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MasterMath

Calculadora de método simplex

Resuelve un problema de programación lineal por el método símplex: maximiza o minimiza sujeto a restricciones de menor o igual.

Valor óptimo

—

Valor óptimo—
Solución—
Restricciones que limitan—
Vueltas del algoritmo—
Variables—

Uso de cada restricción

RestricciónUsadoLímiteSobra

Cómo se ha resuelto

    La fórmula

    max cᵀx sujeto a Ax ≤ b, x ≥ 0

    Por qué funciona

    El símplex se apoya en un hecho geométrico que lo cambia todo: las restricciones lineales encierran una región con forma de poliedro, y el óptimo de una función lineal sobre ese poliedro está siempre en un vértice. Eso convierte un problema con infinitos puntos posibles en uno con un número finito de candidatos. El algoritmo empieza en un vértice y va saltando al vecino que más mejore el objetivo, y se para cuando ninguno mejora: entonces ese vértice es el óptimo. La regla de Bland, que elige siempre la primera columna válida, garantiza que el método no se quede dando vueltas.

    Cómo resolverlo a mano

    1. Escribe el objetivo y las restricciones con un coeficiente por variable
    2. Añade una variable de holgura a cada restricción para volverla una igualdad
    3. Entra la variable que más mejora el objetivo y sale la que primero se agota
    4. Repite hasta que ninguna columna mejore el resultado

    Lo que conviene saber

    La forma estándar que resuelve esta página pide restricciones de menor o igual con límites positivos y variables no negativas, que es la del noventa por ciento de los problemas de clase. Con una restricción de mayor o igual, o con un límite negativo, haría falta el símplex de dos fases, y aquí se avisa en vez de dar un resultado equivocado. La columna de holgura es la parte más útil del resultado y la que menos se mira: dice cuánto sobra de cada recurso en el óptimo, y las restricciones que se agotan del todo son las únicas que de verdad limitan el resultado. Ampliar cualquier otra no sirve de nada.

    Preguntas frecuentes

    ¿Qué es el método símplex?

    Un algoritmo que recorre los vértices de la región factible saltando al que más mejora el objetivo, hasta que ninguno mejora.

    ¿Por qué el óptimo está en un vértice?

    Porque una función lineal sobre una región convexa alcanza su máximo en un extremo. Si no fuera así, se podría seguir mejorando.

    ¿Qué es una variable de holgura?

    La que convierte una desigualdad en igualdad. Su valor final dice cuánto sobra de ese recurso.

    ¿Vale para restricciones de mayor o igual?

    No en esta versión: haría falta el símplex de dos fases, y la página lo avisa en vez de dar un resultado erróneo.