tara de op1 lingo
TRANSCRIPT
UNIVERSIDAD NACIONAL
DE INGENIERÍA
FACULTAD DE INGENIERÍA
INDUSTRIAL Y DE
SISTEMAS
CURSO : Investigacion de operaciones 1
PROFESOR : Ing. Eyzaguirre Tejada Roberto
ALUMNO : BOCANEGRA MORENO, JORGE.
CODIGO : 20071004C
2012 - I
PROBLEMA:
Un científico investigador ha obtenido las siete mejores razas de los seres vivos de
un planeta “X”. El investigador quiere formar un grupo ALFA conformado por 20
seres vivos para que le sean de ayuda en sus investigaciones, de los cuales este
grupo debe incluir a 5 razas diferentes debido a que quiere tener variedad de razas
para sus investigaciones. Las cualidades de las razas que se han tomado en cuenta
son precisión, inteligencia, memoria, fuerza, resistencia, rudeza y rebeldía. Los
valores de las cualidades se han calificado en una escala del 0-5 y se dan en la
siguiente tabla:
CUALIDAD Precisión Inteligencia Memoria Fuerza Resistencia Rudeza Rebeldía
RAZA 1 2 5 3 3 2 1 1
RAZA 2 2 5 2 2 1 2 3
RAZA 3 4 2 3 3 3 0 0
RAZA 4 2 2 2 1 4 3 0
RAZA 5 5 4 2 2 1 1 2
RAZA 6 2 5 2 3 3 2 3
RAZA 7 1 5 4 3 2 3 1
El científico requiere para sus investigaciones que el grupo ALFA tenga alta
precisión, inteligencia y memoria por lo que el promedio mínimo de estas
habilidades del grupo debe ser 3. Mientras que solo requerirá un promedio mínimo
de 2 para habilidades como fuerza y resistencia. Por otro lado, desea mantener un
promedio de 2 como máximo de rudeza y rebeldía.
El científico también observo en sus investigaciones que las criaturas de raza 5 y 6
son criaturas simbióticas, es decir, que uno no puede vivir sin el otro. Y también las
criaturas de raza 3 y 4 son criaturas muy conflictivas, por lo que, se prefiere no
tenerla juntas.
Las razas han vivido en diferentes ambientes cada uno. Los climas de los hábitats
en las que puede sobrevivir cada raza se dan en la tabla siguiente:
CLIMA CALIENTE FRIO SECO HUMEDO TEMPLADO
RAZA 1
RAZA 2
RAZA 3
RAZA 4
RAZA 5
RAZA 6
RAZA 7
Del grupo debe haber por lo menos, 3 que sobrevivan al clima caliente, 4 que
sobrevivan al clima frio, 1 que sobrevivan al clima seco, 2 que sobrevivan al clima
húmedo y otros 2 que sobrevivan al templado.
Por otro lado, cada especie tiene un tipo de alimento diferente y cada tipo de
alimento necesita un tipo de preservante para que ésta no se malogre. Por lo que si
se decide llevar un tipo de especie será necesario comprar el preservante que
requiere el alimento de esta raza. Los costos de los preservante se dan en la tabla:
Preservante para el alimento de una
raza
Costo
PRES_ALI_1 3000
PRES_ALI_2 4000
PRES_ALI_3 3000
PRES_ALI_4 4000
PRES_ALI_5 2000
PRES_ALI_6 3000
PRES_ALI_7 2000
Además se sabe que una especie de cualquier raza consume al día 5 libras de su
comida. Los costos de los alimentos de cada raza se dan en la tabla siguiente:
ALI_1 ALI_2 ALI_3 ALI_4 ALI_5 ALI_6 ALI_7
INTERVALO # de la
libra Costo Costo Costo Costo Costo Costo Costo
Intervalo 1 0 - 6000 60 70 70 60 80 70 90
Intervalo 2 6001 -
15000 50 55 60 40 70 60 75
Intervalo 3 15001 -
30000 40 45 50 30 60 50 60
Formule un PE de manera que minimice los costos por alimentos y preservante
respectivo de las razas para un viaje de investigación de 10 meses del científico, de
manera que reúna todos los requerimientos especificados.
