Método Simplex Minimización – Calculadora para Minimizar
Calculadora del método simplex para minimizar: resuelve problemas de minimización de costos paso a paso con la tabla simplex completa.
Calculadora Simplex
Cómo funciona la calculadora del método simplex
Introduce el problema de PL
Escribe los coeficientes de la función objetivo y cada fila de restricción con su valor del lado derecho.
Elige maximizar o minimizar
Selecciona tu objetivo de optimización. La herramienta construye la tabla inicial con variables de holgura automáticamente.
Ejecuta las iteraciones de pivote
La calculadora identifica la columna pivote mediante Cj-Zj, calcula las razones y realiza operaciones elementales de fila hasta alcanzar el óptimo.
Lee la solución óptima
La tabla final muestra los valores óptimos de las variables, la fila Zj y el valor objetivo máximo/mínimo.
Ejemplo de salida de la tabla simplex
Iteración de tabla de ejemplo para un problema de maximización de 2 variables
| Basis | x1 | x2 | s1 | s2 | RHS | Cj-Zj |
|---|---|---|---|---|---|---|
| x1 | 14 | 0 | 0 | 1 | 14 | 0 |
| x2 | 7 | 1 | 0 | 0 | 7 | 5 |
| Zj | 35 | 5 | 0 | 0 | 35 |
Resolver problemas de minimización
Esta calculadora del método simplex de minimización halla el valor más bajo de una función de costo u objetivo sujeta a sus restricciones. La minimización se resuelve convirtiéndola en una maximización equivalente (minimizar Z = maximizar −Z) o eligiendo el Cj − Zj más negativo como variable que entra. Las restricciones de tipo ≥ se tratan con variables de excedente y artificiales.
Casos de uso típicos
La minimización de costos, el problema de la dieta y los problemas de transporte son LP de minimización clásicos. Ingrese su objetivo y restricciones y la calculadora devuelve el costo óptimo junto con los valores de cada variable de decisión.
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Preguntas frecuentes
¿Cómo resuelvo un problema de minimización con simplex?
Introduce la función objetivo de minimización y la calculadora la convierte en maximización negándola o resuelve directamente para el mínimo Z, paso a paso.
¿La minimización requiere variables artificiales?
A menudo sí, porque los problemas de minimización suelen tener restricciones >= que requieren variables de exceso y artificiales.
¿Usa la Gran M o dos fases?
La calculadora maneja las variables artificiales sistemáticamente y muestra cada iteración del tableau hasta alcanzar el valor mínimo óptimo.
¿Cómo sé que la solución es óptima?
Para la minimización, la solución es óptima cuando ninguna entrada de la fila Cj-Zj permanece negativa según la convención elegida.
¿En qué formato debo introducir el objetivo?
Escribe minimizar Z en la forma 5x1 + 4x2 e introduce una restricción por línea como 2x1 + x2 >= 8.