Las funciones en las cuales se desea asignar recursos entre actividades competitivas, buscando maximizar una función, o minimizar una función por lo general en un entorno restringido.

Un modelo no se mas que representación idealizado de la realidad. La modelación no es más que pensar y seguir secuencias lógicas; es una mezcla de arte y ciencia.

1) Formulación de problema: para hallar la solución de un problema, es necesario saber que existe un problema y en que consiste; diagnosticar el problema en este paso se obtienen los datos.

2) Construcción del modelo matemático que representa el sistema bajo el estudio: los sistemas productivos y económicos no se pueden experimentar físicamente con ellos las diversas variantes para hallar la repuesta, ya sea buena u óptima; por eso se construye un modelo por medio de ecuaciones que permitan experimentar con este.

3) Derivar una solución desde el modelo (aplicación del modelo): una vez que el modelo esta construyendo, es posible derivar una solución de este.

4) Probar el modelo y evaluar la solución: consiste en las valoraciones prácticas del resultado con parámetros simulados o como en consecuencia de situaciones anteriores para probar su validez.

5) Implementación y mantenimiento de la solución: consiste en la implementación de la solución hallada. Esta puede desarrollarse a pequeña escala (pilotaje) o en totalidad del sistema, dependiendo de la magnitud e importancia de este.

1) No se debe modelar un modelo complicado si con uno simple es suficiente.

2) El problema no debe ajustarse al modelo o método de solución.

3) La fase deductiva de la modelación debe realizarse rigurosamente.

4) Los modelos deben validarse antes de su implementación.

5) Nunca debe pensarse que el modelo es el sistema real.

6) Un modelo nunca debe criticarse por algo para lo que no fue hecho.

7) No venda un modelo como perfección máxima.

8) Uno de los primeros beneficios de la modelación reside en el desarrollo del modelo.

9) Un modelo es tan bueno o es tan malo como la información con que se trabaja.

10) Los modelos no pueden reemplazar al decisor.

Es una técnica cuantitativa, la cual emplea para resolver problemas llamados de asignación de recursos.

Es un método analítico de solución de problemas de programación lineal capaz 

de resolver más complejos que los resultados mediante el método gráfico 

sin restricciones en el número de variables.

El nombre de programación lineal no procede de la creación de programas de computador, 

si no del termino militar programar, que significa planes o propuestas de tiempo para el entrenamiento, la logística o el despliegue de las unidades de combate.

-Muchos problemas pueden ser formulados por programación lineal.

-Posee técnicas eficientes para resolver este tipo de problema.

-Los resultados obtenidos con la utilización del software proporcionan información útil relacionada, con la que se pasaría a la solución optima si se cambian algunos coeficientes del modelo

Consiste en encontrar el máximo y el mínimo de una función teniendo en cuenta una serie de limitaciones (restricciones) impuestos por las condiciones materiales en la que se desarrolla nuestro problema.

1) En la distribución de productos desde un conjunto de destinos

2)  En problemas de asignación de recursos entre varios productos

3) Para maximizar

4) En el caso de problema de mezclas

5) En la distribución de la producción entre plantas

Son aquellos problemas en los cuales se desea obtener el Max y el min de una función con un número determinado de variables, estando los valores de esto sujeto a ciertas limitaciones.

Dada una función lineal de varia variables se quiere determinar valores no negativos para dichas variables que maximicen o minimicen el valor de la función lineal, sujeta a ciertas condiciones que asumen la forma de un sistema de un sistema de ecuación y/o inecuaciones lineales.

-Variables de decisión (X_i): representa las actividades que compiten por los recursos.

-Coeficiente económico: Representa el objetivo que se deberá optimizar.

-Función objetivo: Función lineal que representa en variable Z. el valor óptimo, el cual puede maximizar o minimizar.

-Restricciones; relaciones lógico-matemáticas lineales que representan limitaciones que se oponen al objetivo que se quiere alcanzar.

-Condiciones de no negatividad: Restricciones que acotan el rango de valores de las variables en la solución al campo de números reales no negativos.

¿Cuáles son los pasos de modelado de un problema de programación lineal?

1-Identificar el conjunto de unidades de decisión que afectan al sistema objetivo del estudio.

2-Buscar la relación cualitativa y/o cuantitativa de las variables y su importancia relativa.

3-Seleccionar las variables de decisión, el coeficiente económico y las causas que provocan restricciones.

problema de programación lineal?

1. ¿Cuáles son las variables de decisión?

2. ¿Cuáles son los parámetros?

3. ¿Cuáles son los coeficientes económicos que se han de optimizar? ¿Cuál es la función objetivo? ¿De qué manera se relaciona el objetivo con las variables de decisión que definen el problema? ¿Es un problema de maximización o minimización?

4. ¿Cuáles son las restricciones? Es decir, ¿Qué requerimientos se debe de cumplir? ¿Debería un tipo de restricción de desigualdad o igualdad? ¿Cuáles son las conexiones entre las variables?

Explique con el modelo de la pregunta 15 las suposiciones del modelo de programación lineal.

De la solución se observa que:

• Deben producirse semanalmente 320 muñecas Lily y 360 muñecas
  

•  Se utiliza todo el compuesto especial de plástico, así como todo el