# data[].attributes.body
El análisis de sensibilidad se hace después de obtener la solución óptima (actual) de un modelo de PL. La meta es determinar si los cambios en los coeficientes del modelo dejaran inalterada la solución actual y, de no ser así, como obtener con eficiencia una manera optima (suponiendo que existe una).

# data[].attributes.body
El método simplex dual resulta ser una estrategia algoritmica eficiente cuando luego de llevar un modelo de programación lineal a su forma estándar, la aplicación del método simplex no es inmediata o más bien compleja, por ejemplo, puede requerir la utilización del método simplex de 2 fases.

# data[].attributes.body
En el método dual símplex, el cuadro simplex inicial debe tener un renglón objetivo optimo por lo menos con una variable básica no factible (< 0). Para mantener la optimalidad y, simultáneamente, avanzar hacia la factibilidad en cada nueva iteración, se emplearan las dos condiciones siguientes:
Condición Dual de Factibilidad: La variable de salida, x, es la variable básica que tiene el valor más negativo, con empates que se rompen arbitrariamente. Si todas las variables básicas son no negativas, el algoritmo termina.
Condición Dual de Optimalidad : La variable de entrada esta determinada entre las variables no básicas como la correspondiente a
min {øzj - cj ø, rj < 0}
no básicas rj.

# data[].attributes.attachment_link.description
investigacion de operaciones. metodo dual simplex

# data[].attributes.body
Cada problema de programación lineal tiene un segundo problema asociado con el. Uno se denomina primal y el otro dual. Los 2 poseen propiedades muy relacionadas, de tal manera que la solución óptima a un problema proporciona información completa sobre la solución óptima para el otro.

Las relaciones entre el primal y el dual se utilizan para reducir el esfuerzo de computo en ciertos problemas y para obtener información adicional sobre las variaciones en la solución óptima debidas a ciertos cambios en los coeficientes y en la formulación del problema. Esto se conoce como análisis de sensibilidad o post-optimidad.

# data[].attributes.body
Al hacer el análisis de sensibilidad, nos interesamos en un resultado principal: si los cambios en los coeficientes del modelo cambiaran (la optimilida o la factibilidad) de la solución actual. De ser así ¿ Cómo es posible determinar la nueva optima (sí existe una)?.

Para obtener los resultados deseados de una manera eficiente, necesitamos comprender como los cálculos símplex se ven afectados cuando se hacen cambios en los coeficientes originales del modelo. En particular, ¿Cómo se ven afectadas la optimalidad (coeficientes del renglón objetivo) y la factibilidad lado derecho de la tabla símplex cuando se hacen estos cambios?

# data[].attributes.attachment_link.description
Planteamiento de un problema dual. -solución de un problema dual. -interpretación de los resultados del problema dual. Presentado por: Lauren Echeverria Yuris Triana Alvaro Rosales investigacion de operaciones grupo # 5