1. Caracterìsticas
1.1. Algoritmo eficiente y ràpido para encontrar el optimo
1.2. Determina la soluciòn òptima sin evaluar todos los extremos factibles.
2. Matriz de identidad
2.1. Es una matriz cuadrada
2.1.1. De orden que tiene todos los elementos diagonales iguales a uno (1) y todos los demás componentes iguales a cero (0),
2.2. La importancia de la teoría de matrices en el Método Simplex es fundamental
2.2.1. Debido a que el algoritmo se basa en dicha teoría para la resolución de sus problemas.
3. Variables
3.1. Variable de holgura (S)
3.1.1. Permiten convertir una desigualdad en igualdad.
3.1.1.1. Suelen estar representadas por la letra S, se suman si la restriccion es de signo <= y se restan si la restricciòn es de >=ambos sean iguales. para que ambos sean iguales.
3.2. Variable artificial
3.2.1. es un truco matemático para convertir inecuaciones ">=" en ecuaciones
3.2.1.1. Se da cuando la variable de holgura no proporciona coeficientes positivos,
3.2.2. Se agregan en la fase de iniciaciòn del mètodo simplex.
4. Requerimiento
4.1. 1. Se deben expresar como ecuaciones todas las restricciones
4.2. 2. El lado derecho de las restricciones no puede ser negativo
4.3. 3. Todas las variables se limitan a los valores no negativos.
5. Ventajas
5.1. Aplicables a problemas de gran escala
5.2. Soluciòn òptima
5.3. Permite identificar soluciones no factibles o ilimitadas.
6. Definición
6.1. Es un algoritmo, presente en la programacion lineal
6.1.1. Utilizado para resolver problemas donde intervienen tres o màs variables.
6.2. Método iterativo que permite ir mejorando la solución en cada paso.
6.3. Es para uso computacional debido a la complejidad de los caculos que en el intervienen.
7. Objetivos
7.1. Consiste en optimizar el valor de la funciòn.
7.2. Encontrar y probar soluciones de problemas de programaciòn lineal localizadaa en los vèrtices de optimidad.
8. Creado
8.1. En 1947 por el matemático norteamericano George Dantzig.
9. Elementos
9.1. Variables
9.1.1. Representan las incognitas del problema
9.2. Restricciones.
9.2.1. Contempla las limitaciones a la que se encuentra sujeta la resolución del problema
9.3. Función objetivo
9.3.1. Representa la meta que se pretende alcanzar.
9.3.1.1. se basan las decisiones principales para maximizar los beneficios o para minimizar costos.
10. Pasos del mètodo
10.1. 1- Se convierten las restricciones en igualidades
10.2. 2-se iguala la funciòn objetivo a cero
10.3. 3-Se agregan los coeficientes segun el numero de restricciones
10.4. 4 Se inicia la tabla simplex o matriz nueva.
11. Tipos de optimizaciòn
11.1. Maximiza
11.1.1. Obtener el valor obtimo mayor
11.2. Minimizar
11.2.1. Obtener el valor òptimo menor.