PROGRAMACIÓN LINEAL

Objetivo Función: La función objetivo es una función lineal de las variables que debe ser optimizado, es decir, maximizar o minimizar. por ejemplo, la función de utilidad, etc función de costes La función objetivo puede ser expresado como una expresión lineal.

Limitaciones: Una ecuación lineal representa una línea recta. por tiempo limitado, el trabajo, etc se puede expresar como inecuaciones lineales o ecuaciones y se llaman restricciones.

Optimización: Una decisión que se considera la mejor, teniendo en cuenta todas las circunstancias que se llama una decisión óptima. El proceso de obtener el mejor resultado posible se llama optimización.

Solución de un LPP: conjunto de valores de las variables x _1, x _2, .... A _n x que satisfacen todas las restricciones que se llama la solución de la LPP ..

Solución factible: conjunto de valores de las variables x _1, x _2, x _3, .... A, x _n que satisfacen todas las restricciones y la negatividad condiciones no se conoce la solución viable de la LPP.

Óptima Solución: La solución viable, que optimiza (es decir, maximiza o minimiza el caso) la función objetivo se llama la solución óptima. Términos importantes de la Región convexo y conjuntos no convexos.

Formulación matemática de problemas de programación lineal

Existen principalmente cuatro etapas en la formulación matemática de problemas de programación lineal como un modelo matemático. Vamos a discutir la formulación de los problemas que involucran sólo a dos variables.

1. Identificar las variables de decisión y asignar símbolos x e y para ellos. Estas variables de decisión son las cantidades cuyo valor se desea determinar.

2. Identificar el conjunto de restricciones y expresarlas en forma de ecuaciones lineales / inecuaciones en términos de las variables de decisión. Estas limitaciones están las condiciones dadas.

3. Identificar la función objetivo y se expresa como una función lineal de variables de decisión. Podría adoptar la forma de maximizar el beneficio o la producción o reducir al mínimo costo.

4. Agregar las restricciones de no negatividad de las variables de decisión, como en los problemas físicos, los valores negativos de las variables de decisión no tienen interpretación válida.