problemas entrega miercoles cap 1

INSTITUTO TECNÓLOGICO DE PACHUCAOPTIMIZACIÓN DE PROCESOS

12 DE DICIEMBRE DEL 2012PROBLEMAS “CAPITULO 1. CONSTRUCCIÓN DE MODELOS”Alumno: Juan Pablo Martínez Gómez Catedrático: Ing. Manuel Sosa Favela

1.- Destilación de Crudos. Una compañía de petróleos produce en sus refinerías gasóleo (G), gasolina sin plomo (P) y gasolina súper (S) a partir de dos tipos de crudos, C1 y C2. Las refinerías están dotadas de dos tipos de tecnologías. La tecnología nueva Tn utiliza en cada sesión de destilación 7 unidades de C1 y 12 unidades de C2, para producir 8 unidades de G, 6 de P y 5 de S. Con la tecnología antigua Ta, se obtienen en cada destilación 10 unidades de G, 7 de P y 4 de S, con un gasto de 10 unidades de C1 y 8 de C2.

Estudios de demanda permiten estimar que para el próximo mes se deben producir al menos 900 unidades de G, 300 de P y entre 800 y 1700 de S. La disponibilidad de crudo C1 es de 1400 unidades y de C2 de 2000 unidades. Los beneficios por unidad producida son:

Gasolina G P SBeneficio/u 4 6 7

La compañía desea conocer cómo utilizar ambos procesos de destilación, que se pueden realizar total o parcialmente, y los crudos disponibles para que el beneficio sea máximo.

SOLUCIÓN

Se definen las variables de decisión

X1 = Número de destilaciones con Tn

X2 = Número de destilaciones con Ta

Tenemos restricciones debidas a las limitaciones en la disponibilidad de ambos tipos de crudos. Para C1:

[(7 unidades de C1 * x1 destilaciones) + (10 de C1*x2)] <= [Disponibilidad de C1]

Es decir,

7x1 + 10x2 <= 1400

Análogamente, para C2

12x1 + 8x2 <= 2000

Además, sabemos que si se producen x1 destilaciones con Tn y x2 destilaciones con Ta los productos obtenidos son:

8x1 + 10x2 Unidades de G

6x1 + 7x2 Unidades de P

5x1 + 4x2 Unidades de S

De los estudios de demanda, podemos establecer las restricciones:

8x1 + 10x2 >= 900 (Demanda de G)

6x1 + 7x2 >= 300 (Demanda de P)

5x1 + 4x2 <= 1700 (Demanda de S)

5x1 + 4x2 >= 800 (Demanda de S)

El objetivo es maximizar el beneficio B del producto destilado. Este es:

B = [beneficio por unidad de G * unidades producidas de G] + [beneficio de P * producción de P] + [beneficio de S * producción de S]

Es decir,

B = 4 (8x1 + 10x2) + 6 (6x1 + 7x2) + 7 (5x1 + 4x2)

B = 103x1 + 110x2

Por tanto el programa lineal es:

Max B = 103x1 + 110 x2

s.a.

7x1 + 10x2 <= 1400

12x1 + 8x2 <=2000

8x1 + 10x2 >=900

6x1 + 7x2 >=300

5x1 + 4x2 <=1700

5x1 + 4x2 >=800

X1, x2 >= 0

Ingreso de los Datos:

Solución al problema:

Se llega a la conclusión de que se necesitan:

X1 = Número de destilaciones con la tecnología nueva = 137.5 = 138

X2 = Número de destilaciones con la tecnología antigua = 43.75 = 44

Obteniéndose un máximo de beneficio de producto destilado = 18,975

3.- Producción de Gasolinas. Una compañía de petróleos produce tres tipos de gasolinas: Súper, Normal y Euro. Se obtienen por mezcla de 3 calidades de crudos (A, B, C) que contienen 3 componentes (1, 2 ,3). La participación de estos componentes en la composición de cada crudo es:

COMPONENTESCRUDOS 1 2 3A 80% 10% 5%B 45% 30% 20%C 30% 40% 25%

Las especificaciones de los tres tipos de gasolinas son:

1 2 3Súper >= 60% <= 25% >=10%Normal >= 50% <= 30% <= 15%Euro <= 40% >= 35% >= 20%

Los costes por barril de crudos A, B y C son 650, 500 y 450 ptas, respectivamente. El presupuesto diario de compra es de 50 millones de ptas; la disponibilidad diaria de crudos B y C se limita, respectivamente, a 3000 y 7000 barriles. Ciertos acuerdos obligan a comprar al menos 2500 barriles de A por día. Las demandas de gasolina Super y Normal son de 2000 y 2500 barriles diarios, que deben satisfacerse. La compañía desea maximizar la producción de gasolina Euro. Formular un modelo de programación lineal que de respuesta al problema planteado por la compañía.