SOLUCION:
Variables:
XJ: Numero de seres de la especie J (J=1,..,7) que irán en el viaje.
AIJ: cantidad en libras de alimento que será comprado para la especie I
(I=1,..,7) y que está en el intervalo J (J=1, 2, 3).
ZIJ = 1 o 0 I = 1,2,..,7 J = 1,2
FUNCION OBJETIVO:
Debemos minimizar los costos totales:
COSTOS TOTALES = COSTOS POR COMIDA + COSTOS POR PRESERVANTE
* Costos por preservante:
3000*Y1 + 4000*Y2 + 3000*Y3 + 4000*Y4 + 2000*Y5 + 3000*Y6 + 2000*Y7
* Costos por comida:
(60*A11 + 50*A12 + 40*A13) + (70*A21 + 55*A22 + 45*A23) + (70*A31 + 60*A32 +
50*A33) + (60*A41 + 40*A42 + 30*A43) + (80*A51 + 70*A52 + 60*A53) + (70*A61 +
60*A62 + 50*A63) + (90*A71 + 75*A72 + 60*A73)
ALI_1 ALI_2 ALI_3 ALI_4 ALI_5 ALI_6 ALI_7
INTERVALO # de la
libra Costo Costo Costo Costo Costo Costo Costo
Intervalo 1 0 - 6000 60 70 70 60 80 70 90
Intervalo 2 6001 -
15000 50 55 60 40 70 60 75
Intervalo 3 15001 -
30000 40 45 50 30 60 50 60
FUNCION OBJETIVO
MIN Z= (60*A11 + 50*A12 + 40*A13) + (70*A21 + 55*A22 + 45*A23) + (70*A31 + 60*A32
+ 50*A33) + (60*A41 + 40*A42 + 30*A43) + (80*A51 + 70*A52 + 60*A53) + (70*A61 +
60*A62 + 50*A63) + (90*A71 + 75*A72 + 60*A73) + 3000*Y1 + 4000*Y2 + 3000*Y3 +
4000*Y4 + 2000*Y5 + 3000*Y6 + 2000*Y7
RESTRICCIONES:
* El grupo debe incluir a cinco razas diferentes:
Y1 + Y2 + Y3 + Y4 + Y5 + Y6 + Y7 = 5
* El grupo debe tener 20 seres:
X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 = 20
* Si se decide llevar un tipo de raza se debe llevar por lo menos una de esta:
YJ <= XJ J=1,..,7
* Y es una variable binaria que está relacionada con X:
XI <= M*YI
y un M adecuado podría ser 20, porque el grupo debe tener a lo mucho 20 seres.
XI <= 20*YI I = 1,2,…,7.
* El promedio mínimo de la precisión, inteligencia y memoria del grupo debe ser 3,
por tanto la suma de estas habilidades debe ser como mínimo 20*3 = 60:
2X1 + 2X2 + 4X3 + 2X4 + 5X5 + 2X6 + 1X7 >= 60 (Restricción de la precisión)
5X1 + 5X2 + 2X3 + 2X4 + 4X5 + 5X6 + 5X7 >= 60 (Restricción de la inteligencia)
3X1 + 2X2 + 3X3 + 2X4 + 2X5 + 2X6 + 4X7 >= 60 (Restricción de la memoria)
* El promedio mínimo de la fuerza y resistencia del grupo debe ser 2, por tanto la
suma de estas habilidades debe ser como mínimo 20*2 = 40:
3X1 + 2X2 + 3X3 + 1X4 + 2X5 + 3X6 + 3X7 >= 40 (Restricción de la fuerza)
2X1 + 1X2 + 3X3 + 4X4 + 1X5 + 3X6 + 2X7 >= 40 (Restricción de la resistencia)
* El promedio máximo de la rudeza y rebeldía del grupo debe ser de ser 2, por
tanto la suma de estas habilidades debe ser como máximo 20*2 = 40:
1X1 + 2X2 + 0X3 + 3X4 + 1X5 + 2X6 + 3X7 <= 40 (Restricción de la rudeza)
1X1 + 3X2 + 0X3 + 0X4 + 2X5 + 36 + 1X7 <= 40 (Restricción de la rebeldía)
* El grupo debe haber por lo menos, 3 que sobrevivan al clima caliente, 4 que
sobrevivan al clima frio, 1 que sobrevivan al clima seco, 2 que sobrevivan al clima
húmedo y otros 2 que sobrevivan al templado.
