Para resolver esse problema de programação linear, precisamos definir as variáveis de decisão e montar as equações que representam as restrições e o objetivo. Vamos definir as variáveis de decisão: - \( x_1 \): número de bicicletas do modelo 1 a serem produzidas - \( x_2 \): número de bicicletas do modelo 2 a serem produzidas - \( x_3 \): número de bicicletas do modelo 3 a serem produzidas - \( y_1 \): número de bicicletas do modelo 1 a serem terceirizadas - \( y_2 \): número de bicicletas do modelo 2 a serem terceirizadas - \( y_3 \): número de bicicletas do modelo 3 a serem terceirizadas Objetivo: Minimizar o custo total: \[ C = 350x_1 + 400x_2 + 430x_3 + 460y_1 + 480y_2 + 580y_3 \] Restrições: 1. Demanda: - \( x_1 + y_1 = 3000 \) - \( x_2 + y_2 = 2000 \) - \( x_3 + y_3 = 0 \) 2. Tempo de montagem: - \( 2x_1 + 1.5x_2 + 3x_3 + 2y_1 + 1.5y_2 + 3y_3 \leq 10000 \) 3. Tempo de pintura: - \( x_1 + 2x_2 + x_3 + y_1 + 2y_2 + y_3 \leq 6000 \) 4. Não negatividade: - \( x_1, x_2, x_3, y_1, y_2, y_3 \geq 0 \) Após resolver esse modelo de programação linear, você encontrará a solução ótima que minimiza o custo total de produção e encomendas de bicicletas. O custo total dependerá dos valores que você obtiver para \( x_1, x_2, x_3, y_1, y_2, y_3 \). Se precisar de ajuda com a resolução numérica, você pode usar softwares como Excel Solver, LINDO, ou outros programas de otimização.