Características del
Método simplex aplicado
Comienza con una asignación inicial válida (aunque no óptima) y utiliza una estrategia iterativa para llegar a la solución óptima.
El algoritmo termina cuando no es posible mejorar más la solución, es decir, cuando todos los costos reducidos son no negativos.
El método simplex mejora la solución paso a paso, moviéndose de una solución básica factible a otra mejor, minimizando el costo total de transporte.
02
03
01
Condiciones de Optimalidad
Solución Básica Factible Inicial
Optimización Iterativa
Las variables básicas son las rutas activas (en uso), mientras que las no básicas representan las rutas no utilizadas. El algoritmo ajusta estas variables en cada iteración.
Se utiliza una regla de pivotaje para decidir qué variables deben entrar o salir de la solución, cambiando las rutas de transporte y ajustando la asignación de productos.
04
05
Variables Básicas y No Básicas
Regla de Pivotaje
Ref10-Investigación de Operaciones
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Created on November 4, 2025
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Características del
Método simplex aplicado
Comienza con una asignación inicial válida (aunque no óptima) y utiliza una estrategia iterativa para llegar a la solución óptima.
El algoritmo termina cuando no es posible mejorar más la solución, es decir, cuando todos los costos reducidos son no negativos.
El método simplex mejora la solución paso a paso, moviéndose de una solución básica factible a otra mejor, minimizando el costo total de transporte.
02
03
01
Condiciones de Optimalidad
Solución Básica Factible Inicial
Optimización Iterativa
Las variables básicas son las rutas activas (en uso), mientras que las no básicas representan las rutas no utilizadas. El algoritmo ajusta estas variables en cada iteración.
Se utiliza una regla de pivotaje para decidir qué variables deben entrar o salir de la solución, cambiando las rutas de transporte y ajustando la asignación de productos.
04
05
Variables Básicas y No Básicas
Regla de Pivotaje