X2 + X3 + X4 + X6 + X7 >= 3 (Restricción de la clima caliente)
X1 + X2 +X3 + X5 + X6 + X7 >= 4 (Restricción del clima frio)
X2 + X4 + X6 >= 1 (Restricción del clima seco)
X1 + X2 + X4 + X5 + X7 >= 2 (Restricción del húmedo)
X1 + X3 + X5 + X6 + X7 >= 2 (Restricción del templado)
* La suma de las cantidades AI1 + AI2 + AI3, es decir, la cantidad de comida en total
que compra para la raza I (I=1,..7) es igual a la cantidad que la raza I va a consumir
en los 10 meses. Sabemos que cada raza consume 5 libras de su comida diario, por
tanto en los 10 meses consumirá 30*10*5=1500 libras.
#días del viaje = 30*10 = 300 días
Ración diaria por ser= 5 libras
AI1 + AI2 + AI3 = (#días del viaje) (Ración diaria por ser)XI
I=1,2,..,7
* Debemos buscar unas restricciones que cumplan:
SI: A11 < 6000 entonces A12 = 0 y A13 = 0
SI: A11 = 6000 entonces A12 < 9000 y A13 = 0
SI: A11 = 9000 y A12 = 9000 entonces A13< 15000
Y estas restricciones son:
A11 < 6000
A11 > 6000 Z11
A12 < 9000 Z11
A12 > 6000 Z12
A13 < 15000 Z12
Y lo mismo será para las otras restricciones, así que en general:
AI1 <= 6000
AI1 => 6000 ZI1
AI2 <= 9000 ZI1
AI2 => 6000 ZI2
AI3 <= 15000 ZI2
I = 1,2,..,7
* Las criaturas 5 y 6 son simbióticas, entonces:
Y5 = Y6
* Las criaturas 3 y 4 no deben ir en el mismo viaje:
Y3 + Y4 <= 1
FORMULACION EN LINGO:
SETS:
RAZA/1..7/:X,Y,COST_PRES;
CARAC/PRECI,INTEL,MEMOR,FUERZ,RESIS,RUDEZ,REBEL/:PROM_LIM;
CLIMA/CALI,FRIO,SECO,HUME,TEMP/:NUM_SOBR;
INTERV/1..3/:CANTMAX;
VAR/1..2/:;
MATRIZCARAC(RAZA,CARAC):COEF_CARAC;
MATRIZCLIMA(RAZA,CLIMA):COEF_CLIMA;
MATRIZINTERV(RAZA,INTERV):A,COST_ALIM;
AUX(RAZA,VAR):Z;
ENDSETS
DATA:
COST_PRES= 3000,4000,3000,4000,2000,3000,2000;
PROM_LIM= 3,3,3,2,2,2,2;
NUM_SOBR= 3,4,1,2,2;
CANTMAX= 6000,9000,15000;
COEF_CARAC= 2,5,3,3,2,1,1,
2,5,2,2,1,2,3,
4,2,3,3,3,0,0,
2,2,2,1,4,3,0,
5,4,2,2,1,1,2,
2,5,2,3,3,2,3,
1,5,4,3,2,3,1;
COEF_CLIMA= 0,1,0,1,1,
1,1,1,1,0,
1,1,0,0,1,
1,0,1,1,0,
0,1,0,1,1,
1,1,1,0,1,
1,1,0,1,1;
COST_ALIM= 60,50,40,
70,55,45,
70,60,50,
60,40,30,
80,70,60,
70,60,50,
90,75,60;
DIASDELVIAJE= 300;
RACIONDIARIA= 5;
ENDDATA
MIN=@SUM(RAZA:COST_PRES*Y)+@SUM(MATRIZINTERV:COST_ALIM*A);
@SUM(RAZA:Y)=5; @SUM(RAZA:X)=20; @FOR(RAZA:X<20*Y); @FOR(RAZA:Y<X);
@FOR(CARAC(J)|J#LE#5:@SUM(RAZA(I):COEF_CARAC(I,J)*X(I))>20*PROM_LIM(J));
@FOR(CARAC(J)|J#GE#6:@SUM(RAZA(I):COEF_CARAC(I,J)*X(I))<20*PROM_LIM(J));
@FOR(CLIMA(J):@SUM(RAZA(I):COEF_CLIMA(I,J)*X(I))>NUM_SOBR(J));
@FOR(RAZA(I):@SUM(INTERV(J):A(I,J))=RACIONDIARIA*DIASDELVIAJE*X(I));
@FOR(MATRIZINTERV(I,J)|J#EQ#1:A(I,J)<CANTMAX(J));
@FOR(MATRIZINTERV(I,J)|J#EQ#1:A(I,J)>CANTMAX(J)*Z(I,J));