SOLUCIÓN

Se consideran las variables de decisión medidas en barriles/día

Xij = cantidad de crudo tipo i dedicado a la gasolina j

Donde: i = A, B, C y j = S, N, E. Las restricciones se deben a:

Limitaciones en el presupuesto (ptas)

650(XAS + XAN + XAE) + 500(XBS + XBN + XBE) + 450 (XCS + XCN + XCE) <= 50 * 106

Disponibilidad de los crudos B y C (barriles)

XBS + XBN + XBE <= 3000, XCS + XCN + XCE <=7000

Acuerdos sobre el crudo A (barriles)

XAS + XAN + XAE >=2500

Demandas de Gasolinas Súper y Normal (barriles)

XAS + XBS + XCS >=2000, XAN + XBN + XCN >=2500

Composición de gasolinas

.80 XAS +.45 XBS + .30XCS >= .60 (XAS + XBS + XCS)



.80 XAN +.45 XBN + .30XCN >= .50 (XAN + XBN + XCN)



.80 XAE +.45 XBE + .30XCE >= .40 (XAE + XBE + XCE)



La función objetivo corresponde a la cantidad de gasolina Euro que se desea maximizar, y tiene la expresión:

E = XAE + XBE + XCE

Por tanto el programa lineal queda:

Max E = XAE + XBE + XCE

s.a.

650(XAS + XAN + XAE) + 500(XBS + XBN + XBE) + 450 (XCS + XCN + XCE) <= 50 * 106

XBS + XBN + XBE <= 3000

XCS + XCN + XCE <=7000

XAS + XAN + XAE >=2500

XAS + XBS + XCS >=2000

SUPER

NORMAL

EURO

XAN + XBN + XCN >=2500

Ingresando los datos:

Solución del Problema:

Se llega a la conclusión que para maximizar la cantidad de la gasolina Euro se necesita:

X1 = XAE = Cantidad de crudo A dedicado a la gasolina Euro = 933.3334 bbl

X2 = XBE = Cantidad de crudo B dedicado a la gasolina Euro = 2,333.333 bbl

X3 = XCE = Cantidad de crudo C dedicado a la gasolina Euro = 7,000 bbl

X4 = XAS = Cantidad de crudo A dedicado a la gasolina Súper = 1,333.333 bbl

X5 = XAN = Cantidad de crudo A dedicado a la gasolina Súper = 2,500 bbl

X6 = XBS = Cantidad de crudo B dedicado a la gasolina Súper = 666.6667 bbl

Maximizando la cantidad de gasolina Euro = 10,266.67 bbl

4. Elaboración de zumos. Una empresa de alimentación produce zumos de pera, naranja, limón, tomate, manzana además de otros dos tipos denominados H y G que son combinados de algunos de los anteriores. La disponibilidad de fruta para el próximo periodo, así como los costes de producción y los precios de venta para los zumos, vienen dados en la tabla.

Fruta Disponibilidad máxima (kg)

Coste (ptas/kg)

Precio de venta (ptas/l)

Naranja (N) 32000 94 129Pera (P) 25000 87 125Limón (L) 21000 73 110Tomate (T) 18000 47 88Manzana (M) 27000 68 97

Las especificaciones y precios de venta de los combinados vienen dados en la tabla:

Combinado Especificación Precio de venta (ptas/l)

H No más del 50% de M 100No más del 20% de PNo menos del 10% de L

G 40% de N 12035% de L25% de P

La demanda de los distintos zumos es grande, por lo que se espera vender toda la producción. Por cada kg de fruta, se produce un litro del correspondiente zumo. Determinar los niveles de producción de los siete zumos, de manera que se tenga beneficio máximo en el periodo entrante.

