GENIOOOOOOO, ME SALVASTE LA VIDAAAAAAA

Buen video y muy útil pero como se llama la canción de fondo?

Muy buena didáctica y video. Felicidades.

¡¡Me haz salvado!! Gracias usuario de yt que sube un tutorial que ocupo en mi vida

Gracias, muchas, muchas, muchas gracias <3 tu video es la respuesta a mi oración

Hermano me salvaste la vida, tantos videos de hacer matrices y todo eso y doy con el tuyo. Dios te bendiga hermano mas videos de este tema porfavor mas mas variables xd

Por que no agregaste variables de desviación a la restricción del presupuesto?

saludos ¿tendrá el archivo de excel?

Profe, una duda por que agregarle esas variables M y binaria t, que lo hace necesario? por que no resolverlo sin ellas?

Ayudaaa, pongo tal cual la misma línea de comandos pero como respuesta me sale 3.7000000000e+02

A2 T3, 225? no coincide el gráfico con la capacidad, me confundí

si uno de los numeros de la columna pivote ya es 0, se mantienen los valores de toda la fila es decir, no se calcula nada?

por que la función objetivo solo es suma

Gracias! Gracias! Gracias!

Eexcelente explicación!!. Cómo podríamos graficar la función objetivo, que debe pasar por el punto oótimo?. Deberíamos agregarla en el código Python.

Nosotros tenemos una sola bacteria, litonotus, cómo podemos hacer para tener todas las bacterias? Tratamos efluentes industrial de alimentación

Muy claro ; gracias

Xnr = optimvar('Xnr'); Xne = optimvar('Xne'); Xir = optimvar('Xir'); Xie = optimvar('Xie'); Xnr.LowerBound = 0; Xne.LowerBound = 0; Xir.LowerBound = 0; Xie.LowerBound = 0; p = optimproblem("ObjectiveSense","maximize"); p.Objective = 12.*(Xnr+Xir)+14.*(Xne+Xie) - 8.*(Xnr+Xne)-15.*(Xir+Xie); p.Constraints.DemRegmax = Xnr+Xir <= 50000; p.Constraints.DemRegmin = Xnr+Xir >= 10000; p.Constraints.DemExmax = Xne+Xie <= 5000; p.Constraints.DemExmin = Xne+Xie >= 2000; p.Constraints.InvNal = Xnr+Xne <= 40000; p.Constraints.InvImp = Xir+Xie <= 60000; p.Constraints.PVreg = 25*Xnr + 15*Xir <= 23.*(Xnr+Xir); p.Constraints.PVext = 25*Xne + 15*Xie <= 23.*(Xne+Xie); p.Constraints.Octreg = 87*Xnr + 98*Xir >= 88.*(Xnr+Xir); p.Constraints.Octext = 87*Xne + 98*Xie >= 93.*(Xne+Xie); sol = solve(p, 'Solver', 'intlinprog');

Necesito hacer una cartelera para auxiliares en una residencia. Tienen que trabajar 1754 horas anuales, trabajan a turnos de M, T y noche los 7 días a la semana, pero descansan 1.5 dias a la semana cada trabajador. Tienen un mes natural de vacaciones y 4 días de asuntos propios. Necesito con estas premisas hacer una hoja de Excel, es decir una cartelera para cada mes del año. Si alguien me puede ayudar lo agradecería... 😊

Una muy completa aplicación de la vida real de la simulación Montecarlo.

Alex, ví primero el vídeo del algoritmo de Palmer. Dependiendo de la complejidad del proceso sería mas completo el algoritmo de Palmer vs Johnson?

Excelente lección, en lo personal no conocía el algortimo de Palmer.

Felicitaciones... muy buen video...... se podría comprobar la solución de una matriz de 9x9 por el método de Gauss -Jordán ? en el programa google Colab

Probe un caso con 20 objetos comparando con un programa que hice y que resuelve el problema y encontró una mejor solución que la que me da excel. Es decir no me dio la optima excel.

Hola, muy buen video, pero me surge una duda... cuando tengo una variable de restricción, por ejemplo, donde x <= 40, ¿cómo se puede graficar?

el beneficio 1 es más importante ? y 20 menos importante ?

Excelente video, muchas gracias. me gustaría saber si existe la forma de calcular los tiempos de detención entre procesos.

Muy didáctico. Felicitaciones

Gracias profe, muy bueno el ejercicio

Muchas gracias por la explicación!