@FOR(MATRIZINTERV(I,J)|J#EQ#2:A(I,J)<CANTMAX(J)*Z(I,J-1));
@FOR(MATRIZINTERV(I,J)|J#EQ#2:A(I,J)>CANTMAX(J)*Z(I,J));
@FOR(MATRIZINTERV(I,J)|J#EQ#3:A(I,J)<CANTMAX(J)*Z(I,J-1));
@FOR(RAZA(J)|J#EQ#1:@SUM(RAZA(I)|I#EQ#1:Y(3)+Y(4))<1);
@FOR(RAZA(J)|J#EQ#1:@SUM(RAZA(I)|I#EQ#1:Y(5)-Y(6))<0);
@FOR(RAZA:@GIN(X)); @FOR(RAZA:@BIN(Y));
FORMULACION DE LINGO (Ctr + G):
MODEL:
[_1] MIN= 60 * A_1_1 + 50 * A_1_2 + 40 * A_1_3 + 70 * A_2_1 + 55 *
A_2_2
+ 45 * A_2_3 + 70 * A_3_1 + 60 * A_3_2 + 50 * A_3_3 + 60 * A_4_1 + 40
*
A_4_2 + 30 * A_4_3 + 80 * A_5_1 + 70 * A_5_2 + 60 * A_5_3 + 70 * A_6_1
+
60 * A_6_2 + 50 * A_6_3 + 90 * A_7_1 + 75 * A_7_2 + 60 * A_7_3 + 3000
*
Y_1 + 4000 * Y_2 + 3000 * Y_3 + 4000 * Y_4 + 2000 * Y_5 + 3000 * Y_6 +
2000 * Y_7 ;
[_2] Y_1 + Y_2 + Y_3 + Y_4 + Y_5 + Y_6 + Y_7 = 5 ;
[_3] X_1 + X_2 + X_3 + X_4 + X_5 + X_6 + X_7 = 20 ;
[_4] X_1 - 20 * Y_1 <= 0 ;
[_5] X_2 - 20 * Y_2 <= 0 ;
[_6] X_3 - 20 * Y_3 <= 0 ;
[_7] X_4 - 20 * Y_4 <= 0 ;
[_8] X_5 - 20 * Y_5 <= 0 ;
[_9] X_6 - 20 * Y_6 <= 0 ;
[_10] X_7 - 20 * Y_7 <= 0 ;
[_11] - X_1 + Y_1 <= 0 ;
[_12] - X_2 + Y_2 <= 0 ;
[_13] - X_3 + Y_3 <= 0 ;
[_14] - X_4 + Y_4 <= 0 ;
[_15] - X_5 + Y_5 <= 0 ;
[_16] - X_6 + Y_6 <= 0 ;
[_17] - X_7 + Y_7 <= 0 ;
[_18] 2 * X_1 + 2 * X_2 + 4 * X_3 + 2 * X_4 + 5 * X_5 + 2 * X_6 + X_7
>=
60 ;
[_19] 5 * X_1 + 5 * X_2 + 2 * X_3 + 2 * X_4 + 4 * X_5 + 5 * X_6 + 5 *
X_7 >= 60 ;
[_20] 3 * X_1 + 2 * X_2 + 3 * X_3 + 2 * X_4 + 2 * X_5 + 2 * X_6 + 4 *
X_7 >= 60 ;
[_21] 3 * X_1 + 2 * X_2 + 3 * X_3 + X_4 + 2 * X_5 + 3 * X_6 + 3 * X_7
>=
40 ;
[_22] 2 * X_1 + X_2 + 3 * X_3 + 4 * X_4 + X_5 + 3 * X_6 + 2 * X_7 >=
40
;
[_23] X_1 + 2 * X_2 + 3 * X_4 + X_5 + 2 * X_6 + 3 * X_7 <= 40 ;
[_24] X_1 + 3 * X_2 + 2 * X_5 + 3 * X_6 + X_7 <= 40 ;
[_25] X_2 + X_3 + X_4 + X_6 + X_7 >= 3 ;
[_26] X_1 + X_2 + X_3 + X_5 + X_6 + X_7 >= 4 ;
[_27] X_2 + X_4 + X_6 >= 1 ;
[_28] X_1 + X_2 + X_4 + X_5 + X_7 >= 2 ;
[_29] X_1 + X_3 + X_5 + X_6 + X_7 >= 2 ;
[_30] A_1_1 + A_1_2 + A_1_3 - 1500 * X_1 = 0 ;
[_31] A_2_1 + A_2_2 + A_2_3 - 1500 * X_2 = 0 ;
[_32] A_3_1 + A_3_2 + A_3_3 - 1500 * X_3 = 0 ;
[_33] A_4_1 + A_4_2 + A_4_3 - 1500 * X_4 = 0 ;
[_34] A_5_1 + A_5_2 + A_5_3 - 1500 * X_5 = 0 ;
[_35] A_6_1 + A_6_2 + A_6_3 - 1500 * X_6 = 0 ;
[_36] A_7_1 + A_7_2 + A_7_3 - 1500 * X_7 = 0 ;
[_37] A_1_1 <= 6000 ;
[_38] A_2_1 <= 6000 ;
[_39] A_3_1 <= 6000 ;
[_40] A_4_1 <= 6000 ;
[_41] A_5_1 <= 6000 ;
[_42] A_6_1 <= 6000 ;
[_43] A_7_1 <= 6000 ;
[_44] - 6000 * Z_1_1 + A_1_1 >= 0 ;
[_45] - 6000 * Z_2_1 + A_2_1 >= 0 ;
[_46] - 6000 * Z_3_1 + A_3_1 >= 0 ;
[_47] - 6000 * Z_4_1 + A_4_1 >= 0 ;
[_48] - 6000 * Z_5_1 + A_5_1 >= 0 ;
