SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 11
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA AMÉRICA


  FACULTAD DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN Y
                  ELECTRÓNICA

ASIGNATURA:
               INVESTIGACION OPERATIVA


TITULO:

  “REALIZAR LOS SIGUIENTES EJERCICIOS DE ANALISIS”


ALUMNO:

            HOOBER WASHINGTON ARTEAGA BRAVO

SEMESTRE:

       OCTAVO SEMESTRE DE ELECTRONICA Y TELEMATICA


AÑO:

                       CUARTO AÑO
UNIDAD 1:
INTRODUCCION A LA PROGRAMACION LINEAL

TAREA 1.2

Formular el problema definir las variables, construir el modelo matemático y resolver el
modelo utilizando el método grafico de los siguientes ejercicios en caso de no ser
posibles resolver gráficamente explicar su razón y sugerir su solución.


1.- Una campaña para promocionar una marca de productos lácteos se basa en el
reparto gratuito de yogures con sabor a limón y fresa. Se decide repartir al menos
30.000 yogures. Cada yogur de limón necesita para su elaboración 0,5 grs. De un
producto de fermentación y cada yogur de fresa necesita 0,2 grs. De ese mismo
producto. Se dispone de 9 Kgs. De este producto. El costo de producción de un yogur de
fresa es el doble del de un o de limón ¿Cuantos yogures de cada tipo se debe producir
para que el costo de la compañía sea mínimo?

Modelo Matemático
                               Costos de
    Modelo       Porcentajes     Prod.     Produccion
    Y L = X1       0.5 Grs        0.5          X1
    Y F = X2       0.2 Grs         1           X2

Disponibilidad    9000Grs                     3000
    X1 =?
    X2 =?

F. O.= Min :Z = 1x1

Sabiendo a

1.- =
2.- =

Variables de Negatividad



Encontrando los puntos de coordenadas a la primera ecuación


                                       X1    X2
                                        0   30000
                                      30000   0
Encontrando los puntos de coordenadas a la segunda ecuación


                                           X1    X2
                                            0   45000
                                          18000   0



Solución Grafica

Puntos de Coordenadas encontradas

A = (0, 30000)
B = (0, 45000)
C = (10000, 20000)

Aplicando la formula de la Ganancia
A = (0, 30000)                                          = 60000 Dólares
B = (0, 45000)                                          = 90000 Dólares
C = (10000, 20000)                                      = 50000 Dólares

Para minimizar el objetivo se debe gastar $50000.

Calculando el Punto equilibrio



                                      0




Remplazamos el valor de x2 obtenido en la ecuación:




Se decide producir la cantidad de de 10000 Yogures de Limón y 20000 Yogures de
Fresa.
2.- Un herrero con 80Kgs. De acero y 120 Cts. De aluminio quiere hacer bicicletas de
paseo y de montaña que quiere vender, respectivamente a 2000 y 1500 dólares cada una
para sacar el máximo beneficio. Para la de paseo emplea 1Kg de acero y 3 Kgs De
aluminio y para la de montaña emplea 2 Kts. De ambos metales ¿Cuantas bicicletas de
paseo y de montaña venderá?

Modelo Matemático

                   Porcentajes de
   Modelo            Materiales        Valor de B    Produccion
   B P = X1        1Kl Ac y 3Kls Al       2000           X1
   B M = X2       2kls Ac y 2 Kls Al      1500           X2

Disponibilidad 80Kls Ac y 120Kls Al                      ?
    X1 = ?
    X2 =?



F. O.= Max : Z=

Sabiendo a

1.- =

2.- =

Variables de Negatividad



Encontrando los puntos de coordenadas a la primera ecuación



                                          X1    X2
                                          0     40
                                          80    0



Encontrando los puntos de coordenadas a la segunda ecuación


                                          X1    X2
                                          0     60
40    0


Solución Grafica

Solucion grafica.

