FARMACEUTICA

1- INTRODUÇÃO O Algoritmo Dual Simplex proposto por C. E. Lemke, corresponde a uma solução gerada pelo método Simplex que só será ótima se satisfizer simultaneamente os critérios de admissibilidade (variáveis básicas que tem valor no negativo) e o critério de paragem, em que na equação da função objetiva no quadro do Simplex, os coeficientes das variáveis de decisão e de equilíbrio são todos positivos (Maximização) ou negativos (Minimização). O método Dual Simplex vem mostrando grande interesse devido á sua importante aplicação nos métodos de otimização linear inteiro misto, aos quais resolvem uma sequência de problemas de otimização linear, se caracterizando uma solução básica dual factível e estando sempre disponível para o problema seguinte da sequência. Assim, testes computacionais mostram que o desempenho do método dual simplex pode ser superior ao método primal simplex. Este método pode ser útil em algoritmos de programação inteira, algoritmos de Programação Não-linear, e Algoritmos Primais-Duais e também como uma alternativa ao Método das Duas Fases ou do “Big M’ para inicialização do Método Simplex Primal. É útil para alguns casos que ocorrem na Análise de Sensibilidade e na Programação Paramétrica.

2-DESENVOLVIMENTO O algoritmo simplex primal não é o único e nem mesmo o mais eficiente em alguns casos. Raramente a utilização do algoritmo simplex dispensa a técnica das variáveis artificiais, a imposição de limites às variáveis aumenta o número de restrições e além disso em problemas de grande dimensão, este algoritmo pode tornar-se bastante “pesado”. Assim os problemas de PL na maioria das vezes apresentam estruturas que podem ser resolvidas com maior eficiência por métodos específicos. O método dual simplex (que deriva do método simplex) consiste em reduzir o numero de interações necessárias no algoritmo primal simplex. Desta forma, o algoritmo dual simplex é um processo que embora aplicado