[_49] - 6000 * Z_6_1 + A_6_1 >= 0 ;
[_50] - 6000 * Z_7_1 + A_7_1 >= 0 ;
[_51] - 9000 * Z_1_1 + A_1_2 <= 0 ;
[_52] - 9000 * Z_2_1 + A_2_2 <= 0 ;
[_53] - 9000 * Z_3_1 + A_3_2 <= 0 ;
[_54] - 9000 * Z_4_1 + A_4_2 <= 0 ;
[_55] - 9000 * Z_5_1 + A_5_2 <= 0 ;
[_56] - 9000 * Z_6_1 + A_6_2 <= 0 ;
[_57] - 9000 * Z_7_1 + A_7_2 <= 0 ;
[_58] - 9000 * Z_1_2 + A_1_2 >= 0 ;
[_59] - 9000 * Z_2_2 + A_2_2 >= 0 ;
[_60] - 9000 * Z_3_2 + A_3_2 >= 0 ;
[_61] - 9000 * Z_4_2 + A_4_2 >= 0 ;
[_62] - 9000 * Z_5_2 + A_5_2 >= 0 ;
[_63] - 9000 * Z_6_2 + A_6_2 >= 0 ;
[_64] - 9000 * Z_7_2 + A_7_2 >= 0 ;
[_65] - 15000 * Z_1_2 + A_1_3 <= 0 ;
[_66] - 15000 * Z_2_2 + A_2_3 <= 0 ;
[_67] - 15000 * Z_3_2 + A_3_3 <= 0 ;
[_68] - 15000 * Z_4_2 + A_4_3 <= 0 ;
[_69] - 15000 * Z_5_2 + A_5_3 <= 0 ;
[_70] - 15000 * Z_6_2 + A_6_3 <= 0 ;
[_71] - 15000 * Z_7_2 + A_7_3 <= 0 ;
[_72] Y_3 + Y_4 <= 1 ;
[_73] Y_5 - Y_6 <= 0 ;
@BIN( Z_1_1); @BIN( Z_1_2); @BIN( Z_2_1); @BIN( Z_2_2);
@BIN( Z_3_1); @BIN( Z_3_2); @BIN( Z_4_1); @BIN( Z_4_2);
@BIN( Z_5_1); @BIN( Z_5_2); @BIN( Z_6_1); @BIN( Z_6_2);
@BIN( Z_7_1); @BIN( Z_7_2); @GIN( X_1); @BIN( Y_1); @GIN(
X_2); @BIN( Y_2); @GIN( X_3); @BIN( Y_3); @GIN( X_4);
@BIN( Y_4); @GIN( X_5); @BIN( Y_5); @GIN( X_6); @BIN(
Y_6); @GIN( X_7); @BIN( Y_7);
END
SOLUCION DE LINGO (Ctrl + U):
Global optimal solution found.
Objective value: 1950000.
Objective bound: 1950000.
Infeasibilities: 0.7275958E-11
Extended solver steps: 4
Total solver iterations: 340
Variable Value Reduced Cost
DIASDELVIAJE 300.0000 0.000000
RACIONDIARIA 5.000000 0.000000
X( 1) 3.000000 90000.00
X( 2) 1.000000 105000.0
X( 3) 13.00000 75000.00
X( 4) 0.000000 90000.00
X( 5) 0.000000 120000.0
X( 6) 1.000000 105000.0
X( 7) 2.000000 135000.0
Y( 1) 1.000000 3000.000
Y( 2) 1.000000 4000.000
Y( 3) 1.000000 3000.000
Y( 4) 0.000000 4000.000
Y( 5) 0.000000 2000.000
Y( 6) 1.000000 3000.000
Y( 7) 1.000000 2000.000
COST_PRES( 1) 3000.000 0.000000
COST_PRES( 2) 4000.000 0.000000
COST_PRES( 3) 3000.000 0.000000
COST_PRES( 4) 4000.000 0.000000
COST_PRES( 5) 2000.000 0.000000
COST_PRES( 6) 3000.000 0.000000
COST_PRES( 7) 2000.000 0.000000
PROM_LIM( PRECI) 3.000000 0.000000
PROM_LIM( INTEL) 3.000000 0.000000
PROM_LIM( MEMOR) 3.000000 0.000000
PROM_LIM( FUERZ) 2.000000 0.000000
PROM_LIM( RESIS) 2.000000 0.000000
PROM_LIM( RUDEZ) 2.000000 0.000000
PROM_LIM( REBEL) 2.000000 0.000000
NUM_SOBR( CALI) 3.000000 0.000000
NUM_SOBR( FRIO) 4.000000 0.000000
NUM_SOBR( SECO) 1.000000 0.000000
NUM_SOBR( HUME) 2.000000 0.000000
NUM_SOBR( TEMP) 2.000000 0.000000
CANTMAX( 1) 6000.000 0.000000
CANTMAX( 2) 9000.000 0.000000
CANTMAX( 3) 15000.00 0.000000
