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Introducción a la IO Formulaciones de programación lineal Resolución por ordenador (Excel) - PDF
Introducción a la IO Formulaciones de programación lineal Resolución por ordenador (Excel)
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Javier Muñoz Velázquez
1 Introducción a la IO Formulaciones de programación lineal Resolución por ordenador (Excel) Prof. José Niño Mora Investigación Operativa, Grado en Estadística y Empresa, 2011/12
2 Esquema Investigación operativa Formulaciones de programación lineal (PL) Ejemplos de formulaciones de PL Resolución mediante hojas de cálculo (Excel)
3 Temario y bibliografía básica Temas: 1. Tema 1: Programación lineal 2. Tema 2: Programación entera 3. Tema 3: Flujo en redes y optimización combinatoria 4. Tema 4: Teoría de colas 5. Tema 5: Simulación Bibliografía básica: ver pág. web Transparencias de clase, y apuntes del profesor H.A. Taha, Investigación de Operaciones F.S. Hillier & G.J. Lieberman, Introducción a la Investigación de Operaciones
4 Investigación Operativa (IO) Es la ciencia e ingeniería de las decisiones: ver Interdisciplinar: Informática, Matemáticas, Gestión de Empresas, Ingenierías, Economía,... Origen: Investigación en operaciones militares de las fuerzas aliadas durante la 2GM; después, extensión a la empresa y al sector público Cuantitativa: Basada en modelos matemáticos, resueltos por ordenador Evolución: Ligada a la de los ordenadores Metodología IO: sistema real formulación del modelo análisis y algoritmos resolución numérica por ordenador interpretación implementación sistema real
5 El valor añadido de la IO Mejora del rendimiento de sistemas tecnológicos y empresas Mejora de la productividad y la eficiencia Ayuda a la toma de decisiones Mejora de la asignación de recursos Mejora de la planificación: de operaciones, táctica y estratégica
6 Aplicaciones reales de la IO Ver: Asignación dinámica de turnos de trabajo en British Telecom Asignación de tripulaciones en Continental Airlines Planificación de la cadena de suministro en IBM Mejora del rendimiento de centros de atención telefónica ( call centers ) Mejora de operaciones de reparto postal en UPS
7 Formulando problemas de optimización Elementos de una formulación: 1. Variables de decisión: (ej:, Qué cantidad x j se ha de fabricar de cada producto j =1,...,n? x =(x 1,...,x n ) 2. Objetivo (ej: maximizar beneficio ó minimizar coste): maxf(x) ó minf(x) 3. Restricciones en las decisiones factibles (ej: presupuesto limitado): g 1 (x) b 1,g 2 (x) b 2,g 3 (x) =b 3,...
8 Programación lineal (PL) Clase más importante de problemas de optimización Base para la resolución de otros problemas de optimización Uno de los modelos matemáticos más aplicados Características: 1. Variables de decisión continuas: x =(x 1,...,x n ) R n 2. Objetivo lineal: min ó max c 1 x c n x n 3. Restricciones lineales: para i =1,...,m, a i1 x a in x n = b i ó a i1 x a in x n b i ó a i1 x a in x n b i
9 Ej: planificación de la producción Una empresa fabrica: Producto 1 (Pr1) y Producto 2 (Pr2) Utiliza materias primas (recursos): M1 y M2 Datos: Pr1 Pr2 Disponible/día (tons) M M Beneficio/ton (ke) 5 4 Más restricciones: Demanda de Pr2: Demanda/día para Pr2: 2 tons. Diferencia: producción Pr2 - producción Pr1 1
