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	<title>Ejercicios archivos &#187; Ingenieria Industrial Online</title>
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	<title>Ejercicios archivos &#187; Ingenieria Industrial Online</title>
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	<item>
		<title>Ejercicios de programación lineal (segunda parte)</title>
		<link>https://ingenieriaindustrialonline.com/investigacion-de-operaciones/ejercicios-de-programacion-lineal-2/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Bryan Salazar López]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 06 Jun 2019 21:27:01 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Investigación de operaciones]]></category>
		<category><![CDATA[Ejercicios]]></category>
		<category><![CDATA[Ejercicios resueltos]]></category>
		<category><![CDATA[Programación lineal]]></category>
		<category><![CDATA[Solver]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>A continuación, presentamos la solución a una serie de ejercicios de programación lineal. Encontrarán diversas variaciones del problema básico, aplicadas en diversos contextos. Los invitamos también a repasar los conceptos relacionados con: Problema No. 6 Un empresario pretende fabricar dos tipos de congeladores denominados A y B. Cada uno de ellos debe pasar por tres &#8230;</p>
<p>La entrada <a href="https://ingenieriaindustrialonline.com/investigacion-de-operaciones/ejercicios-de-programacion-lineal-2/">Ejercicios de programación lineal (segunda parte)</a> se publicó primero en <a href="https://ingenieriaindustrialonline.com">Ingenieria Industrial Online</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>A continuación, presentamos la solución a una serie de ejercicios de programación lineal. Encontrarán diversas variaciones del problema básico, aplicadas en diversos contextos. Los invitamos también a repasar los conceptos relacionados con:</p>

		<div class="checklist tie-list-shortcode">
<ul>
<li><a href="https://ingenieriaindustrialonline.com/investigacion-de-operaciones/programacion-lineal/"><strong>Programación lineal</strong></a></li>
<li><a href="https://ingenieriaindustrialonline.com/investigacion-de-operaciones/programacion-lineal-entera-con-google-or-tools/"><strong>Programación lineal entera</strong></a></li>
<li><a href="https://ingenieriaindustrialonline.com/investigacion-de-operaciones/programacion-lineal-mixta-con-google-or-tools/"><strong>Programación mixta</strong></a></li>
</ul>

		</div>
	
<h2 id="cc-m-header-6080360113" class="">Problema No. 6</h2>
<blockquote class="aligncenter quote-simple "><p>Un empresario pretende fabricar dos tipos de congeladores denominados A y B. Cada uno de ellos debe pasar por tres operaciones antes de su comercialización: Ensamblaje, pintura y control de calidad. Los congeladores requieren, respectivamente, 2,5 y 3 horas de ensamblaje, 3 y 6 Kg. de esmalte para su pintura y 14 y 10 horas de control de calidad. Los costos totales de fabricación por unidad son, respectivamente, 30 y 28, y los precios de venta 52 y 48, todos ellos en miles de pesos.</p></blockquote>
<blockquote class="aligncenter quote-simple "><p>El empresario dispone semanalmente de máximo, 4500 horas para ensamblaje, de máximo 8400 Kg. de esmalte y 20000 horas máximo, para control de calidad. Los estudios de mercado muestran que la demanda semanal de congeladores no supera las 1700 unidades y que, en particular, la de tipo A es de, al menos 600 unidades.</p></blockquote>
<p><img decoding="async" class="aligncenter size-full wp-image-2873" src="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-459.png" alt="" width="475" height="170" srcset="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-459.png 475w, https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-459-300x107.png 300w" sizes="(max-width: 475px) 100vw, 475px" /></p>
<div id="cc-m-6080360513" class="j-module n j-text ">
<p><strong>Definición de variables</strong></p>
<p>A = Cantidad de congeladores tipo A a producir.</p>
<p>B = Cantidad de congeladores tipo B a producir.</p>
<p><strong>Restricciones</strong></p>
<p>2,5A + 3,0B &lt;= 4500 (Horas de ensamblaje)</p>
<p>3A + 6B &lt;= 8400 (Kg de pintura)</p>
<p>14A + 10B &lt;= 20000 (Horas de control de calidad)</p>
<p>A + B &lt;= 1700 (Restricciones de mercado)</p>
<p>A &gt;= 600 (Política de ventas de congeladores tipo A)</p>
<p>A; B &gt;= 0 (No negatividad)</p>
<p>A;B = Enteros</p>
<p><strong>Función objetivo</strong></p>
<p>Zmax = 22A + 20B</p>
<p><strong>Solución del modelo mediante SOLVER</strong></p>
<p><img decoding="async" class="aligncenter size-full wp-image-2874" src="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-460.png" alt="" width="573" height="283" srcset="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-460.png 573w, https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-460-300x148.png 300w" sizes="(max-width: 573px) 100vw, 573px" /></p>