COEF_CARAC( 1, PRECI) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 1, INTEL) 5.000000 0.000000
COEF_CARAC( 1, MEMOR) 3.000000 0.000000
COEF_CARAC( 1, FUERZ) 3.000000 0.000000
COEF_CARAC( 1, RESIS) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 1, RUDEZ) 1.000000 0.000000
COEF_CARAC( 1, REBEL) 1.000000 0.000000
COEF_CARAC( 2, PRECI) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 2, INTEL) 5.000000 0.000000
COEF_CARAC( 2, MEMOR) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 2, FUERZ) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 2, RESIS) 1.000000 0.000000
COEF_CARAC( 2, RUDEZ) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 2, REBEL) 3.000000 0.000000
COEF_CARAC( 3, PRECI) 4.000000 0.000000
COEF_CARAC( 3, INTEL) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 3, MEMOR) 3.000000 0.000000
COEF_CARAC( 3, FUERZ) 3.000000 0.000000
COEF_CARAC( 3, RESIS) 3.000000 0.000000
COEF_CARAC( 3, RUDEZ) 0.000000 0.000000
COEF_CARAC( 3, REBEL) 0.000000 0.000000
COEF_CARAC( 4, PRECI) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 4, INTEL) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 4, MEMOR) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 4, FUERZ) 1.000000 0.000000
COEF_CARAC( 4, RESIS) 4.000000 0.000000
COEF_CARAC( 4, RUDEZ) 3.000000 0.000000
COEF_CARAC( 4, REBEL) 0.000000 0.000000
COEF_CARAC( 5, PRECI) 5.000000 0.000000
COEF_CARAC( 5, INTEL) 4.000000 0.000000
COEF_CARAC( 5, MEMOR) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 5, FUERZ) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 5, RESIS) 1.000000 0.000000
COEF_CARAC( 5, RUDEZ) 1.000000 0.000000
COEF_CARAC( 5, REBEL) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 6, PRECI) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 6, INTEL) 5.000000 0.000000
COEF_CARAC( 6, MEMOR) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 6, FUERZ) 3.000000 0.000000
COEF_CARAC( 6, RESIS) 3.000000 0.000000
COEF_CARAC( 6, RUDEZ) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 6, REBEL) 3.000000 0.000000
COEF_CARAC( 7, PRECI) 1.000000 0.000000
COEF_CARAC( 7, INTEL) 5.000000 0.000000
COEF_CARAC( 7, MEMOR) 4.000000 0.000000
COEF_CARAC( 7, FUERZ) 3.000000 0.000000
COEF_CARAC( 7, RESIS) 2.000000 0.000000
COEF_CARAC( 7, RUDEZ) 3.000000 0.000000