Puntos de Coordenadas encontradas

A = ( 0;0)
B = (0;40)
C = (20;30)
D = (40;0)

Aplicando la formula de la Ganancia
A = (0;0)                               = 0 Dólares
B = (0;4)                               = 0 + 60000 = 60000 Dólares
C = (2;3)                               = 40000 + 45000 = 85000 Dólares
D = (4;0)                               = 80000 + 0 = 80000 Dólares

Calculando el Punto C
                  × (-3)


                                0




Remplazamos el valor de x2 obtenido en la ecuación:




El Herrero debe construir 20 Bicicletas de paseo y 30 bicicletas de Montaña para
obtener una ganancia de 85000 dólares según el modelo matemático.
3.- Un carpintero desea determinar la cantidad de sillas y mesas que debe producir el
próximo día para maximizar sus ganancias. Cuenta con 38 m de madera y dispone de 7,
5 hs/hombre. Se requiere de 4m y 1 h/hombre para confeccionar cada silla y de 9,5m de
madera y 1 h/hombre para confeccionar cada mesa. Se asume que se vende todo lo que
se produce y que el beneficio por silla es de 4 dólares, mientras que el beneficio por
cada mesa es de 8.5 dólares.
¿Cuántas sillas y mesas deben producir para max imizar las ganancias?

Modelo Matemático

F. O = Max :
                     Porcentajes de           Tiempo de
  Modelo               Materiales              Trabajo        V. Articulo Produccion
 Sillas = X1              4m                  1 h/hombre           4          X1
 Mesas = X2              9,5m                 1 h/hombre          8.5         X2

Disponibilidad             38m                    7.5h/mo                       ?
   X1 = ?
    X2 =?

Sabiendo a

1.-    =

2.-    =

Variables de Negatividad



Encontrando los puntos de coordenadas a la primera ecuación



                                      X1    X2
                                       0    4.1
                                      9.5    0
Encontrando los puntos de coordenadas a la segunda ecuación



                                          X1    X2
                                           0    7.5
                                          7.5    0


Solución Grafica

La grafica se encuentra en un documento aparte de este documento


Puntos de Coordenadas encontradas

A=   (0; 0)
B=   (0; 4,2)
C=   (6,04;1,45)
D=   (7,5; 0)

Aplicando la formula de la Ganancia

A = (0;0)                                       =0 + 0            = 0 Dólares
B = (0; 4,2)                                    = 0 +33.6         =33.6 Dólares
C = (6,04;1,45)                                 = 24,16 + 12,35   = 36,48 Dólares
D = (7,5; 0)                                    = 30 + 0          = 30 Dólares

Calculando el Punto C
                                      4
                   × (-3)
                                      0




                   × (-9.5)
El modelo Matemático determina que para que el señor Carpintero tenga una ganancia
debe redondear el número de sillas a 6 y el número de mesas a 2 para que tenga una
ganancia superior de 41 dólares

Este se lo determina ya que el número de mesas y sillas a producir no son números
enteros y se los redondea para obtener una mejor ganancia.

La solución no es lineal completamente-

4.- Un bus de pasajeros que va desde Quito a Guayaquil ofrece espacio con aientos a
fumadores al precio de 15 dólares y a no fumadores al precio de 10 dólares, Al no
fumador se le deja llevar 50 Cts. De peso y al no fumador 20 Cts. Si el bus tiene una
capacidad de 45 pasajeros y admite un equipaje de hasta 2000Kgs ¿Cuál ha de ser la
oferta de asientos de la compañía de transporte para cada tipo de pasajero, con la
finalidad de optimizar el beneficio?

Modelo Deterministico

Modelo Matemático

Max :

Sabiendo a

1.-     = 20

2.-     =

Variables de Negatividad



Encontrando los puntos de coordenadas a la primera ecuación

                                20

                                      X1     X2
                                       0     40
                                      100    0



Encontrando los puntos de coordenadas a la segunda ecuación


                                       X1    X2
                                       0     45
45    0


Solución Grafica

La grafica se encuentra en un documento aparte de este documento


Puntos de Coordenadas encontradas

A=   (0; 0)
B=   (0;45)
C=   (8.3; 36.66)
D=   (45; 0)

Aplicando la formula de la Ganancia

A = (0;0)                                       =0 + 0          = 0 Dólares
B = (0; 45)                                     = 0 +450        =450 Dólares
C = (8,3;36.6)                                  = 124,5 + 366   = 490,5 Dólares
D = (45; 0)                                     = 675 + 0       = 675 Dólares

Calculando el Punto C

20                                    20
                    × (-20)
                                       0




20                                    20
                    × (-50)




El siguiente modelo que se desarrollo se busca la mejor oferta para los asientos no es un
análisis línea ya que sus variables no son enteras y están con decimales.

