Infografia Vertical Quadro Magnético

Programación Lineal VZ Programación por metas

Cuadro comparativo

Modelos de submetas dentro de una meta

Aspecto a comparar

Modelos de metas múltiples

Modelos de una sola meta

Programación Lineal

Programación por Metas

Número de Metas

Enfoque Principal

Aplicación Común

Flexibilidad

Desventajas

Ventajas

Método de Solución

Optimización de múltiples metas, buscando una solución que balancee las prioridades de las metas.

Se usan técnicas como ponderación, jerarquización de metas o incorporación de variables de desviación para penalizar el incumplimiento de ciertas metas.

Diseñado para manejar múltiples metas (aunque puede ser una).

Optimización de una sola función objetivo, maximizando o minimizando un resultado.

Solo una meta o función objetivo

Simplex, branch and bound, entre otros métodos clásicos de optimización para problemas lineales.

Ideal para situaciones con múltiples objetivos en conflicto.

Eficiente para resolver problemas con una única función objetivo clara.

Mayor complejidad en el modelado y resolución.

No es adecuado para problemas con varios objetivos simultáneos.

Alta flexibilidad, ya que permite ajustes en función de la importancia relativa de cada meta o submeta.

Menor flexibilidad: el problema se basa en una única función objetivo fija.

Problemas con una meta clara y única, como maximización de ganancias o minimización de costos.

Proyectos que requieren la optimización simultánea de varios objetivos (ej. planeación financiera, asignación de recursos, producción con múltiples criterios).

La programación lineal es más adecuada para problemas que solo necesitan optimizar una meta clara y simple. La programación por metas puede manejar una meta principal con submetas o restricciones adicionales, proporcionando mayor flexibilidad.

La programación por metas es la herramienta ideal para equilibrar múltiples metas, mientras que la programación lineal es limitada a una sola meta, aunque puede adaptarse mediante técnicas adicionales.

En la programación por metas, las submetas pueden tratarse explícitamente como parte del problema principal. En programación lineal, para lograr algo similar, es necesario reformular el problema o incluir más restricciones.