PROGRAMACIÓN LINEAL - I

0bjetivo: (Proponer en forma cuantitativa acciones o decisiones a tomar para optimizar sistemas donde existan recursos escasos y se presenten relaciones lineales, mediante la teoría y práctica Je (a 'Técnica de Programación Lineal 

II.A SECCION A. Teoría General de Programación Lineal y Fase ele Formulación y Construcción de Modelos. 

II.A.l Esbozo de conceptos y aspectos relevantes de la teoría de Programación Lineal 

1- Programación Lineal es una técnica cuantitativa ampliamente aplicada en sistemas que presenten relaciones lineales, para utilizar los recursos escasos de la mejor manera posible. 

2- La mejor manera de usar los recursos escasos se logra utilizando un modelo del sistema llamado Modelo de Programación Lineal. 

3- El Modelo de Programación Lineal es un modelo matemático con variables de decisión, coeficientes y/o parámetros, restricciones y una Función Objetivo. 

4- Es determinístico porque todos los datos relevantes utilizados, son conocidos. Es lineal porque las restricciones y el objetivo son funciones lineales. La contribución de cada variable al valor total del objetivo y al lado derecho de cada restricción es proporcional al valor de la variable. Es aditivo porque los términos de sus restricciones y objetivo pueden sumarse (o restarse). La contribución de cada variable es independiente del valor de las otras variables. Es divisible porque las variables de decisión pueden aceptar valores fracciónales. En caso de no aceptar valores fracciónales, sería preferible usar Programación Lineal Entera. 

5- La Formulación y Construcción del Modelo Lineal implica: 

a) Definir claramente las variables de decisión y expresarlas simbólicamente o convencionalmente.

 b) Definir claramente la Función Objetivo y las restricciones y expresarlas matemáticamente como funciones lineales. 

6- Debe cuidarse que los elementos componentes del modelo sean expresados para el mismo período de tiempo. 

7- Se debe estipular que las variables de decisión sean mayores o iguales a cero. Esto acerca el modelo a la realidad. En los programas de computadora para resolver modelos lineales, ya está incluida esta condición y no hace falta incorporarla manualmente.