COEF_CARAC( 7, REBEL) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 1, CALI) 0.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 1, FRIO) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 1, SECO) 0.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 1, HUME) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 1, TEMP) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 2, CALI) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 2, FRIO) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 2, SECO) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 2, HUME) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 2, TEMP) 0.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 3, CALI) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 3, FRIO) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 3, SECO) 0.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 3, HUME) 0.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 3, TEMP) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 4, CALI) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 4, FRIO) 0.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 4, SECO) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 4, HUME) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 4, TEMP) 0.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 5, CALI) 0.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 5, FRIO) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 5, SECO) 0.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 5, HUME) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 5, TEMP) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 6, CALI) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 6, FRIO) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 6, SECO) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 6, HUME) 0.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 6, TEMP) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 7, CALI) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 7, FRIO) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 7, SECO) 0.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 7, HUME) 1.000000 0.000000
COEF_CLIMA( 7, TEMP) 1.000000 0.000000
A( 1, 1) 4500.000 0.000000
A( 1, 2) 0.000000 0.000000
A( 1, 3) 0.000000 0.000000
A( 2, 1) 1500.000 0.000000
A( 2, 2) 0.000000 0.000000
A( 2, 3) 0.000000 0.000000
A( 3, 1) 6000.000 0.000000
A( 3, 2) 9000.000 0.000000
A( 3, 3) 4500.000 0.000000
A( 4, 1) 0.000000 0.000000
A( 4, 2) 0.000000 0.000000
A( 4, 3) 0.000000 0.000000
A( 5, 1) 0.000000 0.000000
A( 5, 2) 0.000000 0.000000
A( 5, 3) 0.000000 0.000000
A( 6, 1) 1500.000 0.000000
A( 6, 2) 0.000000 0.000000
A( 6, 3) 0.000000 0.000000
A( 7, 1) 3000.000 0.000000
A( 7, 2) 0.000000 0.000000
A( 7, 3) 0.000000 0.000000
COST_ALIM( 1, 1) 60.00000 0.000000
COST_ALIM( 1, 2) 50.00000 0.000000
COST_ALIM( 1, 3) 40.00000 0.000000
