domingo, 5 de junio de 2011

MÉTODO DE TRANSPORTE




Es un método de programación lineal para la asignación de artículos de un conjunto de origines a un conjunto de destinos de tal manera que se optimice la función objetivo.

Esta técnica es particularmente usada en organizaciones que producen el mismo producto en numerosas plantas y que envía sus productos a diferentes destinos (Centros de distribución, almacenes). También se aplica en distribución, análisis de localización de plantas y programación de la producción.

Se han desarrollado diferentes enfoques para resolver este problema de distribución, tales como: El método de la esquina noroeste, el método modificado de la esquina noroeste (celda mínima), método del trampolín (Cruce de arroyo, stepping stone), método de la distribución modificada (MODI), método de aproximación de Vogel y el método simplex.




Para que un problema pueda ser solucionado por el método de transporte, este debe reunir tres condiciones:

1)     La función objetivo y las restricciones deben de ser lineales.
2)     Los artículos deben de ser uniformes e intercambiables, los coeficientes de todas las variables en la ecuación deben de ser 0 o 1.
3) La suma de las capacidades de las fuentes debe ser igual a la suma de los requerimientos de los destinos, si alguna desigualdad existe una variable de holgura deberá ser añadida.



. METODO DE LA ESQUINA NOROESTE.

Este método comienza asignando la cantidad máxima permisible para la oferta y la demanda a la variable X11 (la que está en la esquina noroeste de la tabla).
La columna o renglón satisfechos se tacha indicando que las variables restantes en la columna o renglón tachado son igual a cero. Si la columna y el renglón se satisfacen simultaneamente, únicamente uno (cualquiera de los dos) debe tacharse. Esta condición garantiza localizar las variables básicas cero si es que existen. Después de ajustar las cantidades de oferta y demanda para todos los renglones y columnas no tachados, la cantidad máxima factible se asigna al primer elemento no tachado en la nueva columna o renglón. El procedimiento termina cuando exactamente un renglón o una columna se dejan sin tachar.

Ejemplo:
Una compañía tiene 3 almacenes con 15, 25 y 5 artículos disponibles respectivamente. Con estos productos disponibles desea satisfacer la demanda de 4 clientes que requieren 5, 15, 15 y 10 unidades respectivamente. Los costos asociados con el envío de mercancía del almacén al cliente por unidad se dan en la siguiente tabla.


CLIENTES


ALMACEN
1
2
3
4
1
10
0
20
11
2
12
7
9
20
3
0
14
16
18


  

Se construye la solución básica inicial por el método de la esquina noroeste.



CASOS DEL METODO SIMPLEX


SOLUCIÓN ÚNICA




Cj
240
160
0
0
Ck
Xk
Bj
X1
X2
h1
h2
6,66666667
0
h1
40
6
5
1
0
5
0
h2
1000
200
100
0
1
(/200)
Zj
0
0
0
0
0
Zj-Cj
-240
-160
0
0




Cj
240
160
0
0
Ck
Xk
Bj
X1
X2
h1
h2
5
0
h1
10
0
2
1
-0,03
(/2)
10
240
X1
5
1
100/200
0
1/200
X(-6)
Zj
1200
240
120
0
1,2
Zj-Cj
0
-40
0
1,2

             

Cj
240
160
0
0
Ck
Xk
Bj
X1
X2
h1
h2
160
X2
5
0
1
0,50
-0,015
X(-1/2)
240
X1
2,5
1
0
-0,25
0,0125
Zj
1400
240
160
20
0,6
Zj-Cj
0
0
20
0,6

En el tablero simplex del óptimo, vemos que se ha encontrado la solución óptima, en donde la función objetivo toma el valor máximo de 1400. En donde X1=2.5,  X2=5, h1=0, h2=0.


