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Timestamp: 2017-01-17 04:43:57+00:00

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PROBLEMAS DE ASIGNACIÓN El problema de asignación es una variación del problema original de transporte, variación en la cual las variables de decisión X(i,j) solo pueden tomar valores binarios, es decir ser cero (0) o uno (1) en la solución óptima, lo que
supone que la oferta y la demanda están perfectamente alineadas, de hecho ambas son iguales a uno (1). Múltiples son los casos en los que como ingenieros industriales podemos hacer uso del problema de asignación para resolver diversas situaciones, entre los que cabe mencionar se encuentran la
asignación de personal a maquinas, herramientas a puestos de trabajos, horarios a maestros, candidatos a vacantes, huéspedes a habitaciones, comensales a mesas, vendedores a zonas territoriales
En el modelo de asignación la idea fundamental de resolución es ¿qué fuente satisface mejor el destino?, y dado que hemos asociado el modelo a una gran diversidad de circunstancias esta pregunta
puede plantearse en múltiples contextos, como ¿qué candidato es el idóneo para la vacante?, o ¿qué personal es el indicado para la línea productiva?, o ¿qué personal es el mejor para ejecutar
determinada tarea?. Una característica particular del modelo de asignación es que para su resolución no se hace necesario que el número de fuentes sea igual al número de destinos, lo cual es muy
común en la vida real teniendo en cuenta su aplicación, pues generalmente la cantidad de aspirantes es exageradamente superior al número de vacantes (lógicamente haciendo referencia a la
aplicación del modelo al contexto de oferta y demanda laboral).
MÉTODO HÚNGARO Apartándonos un poco de la idea expresada en módulos anteriores respecto a la facilidad de resolver problemas atinentes a la investigación operativa en especial aquellos de transporte mediante el
uso de herramientas tecnológicas como lo son WinQSB, LINGO, TORA, STORM, Excel etc.. vale la pena ya sea para fines académicos o de cultura ingenieril realizar la resolución del problema de
asignación mediante el algoritmo que se creó para tal fin, como lo es el Método Húngaro.
El método Húngaro es un método de optimización de problemas de asignación, conocido como tal gracias a que los primeros aportes al método clásico definitivo fueron de Dénes König y Jenő
Egerváry dos matemáticos húngaros. El algoritmo tal como se detallará a continuación está diseñado para la resolución de problemas de minimización únicamente, será entonces
cuestión de agregar un paso adicional para abordar ejercicios de maximización.
Antes que nada cabe recordar que el método húngaro trabaja en una matriz de costos n*m (en este caso conocida como matriz m*m, dado que el número de filas es igual al número de columnas n = m),
una vez construida esta se debe encontrar el elemento más pequeño en cada fila de la matriz.
Una vez se cumple el procedimiento anterior se debe construir una nueva matriz n*m, en la cual se consignarán los valores resultantes de la diferencia entre cada costo y el valor mínimo de la
fila a la cual cada costo corresponde (valor mínimo hallado en el primer paso).
Este paso consiste en realizar el mismo procedimiento de los dos pasos anteriores referidos ahora a las columnas, es decir, se halla el valor mínimo de cada columna, con la diferencia que este se
halla de la matriz resultante en el segundo paso, luego se construirá una nueva matriz en la cual se consignarán los valores resultantes de la diferencia entre cada costo y el valor mínimo de la
columna a la cual cada costo corresponde, matriz llamada "Matriz de Costos Reducidos".
A continuación se deben de trazar líneas horizontales o verticales o ambas (únicamente de esos tipos) con el objetivo de cubrir todos los ceros de la matriz de costos reducidos con el menor
número de líneas posibles, si el número de lineas es igual al número de filas o columnas se ha logrado obtener la solución óptima (la mejor asignación según el contexto de optimización), si el
número de líneas es inferior al número de filas o columnas se debe de proceder con el paso 5.
Este paso consiste en encontrar el menor elemento de aquellos valores que no se encuentran cubiertos por las lineas del paso 4, ahora se restará del restante de elementos que no se encuentran
cubiertos por las líneas; a continuación este mismo valor se sumará a los valores que se encuentren en las intersecciones de las lineas horizontales y verticales, una vez finalizado este paso se
debe volver al paso 4.
RESOLUCIÓN DE UN PROBLEMA DE ASIGNACIÓN MEDIANTE EL MÉTODO HÚNGARO EL PROBLEMA
La compañía de manufactura "Jiménez y Asociados" desea realizar una jornada de mantenimiento preventivo a sus tres máquinas principales A, B y C. El tiempo que demanda realizar el mantenimiento
de cada máquina es de 1 día, sin embargo la jornada de mantenimiento no puede durar más de un día, teniendo en cuenta que la compañía cuenta con tres proveedores de servicios de mantenimiento
debe de asignarse un equipo de mantenimiento a cada máquina para poder cumplir con la realización del mantenimiento preventivo. Teniendo en cuenta que según el grado de especialización de cada
equipo prestador de servicios de mantenimiento el costo de la tarea varía para cada máquina en particular, debe de asignarse el equipo correcto a la máquina indicada con el objetivo de minimizar
el costo total de la jornada. Los costos asociados se pueden observar en la siguiente tabla:
www.ingenieriaindustrialonline.com PASO 1
Encontramos el menor elemento de cada fila
www.ingenieriaindustrialonline.com PASO 2
Construimos una nueva matriz con las diferencias entre los valores de la matriz original y el elemento menor de la fila a la cual corresponde.