		<div class="clearfix"></div>
		<hr style="margin-top:20px; margin-bottom:20px;" class="divider divider-solid">
	
<h2 id="cc-m-header-6080360913" class="">Problema No. 7 (Combinaciones)</h2>
<blockquote class="aligncenter quote-simple "><p>Una empresa de confecciones puede producir 1000 pantalones o 3000 blusas (o una combinación de ambos) diariamente. El departamento de acabado puede trabajar sobre 1500 pantalones o sobre 2000 blusas (o una combinación de ambos) cada día; el departamento de mercadeo requiere que se produzcan diariamente al menos 400 pantalones. Si el beneficio de un pantalón es de $ 4000 y el de una blusa es de $ 3000. ¿Cuántas unidades se deben producir de cada uno para maximizar las utilidades?</p></blockquote>
<div id="cc-m-6080361213" class="j-module n j-text ">
<p><strong>Definición de variables</strong></p>
<p>X = Cantidad de pantalones a producir diariamente.</p>
<p>Y = Cantidad de blusas a producir diariamente.</p>
<p><strong>Restricciones</strong></p>
<p>(X/1000) + (Y/3000) &lt;= 1</p>
<p>(X/1500) + (Y/2000) &lt;= 1</p>
<p>X &gt;= 400</p>
<p>X;Y = Enteros</p>
<p><strong>Función objetivo</strong></p>
<p>Zmax = 4000X + 3000Y</p>
</div>
<div id="cc-m-6080361313" class="j-module n j-text ">
<p><strong>Solución mediante SOLVER</strong></p>
</div>
<p><img decoding="async" class="aligncenter size-full wp-image-2876" src="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-461.png" alt="" width="601" height="249" srcset="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-461.png 601w, https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-461-300x124.png 300w" sizes="(max-width: 601px) 100vw, 601px" /></p>

		<div class="clearfix"></div>
		<hr style="margin-top:20px; margin-bottom:20px;" class="divider divider-solid">
	
<h2 id="cc-m-header-6080361613" class="">Problema No. 8</h2>
<blockquote class="aligncenter quote-simple "><p>El granjero Leary cultiva trigo y maíz en su granja con un terrero cultivable de 45 acres. El puede vender a lo más 140 bultos de trigo y 120 bultos de maíz. Cada acre que él planta con trigo produce 5 bultos, mientras que cada acre plantado con maíz produce 4 bultos. El trigo se vende a 30 dólares el bulto, mientras que el maíz a 50 dólares el bulto. Para cosechar un acre de trigo requiere 6 horas de labor; cosechar un acre de maíz requiere 10 horas. Se pueden contratar hasta 350 horas de labor a 10 dólares la hora. Para maximizar las ganancias, el granjero formuló y resolvió un modelo lineal</p></blockquote>
<p><strong>Definición de las variables</strong></p>
<p>X = Cantidad de bultos de trigo a producir.</p>
<p>Y = Cantidad de bultos de maíz a producir.</p>
<p><strong>Restricciones</strong></p>
<p>(X/5) + (Y/4) &lt;= 45</p>
<p>X &lt;= 140</p>
<p>Y &lt;= 120</p>
<p>(6(X/5)) + (10(Y/4)) &lt;= 350</p>
<p>X;Y = Enteros</p>
<p><strong>Función Objetivo</strong></p>
<p>Zmax = 30X + 50Y &#8211; (6X/5)10 &#8211; (10Y/4)10</p>
<p><strong>Solución obtenida mediante SOLVER</strong></p>
<p><img decoding="async" class="aligncenter size-full wp-image-2877" src="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-462.png" alt="" width="528" height="263" srcset="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-462.png 528w, https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-462-300x149.png 300w" sizes="(max-width: 528px) 100vw, 528px" /></p>
<p>Este problema puede resolverse tanto si se definen las variables de decisión en función de los acres cultivados o los bultos cosechados. En ambos casos la función objetivo debe dar el mismo resultado.</p>

		<div class="clearfix"></div>
		<hr style="margin-top:20px; margin-bottom:20px;" class="divider divider-solid">
	
