Cuando se resuelve un modelo de programación lineal entera, la solución viene determinada, en primera instancia, por el conjunto de oportunidades del problema. Así, cualquier modificación de este conjunto puede conllevar un cambio en la solución obtenida, lo que da lugar a la necesidad de que todos los elementos que aparecen en las restricciones del problema estén bien definidos. Sin embargo, en aplicaciones reales, esta definición exacta es compleja. Debido a esto, en este trabajo realizamos un estudio acerca de la variación que sufre el óptimo de un problema de variable entera cuando los recursos cambian. Para ello, hacemos uso de las técnicas de análisis difuso que permiten la inclusión de la incertidumbre en dichos parámetros. Así, ofrecemos en primer lugar el modelo teórico que proponemos y, a continuación, lo ejemplificamos a través de un problema que nos permite analizar la potencialidad inicial del trabajo propuesto.
When solving an integer linear programming model, the solution is determined initially, by the feasible set of the problem. Thus any change of this set may involve a change in the solution obtained. Therefore, all items that appear in the constraints of the problem should be well defined. However, in real problems, it is a complex task. Because of this, in this paper we analyze the variation resulting in the optimum point when resources change. For this, we use fuzzy analysis to include uncertainty in these parameters. So, first, we provide the theoretical model we propose and then exemplify it through a problem that allows us to analyze the preliminary potential of the proposed work.
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