Avere una variabile con un costo negativo ridotta nel modello di programmazione lineare indica che l’aumento del valore di tale variabile avrà un effetto negativo sul valore della funzione obiettivo . Il costo ridotto di una variabile corrisponde qual è il coefficiente della variabile dovrà migliorare prima avrà un valore positivo nella soluzione ottimale . Per un problema di massimizzazione , il coefficiente dovrà aumentare; per un problema di minimizzazione , il coefficiente dovrà diminuire . Istruzioni

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Prendere la soluzione ottimale per il vostro modello di programmazione lineare. Ad esempio, si consideri un impianto di produzione auto con un piano di produzione ottimale che coinvolge un valore ottimale di 1.000 auto e 500 jeep . Immaginare uno dei vincoli essendo che il numero totale delle autovetture deve essere minore o uguale al doppio della quantità di fuoristrada . Entrambi i veicoli hanno un contributo netto positivo . In questo modello , aumentando o riducendo la quantità di auto o jeep farà diminuire il profitto del stabilimento di produzione . A questo punto entrambe le variabili sono essenziali, perché non hanno un limite superiore o inferiore . Entrambe le variabili hanno un corrispondente costo ridotto di 0 .

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Modificare il modello abbassando il contributo netto di profitto di una delle variabili a un punto in cui è una variabile non base e il suo valore ottimale è al minore bound di 0 . ad esempio , diminuire il contributo netto di jeep per un numero così basso che la soluzione ottimale prevede solo automobili di fabbricazione. Il costo ridotto valore della variabile jeep ora può avere un valore negativo , come ad esempio -100 dollari per jeep.

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Regolare il coefficiente di costo obiettivo della variabile per renderlo attivo nel tuo soluzione ottimale . Ad esempio , aumentare il contributo profitto di jeep da almeno 100 dollari . Questo renderà jeep una variabile di base e sarà redditizio per la produzione di jeep , ancora una volta .