Consulte las páginas 18-20 del artículo al que se hace referencia en el pie de página de la sección 2.2 que describe un estudio de IO realizado para el Rijkswaterstaat, de Holanda. Describa una lección importante aprendida con la validación del modelo en este estudio.

lunes, 5 de mayo de 2014

Conclusiones Teoría de dualidad y análisis de sensibilidad

Todo problema de programación lineal tiene, asociado a él, un problema de programación lineal dual. Existen ciertas relaciones útiles entre el problema original (primal) y su problema dual que refuerzan la habilidad para analizar el problema primal. Por ejemplo, la interpretación económica del problema dual proporciona los precios sombra que miden el valor marginal de los recursos en el problema primal, al igual que permiten dar una interpretación del método símplex. Puesto que el método símplex se puede aplicar directamente a cualquiera de los dos problemas para obtener la solución de ambos al mismo tiempo, es posible ahorrar una gran cantidad de esfuerzo computacional si se maneja directamente el problema dual. La teoría de dualidad, que incluye el método símplex dual para trabajar con soluciones básicas superóptimas, juega un papel de gran importancia en el análisis de sensibilidad.

Los valores usados como parámetros de un modelo de programación lineal son sólo estimaciones. Por lo tanto, es necesario llevar a cabo el análisis de sensibilidad para investigar lo que ocurre si las estimaciones están equivocadas. La idea fundamental de la sección 5.3 proporciona la clave para realizar esta investigación de manera eficiente. Los objetivos generales son identificar los parámetros relativamente sensibles que afectan la solución óptima, para tratar de estimarlos con más cuidado y después elegir una solución que se mantenga como buena en un cierto intervalo de valores posibles de estos parámetros sensibles. Este análisis constituye una parte muy importante de los estudios de programación líneal.

1 comentario:

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