SOLUCIÓN

Observemos que los recursos son las cinco clases de fruta, y que los productos son, además de los zumos obtenidos directamente des éstas, los dos combinados. Una posible definición de las variables de decisión consiste en considerar las posibles combinaciones recursos-productos. Así, se tendrán 11 variables de decisión que denotamos:

xNN , xNG , xPP xPH , xPG x¿ , xLH xLG , xTT xMM , xMH

Donde xNN es la cantidad de naranjas utilizada para hacer zumo de naranja, xNG la cantidad de naranjas utilizadas para el combinado de zumo de tipo G,… Las restricciones se deben a:

-Limitaciones en la disponibilidad de recursos:

xNN+xNG ≤32000xPP+xPH+xPG≤25000x¿+x LH+x LG+≤21000xTT≤18000xMM+x NG≤27000

-Especificaciones para el combinado H:

xNG=0.40 (xNG+xLG+ xPG)xLG=0.35 (xNG+ xLG+x PG)xPG=0.25(xNG+xLG+xPG)

-No negatividad de las variables de decisión:

xNN , xNG , xPP xPH , xPG x¿ , xLH xLG , xTT xMM , xMH ≥0

Finalmente, observemos que la función objetivo representa el beneficio neto B de la producción y es de la forma de maximización. Toma la expresión:

B ¿ (129−94 ) x NN−(94 ) xNG+(125−87 ) xPP−87 xPH−87 xPG+(110−73 ) x¿−73 xLH−73 xLG+ (88−47 ) xTT+(97−68 ) xMM−68 xMH+100 (xPH +xLH+xMH )+120 (xNG+x LG+xPG)

En resumen, se tiene el programa lineal:

MaxB ¿35 xNN+26 xNG+38 xPP+13 xPH+33x PG+37 x¿+27 xLH+47 xLG+41xTT+29xMM+32 xMH

s.a.

xNN+xNG ≤32000xPP+xPH+xPG≤25000x¿+x LH+x LG+≤21000xTT≤18000xMM+x NG≤27000

0.5 xMN−0.5 xPH−0.5x LH≤0−0.2 xMH+0.8 xPH−0.2 xLH ≤00.1 xMH+0.1 xPH−0.9x LH≤0

0.6 xNG−0.4 xLG−0.4 xPG=0

−0.35 xNG+0.65 xLG−0.35x PG=0−0.25 xNG−0.25 x LG+0.75 xPG=0x ij≥0ⱴ i , j

Ingresando los datos necesarios (variables y restricciones):

Entrando las restricciones y función objetivo:

Solución del programa:

MaxB=4,368,000 ptas

5. Planificación de la producción. Una empresa produce filtros para monitores de ordenador formados por tres capas, una intermedia de calidad A y otras dos exteriores de calidad B que envuelven a la anterior. Ambas calidades se consiguen con diferentes mezclas de fibra de vidrio y resina de las que el fabricante dispone por semana de 700 y 900 t, respectivamente. La empresa posee cuatro plantas de producción que utilizan procedimientos de fabricación que difieren en las cantidades de materia prima que utilizan. Las cantidades necesarias de materia prima por operación para cada planta que se pueden llevar a cabo total o parcialmente, así como el número de capas producidas de uno y otro tipo, se tienen en la tabla:

Planta T requeridas por operación

Capas producidas por operación

Vidrio Resina Tipo A Tipo B1 15 19 2 52 14 20 3 73 16 15 5 44 12 18 4 4

Formular un modelo de programación lineal para determinar el numero de operaciones a realizar en cada planta de manera que sea máximo el numero total de filtros fabricados.

SOLUCIÓN

Denominamos x i al número de operaciones que se realizan semanalmente en la planta i=1 ,2 ,3 ,4 , respectivamente. Las restricciones se deben, únicamente, a las limitaciones en las disponibilidades de las materias primas:

15 x1+14 x2+16 x3+12x4≤700(resina )

19 x1+20 x2+15 x3+18 x4≤900(vidrio)

Siendo, además, x i≥0 ,para i=1 ,2 ,3 ,4.

