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Resuelve el siguiente problema de programación lineal por método gráfico Halla área factible Halla vértices Halla solución óptima Halla valor óptimo Max \( z=3 x_{1}+3 x_{2} \) s.a. \( 3 x_{1}+7 x_{2} \leq 21 \) \( 5 x_{1}+4 x_{2} \geq 10 \) \( x_{1}, x_{2} \geq 0 \)

Ask by Ross Mckenzie. in Mexico
Feb 24,2025

Upstudy AI Solution

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Answer

Para resolver el problema de programación lineal por método gráfico, se grafican las restricciones y se determinan los vértices del área factible. Evaluando la función objetivo en estos vértices, se encuentra que la solución óptima es \( x_1 = 7 \) y \( x_2 = 0 \), con un valor óptimo de \( z = 21 \).

Solution

Para resolver el problema de programación lineal utilizando el método gráfico, seguiremos los siguientes pasos: ### 1. Plantear el problema Queremos maximizar la función objetivo: \[ z = 3x_1 + 3x_2 \] sujeta a las siguientes restricciones: 1. \( 3x_1 + 7x_2 \leq 21 \) 2. \( 5x_1 + 4x_2 \geq 10 \) 3. \( x_1, x_2 \geq 0 \) ### 2. Graficar las restricciones Primero, convertimos las desigualdades en ecuaciones para graficarlas. 1. Para la primera restricción \( 3x_1 + 7x_2 = 21 \): - Si \( x_1 = 0 \): \( 7x_2 = 21 \) → \( x_2 = 3 \) (punto (0, 3)) - Si \( x_2 = 0 \): \( 3x_1 = 21 \) → \( x_1 = 7 \) (punto (7, 0)) 2. Para la segunda restricción \( 5x_1 + 4x_2 = 10 \): - Si \( x_1 = 0 \): \( 4x_2 = 10 \) → \( x_2 = 2.5 \) (punto (0, 2.5)) - Si \( x_2 = 0 \): \( 5x_1 = 10 \) → \( x_1 = 2 \) (punto (2, 0)) ### 3. Determinar el área factible Ahora, graficamos las líneas y determinamos el área factible. La región factible es donde se cumplen todas las restricciones. - La primera restricción \( 3x_1 + 7x_2 \leq 21 \) es la región por debajo de la línea. - La segunda restricción \( 5x_1 + 4x_2 \geq 10 \) es la región por encima de la línea. ### 4. Hallar los vértices del área factible Los vértices se encuentran en las intersecciones de las líneas y los ejes. Vamos a resolver el sistema de ecuaciones formado por las dos restricciones: \[ \begin{align*} 3x_1 + 7x_2 &= 21 \quad (1) \\ 5x_1 + 4x_2 &= 10 \quad (2) \end{align*} \] Resolviendo este sistema, primero despejamos \( x_2 \) de la ecuación (1): \[ 7x_2 = 21 - 3x_1 \implies x_2 = \frac{21 - 3x_1}{7} \] Sustituyendo \( x_2 \) en la ecuación (2): \[ 5x_1 + 4\left(\frac{21 - 3x_1}{7}\right) = 10 \] Multiplicamos por 7 para eliminar el denominador: \[ 35x_1 + 4(21 - 3x_1) = 70 \] Resolviendo: \[ 35x_1 + 84 - 12x_1 = 70 \implies 23x_1 = -14 \implies x_1 = -\frac{14}{23} \] Este valor no es válido ya que \( x_1 \) debe ser mayor o igual a 0. Por lo tanto, debemos encontrar los puntos de intersección con los ejes. ### 5. Hallar la solución óptima Los vértices que se encuentran en el área factible son: 1. Intersección de \( 3x_1 + 7x_2 = 21 \) y el eje \( x_1 \): (7, 0) 2. Intersección de \( 5x_1 + 4x_2 = 10 \) y el eje \( x_2 \): (0, 2.5) 3. Intersección de \( 3x_1 + 7x_2 = 21 \) y el eje \( x_2 \): (0, 3) Ahora evaluamos la función objetivo \( z = 3x_1 + 3x_2 \) en estos vértices: 1. En (7, 0): \( z = 3(7) + 3(0) = 21 \) 2. En (0, 2.5): \( z = 3(0) + 3(2.5) = 7.5 \) 3. En (0, 3): \( z = 3(0) + 3(3) = 9 \) ### 6. Valor óptimo La solución óptima se encuentra en el vértice (7, 0) con un valor óptimo de: \[ \text{Valor óptimo} = 21 \] ### Resumen - **Área factible**: La región delimitada por las restricciones. - **Vértices**: (7, 0), (0, 2.5), (0, 3). - **Solución óptima**: (7, 0). - **Valor óptimo**: 21.

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Extra Insights

¡Claro! Vamos a resolver el problema de programación lineal paso a paso, haciendo un recorrido gráfico. 1. **Área factible**: Las restricciones son \(3x_{1}+7x_{2} \leq 21\) y \(5x_{1}+4x_{2} \geq 10\). Al graficar estas líneas en el plano \(x_1, x_2\), encontraremos las intersecciones que delimitan el área factible. La primera línea se dibuja para \(x_2\) y se limita con los ejes, mientras que la segunda se convierte en \(x_2 = \frac{10 - 5x_{1}}{4}\). Intersecando ambas gráficas, podemos identificar la región que satisface ambas desigualdades. 2. **Vértices**: Para hallar los vértices del área factible, necesitamos encontrar los puntos de intersección de las restricciones. Esto se hace resolviendo el sistema de ecuaciones que surgen al igualar las restricciones. Por ejemplo, para \(3 x_{1} + 7 x_{2} = 21\) y \(5 x_{1} + 4 x_{2} = 10\), obtenemos puntos que se convierten en los vértices del polígono formado en el gráfico. 3. **Solución óptima**: Evaluamos la función objetivo \(z = 3x_{1} + 3x_{2}\) en cada uno de los vértices obtenidos. La solución óptima será el vértice que maximice \(z\). 4. **Valor óptimo**: Tras evaluar los vértices, determinamos cuál produce el mayor valor de \(z\). Así, concluimos con la mejor solución y el valor máximo logrado. ¡Así se despliega el poder del método gráfico en programación lineal! Entender estos pasos puede ser muy útil en decisiones empresariales, manejo de recursos y mucho más.

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