Arbol de decisión, las líneas de espera y analisis de Markov

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Y1=9(0) +4y2 = 30

4y2 = 30

y2 =30/4

y2 = 7,5

y2= 9y1 +4(0) = 30

= 9y1= 30

y1= 30/9

y1= 3,33

2Y1+ 3 Y2≤ 8 (2)

2Y1+ 3 Y2 = 16 coordenadas (0, 5.33) (8,0)

Y1=0 2Y1+ 3 Y2 = 16

2(0) + 3y2 = 16

y2 = 16/ 3

y2 = 5,33

y2=0 2Y1+ 3 Y2 = 16

2y1 + 3(0) =16

2y1 = 16

y1 =16/2

y1 = 8

– Y1+ Y2≤ 2 (3) coordenadas (0, 6) (6,0)

– Y1+ Y2 = 6

y1=0

– Y1(0)+ Y2 =6

y2=6

y2=0

– Y1+ Y2 = 6

– Y1+ Y2(0) = 6

– Y1= 6

Y2≤ 3 (4) coordenadas (0,12)

Y2= 12

y1 = 0

[pic 1]

- Justifica detalladamente el motivo por el cual seleccionaste el modelo para solucionar el problema; puedes realizar tu explicación haciendo uso del material visto en clases e incluso consultar otras fuentes.

En este problema contamos con dos variables, las frituras y los refrescos. (y1 y y2) el método gráfico nos indica que para hacer uso de el es necesario que el modelo de programación lineal sea únicamente de dos variables, cuya función objetivo sea de minimizar o maximizar.

- Lleva a cabo la formulación, desarrollo y solución del problema, de acuerdo a las características del modelo de programación lineal seleccionado.

- Elabora tu conclusión incluyendo lo siguiente:

- El porqué del modelo seleccionado.

- Interpretación de los resultados obtenidos del problema, qué nos indican.

- Conclusión general de la actividad.

- Integra un reporte con toda la información desarrollada.

Conclusión

El modelo gráfico se utilizó para la solución de este problema ya que contaba con día variable (y1, y2) frituras y refrescos respectivamente. En la gráfica se mostrarían las coordenadas que corresponden al resultado de las restricciones. Es un modelo fácil de usar, como ventaja al método simplex

En el área en amarillo representa las soluciones factibles del modelo gráfico cualquier valor dentro de esta aria satisface cada una de las restricciones y los valores que están fuera del área amarilla serían una solución no factible al modelo

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