o_19nhsmha01vhpfpg1knut7kcn4a.pdf

3
P1
P2
P3
P4
P5
T1 T2 T3 T4
0.02157258 0.07875 0.02137097 0.07875
0.01995968 0.095 0.01834677 0.125
0.02459677 0.555 0.0296371 0.59875
0.01370968 0.0775 0.01854839 0.0875
0.01290323 0.01 0.01129032 0.04
Tomaremos la tabla 5 de alejamiento, como referencia para aplicar el método húngaro. El
método proporciona una solución óptima, el soporte sobre el que se aplica este algoritmo es
también una matriz de separación o una matriz de acercamiento. Pudiéramos utilizar las dos
matrices por separado, pero para efectos prácticos tomaremos la matriz de alejamiento, lo
que se desea, es la menor separación posible entre la persona “P” y la puesto o tarea T a
cubrir. Tomando la relación borrosa . La matriz no es cuadrada, es decir no tiene el
mismo número de tareas para la cantidad de personas, por lo que se creará una tarea ficticia
(F), considerada como no empleo. De modo que la matriz nueva nos queda de la siguiente
forma:
Tabla 7. Matriz de proporcionalidad en el número igual de tareas e igual de
candidatos. Creando una vacante ficticia F.
4 P1 P2 P3 P4 P5
T1 0.02157258 0.01995968 0.02459677 0.01370968 0.01290323
T2 0.07875 0.095 0.555 0.0775 0.01
T3 0.02137097 0.01834677 0.0296371 0.01854839 0.01129032
T4 0.07875 0.125 0.59875 0.0875 0.04
F 1 1 1 1 1
Resolviendo con la metodología húngara, se tiene la Asignación de tareas a los
candidatos:
1705