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UNIVERCIDAD CRISTIANA DE HONDURAS

ASIGNATURA:
Métodos Cuantitativos
Catedrática:
Ing. Karla Zuniga
Alumna:
Linda Mariely Zelaya
Tema:
Modelos de transporte y asignación
Lugar y Fecha:
Catacamas, 19 julio 2021

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Un modelo general de PL para problemas de transporte

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Un modelo general de PL para problemas de transporte

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El número de variables y restricciones para un problema de transporte típico se determina por el número de fuentes y destinos.

Un problema de asignación es equivalente a un problema de transporte, donde cada oferta y cada demanda son iguales a 1.

En un problema de transporte, si los artículos deben pasar por un punto intermedio (llamado punto de trasbordo) antes de llegar al destino final, se trata de un problema de trasbordo.

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Un problema de transporte con puntos intermedios es un problema de trasbordo.

Las restricciones especiales de trasbordo forman parte del problema con programación lineal.

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Representacion Grafica

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El método húngaro de asignación
brinda un medio eficiente para encontrar la solución óptima sin tener que hacer una comparación directa de todas las opciones.
En un problema de asignación balanceado, el número de filas es igual al número de columnas.
Problemas de asignación de maximización

Es muy sencillo convertir los problemas de maximización en problemas de minimización. Esto se hace restando cada clasificación de la mayor clasificación en la tabla

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Unidad 2: Modelos de transporte y asignación - Investigación operativa

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Degeneración en los problemas de transporte

Ocurre cuando el número de cuadros ocupados o rutas asignadas en una tabla de solución de transporte es menor que el número de filas más el número de columnas menos 1. Esta situación puede surgir en la solución inicial o en cualquier solución subsecuente

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Pasos del algoritmo de transporte (minimización) 1. Establecer una tabla de transporte balanceada. 

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Pasos del algoritmo de transporte (minimización) 1. Establecer una tabla de transporte balanceada. 

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2. Desarrollar una solución inicial con el método de la esquina noroeste.
3. Calcular un índice de mejora para cada celda vacía con el método del salto de piedra en piedra. Si los índices de mejora son todos no negativos, hay que detenerse; se encontró la solución óptima. Si hay algún índice negativo, se debe continuar al paso 4.
4. Seleccionar la celda con el índice de mejora que indique la mayor disminución en el costo. Llenar este cuadro con la trayectoria del salto de piedra en piedra e ir al paso 3

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es una técnica iterativa para movernos de una solución factible inicial a una solución factible óptima. Este proceso tiene dos partes distintas: La primera se trata de probar la solución actual para determinar si es posible mejorarla, y la segunda implica hacer cambios a la solución actual con la finalidad de obtener una solución mejorada. Este proceso continúa hasta que se alcanza la solución óptima.