Reoptimización (I)

Con frecuencia, después de encontrar una solución óptima para una versión de un modelo de programación líneal, el problema debe resolverse de nuevo para un modelo ligeramente diferente. Casi siempre se tiene que resolver varias veces durante la etapa de verificación de modelo, y por lo general se hace lo mismo un gran número de veces durante las etapas de análisis posóptimo.

Una manera de hacerlo es sencillamente aplicar el método símplex desde el principio a cada nueva versión del modelo, aunque cada corrida pueda requerir, en problemas grandes cientos o miles de operaciones. Sin embargo, una forma mucho más eficiente es la de reoptimizar. La reoptimización deduce los cambios que deben introducirse a la tabla símplex final como consecuencia de los cambios en el modelo y después usa la solución óptima del modelo anterior como solución básica inicial para resolver el nuevo modelo. Si esta solución es factible para el nuevo modelo, se puede aplicar el método símplex en la forma usual, a partir de esta solución básica factible inicial. Si la solución no es factible, tal vez se pueda aplicar un algoritmo similar llamado método símplex dual para encontrar la nueva solución óptima, tras comenzar con esta solución básica inicial.