10 Ej (cont.) Formulación de PL: 1. Variables de decisión: Producción/día de Pr1 y Pr2: x 1,x 2 2. Objetivo: maximizar beneficio/día: max 5x 1 +4x 2 3. Restricciones:
11 uso de M1: 6x 1 + 4x 2 24 uso de M2: x 1 + 2x 2 6 demanda de Pr2: x 2 2 diferencia: x 1 + x 2 1 no negatividad: x 1, x 2 0
12 Resolución con ordenador (Excel) Excel incluye el complemento Solver (activarlo en Herramientas/Complementos) El Solver de Excel resuelve problemas de PL Una de las herramientas más difundidas de resolución de modelos de optimización: hojas de cálculo (ej. Excel) También: modelización con hojas de cálculo (no algebraica) Principios de modelización con hojas de cálculo: Separar los datos del modelo Seguir un formato bien estructurado y fácil de entender Veremos numerosos ejemplos durante el curso
13 Ej: planificación de la producción (general) Una empresa fabrica: Producto j (Pr j ), j =1,...,n Utiliza materias primas (recursos): M i, i =1,...,m Datos: Pr 1 Pr n Disponible/día M 1 a 11 a 1n b M m a m1 a mn b m Beneficio/unidad (e) c 1 c n
14 Ej (cont.) Formulación de PL: 1. Variables de decisión: Producción/día de Pr j : x j, j =1,...,n 2. Objetivo: maximizar beneficio/día: max c 1 x c n x n 3. Restricciones: uso de M i : a i1 x 1 + +a in x n b i, i =1,...,m no negatividad: x j 0, j =1,...,n
15 Ej:elproblemadeladieta Modelo clásico de PL: Cuál es la dieta más económica que satisface las necesidades nutricionales? Ej: Una granja utiliza 800 kg de pienso/día pienso : mezcla de maíz y soja Datos (kg/kg): Maíz Soja proporción requerida Proteínas 0,09 0,60 30 % Fibra 0,02 0,06 5% coste (e/kg) 0,30 0,90
16 Ej: (cont.) Formulación de PL: 1. Variables de decisión: proporción de maíz ( x 1 )ysoja(x 2 ) en la mezcla/kg 2. Objetivo: minimizar coste/kg: mín 0,3x 1 +0,9x 2 3. Restricciones: total: x 1 + x 2 =1 proteínas: 0,09x 1 + 0,6x 2 0,3 fibra: 0,02x 1 + 0,06x 2 0,05 no negatividad: x 1, x 2 0
17 Ej: El problema de asignación (versión contin Cómo asignar n personas a n tareas? Coste de asignar la persona i alatarea j : c ij e Objetivo: minimizar el coste total de asignación Podemos evaluar todas las posibles asignaciones? # de posibles asignaciones: n! n n! Crecimiento de n! : 10 3, , , Explosión combinatoria: no es posible evaluar todas las combinaciones
18 Ej: Formulación de PL 1. Variables de decisión: x ij = proporción del tiempo de la persona i asignado a la tarea j 2. Objetivo: mín n i=1 n c ij x ij j=1 Restricciones: A: Cada persona i asignada: n x ij =1, i =1,...,n j=1 B: Cada tarea j cubierta: n x ij =1, j =1,...,n i=1 C: No negatividad: x ij 0,i,j =1,...,n #variables: n 2 ; # restricciones: 2n
19 Ej: una refinería de petroleo Una empresa refina petroleo de Arabia Saudí yvenezuela, produce gasolina, fuel de avión y lubricantes Datos : (barriles/barril) A. Saudí Venezuela requerido/día Gasolina 0,3 0, Fuel de avión 0,4 0, Lubricantes 0,2 0,3 500 Disponible/día coste (e/barril) Cómo satisfacer los requisitos a coste mínimo?
20 Ej: (cont.) Formulación de PL: 1. Variables de decisión: miles de barriles de A. Saudí (x 1 ) y de Venezuela ( x 2 ) refinados/día 2. Objetivo: minimizar coste/día: min 20x 1 +15x 2
21 3. Restricciones: gasolina: 0,3x 1 + 0,4x 2 2 fuel: 0,4x 1 + 0,2x 2 1,5 lubricantes: 0,2x 1 + 0,3x 2 0,5 disponible A. Saudí: x 1 9 disponible Venezuela: x 2 6 no negatividad: x 1, x 2 0
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