Hola,
Les contesto entre líneas:
-Estamos implementando nuestro modelo pero no nos queda tan claro con que datos hay que probarlo: ¿Debemos probar achicando los conjuntos? Es decir, hacerlo para una menor cantidad de productos.
Exacto, para validar se suele utilizar un conjunto de datos pequeño inicialmente. Esto ayuda a encontrar más fácilmente los errores, y realizar una mayor cantidad de pruebas.
-Además, no estamos seguros si debemos poner ciertos datos reales y modificar otros para que sean "casos borde" o usar todos datos inventados (tememos que si inventamos todos los datos surjan errores en diferentes lugares y no podamos darnos cuenta donde).
Para la validación inicial, se utilizan un tamaño de datos menor (conjuntos, parámetros) que pueden ser inventados. La idea es que sean suficientemente chicos que les permita encontrar el error fácilmente. La segunda etapa es, una vez culminada la validación inicial y que están convencidos que su programa funciona adecuadamente, realizar la validación con los datos reales.
-También nos gustaría saber si luego de implementar el modelo deberíamos explicar porque cada variable da básica o no básica, o si con chequear que la solución tiene sentido y se cumplen las restricciones alcanza.
Exacto, no es necesario explicar porque cada variable da básica o no básica, sí es necesario chequear que la solución tiene sentido.
Saludos,
Fernando