Ilustración gráfica de problemas de programación no
lineal
Cuando un
problema de programación no lineal tiene sólo una o dos variables, se puede
representar gráficamente de forma muy parecida a los ejercicios de programación
lineal. Una representación gráfica de
este tipo proporciona una visión global de las propiedades de las soluciones
óptimas de programación lineal y no lineal.
La figura siguiente
muestra lo que ocurre con este problema si los únicos cambios que se hacen al
modelo mencionado son que la segunda y tercera restricciones funcionales se
sustituyen por la restricción no lineal 9X21 + 5X22 <=216. Compare las
figuras que se presentan a continuación. La solución óptima sigue siendo (X1,
X2) = (2,6). Todavía se encuentra sobre la frontera de la región factible, pero
no es una solución factible en un vértice (FEV).La solución óptima pudo haber sido una solución FEV con una función objetivo diferente (verifique Z=3X1 + X2), pero que no necesite serlo no significa que ya no se puede aprovechar la gran simplificación utilizada en programación lineal que permite limitar la búsqueda de una solución óptima para las soluciones FEV. Ahora suponga que las restricciones lineales d la sección anterior se conserva sin cambio, pero que la función objetivo se hace no lineal. Por ejemplo
Entonces la representación gráfica
en la anterior indica que la solución óptima es X1=8/3, X2=5, que de nuevo se
encuentra en la frontera de la región factible. (El valor óptimo de Z es Z=857,
así en la figura anterior muestra el hecho de que el lugar geométrico de todos
los puntos para los que z=857 tiene en común con la región factible solo este
punto, mientras que el lugar geométrico de los puntos con Z más grandes no toca
la región factible en ningún punto.) Por otro lado, si:
Entonces la siguiente figura
ilustra que la solución óptima es (x1, x2) = (3,3), que se encuentra dentro de
la frontera de la región factible. (Se puede comprobar que esta solución óptima
si se usa cálculo para derivarla como un máximo global no restringido; como
también satisface las restricciones, debe ser óptima para el problema restringido.)
Por tanto, es necesario que:
Un algoritmo general para resolver
problemas de este tipo tome en cuenta todas las soluciones en la región
factible, y no solo aquellas que están sobre la frontera.
Otra complicación que surge en
programación no lineal es que un máximo local no necesariamente es un máximo
global (la solución óptima global). Por ejemplo, considera la función de una
sola variable graficada en siguiente figura.
En el intervalo 0<=X<=5,
esta función tiene tres máximos locales –X=0, x=2, x=4 pero solo uno de estos
–X=4—es un máximo global. (De igual manera, existen mínimos locales en X=1, 3,
5, pero solo X=5 es un mínimo global general), los algoritmos de programación
no lineal no pueden distinguir entre un máximo local y un máximo global (excepto
si encuentran otro máximo local mejor), por lo que es determinante conocer las
condiciones bajo las que se garantiza que un máximo local es u máximo global en
la región factible.
Conclusión de la ilustración grafica de problemas de programación no
lineal.
En conclusión la
ilustración grafica consiste en
analizar las variables de un proceso o problema administrativo mediante una
gráfica en un plano cartesiano donde los ejes representan las variables y la
línea la relación que existe entre ellas, en este tipo de problemas la mayoría
de las veces se busca llegar ya sea a la cota inferior, o la cota superior para
así resolver el problema.
Como hemos visto la ilustración grafica nos ayuda a comprender de una
manera más simple los problemas de la programación ya sea lineal o no lineal,
Permite a las personas que no saben mucho del tema comprendan ya sea el aumento
de las ventas conforme pasa el tiempo, Los costos, Este tipo de ilustraciones
se pueden dar en los informes trimestrales que dan las empresas que operan en
las distintas bolsas de valores en el mundo para tener un análisis de la
empresa durante ese periodo de tiempo, También se usa para los estados
financieros y juntas directivas.
La ilustración grafica se puede
usar cuando se tienen una o dos variables en nuestro problema, ya que resulta
ser un método más sencillo y rápido de resolver.
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