minimización método simplex
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Este documento presenta dos problemas de programación lineal. El primer problema busca maximizar la función objetivo 1.5X1 + 2X2 sujeto a varias restricciones sobre X1 y X2. El segundo problema busca maximizar la función objetivo 4X1 + 5X2 sujeto a varias restricciones sobre X1 y X2, pero no tiene solución. Ambos problemas incluyen tablas con puntos de solución potencial.
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1. El documento presenta información sobre el cálculo de derivadas de funciones.
2. Se explican conceptos como la recta tangente y su pendiente, así como diferentes notaciones para representar la derivada de una función.
3. Se proporcionan ejemplos detallados sobre cómo calcular la derivada de funciones simples y compuestas.
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PRODUCTOS NOTABLES II NIVEL PRE
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Clase De Sistema NuméRico Sergio
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Numeros naturales ejercicios
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Number series
El documento presenta diferentes tipos de problemas numéricos, incluyendo series numéricas, analogías numéricas y números fuera de lugar. Algunos ejemplos de series numéricas son aritméticas, geométricas y una combinación de ambas. Los problemas de analogía numérica involucran relaciones como producto de medias igual a producto de extremos. Finalmente, los problemas de números fuera de lugar piden identificar el número que no cumple con una regla dada, como ser primo, cuadrado o criterios de divisibilidad.
Tareas de derivadas
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Método simplex minimización
Este documento presenta un problema de minimización de costos para una empresa que fabrica alimentos para fisicoculturistas. El problema involucra tres ingredientes (A, B, C) con diferentes costos y disponibilidades. Se modela el problema usando programación lineal y se resuelve utilizando el método simplex para encontrar la solución óptima que minimice el costo total. La solución óptima utiliza 600kg de ingrediente A y 400kg de ingrediente C para un costo mínimo total de $13,000.
MINIMIZAR METODO SIMPLEX
El documento describe que dos empresas mineras extraen diferentes tipos de minerales que son clasificados en tres grados y tienen un contrato para suministrar mineral a una planta de fundición cada semana. Se proporcionan los costos y producción diarios de cada empresa. El objetivo es minimizar los costos totales y determinar cuántos días a la semana debe operar cada empresa para cumplir con el contrato. Usando programación lineal, la solución óptima es que la Empresa X opera 1.5 días a la semana y la Empresa Y opera 3 días a la semana.
Investigación de Operaciones 1/2
Este documento presenta 14 problemas de programación lineal relacionados con la toma de decisiones sobre producción, mezclas, inversiones y asignación de recursos. Cada problema describe las variables, restricciones y función objetivo de un modelo de programación lineal, y pide determinar la solución óptima que maximice las utilidades o minimice los costos.
Método Simplex Caso de Maximización
El método Simplex es un método iterativo para resolver problemas de programación lineal que permite ir mejorando la solución en cada paso. Se convierten las restricciones en igualdades usando variables de holgura y exceso, y se iguala la función objetivo a cero agregando estas variables. Luego se construye la tabla inicial y se realizan iteraciones escogiendo la variable que entra a la base y sale de la base, hasta alcanzar una solución óptima donde todos los coeficientes de la función objetivo sean positivos.
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El documento presenta tres problemas de programación lineal. El primer problema involucra una fábrica de pintura que debe determinar la producción óptima de pintura interior y exterior para maximizar las utilidades, sujeto a restricciones en los insumos. El segundo problema busca minimizar una función objetivo sujeto a restricciones. El tercer problema busca maximizar y minimizar una función objetivo sujeta a restricciones. Se resuelven los tres problemas gráficamente encontrando los valores óptimos, restricciones activas e inactivas, y holguras o excedentes
Método algebraico
El documento describe el método algebraico para resolver problemas de programación lineal con más de dos variables. El método utiliza álgebra y lógica matemática en lugar de tablas para encontrar la solución óptima. Consiste en determinar una solución factible inicial, luego encontrar una mejor solución factible reemplazando variables, hasta alcanzar la solución óptima. Aunque es menos usado que el método simplex debido a su complejidad, funciona bien para sistemas pequeños con pocos movimientos entre extremos de la región factible.
Modelos matemáticos
La investigación de operaciones se remonta a décadas pasadas y los primeros intentos de aplicar el método científico a problemas organizacionales. Se desarrolló rápidamente a partir de 1950 cuando el gobierno, industrias y negocios comenzaron a adoptarla. La investigación de operaciones usa modelos matemáticos y enfoques interdisciplinarios para resolver problemas relacionados a la coordinación y conducción de operaciones con el objetivo de encontrar soluciones óptimas para la organización.
Silabo de la carrera
Este documento presenta el sílabo de la asignatura Investigación Operativa I impartida en la Universidad Nacional de Chimbórazo. El sílabo describe la naturaleza, objetivos y contenidos de la asignatura, la cual se enfoca en la programación lineal y sus aplicaciones para la optimización de recursos en la toma de decisiones empresariales. El sílabo también especifica los métodos de enseñanza, compromisos éticos, y forma de evaluar los logros de aprendizaje de los estudiantes.
pelicula tres idiotas
La película trata sobre la amistad entre tres estudiantes en un prestigioso instituto de ingeniería. Rancho les enseña a sus amigos Raju y Farjan a perseguir su pasión en lugar de dejarse presionar por la sociedad. Cuando la amistad de Raju con Rancho se ve amenazada, Rancho salva la vida del padre de Raju para demostrarle su sinceridad. Años más tarde, Raju y Farjan han triunfado pero buscan a Rancho y descubren que se ha convertido en un gran científico y ha creado una
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- 1. DEBER #8 NOMBRE: YAMBAY JOSSELIN 1)MAXIMIZAR: 1,5 X1 + 2 X2 MAXIMIZAR: 1.5 X1 + 2 X2 + 0 X3 + 0 X4 + 0 X5 2 X1 + 2 X2 ≤ 8 2 X1 + 6 X2 ≥ 12 2 X1 + 2 X2 + 1 X3 = 8 2 X1 + 6 X2 -1 X4 + 1 X5 = 12 X1, X2 ≥ 0 X1, X2, X3, X4, X5 ≥ 0
- 2. Punto Coordenada X (X1) Coordenada Y (X2) Valor de la función objetivo (Z) O 0 0 0 A 0 4 8 B 4 0 6 C 3 1 6.5 D 0 2 4 E 6 0 9
- 3. 2)MAXIMIZAR: 4 X1 + 5 X2 MAXIMIZAR: 4 X1 + 5 X2 + 0 X3 + 0 X4 + 0 X5 + 0 X6 2 X1 + 2 X2 ≤ 10 2 X1 + 6 X2 ≥ 18 1 X1 + 1 X2 = 7 2 X1 + 2 X2 + 1 X3 = 10 2 X1 + 6 X2 -1 X4 + 1 X6 = 18 1 X1 + 1 X2 + 1 X5 = 7 X1, X2 ≥ 0 X1, X2, X3, X4, X5, X6 ≥ 0
- 4. El problema no tiene solución. Punto Coordenada X (X1) Coordenada Y (X2) Valor de la función objetivo (Z) O 0 0 0 A 0 5 25 B 5 0 20 C 3 2 22 D 0 3 15 E 9 0 36 F 0 17 85 G 17 0 68