En forma general, el análisis de sensibilidad busca investigar los efectos producidos por los cambios del entorno sobre el sistema.

Desde el punto de vista de la programación lineal, el análisis de sensibilidad, llamado también análisis paramétrico, es un método que permite investigar los efectos producidos por los cambios producidos en los valores de los diferentes parámetros sobre la solución óptima. Es necesario no perder de vista que los cambios en la solución del primal repercuten automáticamente en la solución de su modelo dual. Por lo tanto, puede elegirse qué modelo se va a utilizar para investigar los efectos.

Dado que los parámetros que se muestran en el modelo utilizan valores estimados basados en una predicción de las condiciones futuras, los datos obtenidos para desarrollar estas estimaciones son bastante imperfectos; por esto pueden tomar otros valores posibles. Por esa razón es importante el siguiente análisis.

El análisis de sensibilidad es una herramienta efectiva, por dos razones fundamentales:

• Los modelos de programación lineal son con frecuencia grandes y costosos; por lo tanto no es recomendable utilizarlos para un solo caso.
• Los elementos que se dan como datos para un problema de programación lineal, la mayoría de las veces son estimaciones; por lo tanto es necesario investigar o tener en cuenta más de un conjunto de casos posibles.

Cambios en los parámetros del modelo

El análisis de sensibilidad se lleva a cabo en:

• Cambios en los niveles de recursos escasos.
• Cambios en los coeficientes de la función objetivo.
• Cambios en los coeficientes tecnológicos.
• Supresión y adición de restricciones.
• Adición de nuevas variables.

El análisis que se realice se hará teniendo en cuenta el mayor impacto sobre la solución óptima debido a las variaciones de los valores en los parámetros por inexactitud en las estimaciones. Se empezara por investigar las consecuencias de las variaciones en los coeficientes de la función objetivo y recursos disponibles que se consideran los más importantes, y posteriormente se continuara analizando las variaciones de los aij, aparición de una nueva restricción y necesidad de adicionar una nueva variable.