Programação Linear (e rudimentos de otimização não-linear)
Programação Linear (e rudimentos de otimização não-linear)
Programação Linear (e rudimentos de otimização não-linear)
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
notas <strong>de</strong> aula – versão 64 - Jerônimo C. Pellegrini<br />
vi<br />
SUMÁRIO<br />
3.8 Método Simplex (algoritmo) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53<br />
3.9 Obtendo uma solução viável básica inicial . . . . . . . . . . . 56<br />
3.9.1 O método das duas fases . . . . . . . . . . . . . . . . . 56<br />
3.9.2 O método do M gran<strong>de</strong> . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59<br />
3.10 Minimização e <strong>de</strong>sigualda<strong>de</strong>s do tipo ≥ . . . . . . . . . . . . . 61<br />
3.11 Soluções <strong>de</strong>generadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63<br />
3.12 Método Simplex Revisado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67<br />
4 Dualida<strong>de</strong> 73<br />
4.1 Interpretações do dual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75<br />
4.1.1 Interpretação operacional . . . . . . . . . . . . . . . . 75<br />
4.1.2 Interpretação econômica . . . . . . . . . . . . . . . . . 75<br />
4.2 Lema <strong>de</strong> Farkas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75<br />
4.3 Teoremas <strong>de</strong> dualida<strong>de</strong> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80<br />
4.4 Algoritmo simplex dual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84<br />
5 Análise <strong>de</strong> Sensibilida<strong>de</strong> 89<br />
5.1 Mudanças no objetivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89<br />
5.2 Mudanças no vetor b . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92<br />
5.3 Mudanças nos coeficientes <strong>de</strong> A . . . . . . . . . . . . . . . . . 93<br />
5.3.1 Caso (i) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93<br />
5.3.2 Caso (ii) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93<br />
5.4 Nova variável . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94<br />
5.5 Nova restrição . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94<br />
6 Outros Métodos 97<br />
6.1 O método do elipsoi<strong>de</strong> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97<br />
6.1.1 O algoritmo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97<br />
6.1.2 Resolvendo problemas <strong>de</strong> programação <strong>linear</strong> . . . . 101<br />
6.2 Pontos interiores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103<br />
6.2.1 Affine scaling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103<br />
6.2.2 Métodos <strong>de</strong> barreira . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108<br />
II Aplicações 111<br />
Versão Preliminar<br />
7 Problemas <strong>de</strong> Transporte 113<br />
7.1 Solução básica inicial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117<br />
7.2 Solução inteira . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119<br />
7.3 Algoritmo para solução do problema <strong>de</strong> transporte . . . . . 120