Excelente explicación!!!

Muy Bueno !!!!

hago un copy paste de tu código en la plataforma y siempre me aparece error, me registro y coloco mi clave pero nada

Ññññpppp

Muy buen video!! Excelente explicación 👍

Como resuelvo con cplex?

Excelente contenido, muchas gracias por la explicación!

Excelente contenido, muchas gracias!

Mi canal favorito, siempre aprendo gracias Alexagre

Muy buen ejemplo, tengo un ejercicio similar, podría recibir tutoría?

#Código en Matlab del video: a = optimvar('a','Type','integer'); b = optimvar('b','Type','integer'); c = optimvar('c','Type','integer'); d = optimvar('d','Type','integer'); p = optimproblem("ObjectiveSense","minimize"); p.Objective = a+b+c+d; p.Constraints.Medida4 = 3*a + b + d >= 150; p.Constraints.Medida5 = 2*c + d >= 200; p.Constraints.Medida6 = b >= 300; p.Constraints.R1 = a >= 0; p.Constraints.R2 = b >= 0; p.Constraints.R3 = c >= 0; p.Constraints.R4 = d >= 0; Sol = solve(p, 'Solver', 'intlinprog');

#CódigoAMPL del video: %%writefile maq.mod set PROD; #Conjunto de productos set MAQ; #Conjunto de máquinas param PVENTA {i in PROD}; # Valor de los productos param DEM {i in PROD}; # Demanda de los productos param DISP {j in MAQ}; # Disponibilidad de recursos param REQ {i in PROD, j in MAQ}; # Requerimiento de máquinas por cada productos param CF {i in PROD}; #Costo de fabricación por ítem var x {i in PROD} >=0; maximize utilidad: sum {i in PROD}(PVENTA[i] * x[i]) - sum{i in PROD}(CF[i] * x[i]); subject to demanda {i in PROD}: x[i] >= DEM[i]; subject to disponibilidad {j in MAQ}: sum{i in PROD} REQ[i,j] * x[i] <= DISP[j]; %%writefile maq.dat data; set PROD := P1 P2 P3 P4; set MAQ := MQ1 MQ2 MQ3; param: PVENTA:= P1 75 P2 70 P3 55 P4 45; param: DEM:= P1 10 P2 50 P3 20 P4 30; param: CF:= P1 63 P2 52 P3 53 P4 34; param: DISP:= MQ1 500 MQ2 380 MQ3 450; param REQ: MQ1 MQ2 MQ3:= P1 2 3 7 P2 3 2 3 P3 4 1 2 P4 2 2 1; %%ampl_eval model maq.mod; data maq.dat; option solver cbc; solve; display x, utilidad;

#CódigoAMPL del video: %%writefile elect.mod set PROD; set REC; param PVENTA{i in PROD}; param DISP{j in REC}; param REQ{i in PROD, j in REC}; var x{i in PROD} >=0; maximize utilidad: sum{i in PROD}(PVENTA[i] * x[i]); subject to recursos{j in REC}: sum{i in PROD}(REQ[i,j] * x[i]) <= DISP[j]; %%writefile elect.dat data; set PROD := CTV PARL; set REC := MET ELC; param: PVENTA:= CTV 10 PARL 20; param: DISP:= MET 200 ELC 300; param REQ: MET ELC:= CTV 1 2 PARL 3 2; %%ampl_eval model elect.mod; data elect.dat; option solver cbc; solve; display x, utilidad, recursos;

#CódigoMatlab del video: x = optimvar('x','Type','continuous'); y = optimvar('y','Type','continuous'); u1 = optimvar('u1','Type','continuous'); v1 = optimvar('v1','Type','continuous'); u2 = optimvar('u2','Type','continuous'); v3 = optimvar('v3','Type','continuous'); u4 = optimvar('u4','Type','continuous'); v4 = optimvar('v4','Type','continuous'); x.LowerBound = 0; y.LowerBound = 0; u1.LowerBound = 0; v1.LowerBound = 0; u2.LowerBound = 0; v3.LowerBound = 0; u4.LowerBound = 0; v4.LowerBound = 0; p = optimproblem("ObjectiveSense","minimize"); p.Objective = u1 + v1 + u2 + v3 + u4 + v4; p.Constraints.tiempo = 10*x + 5*y + u1 - v1 == 3200; p.Constraints.madera = x + 0.5*y + u2 <= 300; p.Constraints.mesas = x - v3 >= 200; p.Constraints.sillasmin = y + u4 >= 200; p.Constraints.sillasmax = y - v4 <= 250; sol = solve(p, 'Solver', 'intlinprog');

