Algoritmo Simplex De Maximización Y Minimización

ALGORITMO SIMPLEX DE MAXIMIZACIÓN Y MINIMIZACIÓN
Las siguientes afirmaciones son comentarios inexactos de los seis conceptos de solución de la sección 4.1, pág. 103, del libro: Introducción a laInvestigación de Operaciones, de Hillier y Lieberman. En cada caso explica qué está mal:
1. La mejor solución FEV (soluciones factibles en los vértices) siempre es óptima.
Se esta haciendomención de 5 puntos que se encuentran en los vértices de la región factible, de los cuales no todos los vértices son las soluciones óptimas.
2. Una iteración del método simplex verifica si la solución FEVactual es óptima y, si no lo es, se desplaza hacia una nueva solución FEV.
Llega a ser un algoritmo iterativo. Que se caracterizan por ejecutarse mediante ciclos. Estos algoritmos son muy útilesal momento de realizar tareas repetitivas (como recorrer un arreglo de datos). Casi todos los lenguajes de programación modernos tienen palabras reservadas para la realización de iteraciones.

3.Aunque se puede elegir cualquier solución FEV como solución FEV inicial, el método simplex siempre comienza en el origen.
Si ya que al ser el paso inicial del método simplex se llega a elegir elorigen.
4. Cuando el método simplex está listo para elegir una nueva solución FEV para moverse de la solución FEV actual, sólo considera las soluciones adyacentes porque es probable que una de ellassea óptima.
Cada vez que el método simplex realiza una iteración para moverse de la solución FEV actual a una mejor, siempre escoge una solución FEV adyacente a la actual.

5. Para elegir lanueva solución FEV y moverse de la solución FEV actual, el método simplex identifica todas las soluciones FEV adyacentes y determina cuál proporciona la mayor tasa de mejoramiento del valor de lafunción objetivo.
La prueba de optimalidad consiste simplemente en verificar si alguna de las aristas lleva a una tasa positiva de mejoramiento en Z. Sin ninguna la hace, la solución FEV actual es...