Para la resolución de este ejercicio se plante redondear el numero mas aproximado al
superior y dejar la otra variable con su resultado entero, es decir la oferta de este medio
de transporte es de 37 asientos para no fumadores y los 8 asientos para los fumadores
que harían un total de 45 asientos



5.- Un estudiante dedica parte de su tiempo al reparto de propaganda publicitaria. La
empresa a él le paga 0.5 dólares por cada impreso repartido y la empresa B con folletos
mas grandes le paga 0.7 dólares por impreso. El estudiante lleva dos fundas una para los
impresos A en la que caben 120 y otra para los Impresos B en la que caben 100. Ha
calculado que cada día es capaz de repartir 150 impresos como máximo.
Lo que se pregunta el estudiante es: ¿Cuántos impresos habrá que repartir de cada día
clase para que su beneficio diario sea máximo?


Modelo Matemático

Max :

Sabiendo a

1.- =

Variables de Negatividad



En la resolución de este ejercicio notamos que tenemos un número superior de afiches
de los que puede entregar a diario y la resolución no es viable de acuerdo a los ejemplos
anteriores

También se sugiere un modelo de análisis estocástico por no mantener una variable de
tiempo de trabajo que se puede aplicar con un medio tiempo de trabajo es decir 4 horas
esto en caso de un supuesto.
Tarea  2 de i o 2

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

La actualidad más candente (18)

Ejercicios detallados del obj 8 mat II 178
Ejercicios detallados del obj 8 mat II  178 Ejercicios detallados del obj 8 mat II  178
Ejercicios detallados del obj 8 mat II 178
 
Algebra
AlgebraAlgebra
Algebra
 
Deber de monografia 2
Deber de monografia 2 Deber de monografia 2
Deber de monografia 2
 
ejercicios programación lineal
ejercicios programación linealejercicios programación lineal
ejercicios programación lineal
 
PROGRAMACIÓN LINEAL
PROGRAMACIÓN LINEALPROGRAMACIÓN LINEAL
PROGRAMACIÓN LINEAL
 
Mc3b3dulo 3-vschippacasse
Mc3b3dulo 3-vschippacasseMc3b3dulo 3-vschippacasse
Mc3b3dulo 3-vschippacasse
 
Cepech: [Claves] Matemáticas N°1 (2012)
Cepech: [Claves] Matemáticas N°1 (2012)Cepech: [Claves] Matemáticas N°1 (2012)
Cepech: [Claves] Matemáticas N°1 (2012)
 
13 mat ccss-exjun
13 mat ccss-exjun13 mat ccss-exjun
13 mat ccss-exjun
 
Ft optimizacion
Ft optimizacionFt optimizacion
Ft optimizacion
 
U 4
U 4U 4
U 4
 
Materia ado
Materia adoMateria ado
Materia ado
 
Sesion 07 -
Sesion 07 -Sesion 07 -
Sesion 07 -
 
Primer trabajo de matemática iii(1)yeny
Primer trabajo de matemática iii(1)yenyPrimer trabajo de matemática iii(1)yeny
Primer trabajo de matemática iii(1)yeny
 
PROBLEMAS RESUELTOS QUE IMPLICAN FUNCIONES EXPONENCIALES
PROBLEMAS RESUELTOS QUE IMPLICAN FUNCIONES EXPONENCIALESPROBLEMAS RESUELTOS QUE IMPLICAN FUNCIONES EXPONENCIALES
PROBLEMAS RESUELTOS QUE IMPLICAN FUNCIONES EXPONENCIALES
 