#CódigoMatlab del video: x = optimvar('x','Type','continuous'); y = optimvar('y','Type','continuous'); u1 = optimvar('u1','Type','continuous'); v1 = optimvar('v1','Type','continuous'); u2 = optimvar('u2','Type','continuous'); v2 = optimvar('v2','Type','continuous'); u3 = optimvar('u3','Type','continuous'); v3 = optimvar('v3','Type','continuous'); x.LowerBound = 0; y.LowerBound = 0; u1.LowerBound = 0; v1.LowerBound = 0; u2.LowerBound = 0; v2.LowerBound = 0; u3.LowerBound = 0; v3.LowerBound = 0; p = optimproblem("ObjectiveSense","minimize"); p.Objective = u1 + v1 + u2 + v2 + u3 + v3; p.Constraints.presupuesto = 1500*x + 3000*y <= 14000; p.Constraints.adolescentes = 200*x + u1 - v1 == 1000; p.Constraints.jovenes = 100*x + 400*y + u2 - v2 == 1200; p.Constraints.adultos = 250*y + u3 - v3 == 800; sol = solve(p, 'Solver', 'intlinprog');

#CódigoMatlab del video: R = optimvar('R'); P = optimvar('P'); G = optimvar('G'); x = optimvar('x'); y = optimvar('y'); z = optimvar('z'); m = optimvar('m'); n = optimvar('n'); o = optimvar('o'); A = optimvar('A'); B = optimvar('B'); R.LowerBound = 0; P.LowerBound = 0; G.LowerBound = 0; x.LowerBound = 0; y.LowerBound = 0; z.LowerBound = 0; m.LowerBound = 0; n.LowerBound = 0; o.LowerBound = 0; A.LowerBound = 0; B.LowerBound = 0; p = optimproblem("ObjectiveSense","maximize"); p.Objective = 50.*(R-x)+70.*(P-y)+120.*(G-z) - (10*m+15*n+20*o) - (2*x+3*y+4*z) - (30*A+40*B); p.Constraints.CA = A <= 2500; p.Constraints.CB = B <= 3000; p.Constraints.RR = R == 0.2*A + 0.25*B; p.Constraints.RP = P == 0.1*A + 0.3*B; p.Constraints.RG = G == 0.25*A + 0.1*B; p.Constraints.DR = R + m - x == 500; p.Constraints.DP = P + n - y == 700; p.Constraints.DG = G + o - z == 400; sol = solve(p, 'Solver', 'intlinprog');

#CódigoMatlab del video: L = optimvar('L','Type','continuous'); M = optimvar('M','Type','continuous'); E = optimvar('E','Type','continuous'); J = optimvar('J','Type','continuous'); R = optimvar('R','Type','continuous'); S = optimvar('S','Type','continuous'); D = optimvar('D','Type','continuous'); t = optimvar('t','Type','continuous'); u = optimvar('u','Type','continuous'); v = optimvar('v','Type','continuous'); w = optimvar('w','Type','continuous'); x = optimvar('x','Type','continuous'); y = optimvar('y','Type','continuous'); z = optimvar('z','Type','continuous'); L.LowerBound = 0; M.LowerBound = 0; E.LowerBound = 0; J.LowerBound = 0; R.LowerBound = 0; S.LowerBound = 0; D.LowerBound = 0; t.LowerBound = 0; u.LowerBound = 0; v.LowerBound = 0; w.LowerBound = 0; x.LowerBound = 0; y.LowerBound = 0; z.LowerBound = 0; p = optimproblem("ObjectiveSense","minimize"); p.Objective = 120*(L + M + E + J + R + S + D) + 40*(t + u + v + w + x + y + z); p.Constraints.lun = L+J+R+S+D + t+w+x+y+z >= 170; p.Constraints.mar = L+M+R+S+D + t+u+x+y+z >= 130; p.Constraints.mie = L+M+E+S+D + t+u+v+y+z >= 150; p.Constraints.jue = L+M+E+J+D + t+u+v+w+z >= 190; p.Constraints.vie = L+M+E+J+R + t+u+v+w+x >= 140; p.Constraints.sab = M+E+J+R+S + u+v+w+x+y >= 160; p.Constraints.dom = E+J+R+S+D + v+w+x+y+z >= 110; p.Constraints.nomina = t+u+v+w+x+y+z <= 0.25*(L+M+E+J+R+S+D + t+u+v+w+x+y+z); sol = solve(p, 'Solver', 'intlinprog');

