Método de Aproximación de Vogel

Summary

Este video explica el método heurístico de aproximación de Vogel para resolver problemas de transporte, buscando la solución básica inicial con costos mínimos. Se presentan tres orígenes y tres destinos con sus respectivas ofertas y demandas, así como los costos unitarios de envío. El proceso se detalla paso a paso, comenzando con el cálculo de penalizaciones para identificar las asignaciones óptimas de unidades entre plantas y ciudades. Finalmente, se calcula el costo total de envío y se verifica el número de celdas ocupadas, concluyendo con una solución efectiva y comprensible.

Takeaways

• 😀 El método heurístico de aproximación de Bogel se utiliza para resolver problemas de transporte, buscando una solución básica inicial.
• 😀 Este método requiere más iteraciones que otros métodos heurísticos, pero produce mejores resultados iniciales.
• 😀 El problema de transporte especifica oferta y demanda para orígenes y destinos, además de los costos de transporte por unidad.
• 😀 Se busca determinar cuántas unidades deben enviarse desde cada planta a cada ciudad con un costo mínimo de transporte.
• 😀 El proceso comienza identificando los dos costos más bajos en cada columna y fila, y se calcula la penalización como la diferencia entre estos valores.
• 😀 La penalización siempre es positiva, ya que se resta el valor mayor del menor.
• 😀 Se selecciona la columna o fila con la mayor penalización y se asigna la mayor cantidad de unidades posibles en la casilla con el costo más bajo.
• 😀 Una vez asignadas las unidades, se tachan la fila o columna correspondiente, indicando que se ha cumplido con la demanda o la oferta.
• 😀 La penalización se recalcula tras cada asignación, y se repiten los pasos hasta cubrir todas las demandas y ofertas.
• 😀 El costo total de envío se calcula sumando los productos de unidades enviadas por su respectivo costo unitario.
• 😀 La solución básica inicial se completa al llenar las celdas correspondientes y el costo total de envío se obtiene como resultado final.

Q & A

¿Qué es el método heurístico mencionado en el guion?

Es un método de resolución de problemas de transporte que busca alcanzar una solución básica no artificial, utilizando un mayor número de iteraciones en comparación con otros métodos heurísticos.

¿Cuál es el objetivo principal del método de aproximación de Bogel?

El objetivo principal es determinar el número de unidades que se deben enviar desde cada planta a cada ciudad con el costo mínimo de transporte.

¿Cuáles son los datos necesarios para aplicar el método de aproximación de Bogel?

Se requieren la oferta y la demanda de orígenes y destinos, así como los costos de transporte por unidad entre cada planta y ciudad.

¿Cómo se calcula la penalización en el método de Bogel?

La penalización se calcula restando los dos costos más bajos en cada fila y columna, y siempre resultará en un valor positivo.

¿Qué se hace una vez que se identifica la mayor penalización?

Se selecciona la fila o columna correspondiente a la mayor penalización y se asigna la mayor cantidad posible de unidades al costo unitario más bajo en esa columna o fila.

¿Qué sucede después de asignar unidades a una columna o fila?

Se tacha la columna o fila correspondiente para indicar que ya se ha cumplido con la demanda o la oferta de esa planta o ciudad.

¿Cómo se determina cuándo detener el proceso de asignación?

Se detiene cuando se han asignado todas las unidades de las plantas a las ciudades, cumpliendo con las demandas y ofertas.

¿Cómo se calcula el costo total de envío al finalizar el método?

Se realiza una operación sumando el producto de las unidades enviadas por sus costos unitarios, obteniendo así el costo total de envío.

¿Qué indica el número total de celdas ocupadas al finalizar el método?

El número total de celdas ocupadas indica cuántas asignaciones se realizaron para resolver el problema de transporte.

¿Cuáles son las ventajas del método de aproximación de Bogel frente a otros métodos?

El método de aproximación de Bogel puede producir mejores resultados iniciales y, aunque requiere más iteraciones, facilita una solución más eficiente en problemas de transporte.