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Matematica-net - Sistemas de inecuaciones lineales con dos variables
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Sistemas de inecuaciones lineales
La solución a un sistema es la intersección de las regiones que corresponden a la solución de cada inecuación.
1) Graficar y hallar el conjunto solución del sistema
2x + y ≤ 6 → y ≤ 6 – 2x
3x – 4y ≥ 12 → y ≤ 3/4(x) – 3 como se está dividiendo por un número negativo (- 4), la desigualdad cambia de sentido.
1º y = 6 – 2x → Si x = 1 → y = 6 – 2(1) → y = 6 – 2 → y = 4 → A(1, 4); Si x = 2 → y = 6 – 2(2) → y = 6 – 4 → y = 2 → B(2, 2)2º y = 3/4(x) – 3 → Si x = 4 y = 3/4(4) – 3 → y = 12/4 – 3 → y = 3 – 3 → y = 0 → C(4, 0)
Si x = - 2 y = 3/4(- 2) – 3 → y = - 6/4 – 3 → y = - 1.5 – 3 → y = - 4.5 → D(- 2, - 4.5) 
Se puede observar que cualquier punto que se tome en la región con doble sombreado satisface ambas ecuaciones del sistema.Por tanto el conjunto solución del sistema es la región con doble sombreado.
2) Graficar y determinar el conjunto solución del sistema:
x + 3y ≥ 12 → y ≥ 12/3 – x/3 → y ≥ 4 – x/3
-2x + y ≤ 4 → y ≤ 4 + 2x
8x + 3y ≤ 54 → y ≤ 54/3 – 8x/3 → y ≤ 18 – 8x/3
1º L1: y = 4 – x/3 → Si x = 0 → y = 4 – 0/3 → y = 4 – 0 → y = 4 → A(0, 4); Si x = 6 → y = 4 – 6/3 → y = 4 – 2 → y = 2 → B(6, 2)
2º L2: y = 4 + 2x→ Si x = 0 → y = 4 + 2(0) → y = 4 + 0 → y = 4 → C(0, 4); Si x = 3 → y = 4 + 2(3) → y = 4 + 6 → y = 10 → D(3, 10)
3º L3: y ≤ 18 – 8x/3 → Si x = 3 → y = 18 - 8(3)/3 → y = 18 – 24/3 → y = 18 – 8 → y = 10 → E(3, 10);
Si x = 6 → y = 18 - 8(6)/3 → y = 18 – 48/3 → y = 18 – 16 → y = 2 → F(6, 2). 
Ejercicios.
Grafique y halle el conjunto solución de cada sistema de desigualdades.
a) Y ≥ x + 2 c) 2x – y + 1 ≥ 0 d) 3x + y < 6 e) │x│ ≤ 2
Y ≤ - x + 1 x – 2y + 2 ≤ 0 x > 1 │y│ ≤ 1
b) X – y ≤ - 1 f) 2x + y ≥ 7 g) x + 2y ≤ 10 h) x + 2y ≥ 10
2x + y ≥ 7 x – y ≥ - 1 3x + 2y ≥ 18 3x + 2y ≥ 18
4x – y ≤ 11 4x – y ≥ 11 y ≥ 0 x ≥ 0
y ≥ 0
Programación lineal
La programación lineal es una técnica matemática relativamente reciente (siglo XX), que consiste en una serie de métodos y procedimientos que permiten resolver problemas de optimización en el ámbito, sobre todo, de las Ciencias Sociales.
Este tema se centrará en aquellos problemas simples de programación lineal, los que tienen solamente 2 variables, problemas bidimensionales.
Una de las principales aplicaciones de los sistemas de inecuaciones en dos variables es la Programación Lineal.
La programación Lineal consiste en determinar los máximos o mínimos de una función lineal llamada Función objetivo, sometida a ciertas restricciones, que se expresan mediante sistemas de inecuaciones lineales con dos variables. el conjunto intersección de todos los semiplanos formados por las restriciones determina una región que recibe el nombre de "región de soluciones factibles".
♦ Las soluciones factibles básicas se encuentran en los vértices de la región.
♦ El vértice donde se encuentra la solución máxima o mínima se llama “solución óptima”.
Pasos para la solución:
1) Elegir las incógnitas.
2) Escribir la función objetivo en función de los datos del problema.
3) Escribir las restricciones en forma de sistema de inecuaciones.
4) Averiguar el conjunto de soluciones factibles representando gráficamente las restricciones.
5) Calcular las coordenadas de los vértices del recinto de soluciones factibles.
6) Calcular el valor de la función objetivo en cada uno de los vértices para ver en cuál de ellos presenta el valor máximo o mínimo según el caso del problema.