Para determinar el objetivo, observemos que el numero de capas del tipo A producidas por las 4 plantas es z A=2x1+3 x2+5 x3+4 x4 y el del tipo B es zB=5x1+7 x2+4 x3+4 x4. Puesto que se pretende fabricar el maximo de filtros y cada uno requiere una capa de tipo A y dos de tipo B, es evidente que el numero máximo de filtros no puede superar el máximo entre z A y zB /2. Por tanto, el problema tiene como función objetivo:

maxmin¿ zA ¿, zB /2 }

que es no lineal. Para convertirla en lineal, basta con definir z❑=m∈{z A , zB/2 } , equivalente a z≥ zA y z≥ zB /2. Estas dos desigualdades se convierten en restricciones del problema el modelo se reformula como uno lineal equivalente quedando.

max z

Sujeta a:

15 x1+14 x2+16 x3+12x4≤700

19 x1+20 x2+15 x3+18 x4≤900

2 x1+3 x2+5x3+4 x4−z ≤0

5 x1+7 x2+4 x3+4 x4−2 z ≤0

x i≥0 , i=1 ,2 ,3 ,4.

Llenando datos principales para el programa:

6. Optimización de mezclas en una destilería. Una destilería dispone de malta propia en cantidad de 200 barriles/días. Además, puede comprar malta de dos distribuidores A y B, con costes de 1000 y 1200 ptas/barril, en cantidades máximas de 300 y 500 barriles/días, respectivamente. La malta puede mezcladores directamente o destilarse para producir malta enriquecida de dos tipos 1, 2. El destilador puede procesar a lo sumo 700 barriles/día. Un barril destilado de la propia casa produce 3 barriles de malta 1 y 6 de malta 2. Un barril de malta A produce 4 de 1 y 4 de 2. Uno de malta B produce 7de 1 y 1 de 2.

La mezcla de malta no procesada se vende a 1300 ptas/barril, limitándose el mercado a 110 barriles/día. El sobrante de malta debe destruirse con coste 100 ptas/barril. Con las maltas destiladas pueden hacerse dos productos: uno de alta calidad (H), que se venden a 1900 ptas/barril y debe contener al menos el 70% de producto 1, y otro de baja calidad (L), que se vende a 1500 ptas/barril y puede contener a lo sumo el 55% de producto 2.

La destilería desea satisfacer la demanda del producto de alta calidad, que es de 215 barriles/días, y asegurarse un beneficio de 30,000 ptas/días. Además, puesto que se espera un cambio en el mercado del producto de baja calidad, la destilaría desea minimizar su producción.

Formular un modelo de programación lineal que dé respuesta al problema de planificación planteado teniendo en cuenta las limitaciones en la producción y las exigencias de demanda y beneficio económico, suponiendo, además, que la venta de la mezcla está garantizada.

SOLUCIÓN

Teniendo en cuenta el esquema de funcionamiento de la destilería, que se resume en la figura siguiente podrían introducirse las siguientes variables de decisión, todas ellas medidas en barriles/día (denominamos con C la malta disponible en la propia destilería).

X1= cantidad de malta disponible del distribuidor i= A,B,C

X ij= cantidad de malta i dedicada a j=

X1 = producción de malta tipo 1

X2= producción de malta tipo 2

XH= malta de alta calidad

XL= malta de baja calidad

Xkl= malta de tipo k dedicada a la calidad l, k= 1,2, l= H,L

M (ezcla)

D(estilería)

d (estrucción)

Las restricciones se deben a:

Límite de compra a los distribuidores y de disponibilidad propia

XA ≤ 300, XB≤ 500, XC= 200

Límite de capacidad del destilador

XA + XBD + XCD ≤ 700

Límite de venta de mezcla

XAM + XBM + XCM ≤ 110

Distribuciones de maltas

XAM +XAD + XAd = XA

XBM+ XBD + XBd = XB

XCM + XCD + XCd = XC

Producción de maltas enriquecidas de tipos 1 y 2 de acuerdo con las recetas

0.3 XCD + 0.4XAD + 0.7 XBD = X10.6XCD + 0.4 XAD + 0.1 XBD = X2

Distribución de las maltas enriquecidas 1 y 2

X1H + X1 L= X1

X2H + X2L = X2

Suponiendo que se utiliza toda la malta producida por el destilador.