Ppt programacion lineal profesor arthur nuñez mendoza
Ppt programacion lineal profesor arthur nuñez mendozaPpt programacion lineal profesor arthur nuñez mendoza
Ppt programacion lineal profesor arthur nuñez mendoza
 
Capitulo 5 integracion
Capitulo 5 integracionCapitulo 5 integracion
Capitulo 5 integracion
 
Aplicaciones de la derivada ejemplo 4-2a
Aplicaciones de la derivada   ejemplo 4-2aAplicaciones de la derivada   ejemplo 4-2a
Aplicaciones de la derivada ejemplo 4-2a
 
Matematicas
MatematicasMatematicas
Matematicas
 

Similar a Tarea 2 de i o 2

Sem 4_modelo_matematico_Metodo_grafico_Casos especiales - copia.pdf
Sem 4_modelo_matematico_Metodo_grafico_Casos especiales - copia.pdfSem 4_modelo_matematico_Metodo_grafico_Casos especiales - copia.pdf
Sem 4_modelo_matematico_Metodo_grafico_Casos especiales - copia.pdfNelsonMartinez771386
 
sesion31-EcSegrado-Polino-FraccionariasRadicales (1).ppt
sesion31-EcSegrado-Polino-FraccionariasRadicales (1).pptsesion31-EcSegrado-Polino-FraccionariasRadicales (1).ppt
sesion31-EcSegrado-Polino-FraccionariasRadicales (1).pptfelipe chuquimarca
 
Ejercicios modelo con matrices
Ejercicios modelo con matricesEjercicios modelo con matrices
Ejercicios modelo con matricesbrit2013
 
Inecuaciones cuadrã -ticas
Inecuaciones cuadrã -ticasInecuaciones cuadrã -ticas
Inecuaciones cuadrã -ticasLuis Ramires
 
Ecuaciones de segundo grado
Ecuaciones de segundo gradoEcuaciones de segundo grado
Ecuaciones de segundo gradoJesus OroJim
 
Ecuaciones cuadraticas
Ecuaciones cuadraticasEcuaciones cuadraticas
Ecuaciones cuadraticaslugusa63
 
Problemas de programacion lineal
Problemas de programacion linealProblemas de programacion lineal
Problemas de programacion linealCALDE24
 
MATEMATICAS PARA CIENCIAS BIOLOGICAS (I Bimestre Abril Agosto 2011)
MATEMATICAS PARA CIENCIAS BIOLOGICAS (I Bimestre Abril Agosto 2011) MATEMATICAS PARA CIENCIAS BIOLOGICAS (I Bimestre Abril Agosto 2011)
MATEMATICAS PARA CIENCIAS BIOLOGICAS (I Bimestre Abril Agosto 2011) Videoconferencias UTPL
 
Optimización de funciones de varias variables sin restricciones
Optimización de funciones de varias variables sin restriccionesOptimización de funciones de varias variables sin restricciones
Optimización de funciones de varias variables sin restriccionesAstocóndor Fuertes Eva Inés
 
Clase Nº5 Programacion Lineal
Clase Nº5 Programacion LinealClase Nº5 Programacion Lineal
Clase Nº5 Programacion Linealjotape74
 
Práctica Álgebra económicas UBA (71)
Práctica Álgebra económicas UBA (71)Práctica Álgebra económicas UBA (71)
Práctica Álgebra económicas UBA (71)universo exacto
 
CICAMAT_2022 ramiro.pptx
CICAMAT_2022 ramiro.pptxCICAMAT_2022 ramiro.pptx
CICAMAT_2022 ramiro.pptxYhezielAbanto
 

Similar a Tarea 2 de i o 2 (20)

Sem 4_modelo_matematico_Metodo_grafico_Casos especiales - copia.pdf
Sem 4_modelo_matematico_Metodo_grafico_Casos especiales - copia.pdfSem 4_modelo_matematico_Metodo_grafico_Casos especiales - copia.pdf
Sem 4_modelo_matematico_Metodo_grafico_Casos especiales - copia.pdf
 
