MODELOS DE PROGRAMAÇÃO LINEAR

⏬ MODELANDO A FUNÇÃO OBJETIVO E AS RESTRIÇÕES  ⏬ APENAS COM UMA VARIÁVEL

Para este problema de programação linear, a estrutura matemática simplificada é a seguinte:

1. Função Objetivo

A função objetivo representa o que você deseja alcançar. Neste caso, o objetivo é Maximizar Z, onde Z é o número total de pizzas produzidas.

Maximizar Z=x

2. Restrições

As restrições limitam a produção com base no que você tem no estoque. Cada uma representa um ingrediente:

• Farinha: 1x≤150
  (Você gasta 1 kg por pizza e tem 150 kg no total)

• Manteiga: 0,2x≤25
  (Você gasta 0,2 kg por pizza e tem 25 kg no total)

• Queijo: 0,3x≤50
  (Você gasta 0,3 kg por pizza e tem 50 kg no total)

• Molho: 0,25x≤160
  (Você gasta 0,25 kg por pizza e tem 160 kg no total)

⏬ SINTAXE EM PYTHON  ⏬

import pulp

# Estoque disponível:

# - Farinha: 150 kg

# - Manteiga: 25 kg

# - Queijo: 50 kg

# - Molho: 160 kg

# Criar o problema de otimização

prob = pulp.LpProblem("Maximizacao_Pizzas", pulp.LpMaximize)

# Variável de decisão: número de pizzas (inteiro, não-negativo)

x = pulp.LpVariable("num_pizzas", lowBound=0, cat='Integer')

# Função objetivo: maximizar o número de pizzas

prob += x, "Z"

# Restrições de ingredientes

prob += 1 * x <= 150, "Farinha"

prob += 0.2 * x <= 25, "Manteiga"

prob += 0.3 * x <= 50, "Queijo"

prob += 0.25 * x <= 160, "Molho"

# Resolver o modelo

prob.solve(pulp.PULP_CBC_CMD(msg=0))

# Imprimir o resultado

print("Status:", pulp.LpStatus[prob.status])

print(f"Quantidade ótima de pizzas: {int(x.varValue)}")

print(f"Valor ótimo da função objetivo: {pulp.value(prob.objective)}")

⏬ MODELANDO A FUNÇÃO OBJETIVO E AS RESTRIÇÕES  ⏬ COM DUAS VARIÁVEIS

Crie uma solução computacional para esse problema.  

Poste o link da sua solução na NOTA 2 (google classroom)

Convite: https://classroom.google.com/c/ODYxNjA3NzIxNDUy?cjc=waga4tz5

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