Producción de maltas de alta y baja calidad

X1H + x2 =XH

X1L + X2L = XL

Recetas de las maltas enriquecidas 1 y 2

0.7XH ≤ X1H

0.55 XL ≥ X2L

Satisfacción de la demanda del producto de lata calidad

XH ≥ 215

Satisfacción del objetivo económico

1300(XAM +XBM +XCM) +1900XH +1500XL -1000XA – 1200 XB -100(X Ad + X Bd + X Cd) ≥ 30,000

No negatividad de las variables

Xi, Xij, Xkl, Xk, Xl ≥ 0

i = A,B,C

j= M, D, d

k = 1,2

l = H,L

Finalmente, el objetivo será la minimización de volumen producido de baja calidad, es decir,

z = X1L +X2L

En resumen, una vez simplificado el modelo, tras eliminar las variables XA, XB, XC, XH, XL, X1, X2

debido a las igualdades, se formula

Min z= X1L +X2L

s.a

XAM +XAD + XAd ≤300

XBM + XBD +XBd ≤ 500

XCM + XCD + XCd = 200

XAD +XBD +XCD≤ 700

XAM + XBM + XCM≤ 110

X1H +X1L +.4XAD -.7XBD -.3XCD = 0

X2H + X2L - .4 XAD - .1 XBD - .6 XCD = 0

.3 X1H -.7 X2H≥ 0

-.55 X1L -.45X2L ≤ 0

X1H +X2H ≥215

300 XAM + 100 XBM + 1300 XCM + 1900 (X1H + X2H ) +1500 (X1L + X2L ) -1000 XAD -1100 XAd -1200 XBD -1300 XBd -100 XCd ≥ 30 000

7. Planificación de una Planta Química. Una planta química fabrica tres sustancias A, B y C, utilizando carbón como materia prima básica. La planta dispone de minas propias que pueden producir hasta 600 u/día de carbón con un coste de 2000 ptas/u. Si la compañía necesita más

carbón, puede adquirirlo a in distribuidor con un coste de 5000 ptas/u. Además, utiliza en el proceso de producción agua, electricidad, gasóleo y mano de obra. La compañía eléctrica suministradora posee el siguiente sistema escalonado de tarifas:

34000 ptas/u para las primeras 2000 u (por día).51000 ptas/u para las primeras 800u a partir de 2000 u.63000 ptas/u a partir de 2800 u.

La compañía de agua carga 7000 ptas/u de agua utilizada por día hasta 900 unidades y 8500 ptas/u encima de 900 unidades. Compra gasóleo a 4900 ptas/u, pero se restringe por motivos ecológicos al uso de 3000 unidades de gasóleo por día. Utilizando horario normal, la mano de obra disponible es de 750 horas sin coste. Puede conseguir hasta 220 horas extra con costo de 15200 ptas/hora. El resto de los datos del proceso de producción se dan en la siguiente tabla que contiene las unidades necesarias para fabricar cada unidad de sustancia, así sus precios de venta.

Sustancia

Carbón Electricidad Agua Gasóleo

Horas Beneficio/u (x103 ptas)

A 0.6 3.2 1 2 2 290 para las primeras 85 u240 para las posteriores

B 0.9 2.5 0.26 2.4 3 320/u hasta un máximo de 95 uC 1.2 4 1.7 3 2 380/u

Función objetivo

F (X )=163.2 x1+113.2 x2+219.62x3+215 x4−3x5−17x6−29x7−1.5x8−15.2x9

0.6 x1+0.6 x2+0.9x3+1.2 x4−x5≤600

3.2 x1+3.2 x2+2.5 x3+4 x4−x6−x7≤2000

x1+ x2+0.26 x3+1.7 x4−x8≤900

2 x1+2 x2+3x3+2 x4−x9≤750

2 x1+2 x2+2.4 x3+3x4≤3000

x1≤85 , x3≤95 , x6≤800 , x9≤220

Beneficio Máximo: 100,931 ptas.