2 Ecuaciones CuadráTicas
2  Ecuaciones CuadráTicas2  Ecuaciones CuadráTicas
2 Ecuaciones CuadráTicas
 
sesion31-EcSegrado-Polino-FraccionariasRadicales (1).ppt
sesion31-EcSegrado-Polino-FraccionariasRadicales (1).pptsesion31-EcSegrado-Polino-FraccionariasRadicales (1).ppt
sesion31-EcSegrado-Polino-FraccionariasRadicales (1).ppt
 
Ejercicios modelo con matrices
Ejercicios modelo con matricesEjercicios modelo con matrices
Ejercicios modelo con matrices
 
Inecuaciones cuadrã -ticas
Inecuaciones cuadrã -ticasInecuaciones cuadrã -ticas
Inecuaciones cuadrã -ticas
 
Ecuaciones de segundo grado
Ecuaciones de segundo gradoEcuaciones de segundo grado
Ecuaciones de segundo grado
 
Trabajo final programación lineal
Trabajo final programación linealTrabajo final programación lineal
Trabajo final programación lineal
 
Ecuaciones cuadraticas
Ecuaciones cuadraticasEcuaciones cuadraticas
Ecuaciones cuadraticas
 
Problemas de programacion lineal
Problemas de programacion linealProblemas de programacion lineal
Problemas de programacion lineal
 
UNIDAD 1
UNIDAD 1 UNIDAD 1
UNIDAD 1
 
Regresión lineal simple
Regresión lineal simpleRegresión lineal simple
Regresión lineal simple
 
MATEMATICAS PARA CIENCIAS BIOLOGICAS (I Bimestre Abril Agosto 2011)
MATEMATICAS PARA CIENCIAS BIOLOGICAS (I Bimestre Abril Agosto 2011) MATEMATICAS PARA CIENCIAS BIOLOGICAS (I Bimestre Abril Agosto 2011)
MATEMATICAS PARA CIENCIAS BIOLOGICAS (I Bimestre Abril Agosto 2011)
 
Optimización de funciones de varias variables sin restricciones
Optimización de funciones de varias variables sin restriccionesOptimización de funciones de varias variables sin restricciones
Optimización de funciones de varias variables sin restricciones
 
Clase Nº5 Programacion Lineal
Clase Nº5 Programacion LinealClase Nº5 Programacion Lineal
Clase Nº5 Programacion Lineal
 
Práctica Álgebra económicas UBA (71)
Práctica Álgebra económicas UBA (71)Práctica Álgebra económicas UBA (71)
Práctica Álgebra económicas UBA (71)
 
CICAMAT_2022 ramiro.pptx
CICAMAT_2022 ramiro.pptxCICAMAT_2022 ramiro.pptx
CICAMAT_2022 ramiro.pptx
 
diagramas
diagramasdiagramas
diagramas
 
Ecuaciones cuadráticas
Ecuaciones cuadráticasEcuaciones cuadráticas
Ecuaciones cuadráticas
 
Ejercio resuelto
Ejercio resueltoEjercio resuelto
Ejercio resuelto
 
Programacion lineal 2014
Programacion lineal 2014Programacion lineal 2014
Programacion lineal 2014
 