#CódigoMatlab del video: q = optimvar('q','Type','integer'); r = optimvar('r','Type','integer'); s = optimvar('s','Type','integer'); t = optimvar('t','Type','integer'); u = optimvar('u','Type','integer'); v = optimvar('v','Type','integer'); w = optimvar('w','Type','integer'); x = optimvar('x','Type','integer'); y = optimvar('y','Type','integer'); z = optimvar('z','Type','integer'); q.LowerBound = 0; q.UpperBound = 1; r.LowerBound = 0; r.UpperBound = 1; s.LowerBound = 0; s.UpperBound = 1; t.LowerBound = 0; t.UpperBound = 1; u.LowerBound = 0; u.UpperBound = 1; v.LowerBound = 0; v.UpperBound = 1; w.LowerBound = 0; w.UpperBound = 1; x.LowerBound = 0; x.UpperBound = 1; y.LowerBound = 0; y.UpperBound = 1; z.LowerBound = 0; z.UpperBound = 1; p = optimproblem("ObjectiveSense","minimize"); p.Objective = 6*q + 4*r + 7*s + 5*t + 4*u + 6*v + 5*w + 3*x + 7*y + 6*z; p.Constraints.Camiones = q + r + s + t + u + v + w + x + y + z <= 3; p.Constraints.Roldanillo = q + u + y >= 1; p.Constraints.Alcala = r + t + v + y + z >= 1; p.Constraints.Cartago = s + t + w + y >= 1; p.Constraints.Yumbo = q + v + x >= 1; p.Constraints.LaUnion = s + t + v >= 1; p.Constraints.Trujillo = r + u >= 1; p.Constraints.Palmira = q + w + x + z >= 1; p.Constraints.Tulua = s + u + z >= 1; p.Constraints.Buga = r + t + w >= 1; sol = solve(p, 'Solver', 'intlinprog');

#CódigoMatlab del video: w = optimvar('w','Type','continuous'); x = optimvar('x','Type','continuous'); y = optimvar('y','Type','continuous'); z = optimvar('z','Type','continuous'); r = optimvar('r','Type','integer'); s = optimvar('s','Type','integer'); t = optimvar('t','Type','integer'); u = optimvar('u','Type','integer'); v = optimvar('v','Type','integer'); r.LowerBound = 0; r.UpperBound = 1; s.LowerBound = 0; s.UpperBound = 1; t.LowerBound = 0; t.UpperBound = 1; u.LowerBound = 0; u.UpperBound = 1; v.LowerBound = 0; v.UpperBound = 1; M = 99999; p = optimproblem("ObjectiveSense","maximize"); p.Objective = 70*w + 60*x + 90*y + 80*z; p.Constraints.Rw = w <= M*r; p.Constraints.Rx = x <= M*s; p.Constraints.Ry = y <= M*t; p.Constraints.Rz = z <= M*u; %El resultado activa u pero no le asigna nada a z p.Constraints.CantP = r + s + t + u <= 2; p.Constraints.P1 = 5*w + 3*x + 6*y + 4*z - M*v <= 6000; p.Constraints.P2 = 4*w + 6*x + 3*y + 5*z - M*(1-v) <= 6000; p.Constraints.R1 = w >= 0; p.Constraints.R2 = x >= 0; p.Constraints.R3 = y >= 0; p.Constraints.R4 = z >= 0; Sol = solve(p, 'Solver','intlinprog');

#CódigoMatlab del video: x = optimvar('x','Type','integer'); y = optimvar('y','Type','integer'); t = optimvar('t','Type','integer'); t.LowerBound = 0; t.UpperBound = 1; M = 9999; p = optimproblem("ObjectiveSense","maximize"); p.Objective = 10*x + 15*y; p.Constraints.Planta1 = 0.02*x + 0.025*y - M*t <= 500; p.Constraints.Planta2 = 0.025*x + 0.04*y - M*(1-t) <= 700; p.Constraints.R1 = x >= 0; p.Constraints.R2 = y >= 0; sol = solve(p, 'Solver', 'intlinprog');