Función lp Paquete de R: lpSolve

Función lp
Paquete de R: lpSolve
Problemas de Programación Lineal y Entera
Descripción:
Resuelve problemas de programación lineal y entera
Uso más habitual:
lp (direction = "min", objective.in, const.mat, const.dir, const.rhs,
transpose.constraints = TRUE, int.vec, compute.sens=0, binary.vec,
all.int=FALSE, all.bin=FALSE)
Argumentos más usados:
direction:
Variable cadena de caracteres que indica la dirección de optimización:
"min" (por defecto) o "max".
objective.in:
Vector numérico con los coeficientes de la función objetivo.
const.mat:
Matriz con los coeficientes numéricos de las restricciones, una fila por
restricción, una columna por variable (a menos que transpose.constraints = FALSE; ver
más adelante)
const.dir:
Vector de cadenas de caracteres que indica la dirección de las restricciones.
Los valores pueden ser "<", "<=", "= ", ">" o ">=".
const.rhs:
Vector con los valores numéricos del lado derecho de las restricciones.
transpose.constraints:
Por defecto cada restricción ocupa una fila de const.mat, y tal
matriz necesita trasponerse antes de pasar al código de optimización. Cuando se tiene un
tamaño grande de matrices de restricciones es aconsejable construir la matriz de
restricciones por columnas. En tal caso, se debe poner transpose.constraints= FALSE.
int.vec:
Vector numérico que da los índices de las variables que deben ser enteras. La
longitud de este vector debe ser igual al número de variables enteras.
compute.sens:
Valor numérico, respuesta a la pregunta ¿calculo sensibilidad? Si es un
valor distinto de cero, calcula la sensibilidad. Por defecto vale cero.
binary.vec: Vector numérico como int.vec que da los índices de las variables que
deben ser binarias.
all.int:
Carácter lógico: Respuesta a la pregunta ¿son todas la variables enteras? Por
defecto: FALSE.
all.bin:
Carácter lógico: Respuesta a la pregunta ¿son todas la variables binarias? Por
defecto: FALSE.
Valor: Un objeto de clase lp, una lista que contiene, entre otros, los siguientes elementos:
direction: La dirección de optimización del problema
x.count: Número de variables en la función objetivo
objective: Vector con los coeficientes de la función objetivo
const.count: Número de restricciones
constraints: Matriz de tasas de uso
int.count: Número de variables enteras
int.vec: Vector con los índices de las variables enteras
bin.count: Número de variables binarias
binary.vec: Vector con los índices de las variables binarias
objval: Valor óptimo de la función objetivo
solution: Vector con los valores óptimos
compute.sens: Proporciona el valor numérico a la pregunta
¿calculo sensibilidad?
que se dio en la llamada a la función. Si es un valor distinto de cero, el objeto contiene
los resultados del análisis de sensibilidad.
sens.coef.from: Proporciona los límites inferiores de los intervalos de variación de
los coeficientes de la función objetivo, para que la solución proporcionada siga siendo
óptima.
sens.coef.to: : Proporciona los límites superiores de los intervalos de variación de los
coeficientes de la función objetivo, para que la solución proporcionada siga siendo
óptima.
duals: Proporciona los valores de los costos reducidos en la tabla óptima del Simplex.
duals.from: Proporciona los límites inferiores de los intervalos de variación de los
coeficientes de la función objetivo del problema dual (o equivalentemente, de los
recursos del problema primal), para que la solución proporcionada siga siendo óptima.
duals.to: Proporciona los límites superiores de los intervalos de variación de los
coeficientes de la función objetivo del problema dual (o equivalentemente, de los
recursos del problema primal), para que la solución proporcionada siga siendo óptima.
status: Número que indica: 0= éxito, 2=solución no factible, 3=solución no acotada.