Solucion SWISS MILK

SWISS MILK
Definición de variables

AL: Producción enviada de la granja A hacia Lausanne.
BL: Producción enviada de la granja B hacia Lausanne.
CL: Producción enviada de la granja C hacia Lausanne.
AG: Producción enviada de la granja A hacia Geneva.
BG: Producción enviada de la granja B hacia Geneva.
CG: Producción enviada de la granja C hacia Geneva.
AN: Producción enviada de la granja A haciaNyon.
BN: Producción enviada de la granja B hacia Nyon.
CN: Producción enviada de la granja C hacia Nyon.

Función Objetivo
MAX Z : 1.4AL + 1.4BL + 1.4CL + 1.4AG + 1.4BG + 1.4CG +1.4AN + 1.4BN +
1.4CN - 0.5AL - 0.5AG - 0.5AN - 0.6BL - 0.6BG - 0.6BN - 0.9CL - 0.9CG 0.9CN - 0.4AL - 0.2 AG - 0.6 AN - 0.2 BL - 0.4 BG - 0.3 BN - 0.3 CL - 0.2 CG 0.1 CN
SUBJECT TO
AL + BL + CL <= 800
AG + BG + CG <= 800AN + BN + CN <= 350
AL + AG + AN <= 1000
BL + BG + BN <= 500
CL + CG + CN <= 300
END

Informe en LINDO

LP OPTIMUM FOUND AT STEP

4

OBJECTIVE FUNCTION VALUE

1)

1080.000

VARIABLE

VALUE

REDUCED COST

AL

200.000000

0.000000

BL

500.000000

0.000000

CL

0.000000

AG

800.000000

BG

0.000000

0.400000

CG

0.000000

0.300000

AN

0.000000

0.200000

BN

0.000000

0.100000

CN

300.0000000.200000
0.000000

0.000000

ROW SLACK OR SURPLUS

DUAL PRICES

2)

100.000000

3)

0.000000

0.200000

4)

50.000000

0.000000

5)

0.000000

0.500000

6)

0.000000

0.600000

7)

0.000000

0.400000

NO. ITERATIONS=

0.000000

4

RANGES IN WHICH THE BASIS IS UNCHANGED:

OBJ COEFFICIENT RANGES
VARIABLE

CURRENT
COEF

ALLOWABLE

INCREASE

ALLOWABLE

DECREASE

AL

0.500000

0.200000

0.200000

BL0.600000

INFINITY

0.100000

CL

0.200000

0.200000

INFINITY

AG

0.700000

INFINITY

0.200000

BG

0.400000

0.400000

INFINITY

CG

0.300000

0.300000

INFINITY

AN

0.300000

0.200000

INFINITY

BN

0.500000

0.100000

INFINITY

CN

0.400000

INFINITY

0.200000

RIGHTHAND SIDE RANGES
ROW

CURRENT
RHS

ALLOWABLE

INCREASE

ALLOWABLE

DECREASE

2

800.000000

INFINITY

100.000000

3

800.000000200.000000

4

350.000000

INFINITY

5

1000.000000

100.000000

200.000000

6

500.000000

100.000000

500.000000

7

300.000000

50.000000

300.000000

100.000000
50.000000

Método de Esquina Nor Oeste

Costo Total
800 (0.9) + 200 (0.7) + 500 (1) + 100 (1) + 200 (1) + 150 (0) = 1670

Método de Voguel

Costo Total
200 (0.9) + 800 (0.7) + 500 (0.8) + 100 (1.2) + 200 (1) + 150 (0) = 1460Método de Distribución Modificada

Costo Total
200 (0.9) + 800 (0.7) + 500 (0.8) + 100 (0) + 300 (1) + 50 (0) =

1440

Solución a las preguntas

a. En la solución óptima (máximo beneficio posible), ¿cuál de las granjas
estaban operando a plena capacidad y que las demandas de las
ciudades eran totalmente satisfactorias?

- Todas las granjas operan a su máxima capacidad.
- La ciudad que satisface sudemanda al 100% es Geneva.

b. Si el costo de aumentar la capacidad es la misma en todas las granjas
¿ Cual debe elegir Yann elegir y por qué?

Agregando capacidad en granja A
300 (0.9) + 800 (0.7) + 50 (1.1) + 500 (0.8) + 300 (1) = 1585
Agregando capacidad en granja B
200 (0.9) + 800 (0.7) + 600 (0.8) + 5 (0.9) + 300 (1) = 1565
Agregando capacidad en granja C
200 (0.9) + 800 (0.7) + 600 (0.8) + 100(1.2) + 350 (1) = 1610

Yann debe de elegir aumentar la capacidad de la granja B pues sus costos son
menores.

c. Si la granja B tuvo que cerrar temporalmente para el trabajo de
mantenimiento, ¿Cuál sería el impacto sobre las ganancias diarias?

Las ganancias se reducen de 1080 a 780

LP OPTIMUM FOUND AT STEP

4

OBJECTIVE FUNCTION VALUE

1)

780.0000

VARIABLE

VALUE

REDUCED COST

AL200.000000

0.000000

CL

0.000000

AG

800.000000

CG

0.000000

0.300000

AN

0.000000

0.200000

CN

300.000000

0.200000
0.000000

0.000000

ROW SLACK OR SURPLUS

DUAL PRICES

2)

600.000000

3)

0.000000

0.200000

4)

50.000000

0.000000

5)

0.000000

0.500000

6)

0.000000

0.400000

NO. ITERATIONS=

0.000000

4

RANGES IN WHICH THE BASIS IS UNCHANGED:

OBJ COEFFICIENT RANGES
VARIABLE

CURRENT...