hace cero el costo reducido de la variable x5 de la tabla anterior, y queda la siguiente tabla inicial.
  • 8. METÓDO DE DOS FASES La variable entrante a la base es x1 ( pues r1 < 0). Calculamos Min { 9/10, 1/10}= 1/10, por lo tanto sale x5. Quedando:
  • 9. METÓDO DE DOS FASES Obteniéndose la siguiente tabla final:
  • 10. METÓDO DE DOS FASES Donde, al anterior, corresponde a la solución óptima del problema en la Fase 1, con valor óptimo 0. De aquí entonces tomamos x1 y x3 como variables básicas. Fase 2: Luego la variable entrante a la base es x4 (pues r4<0). Y calculando Min { 8/1, (-1/10)/(1/10) } = 8, se tiene que sale x3.
  • 11. METÓDO DE DOS FASES En la tabla hacemos 0 los costos reducidos de variables básicas
  • 12. METÓDO DE DOS FASES Quedando: donde la solución óptima del problema resulta ser:
  • 13. METÓDO DE DOS FASES Algunos casos especiales 1) Problema Infactible. Esta situación se detecta cuando el valor óptimo del problema de la Fase 1 da mayor que cero. 2) Múltiples soluciones óptimas. Esta situación se detecta cuando existen costos reducidos iguales a cero en una o más de las variables básicas óptimas.
  • 14. METÓDO DE DOS FASES 3) Problema no acotado. Esta situación se detecta cuando al realizar el cálculo de la variable que deja la base, todos los elementos ykj de la columna j en la tabla, son negativos para j el índice de una variable no básica con costo reducido negativo.