Tarea 2 de i o 2

  • 1. UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA AMÉRICA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN Y ELECTRÓNICA ASIGNATURA: INVESTIGACION OPERATIVA TITULO: “REALIZAR LOS SIGUIENTES EJERCICIOS DE ANALISIS” ALUMNO: HOOBER WASHINGTON ARTEAGA BRAVO SEMESTRE: OCTAVO SEMESTRE DE ELECTRONICA Y TELEMATICA AÑO: CUARTO AÑO
  • 2. UNIDAD 1: INTRODUCCION A LA PROGRAMACION LINEAL TAREA 1.2 Formular el problema definir las variables, construir el modelo matemático y resolver el modelo utilizando el método grafico de los siguientes ejercicios en caso de no ser posibles resolver gráficamente explicar su razón y sugerir su solución. 1.- Una campaña para promocionar una marca de productos lácteos se basa en el reparto gratuito de yogures con sabor a limón y fresa. Se decide repartir al menos 30.000 yogures. Cada yogur de limón necesita para su elaboración 0,5 grs. De un producto de fermentación y cada yogur de fresa necesita 0,2 grs. De ese mismo producto. Se dispone de 9 Kgs. De este producto. El costo de producción de un yogur de fresa es el doble del de un o de limón ¿Cuantos yogures de cada tipo se debe producir para que el costo de la compañía sea mínimo? Modelo Matemático Costos de Modelo Porcentajes Prod. Produccion Y L = X1 0.5 Grs 0.5 X1 Y F = X2 0.2 Grs 1 X2 Disponibilidad 9000Grs 3000 X1 =? X2 =? F. O.= Min :Z = 1x1 Sabiendo a 1.- = 2.- = Variables de Negatividad Encontrando los puntos de coordenadas a la primera ecuación X1 X2 0 30000 30000 0
  • 3. Encontrando los puntos de coordenadas a la segunda ecuación X1 X2 0 45000 18000 0 Solución Grafica Puntos de Coordenadas encontradas A = (0, 30000) B = (0, 45000) C = (10000, 20000) Aplicando la formula de la Ganancia A = (0, 30000) = 60000 Dólares B = (0, 45000) = 90000 Dólares C = (10000, 20000) = 50000 Dólares Para minimizar el objetivo se debe gastar $50000. Calculando el Punto equilibrio 0 Remplazamos el valor de x2 obtenido en la ecuación: Se decide producir la cantidad de de 10000 Yogures de Limón y 20000 Yogures de Fresa.
  • 4. 2.- Un herrero con 80Kgs. De acero y 120 Cts. De aluminio quiere hacer bicicletas de paseo y de montaña que quiere vender, respectivamente a 2000 y 1500 dólares cada una para sacar el máximo beneficio. Para la de paseo emplea 1Kg de acero y 3 Kgs De aluminio y para la de montaña emplea 2 Kts. De ambos metales ¿Cuantas bicicletas de paseo y de montaña venderá? Modelo Matemático Porcentajes de Modelo Materiales Valor de B Produccion B P = X1 1Kl Ac y 3Kls Al 2000 X1 B M = X2 2kls Ac y 2 Kls Al 1500 X2 Disponibilidad 80Kls Ac y 120Kls Al ? X1 = ? X2 =? F. O.= Max : Z= Sabiendo a 1.- = 2.- = Variables de Negatividad Encontrando los puntos de coordenadas a la primera ecuación X1 X2 0 40 80 0 Encontrando los puntos de coordenadas a la segunda ecuación X1 X2 0 60
  • 5. 40 0 Solución Grafica Solucion grafica. Puntos de Coordenadas encontradas A = ( 0;0) B = (0;40) C = (20;30) D = (40;0) Aplicando la formula de la Ganancia A = (0;0) = 0 Dólares B = (0;4) = 0 + 60000 = 60000 Dólares C = (2;3) = 40000 + 45000 = 85000 Dólares D = (4;0) = 80000 + 0 = 80000 Dólares Calculando el Punto C × (-3) 0 Remplazamos el valor de x2 obtenido en la ecuación: El Herrero debe construir 20 Bicicletas de paseo y 30 bicicletas de Montaña para obtener una ganancia de 85000 dólares según el modelo matemático.
  • 6. 3.- Un carpintero desea determinar la cantidad de sillas y mesas que debe producir el próximo día para maximizar sus ganancias. Cuenta con 38 m de madera y dispone de 7, 5 hs/hombre. Se requiere de 4m y 1 h/hombre para confeccionar cada silla y de 9,5m de madera y 1 h/hombre para confeccionar cada mesa. Se asume que se vende todo lo que se produce y que el beneficio por silla es de 4 dólares, mientras que el beneficio por cada mesa es de 8.5 dólares. ¿Cuántas sillas y mesas deben producir para max imizar las ganancias? Modelo Matemático F. O = Max : Porcentajes de Tiempo de Modelo Materiales Trabajo V. Articulo Produccion Sillas = X1 4m 1 h/hombre 4 X1 Mesas = X2 9,5m 1 h/hombre 8.5 X2 Disponibilidad 38m 7.5h/mo ? X1 = ? X2 =? Sabiendo a 1.- = 2.- = Variables de Negatividad Encontrando los puntos de coordenadas a la primera ecuación X1 X2 0 4.1 9.5 0
