Análisis de sensibilidad con SOLVER

Se presenta un problema de PL en el que se desarrolla el análisis de sensibilidad a partir de los tres informes que presenta SOLVER, cada uno con su explicación y comprobación.

1. HUGO EFRAÍN GARZÓN
Ingeniero Industrial
http://rihelmio.blogspot.com.co

2. ANÁLISIS DE
SENSIBILIDAD
CON SOLVER
HUGO EFRAÍN GARZÓN
Ingeniero Industrial

3. HUGO EFRAÍN GARZÓN
Ingeniero Industrial
TABLA DE CONTENIDO
ÍTEM TEMA
1. Introducción
2. ¿Qué es el Análisis de sensibilidad?
3. Problema de Frucons Planteamiento
4. Análisis de Sensibilidad: Los Informes de Solver
4.1 El informe de respuestas
4.2 El informe de sensibilidad
4.2.1Cambio en los coeficientes de la Función Objetivo
4.2.2Precios Sombra
4.2.3Aumento y Disminución permisible
4.3 Informe de Límites
5. Conclusiones
6. Bibliografía

4. HUGO EFRAÍN GARZÓN
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INTRODUCCIÓN
En esta oportunidad presento las bases del análisis de sensibilidad a partir de los
informes de SOLVER , tomando como base el desarrollo de un problema propuesto
por el profesro Rincón (2001), a partir del cual se explica los conceptos bśaicos y las
posibilidades del análisis de sensibilidad.
El análisis de sensibilidad se ha realizado siguiendo al pie de la letra a la profesora
Loubet (2000), en su manual de Solver.
Cada aspecto va acompañado de su respectiva imágen y las explicaciones
necesarias, así que pueden estudiarlo realizando en dicho software los diferentes
pasos y haciendo los cambios propuestos, es una forma ideal para aprender.
Espero sea de gran utilidad para todos aquellos estudiantes que están iniciando en
el aprendizaje de esta interesante temática.
1.

5. HUGO EFRAÍN GARZÓN
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QUÉ ES EL ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD? 2.
El análisis de sensibilidad es el estudio de cómo los cambios en los
coeficientes de un problema de PL afectan a la solución óptima.
Mediante el análisis de sensibilidad podemos responder preguntas
como:
1. ¿Cómo afectará el cambio de un coeficiente de la función objetivo
(c
i j) a la solución óptima?.
2. ¿Cómo afectará el cambio de un valor del lado derecho de la
restricción (b
i j) a la solución óptima?
(ADERSON Y OTROS, 2011, p.296)

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PROBLEMA FRUCONS
3.

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8. HUGO EFRAÍN GARZÓN
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ORGANIZACIÓN
DE DATOS PARA
SOLVER

9. HUGO EFRAÍN GARZÓN
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INTRODUCCIÓN
DE DATOS EN
SOLVER

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SOLVER ENCUENTRA
SOLUCÓN ÓPTIMA
Seleccione los informes de:
•Respuesta
• Carácter
•Límites

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SOLVER
ENCUENTRA
SOLUCÓN ÓPTIMA

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4. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD
LOS INFORMES DE SOLVER
Solver presenta tres tipos de informe así:
•Informe de respuestas
•Informe de sensibilidad
•Informe de límites

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4.1. INFORME DE RESPUESTAS

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INFORME DE RESPUESTAS

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EXPLICACIÓN

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En cualquier modelo de PL,
para un conjunto de datos
fijo, la solución óptima está
determinada íntegramente
por las restricciones activas
EPPEN( 2000, p. 160)
Restricciones Activas:
Aquellas para las cuales los
valores óptimos de las
correspondientes variables
de holgura o de excedencia
son cero
EPPEN( 2000, p. 175)
Restricciones Inactivas:
Aquellas para las cuales los
valores óptimos de las
correspondientes variables
de holgura o de excedencia
son positivos
EPPEN( 2000, p. 175)
CONCEPTOS CLAVE

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4.2 INFORME DE SENSIBILIDAD

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INFORME DE SENSIBILIDAD

20. HUGO EFRAÍN GARZÓN
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4.2.1 CAMBIO EN LOS COEFICIENTES
DE LA FUNCIÓN OBJETIVO

21. HUGO EFRAÍN GARZÓN
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EXPLICACIÓN
La cifra 1E + 30
es un valor que
Excel
toma como
infinito

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Comprobación
No 1

23. HUGO EFRAÍN GARZÓN
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Comprobación
No 2

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4.2.2 PRECIOS SOMBRA

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PRECIO
SOMBRA
El precio
sombra de cero
(0) indica que la
restricción hace
parte de la
solución óptima.

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Comprobación No 1
Precio sombra

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Comprobación No 2
Precio sombra

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Comprobación No 3
Precio sombra

29. HUGO EFRAÍN GARZÓN
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Comprobación No 4
Precio sombra

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Comprobación No 5
Precio sombra

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4.2.3 AUMENTO Y DISMINUCIÓN
PERMISIBLE

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EXPLICACIÓN

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Aumento Permisible
Disminución Permisible

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4.3 INFORME DE LÍMITES

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INFORME DE LÍMITES

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EXPLICACIÓN

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CONCLUSIÓN
La importancia del análisis de sensibilidad radica en que en las
situaciones en las que la IO se utiliza para resolver problemas,
los coeficientes de las función objetivo y/o el lado derecho de
las restricciones debe ser estimado, no real, y por lo tanto es
necesario establecer el límite para que un cambio en los
mismos represente un cambio importante en la solución óptima
o en el valor de la función objetivo.
De otra parte, debemos tener en cuenta que en la industria todo
es dinámico, por lo que se deben ajustar los modelos, esto
mejorá la calidad de los insumos para la toma de decisiones.

5.

38. HUGO EFRAÍN GARZÓN
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6.
BIBLIOGRAFÍA
ANDERSON, SWEENEY, WILLIAMS, CAMM y MATIN. (2011). Métodos Cuantitativos para
los Negocios. CENAGE Learning. 11 Ed. 911 p. REcuperado dehttps://goo.gl/iSzwki

EPPEN, G.D. GOULD, FJ. SCHMIDT, C.P. MOORE, J.H. WEATHERFORD, L.R. (2000).
Investigación de Operaciones en la Ciencia Administrativa. PEARSON, Mexico.
5°Edición. 794 pp. Recuperado de: https://goo.gl/D2g5hg
LOUBET, BEATRIZ. (2000). EXCEL: Herramienta Solver. Facultad de Ciencias
Económicas. Univrsidad Nacional de Cuyo. Recuperado dehttps://goo.gl/2jkL4Y
IMÁGNES: PIXABAY https://pixabay.com/

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