8. Planificación de mezclas en una planta química. Una planta química fabrica dos productos A, B mediante dos procesos I y II. La tabla da los tiempos de producción de A y B en cada proceso y los beneficios (en miles de ptas) por unidad vendida, es:

Proceso ProductoA B

I 2 3II 3 4Beneficio/u

4 10

Datos:

a) 16 horas de operación del proceso I b) 24 horas del proceso II.c) La producción de B da, además, un subproducto C (sin coste adicional) a 300 ptas/u. d) el sobrante de C debe destruirse con coste 2000 ptas /u.e) Se obtienen de 2 unidades de C por cada unidad de B producida. La demanda de C se

estima en, a lo sumo, 5 unidades. Formular un programa lineal que del plan de producción con máximo beneficio.

Función objetivo planteada

F (x)=4 x1+10x2+3 x3−2x4

−2 x1+x3+x4=0

2 x1+3 x2≤16

3 x1+4 x2≤24

x3≤5

Resultados.

Conviene producir 6 de A Y 11 de B, con un beneficio máximo de 85.333 ptas

10.- Planificación de la fabricación y gestión de alimentos. Una empresa de alimentación produce cuatreo productos denominados panchos, congós, roscas y tunos. Las necesidades de materia prima, tasas de producción volúmenes y beneficios vienen dados en la tabla:

NECESIDADES PANCHOS CONGOS ROSCAS TUNOSMateria prima (dag/u) 4 3 5 6Tasas Produc. (u/min) 80 90 70 50Volumen(cm3/u) 100 200 100 200Beneficio/pieza (ptas/u)

70 93 85 110

La cantidad de materia prima disponible para los cuatro productos es de 60000 dag (decagramos), el volumen de almacenamiento es de 42 m3 y el tiempo de producción disponible es de 26 horas por día.

Un estudio de mercado establece unos límites superiores e inferiores para la demanda, que se presentan en la tabla, donde la raya significa que la consultora no ha sido capaz de proponer unas demandas máximas y /o mínimos.

DEMANDASMínima Máxima

Panchos 3000 5000Congos 2700 -Roscas 3900 6400Tunos - 4700

Se pide:

a) Formular un modelo de programación lineal que haga máximo beneficio si se admite la producción parcial de los productos.

b) Si la compañía se siente satisfecha con el beneficio este por encima de 400000 ptas., formular un modelo en el que el objetivo sea la utilización de la menor cantidad de materia prima posible.

c) Discutir el problema si se desea optimizar beneficio y materia prima simultáneamente.

Resultados

Iteración 1

Iteración 2

Iteración 3

11. Control de la producción de alimentos. Un alimento se produce mediante refinado y mezcla 5 tipos de sustancias liquidas de dos clases: artificiales (a1, a2) y naturales (n1, n2 ,n3). Cada sustancia puede adquirirse para reparto inmediato o futuro. La tabla de los precios (x102 ptas.) por t de las sustancias para el primer semestre del año entrante

a1 a2 n1 n2 n3Enero 130 140 150 130 135Febrero 150 150 130 110 135marzo 130 160 150 120 115Abril 140 130 140 140 145Mayo 120 140 170 130 125junio 110 120 160 100 155

El precio de venta del producto es de 17000 ptas., por t.

A lo sumo, se pueden refinar 320 t de sustancias artificiales y 350 t de sustancias naturales por mes. El proceso de refinado se realiza sin pérdida de peso y sin coste. Además, se pueden almacenar hasta 1360 t de cada sustancia para su posterior uso, con coste de almacenamiento de 600 ptas., por t y mes. No es posible almacenar el alimento ni las sustancias refinadas. Existe, además, una restricción tecnológica sobre la dureza del alimento que debe estar entre 5 y 7 unidades. Se supone que las durezas de las sustancias se mezclan linealmente siendo éstas.

a1 a2 n1 n2 n39.5 7.1 3.4 5.2 4.8

Se comienza con un intervalo de 730 t de cada sustancia y se desea disponer de ese mismo inventario al final de junio.

Formular un modelo de programación lineal cuya solución de la política de compra y producción de máximo beneficio, suponiendo que se venden las sustancias refinadas.