www.ingenieriaindustrialonline.com PASO 3
En la matriz construida en el paso anterior se procede a efectuar el paso 1 esta vez en relación a las columnas, por ende escogemos el elemento menor de cada columna. Igualmente construimos una
nueva matriz con la diferencia entre los valores de la matriz 2 y el elemento menor de la columna a la cual corresponde cada valor.
www.ingenieriaindustrialonline.com PASO 4
En este paso trazaremos la menor cantidad de combinaciones de líneas horizontales y verticales con el objetivo de cubrir todos los ceros de la matriz de costos reducidos.
www.ingenieriaindustrialonline.com Como se puede observar el menor número de líneas horizontales y/o verticales necesarias para cubrir los ceros de la matriz de costos reducidos es igual a 2, por ende al ser menor que el número de
filas o columnas es necesario recurrir al paso 5.
En este paso seleccionamos el menor elemento de los elementos no subrayados.
Luego se procede a restarse de los elementos no subrayados y a adicionarse a los elementos ubicados en las intersecciones de las líneas, en este caso existe una única intersección (3).
www.ingenieriaindustrialonline.com Ahora ya efectuado este paso pasamos al paso 4.
www.ingenieriaindustrialonline.com Ahora observamos cómo se hace necesario trazar tres líneas (la misma cantidad de filas o columnas de la matriz) por ende se ha llegado al tabulado final, en el que por simple observación se
determina las asignaciones óptimas.
www.ingenieriaindustrialonline.com Por ende la asignación que representa el menor costo para la jornada de mantenimiento preventivo determina que el Equipo 1 realice el mantenimiento de la Máquina 1, el Equipo 2 realice el
mantenimiento de la Máquina 3 y el Equipo 3 realice el mantenimiento de la Máquina 2, jornada que tendrá un costo total de 17 unidades monetarias.
RESOLUCIÓN DE UN PROBLEMA DE MAXIMIZACIÓN MEDIANTE EL MÉTODO HÚNGARO EL PROBLEMA
Una organización de recolección de café cuenta con tres equipos de siembra y cosecha del mismo (equipos 1, 2, 3). Estos equipos de trabajo se encuentran entrenados para trabajar en condiciones
particulares del proceso, condiciones como lo son el tipo de suelo, las condiciones del clima y el tipo de grano. La organización cuenta con cuatro terrenos disponibles para efectuar el proceso de siembra y cosecha (terrenos A, B, C, D), estos terrenos tienen condiciones particulares de suelo, clima y tipo
de grano. Cada equipo cuenta con la capacidad de efectuar el proceso en solo uno de los terrenos disponibles, salvo el equipo 2, que cuenta con una serie de
herramientas tecnológicas que le permiten realizar la siembra y cosecha del grano en dos de los terrenos disponibles. Se ha contratado a un Ingeniero Industrial con el objetivo de realizar las asignaciones precisas que maximicen la cantidad de sacos de café cosechados en total. El
siguiente tabulado muestra la capacidad (en cientos de sacos) de cosecha de café de cada uno de los equipos dependiendo de cada uno de los terrenos.
En este problema debemos recordar un concepto fundamental para la aplicación del método húngaro, este concepto nos dice que el número de filas debe ser exactamente igual al número de columnas.
Por ende, la acción a realizar debería ser crear un equipo ficticio, el cual nos deje el tabulado balanceado y a este asignarle un número de sacos cosechados equivalente a cero en cada uno de los
terrenos. Sin embargo el problema nos indica que uno de los equipos se encuentra en capacidad de que se le asignen dos terrenos, en este caso crearemos un equipo 2 alternativo (Equipo 2B) el cual
nos balanceará el tabulado y nos hará prescindir del equipo ficticio pensado inicialmente. A este equipo 2B que crearemos le corresponderá la misma capacidad de cosecha del equipo 2 (en adelante
equipo 2A) según el terreno, lógicamente.
Una vez balanceado el tabulado debemos de cuestionarnos acerca del criterio de optimización, pues recordemos que el método húngaro se encuentra diseñado para ejercicios de minimización. En este
caso nuestro objetivo es maximizar, por lo que tendremos que aplicar un paso adicional.
Lo primero que debemos hacer es ubicar el mayor valor del tabulado inicial.
En este caso este valor es 15, por lo cual procederemos a realizar la siguiente operación con cada uno de los valores:
Restaremos a 15, el valor de cada una de las celdas y este valor quedará en cada una de las celdas correspondientes.
Ahora nuestro tabulado inicial quedará de la siguiente manera:
A partir de este tabulado ya podemos aplicar el algoritmo del método húngaro como se aplicaría en un caso e minimización (normalmente).