Ejemplo 1
Calcular los valores máximo y mínimo de la función (x, y) = 110x + 96y sujeta a las restricciones:
3x/4 +y/2 ≤ 6; x/2 + y ≤ 6; x≥ 0; y≥ 0
Solución
3x/4 +y/2 ≤ 6 → y =3 – 3x/8 →si x = 0 → y =3 – 3(0)/8 → y =3 – 0/8 → y =3 – 0 → y =3 ⇒ (0, 3)
si x = 8 → y =3 – 3(8)/8 → y =3 – 24/8 → y =3 – 3 → y = 0 ⇒ (8, 0)
x/2 + y ≤ 6 → y = 6 – x/2 → si x = 0 → y = 6 – 0/2 → y = 6 – 0 → y = 6 ⇒ (0, 6)
si x = 6 → y = 6 – 6/2 → y = 6 – 3 → y = 3 ⇒ (6, 3)

Análisis del valor en los vértices
Vértices
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Función Objetivo 110x + 96y = k
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(0, 0)
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110(0) + 96(0) = 0
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(0, 6)
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110(0) + 96(6) = 576
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(6, 3)
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110(6) + 96(3) = 948
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(8, 0)
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110(8) + 96(0) = 880
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La tabla muestra que en el vértice (6,3) se obtiene el valor máximo y en el vértice (0,6) se obtiene el valor mínimo de la función.
Ejercicios.
I) Graficar, determinar el máximo y mínimo de la función objetivo para cada sistema. Usar la tabla.
a) 8x + 7y ≤ 56 b) 6x + 5y ≤ 60 c) x + 2y ≤ 20 d) x ≤ 7 e) x + 6y ≤ 96
8x + 3y ≥ 24 2x + 5y ≥ 20 x ≥ 4 0 ≤ y ≤ 5 4x + 5y ≤ 118
y ≥ 0 x ≥ 0 y ≥ 2 2x + y ≥ 8 3x + y ≤ 72
5x +4y = k 2x + 9y = k 2x + 3y = k x + y/5 = k x ≥ 0; y ≥ 0
x/2 + y/4 = k
II) Calcular el máximo y mínimo de la función objetivo para la región del gráfico.
Problemas de aplicación de la programación lineal.
Ejemplo 1.
Una fábrica de muebles fabrica dos tipos de sillones, S1 y S2. La fábrica cuenta con dos secciones; carpintería y tapicería. Hacer un sillón de tipo S1requiere 1 hora de carpintería y 2 de tapicería, mientras que uno de tipo S2 requiere 3 horas de carpintería y 1 de tapicería. El personal de tapicería trabaja un total de 50 horas, y el de carpintería 70.
Las ganancias por las ventas de S1 y S2 (unidad) son, respectivamente 45 y 25 pesos. Calcular cuántos sillones de cada tipo hay que hacer para maximizar las ganancias.
1. Leer detenidamente el enunciado y elegir las variables.
En este caso, se quiere hacer máximo el beneficio, es decir, maximizar una función.Como se quiere determinar las cantidades de sillones S1 y S2respectivamente, entonces x = # de unidades de S1 e y = # de unidades de S2. La función beneficio a maximizar será: B(x, y) = 45x + 25y que es la función objetivo.
2. Reordenar los datos del problema y escribir las inecuaciones correspondientes. En este paso es conveniente el uso de tablas:
Tiempo(hora)
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Carpintería
|
Tapicería
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S1
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1
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2
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S2
|
3
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1
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Disponible
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70
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50
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Tiempo(hora)
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Variables
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Carpintería
|
Tapicería
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Beneficios
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S1
|
x
|
x
|
2x
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45
|
S2
|
y
|
3y
|
y
|
25
|
Disponible
|
|
70
|
50
|
45x + 25y = k
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Inecuaciones
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X + 3y ≤ 70
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2x + y ≤ 50
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Restricciones: x +3y ≤ 70; 2x + y ≤ 50; El # de unidades producidas no puede ser negativo ⇒ x ≥ 0; y ≥ 0
3. Representando gráficamente la región factible.
Análisis del valor en los vértices
Vértices
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Función Objetivo 110x + 96y = k
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V1(0, 0)
|
45(0) + 25(0) = 0
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V2(25, 0)
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45(25) + 25(0) = 1125
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V3(14, 22)
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45(14) + 25(22) = 1180
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V4(0, 27)
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45(0) + 25(27) = 675
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Gráficamente se observa que el valor optimo se encuentra en el vértice V3(14, 22), por tanto debe fabricarse: 14 del tipo S1 y 22 del tipo S2 para que las ganancias sean máximas.