  • 7. Encontrando los puntos de coordenadas a la segunda ecuación X1 X2 0 7.5 7.5 0 Solución Grafica La grafica se encuentra en un documento aparte de este documento Puntos de Coordenadas encontradas A= (0; 0) B= (0; 4,2) C= (6,04;1,45) D= (7,5; 0) Aplicando la formula de la Ganancia A = (0;0) =0 + 0 = 0 Dólares B = (0; 4,2) = 0 +33.6 =33.6 Dólares C = (6,04;1,45) = 24,16 + 12,35 = 36,48 Dólares D = (7,5; 0) = 30 + 0 = 30 Dólares Calculando el Punto C 4 × (-3) 0 × (-9.5)
  • 8. El modelo Matemático determina que para que el señor Carpintero tenga una ganancia debe redondear el número de sillas a 6 y el número de mesas a 2 para que tenga una ganancia superior de 41 dólares Este se lo determina ya que el número de mesas y sillas a producir no son números enteros y se los redondea para obtener una mejor ganancia. La solución no es lineal completamente- 4.- Un bus de pasajeros que va desde Quito a Guayaquil ofrece espacio con aientos a fumadores al precio de 15 dólares y a no fumadores al precio de 10 dólares, Al no fumador se le deja llevar 50 Cts. De peso y al no fumador 20 Cts. Si el bus tiene una capacidad de 45 pasajeros y admite un equipaje de hasta 2000Kgs ¿Cuál ha de ser la oferta de asientos de la compañía de transporte para cada tipo de pasajero, con la finalidad de optimizar el beneficio? Modelo Deterministico Modelo Matemático Max : Sabiendo a 1.- = 20 2.- = Variables de Negatividad Encontrando los puntos de coordenadas a la primera ecuación 20 X1 X2 0 40 100 0 Encontrando los puntos de coordenadas a la segunda ecuación X1 X2 0 45
  • 9. 45 0 Solución Grafica La grafica se encuentra en un documento aparte de este documento Puntos de Coordenadas encontradas A= (0; 0) B= (0;45) C= (8.3; 36.66) D= (45; 0) Aplicando la formula de la Ganancia A = (0;0) =0 + 0 = 0 Dólares B = (0; 45) = 0 +450 =450 Dólares C = (8,3;36.6) = 124,5 + 366 = 490,5 Dólares D = (45; 0) = 675 + 0 = 675 Dólares Calculando el Punto C 20 20 × (-20) 0 20 20 × (-50) El siguiente modelo que se desarrollo se busca la mejor oferta para los asientos no es un análisis línea ya que sus variables no son enteras y están con decimales. Para la resolución de este ejercicio se plante redondear el numero mas aproximado al superior y dejar la otra variable con su resultado entero, es decir la oferta de este medio
  • 10. de transporte es de 37 asientos para no fumadores y los 8 asientos para los fumadores que harían un total de 45 asientos 5.- Un estudiante dedica parte de su tiempo al reparto de propaganda publicitaria. La empresa a él le paga 0.5 dólares por cada impreso repartido y la empresa B con folletos mas grandes le paga 0.7 dólares por impreso. El estudiante lleva dos fundas una para los impresos A en la que caben 120 y otra para los Impresos B en la que caben 100. Ha calculado que cada día es capaz de repartir 150 impresos como máximo. Lo que se pregunta el estudiante es: ¿Cuántos impresos habrá que repartir de cada día clase para que su beneficio diario sea máximo? Modelo Matemático Max : Sabiendo a 1.- = Variables de Negatividad En la resolución de este ejercicio notamos que tenemos un número superior de afiches de los que puede entregar a diario y la resolución no es viable de acuerdo a los ejemplos anteriores También se sugiere un modelo de análisis estocástico por no mantener una variable de tiempo de trabajo que se puede aplicar con un medio tiempo de trabajo es decir 4 horas esto en caso de un supuesto.