En un artículo previo tratamos el Problema de la Dieta como una aplicación característica de la Programación Lineal discutido ampliamente en los Cursos de Investigación de Operaciones. El problema consiste básicamente en encontrar una combinación de alimentos óptima que permita satisfacer ciertos requerimientos nutricionales mínimos y adicionalmente tenga el menor costo asociado a la selección de los mismos.
Una vez obtenida la solución óptima y valor óptimo de dicho modelo nos podemos enfrentar al escenario donde todas o algunas de las variables de decisión adoptan valores fraccionarios. Si bien esta situación es aceptada en los modelos de Programación Lineal (en efecto constituye un supuesto básico de la Programación Lineal), puede resultar de interés simular una nueva solución donde las variables de decisión adopten valores enteros.
El siguiente tutorial muestra cómo incorporar las condiciones de integralidad al Problema de la Dieta, lo que da origen a un modelo de Programación Entera.
Se puede observar que hemos utilizado un formato similar al modelo de Programación Lineal, sin embargo, se incorpora la condición de integralidad para las variables de decisión como si fuese una restricción adicional. Adicionalmente en las Opciones de Solver debemos desactivar la selección de “Adoptar modelo lineal” debido a que ahora el modelo es de Programación Entera (esta indicación es válida para las versiones de Office 2007 y anteriores).
La tabla a continuación resume los resultados del Problema de la Dieta resuelto como un modelo de optimización lineal o entero:
Se puede observar que el valor óptimo del Problema Entero es superior al del Problema Lineal. Siendo éste un problema de minimización esta situación es natural dado que el dominio de soluciones factibles del problema entero está contenido en el dominio del problema lineal (es un subconjunto) y por tanto no podríamos encontrar nada mejor (más económico en este caso) que el valor óptimo del problema lineal.
Es importante destacar adicionalmente que para obtener la solución óptima de un problema entero NO es suficiente con aproximar los resultados fraccionarios del problema lineal asociado, por ejemplo, al entero superior o entero inferior más cercano. En consecuencia se requiere de algoritmos específicos para la resolución de modelos de Programación Entera, siendo el Algoritmo de Ramificación y Acotamiento (Branch & Bound) uno de los más populares.