COST_ALIM( 2, 1) 70.00000 0.000000
COST_ALIM( 2, 2) 55.00000 0.000000
COST_ALIM( 2, 3) 45.00000 0.000000
COST_ALIM( 3, 1) 70.00000 0.000000
COST_ALIM( 3, 2) 60.00000 0.000000
COST_ALIM( 3, 3) 50.00000 0.000000
COST_ALIM( 4, 1) 60.00000 0.000000
COST_ALIM( 4, 2) 40.00000 0.000000
COST_ALIM( 4, 3) 30.00000 0.000000
COST_ALIM( 5, 1) 80.00000 0.000000
COST_ALIM( 5, 2) 70.00000 0.000000
COST_ALIM( 5, 3) 60.00000 0.000000
COST_ALIM( 6, 1) 70.00000 0.000000
COST_ALIM( 6, 2) 60.00000 0.000000
COST_ALIM( 6, 3) 50.00000 0.000000
COST_ALIM( 7, 1) 90.00000 0.000000
COST_ALIM( 7, 2) 75.00000 0.000000
COST_ALIM( 7, 3) 60.00000 0.000000
Z( 1, 1) 0.000000 -90000.00
Z( 1, 2) 0.000000 -300000.0
Z( 2, 1) 0.000000 -135000.0
Z( 2, 2) 0.000000 -375000.0
Z( 3, 1) 1.000000 120000.0
Z( 3, 2) 1.000000 90000.00
Z( 4, 1) 0.000000 -180000.0
Z( 4, 2) 0.000000 -450000.0
Z( 5, 1) 0.000000 -90000.00
Z( 5, 2) 0.000000 -300000.0
Z( 6, 1) 0.000000 -90000.00
Z( 6, 2) 0.000000 -300000.0
Z( 7, 1) 0.000000 -135000.0
Z( 7, 2) 0.000000 -450000.0
Row Slack or Surplus Dual Price
1 1950000. -1.000000
2 0.000000 0.000000
3 0.000000 0.000000
4 17.00000 0.000000
5 19.00000 0.000000
6 7.000000 0.000000
7 0.000000 0.000000
8 0.000000 0.000000
9 19.00000 0.000000
10 18.00000 0.000000
11 2.000000 0.000000
12 0.000000 0.000000
13 12.00000 0.000000
14 0.000000 0.000000
15 0.000000 0.000000
16 0.000000 0.000000
17 1.000000 0.000000
18 4.000000 0.000000
19 1.000000 0.000000
20 0.000000 0.000000
21 19.00000 0.000000
22 13.00000 0.000000
23 27.00000 0.000000
24 29.00000 0.000000
25 14.00000 0.000000
26 16.00000 0.000000
27 1.000000 0.000000
28 4.000000 0.000000
29 17.00000 0.000000
30 0.000000 -60.00000
31 0.000000 -70.00000
32 0.000000 -50.00000
33 0.000000 -60.00000
34 0.000000 -80.00000
35 0.000000 -70.00000
36 0.000000 -90.00000
37 1500.000 0.000000
38 4500.000 0.000000
39 0.000000 0.000000
40 6000.000 0.000000
41 6000.000 0.000000
42 4500.000 0.000000
43 3000.000 0.000000
44 4500.000 0.000000
45 1500.000 0.000000
46 0.000000 -20.00000
47 0.000000 0.000000
48 0.000000 0.000000
49 1500.000 0.000000
50 3000.000 0.000000
51 0.000000 10.00000
52 0.000000 15.00000
53 0.000000 0.000000
54 0.000000 20.00000
55 0.000000 10.00000
56 0.000000 10.00000
57 0.000000 15.00000
58 0.000000 0.000000
59 0.000000 0.000000
60 0.000000 -10.00000
61 0.000000 0.000000
62 0.000000 0.000000
63 0.000000 0.000000
64 0.000000 0.000000
65 0.000000 20.00000
66 0.000000 25.00000
67 10500.00 0.000000
68 0.000000 30.00000
69 0.000000 20.00000
70 0.000000 20.00000
71 0.000000 30.00000
72 0.000000 0.000000
73 1.000000 0.000000