SOLUCIÓN

Con i= 1, 2, 3, 4, 5 designaremos las sustancias a1, a2, n1, n2, n3 y con j=1, 2, 3, 4, 5, 6 los seis meses del horizonte de planificación, respectivamente. Cada mes se puede adquirir, refinar y almacenar cada tipo de sustancia. Definimos las variables de decisión

Cij=Cantidad de sustancia i adquirida el mes j

rij=Cantidad de sustancia i refinada el mes j

aij=Cantidad de sustancia i almacenada (al final) del mes j

las restricciones son consecuencia de:

Relación inicial de continuidad

730 + Cil = ril + ail, i = 1, 2, 3, 4, 5

La relación general de continuidad

Aij + cij+1 = rij+1 + aij+1 i,j = 1,2,3,4,5

Relación de continuidad final

Ai6 = 730, i = 1, 2 ,3 ,4 ,5

Limite de refinado

r1j + r2j <= 320

r1j + r2j + r5j <= 350

Limite de almacenamiento

aij <= 1360, i,j = 1, 2, 3, 4, 5

Durezas

5∑i=1

5

rij≤9.5 rij+7.1 r2 j+3.4 r3 j+5.2r 4 j+4.8 r5 j≤7∑i=1

5

rij

Para j=1, 2, 3, 4, 5, 6.

La función objetivo esta formada por tres sumandos, todos ellos x102 ptas., que son:

Beneficio de la venta

B1=170∑i= j

❑

rij

Costes de compra

C1=130c11+150c12+130c13+140c14+120 c15+110c16+140c21+150 c22+160c23+130c24+140c25+120c26+150c31+130c32+150c33+140c34+170 c35+160c36+130c41+110 c42+120c43+140c44+130c45+100c46+135c51+150c52+115 c53+145c54+125c55+155c56

Costes de almacenaje

C2=6∑i= j

❑

a ij

Con lo que queda el objetivo

Max B (c,r,a) = B1 – C1- C2

12.- Planificación de compra de crudos. Una refinería produce gasolinas Súper y Plus. Estas gasolinas difieren únicamente en la cantidad que poseen de dos aditivos a y b. para cumplir las normas vigentes, la gasolina Súper debe tener al menos 35% de a y, como mucho, un 60% de b; la Plus debe tener al menos un 30% de a y, a lo sumo, un 55% de b. La refinería adquiere crudo de Arabia con una calidad del 20% de a y 20% de b, y crudo de Venezuela con calidad 50% de a y 35% de b. Los costes por barril son de 22 dólares para el crudo de Arabia y 24 para el de Venezuela. Se sabe que la demanda semanal es de 600000 barriles de gasolina Súper y 400000 de Plus, que hay que satisfacer. Construir un modelo de programación lineal que permita conocer cuántos barriles son necesarios para que la factura del crudo sea lo menor posible.

SOLUCIÓN

Introducimos las cuatro variables de decisión

x1 = numero de barriles de crudo de Arabia para gasolina Súper

x2 = numero de barriles de crudo de Arabia para gasolina Plus

x3 = numero de barriles de crudo de Venezuela para gasolina Súper

x4 = numero de barriles de crudo de Venezuela para gasolina Plus

las restricciones se tienen de los siguientes requisitos

Demandas de ambos tipos de gasolinas

x1 + x3 ≥ 600000, x2 + x4 ≥ 400000

Recetas sobre calidad de gasolina

0.2x1 + 0.5x3 ≥ 0.35 (x1 + x3) (1)

0.7x1 + 0.35x3 ≤ 0.60 (x1 + x3) (2)

0.2x2 + 0.5x4 ≥ 0.3 (x2 + x4) (3)

0.7x2 + 0.35x3 ≤ 0.55(x2 + x4) (4)

Súper

Plus

Función objetivo: minimizar 22x1 + 22x2 + 24x3 + 24x4

Sujeto a: x1 + x3 >= 600000

x2 + x4 >= 400000

-0.15x1 + 0.15x3 >= 0

-0.15x2 + 0.20x4 >= 0

x1, x2, x3, x4 >= 0

Iteración 1

Iteración 2

Iteración 3

Iteración 4

Iteración 5

RESULTADOS

Para maximizar el beneficio

Tenemos que lo óptimo es:

x*1 = 4.25 producción de A

x*2 = 2.5 producción de B

x*3 = 5 cantidad de C vendida

x*4 = 0 cantidad de C destruida

problemas entrega miercoles cap 1

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