SOLUCIÓN MÚLTIPLE




Cj
5/2
1
0
0
Ck
Xk
Bj
X1
X2
h1
h2
5
0
h1
15
3
5
1
0
2
0
h2
10
5
2
0
1
(/5)
Zj
0
0
0
0
0
Zj-Cj
-2,5
-1
0
0




Cj
5/2
1
0
0
Ck
Xk
Bj
X1
X2
h1
h2

0
h1
9
0
19/5
1
-0,6

0
X1
2
1
2/5
0
1/5
(-3)
Zj
5
5/2
1
0
1/2
Zj-Cj
0
0
0
1/2


Si en el tablero simplex del óptimo, al menos una de las variables no básicas tiene coeficiente cero (0) en la función objetivo, el problema tiene múltiples soluciones y se nos está ofreciendo una de ellas.
En este caso vemos que el óptimo es Z=5, en donde X1=2, X2=0, h1=9, h2=0.





SOLUCION INFACTIBLE

 


Cj
5
3
0
- B
0
Ck
Xk
Bj
X1
X2
h1
A1
h2
5
- B
A1
5
1
1
-1
1
0
1
0
h2
3
3
1
0
0
1
(/3)
Zj
-5B
- B
- B
B
- B
0
Zj-Cj
-B-5
-B-3
B
0
0




Cj
5
3
0
- B
0
Ck
Xk
Bj
X1
X2
h1
A1
h2
6
 - B
A1
4
0
2/3
-1
1
-0,33333333
3
5
X1
1
1
1/3
0
0
1/3
X(-1)
X(3)
Zj
- 4 B + 5
5
-2/3 B + 5/3
B
- B
1/3 B+ 5/3
Zj-Cj
0
-2/3 B - 4/3
B
0
1/3 B + 5/3



Cj
5
3
0
- B
0
Ck
Xk
Bj
X1
X2
h1
A1
h2
 - B
A1
2
-2
0
-1
1
-1
3
X2
3
3
1
0
0
1
/(-2/3)
Zj
- 2 B + 9
2B +9
3
B
- B
3 + B
Zj-Cj
2 B + 4
0
B
0
3 + B

Si en el tablero simplex de la solución óptima queda al menos una variable artificial dentro de las variables básicas, con un valor > 0, el problema no tiene solución, esto quiere decir que al menos existen dos restricciones excluyentes, por lo tanto no existe área de soluciones factible y menos una solución, en éste caso se debe revisar la formulación del problema.
En este ejemplo A1 hace parte de las variables básicas, y además toma un valor positivo de 2.


SOLUCION NO ACOTADA








Cj
2
3
0
-B
0
-B
0
-B
Ck
Xk
Bj
X1
X2
h1
A1
h2
A2
h3
A3
5
-B
A1
5
1
1
-1
1
0
0
0
0
9
-B
A2
9
1
3
0
0
-1
1
0
0
2
-B
A3
8
4
1
0
0
0
0
-1
1


Zj
-22B
-6B
-5B
B
-B
B
-B
B
-B



Zj-Bj
-6B+2
-5B+3
B
0
B
0
B
0




Cj
2
3
0
-B
0
-B
0
-B
Ck
Xk
Bj
X1
X2
h1
A1
h2
A2
h3
A3
-3
-B
A1
-3
-3
0
-1
1
0
0
1
-1
-2
-B
A2
-15
-11
0
0
0
-1
1
3
Cuadro de texto: (-3)(-1)-3
-5
3
X2
8
4
1
0
0
0
0
-1
1
 

Zj
18B+24
14B+12
3
B
-B
B
-B
-4B-3
4B+3



Zj-Bj
14B+10
0
B
0
B
0
-4B-3
3B+3

Los valores de las variables pueden aumentar en forma indefinida sin violar alguna de las restricciones, y eso significa que el espacio de soluciones es no acotado al menos en una dirección. El resultado es que el valor objetivo puede aumentar o disminuir en forma indefinida.
La regla para reconocer la no acotación es que si en cualquier iteración todos los coeficientes de restricción de toda variable no básica son cero o negativos, entonces el espacio de soluciones no está acotado en esa dirección.