Ahora encontramos el menor elemento de cada fila.
y se lo restamos a todas las celdas de la fila.
Ahora efectuamos este mismo paso, pero esta vez con las columnas. Elegimos el menor de los valores de cada columna y se lo restamos a cada una de las celdas de la columna correspondiente.
Ahora procedemos a cubrir la mayor cantidad de ceros, con la menor cantidad de líneas, si el número de líneas que empleemos es igual al grado de la matriz (en este caso matriz grado 4, 4x4)
habremos llegado al final del ejercicio.
Dado que el número de líneas es igual al grado de la matriz, hemos concluido el algoritmo. Lo único que quedará será asignar a cada equipo el terreno en el que el intercepto es igual a 0 (cero).
Las asignaciones, como es lógico deberán iniciarse por el equipo al cual solo corresponda un terreno, en este caso al Equipo 3 le corresponde el Terreno A. De esta manera al Equipo 1 le
corresponde el Terreno D. Mientras tanto el Equipo 2 se encargará de la cosecha en los terrenos B y C. Según el tabulado del problema (recordemos que es de maximización), la cantidad de sacos
(expresada en cientos de sacos) será así:
RESOLUCIÓN DE UN PROBLEMA DE ASIGNACIÓN MEDIANTE PROGRAMACIÓN LINEAL EL PROBLEMA
Las variables de decisión de este tipo de problemas es igual a las variables de cualquier modelo de transporte tradicional, es decir variables Xi,j donde i {Equipo de mantenimiento
1,2,3} y j {Máquina 1,2,3}, y corresponden a variables binarias en las cuales el valor 1 significa la asignación de un equipo de mantenimiento a una máquina en particular.
Dado que un equipo de mantenimiento no puede ser asignado a más de una maquinaria, esta característica debe de restringirse mediante las siguientes inecuaciones.
X1,1 + X1,2 + X1,3 = 1
X2,1 + X2,2 + X2,3 = 1
X3,1 + X3,2 + X3,3 = 1
Además debe restringirse el hecho de que cada máquina solo requiere de un equipo de mantenimiento, por ende
X1,1 + X2,1 + X3,1 = 1
X1,2 + X2,2 + X3,2 = 1
X1,3 + X2,3 + X3,3 = 1
Además se hace necesario que para efectos de resolución en cualquier paquete de herramientas se especifique que estas variables corresponden al conjunto de los enteros (por obvias razones) y que
deben ser mayores que cero (dado que es un problema de minimización esta restricción se hace muy necesario).
Xi,j ≥ 0
Xi,j ∈ {Z}
ZMIN = 10X1,1 + 9X1,2 + 5X1,3 + 9X2,1 + 8X2,2 + 3X2,3 + 6X3,1 + 4X3,2 + 7X3,3
INGRESANDO LOS DATOS A WINQSB
RESULTADOS OBTENIDO MEDIANTE EL WINQSB
Por ende la asignación que representa el menor costo para la jornada de mantenimiento preventivo determina que el Equipo 1 realice el mantenimiento de la Máquina 1, el Equipo 2 realice el
RESOLUCIÓN DE UN PROBLEMA DE ASIGNACIÓN MEDIANTE WINQSB - NETWORK MODELING La facilidad de resolver un problema de asignación mediante WinQSB es aún mayor a la que se incurre mediante programación lineal, y esta metodología
justifica el pensar en que el método húngaro es sumamente anacrónico únicamente contemplado para fines históricos y académicos. En el módulo NETWORK MODELING del paquete de herramientas WinQSB se
puede resolver el modelo tan solo traspasando los costos de una matriz n*m a otra que brinda el módulo n*m.
INGRESANDO LOS DATOS A WINQSB - NETWORK MODELING
RESULTADOS OBTENIDOS MEDIANTE WINQSB - NETWORK MODELING
De esta manera se hace evidente cual es la alternativa predilecta para resolver problemas de asignación.
Investigación de OperacionesProgramación LinealProgramación Lineal en WinQSBProgramación Lineal en SolverProgramación Lineal en ToraProgramación Lineal en LingoMétodo GráficoMétodo SimplexProblema del Transporte o DistribuciónMétodo de Aproximación de VogelDualidad en Programación LinealMétodo del Costo MínimoProblema del Transporte en WinQSBMétodo de la Esquina NoroesteProblema de TransbordoVariables Binarias - El Caso de la BauxitaProblemas de AsignaciónProblema del Agente Viajero - TSPTeoría de RedesCPM - Metodo de la Ruta CriticaModelos CPM en WinQSBPERT - Tecnica de evaluacion y revision de proyectosDescargas y multimediaProducciónEstudio del TrabajoIngeniería de MetodosEstudio de TiemposSalud OcupacionalPronóstico de VentasLogísticaAdministración de InventariosGestión de AlmacenesMedios y Gestión del TransporteDiseño y Distribución en PlantaProcesos IndustrialesGestión y Control de CalidadLean ManufacturingAdministración de Recursos HumanosMantenimientoEducación financieraOcioDonde estudiar Ingenieria Industrial?

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