<h2 id="cc-m-header-6080362513" class="">Problema No. 9 (Restricciones redundantes)</h2>
<blockquote class="aligncenter quote-simple "><p>SUCAFÉ, produce y distribuye dos tipos de café a los supermercados de la ciudad: normal y procesado. Para éste mes Sucafé tiene 180 toneladas de grano de café en inventario y tiene programadas hasta 50 horas de tiempo de procesamiento para el tostado. Cada tonelada de café normal necesita una tonelada de grano, dos horas de tostado y produce una ganancia de $8.000. Cada tonelada de café procesado necesita también una tonelada de grano pero necesita cuatro horas de tostado y produce una ganancia de $9.000. Plantee un modelo e programación lineal que le permita a Sucafé planear su producción para este mes.</p></blockquote>
<p><img decoding="async" class="aligncenter size-full wp-image-2878" src="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-463.png" alt="" width="523" height="81" srcset="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-463.png 523w, https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-463-300x46.png 300w" sizes="(max-width: 523px) 100vw, 523px" /></p>
<div id="cc-m-6080362813" class="j-module n j-text ">
<p><strong>Definición de variables</strong></p>
<p>X = Cantidad de toneladas de café normal a producir.</p>
<p>Y = Cantidad de toneladas de café procesado a producir.</p>
<p><strong>Restricciones</strong></p>
<p>X + Y &lt;= 180</p>
<p>2X + 4Y &lt;= 50</p>
<p><strong>Función Objetivo</strong></p>
<p>Zmax = 8000X + 9000Y</p>
</div>
<div id="cc-m-6080362913" class="j-module n j-text ">
<p><strong>Solución obtenida mediante SOLVER</strong></p>
<p><img decoding="async" class="aligncenter size-full wp-image-2879" src="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-464.png" alt="" width="481" height="222" srcset="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-464.png 481w, https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-464-300x138.png 300w" sizes="(max-width: 481px) 100vw, 481px" /></p>

		<div class="clearfix"></div>
		<hr style="margin-top:20px; margin-bottom:20px;" class="divider divider-solid">
	
<h2 id="cc-m-header-6080363213" class="">Problema No. 10</h2>
<blockquote class="aligncenter quote-simple "><p>Como gerente de una asociación de empresas para el reciclaje en la región, ha sido asignado para tomar la decisión de a quien debe venderse unos desperdicios de metal que fueron recolectados. Dos empresas: Metales Ltda. y Hierros Unidos, están interesados en la compra de los desperdicios. La primera empresa, que paga la tonelada de metal a: $500 no esta interesada en comprar mas de 500 toneladas, en cambio la segunda, que esta dispuesta a pagar $400 por tonelada de metal, ofrece comprar un límite máximo de 600 toneladas. Sin embargo la financiación local ha limitado las compras formulando la siguiente condición: La cantidad de desperdicio vendida a la empresa Metales Ltda. NO puede superar el doble de la cantidad vendida a Hierros Unidos.</p></blockquote>
<blockquote class="aligncenter quote-simple "><p>Conociendo que la asociación de empresas dispone de 1.000 toneladas de desperdicios metálicos, formule un modelo de programación lineal que permita alcanzar la mejor decisión para el gerente.</p></blockquote>
<p><img decoding="async" class="aligncenter size-full wp-image-2880" src="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-465.png" alt="" width="421" height="81" srcset="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-465.png 421w, https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-465-300x58.png 300w" sizes="(max-width: 421px) 100vw, 421px" /></p>
<p><strong>Definición de variables</strong></p>
<p>X = Cantidad de toneladas de desperdicios a vender a Metales Ltda.</p>
<p>Y = Cantidad de toneladas de desperdicios a vender a Hierros Unidos.</p>
<p><strong>Restricciones</strong></p>
<p>X + Y &lt;= 1000</p>
<p>X &lt;= 500</p>
<p>Y &lt;= 600</p>
<p>X &lt;= 2Y</p>
<p>X;Y &gt;= 0</p>
<p><strong>Función Objetivo</strong></p>
<p>Zmax = 500X + 400Y</p>
<p><strong>Solución obtenida mediante Solver</strong></p>
<p><img decoding="async" class="aligncenter size-full wp-image-2881" src="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-466.png" alt="" width="537" height="249" srcset="https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-466.png 537w, https://ingenieriaindustrialonline.com/wp-content/uploads/2019/06/Sin-título-466-300x139.png 300w" sizes="(max-width: 537px) 100vw, 537px" /></p>

		<div class="box info  ">
			<div class="box-inner-block">
				<span class="fa tie-shortcode-boxicon"></span>Repasa los conceptos de este tema en: <a href="https://ingenieriaindustrialonline.com/investigacion-de-operaciones/programacion-lineal/"><strong>Programación lineal.</strong></a>
			</div>
		</div>
	
<p><center><a href="https://ingenieriaindustrialonline.com/herramientas-para-el-ingeniero-industrial/investigacion-de-operaciones/ejercicios-de-programacion-lineal-3/" target="_blank" class="shortc-button medium blue">Ejercicios parte 3</a></center></div>
</div>
<p>La entrada <a href="https://ingenieriaindustrialonline.com/investigacion-de-operaciones/ejercicios-de-programacion-lineal-2/">Ejercicios de programación lineal (segunda parte)</a> se publicó primero en <a href="https://ingenieriaindustrialonline.com">Ingenieria Industrial Online</a>.</p>
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