Ejemplo 2
Un comerciante desea invertir 60.000 pesos en una cafetería en la venta de Jugos y Pizas, el Jugo deja una ganancia del 15% y la piza de 10%. Decide que la inversión en Pizas no sea menos de 15.000 pesos, en Jugos no más de 35,000 pesos y pretende que la inversión en Jugos no duplique la inversión en Pizas. ¿Cuáles son las opciones más rentables para que los beneficios sean máximos?
La programación lineal, permite estimar cómo distribuir la inversión entre ambas opciones para que los beneficios sean maximos.Sea x la inversión en Jugos e y la inversión en Pizas. Se sabe que la inversión en Pizas y Jugos no puede ser mayor de $60,000. Trasladando las variables a una tabla se obtienen con mayor facilidad las inecuaciones de las restricciones y la ecuación de la función objetivo.
Inversiones
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variables
|
Disponible
|
ganancias
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Pizas
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x
|
15,000
|
0.05x
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Jugos
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y
|
30,000
|
0.09y
|
El gráfico, facilita el análisis de cuáles son las opciones más rentables para la inversión.
Al escribir las restricciones se debe tener presente que la inversión en jugos no puede duplicar la inversión en pizas. Por tanto y < 2x.
Retracciones: escala 1cm = 5,000. x+y ≤ 60,000 → y ≤ 12 - x; x ≤ 30,000 → x ≤ 6; y ≥ 15,000 → y ≤ 3; x < 2y → y > x/2;
La función objetivo es 0.15x + 0.1y = k
Análisis del valor en los vértices
Vértices
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Función Objetivo 110x + 96y = k
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V1(0, 3)
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0.15(0) + 0.1(3) = 0.3 x 5,000 =1500
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V2(6, 3)
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0.15(6) + 0.1(3) = 1.2 x 5,000 = 6000
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V3(7, 5)
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0.15(7) + 0.1(5) = 1.55 x 5,000 = 7750
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V4(0, 12)
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0.15(0) + 0.1(12) = 1.2 x 5000 = 6000
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La función objetiva es óptima en el vértices (7,5) del polígono, los mayores beneficios se obtienen, Invirtiendo 35,000 en Jugos y 25,000 en pizas.
Ejercicios:
1) Un editor imprime y vende ejemplares empastados y en rústico del mismo libro. Se necesitan dos máquinas, M1 y M2 para facturar esos libros. Para producir un empastado, la máquina M1 trabaja un 1/3 de hora y la máquina M2 trabaja 1/6 de hora. Para producir un rústico la máquina M1 y M2 trabajan 1/5 y 1/2 de hora respectivamente. Cada máquina puede trabajar un máximo de 8 horas por día. si la ganancia es de $15.00 por un ejemplar empastado y $12.00 por ejemplar en rústico, ¿Qué cantidad de cada tipo se debe encuadernar cada día para recibir la ganancia máxima?
2) Un fabricante produce dos modelos de cierto artículo: el modelo I y el modelo II. Se recibe una ganancia de $5.00 por el modelo I y de $8.00 por el modelo II. Se usan en total tres máquinas, M1, M2 y M3, para fabricar estos modelos, las máquinas no trabajan más de 12 horas diarias. El tiempo en horas, que trabaja cada máquina para producir una unidad de cada modelo es como aparece en el cuadro.
Máquina
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Modelo I
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Modelo II
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M1
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3/2
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1
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M2
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3/4
|
3/2
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M3
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4/3
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4/3
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Sugerencia: como cada máquina trabaja de manera individuar, es conveniente reorganizar los datos. Como los artículos producidos no pueden ser negativos, x ≥ 0; y ≥ 0.
a) Exprese la ganancia diaria en término de x e y.
b) Grafique la región determinada por las restricciones y encuentre las coordenadas de sus vértices.
c) ¿Cuál es la ganancia diaria y que cantidad de cada modelo se debe producir diariamente para obtenerla?
d) Calcule la ganancia máxima posible: si la ganancia modelo I es de $8.00 y de modelo II es de $5.00
3) Una compañía fabrica calculadoras científicas y calculadoras graficadoras. Los beneficios obtenidos son $160 y $650 respetivamente por cada calculadora. Como las instalaciones de producción son pequeñas, la cantidad de calculadora que la compañía puede fabricar en un mes a los sumo son 350. Por la disponibilidad partes, solo puede fabricar máximo 300 científicas y 100 graficadoras cada mes. ¿Cuántas calculadoras debe producir la compañía cada mes para que los beneficios sean máximos?
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