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Abstract
Encontrar el óptimo de un modelo o problema de optimización es solo una parte del proceso de solución. En este artículo, se hace un análisis de los precios duales, los coeficientes de la función objetivo, el costo reducido de cada variable, los rangos de sensibilidad y la holgura de los valores del lado derecho de las restricciones después de procesar, mediante un programa computacional, un modelo de programación lineal de maximización de ganancias aplicado a una empresa agrícola.
El análisis post-optimal revela información importante al agricultor, quien opera en un contexto dinámico, para tomar la mejor decisión sobre las opciones de variación de determinados parámetros del modelo de un proyecto a ejecutar y mejorar así el valor óptimo de la función objetivo. El productor agrícola logra conocer como el plan óptimo de producción puede mantenerse igual y, al mismo tiempo, conseguir que las ganancias aumenten sujetas a algunos cambios, ya sea en el entorno del problema o de la empresa misma, alcanza saber las necesidades reales sobre los recursos disponibles, puede también enterarse de cuál sería la mejor alternativa de decisión para mejorar el valor óptimo al considerar simultáneamente la ganancia marginal que representa el precio dual y el incremento permitido en el valor del lado derecho de cada restricción.