Grátis: Uma empresa de computadores norte-americana possui fábricas em São Francisco e em Chicago. A empresa fornece para a costa oeste com uma base em Los... – Questões Respondidas

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Uma empresa de computadores norte-americana possui fábricas em São Francisco e em Chicago. A empresa fornece para a costa oeste com uma base em Los Angeles, e para a costa leste com uma base na Flórida. A fábrica de São Francisco tem capacidade de produção de 5000 notebooks, enquanto a de Chicago tem capacidade para 2.000 notebooks. Os revendedores em Los Angeles precisam receber 4.800 unidades, enquanto na Flórida são 3.000 unidades. Os custos de transporte de São Francisco para Los Angeles é de 220,00/unidade. O custo de transporte de Chicago para Los Angeles é de 129,00/unidade. A empresa deseja minimizar os custos de transporte incorridos. Para modelar este problema de programação linear, considera-se que a variável de decisão xij representa a quantidade de produtos transportados da origem i para o destino j, sendo i=1 para São Francisco , i=2 para Chicago, j=1 para Los Angeles e j=2 para Flórida.
Assim, a restrição que determina que a demanda dos revendedores de Los Angeles deve ser atendida é representada pela seguinte (in)equação:
x_11 + x_21 ≥ 4800
x_11 + x_21 ≤ 4800
x_11 + x_21 = 4800
x_11 + x_21 ≥ 3000
x_11 + x_22 ≤ 3000

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Métodos Quantitativos - EXERCÍCIOS - Aplicações Da Programação Linear

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A restrição que determina que a demanda dos revendedores de Los Angeles deve ser atendida é: x₁₁ + x₂₁ = 4800 Explicação: - x₁₁ = quantidade transportada de São Francisco para Los Angeles - x₂₁ = quantidade transportada de Chicago para Los Angeles A soma dessas duas deve ser exatamente 4.800 unidades, que é a demanda de Los Angeles. Portanto, a igualdade é a forma correta da restrição.

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Uma empresa de transporte precisa alocar motoristas para realizar entregas em diferentes regiões da cidade. Considere as seguintes afirmacoes sobre o Problema da Alocação:
É correto o que se afirma em:
I. O Problema da Alocação visa designar tarefas a designados, como pessoas, máquinas, veículos ou fábricas.
II. No Problema da Alocação, não há custos associados ao desempenho de cada tarefa.
III. O objetivo final do Problema da Alocação é minimizar o custo total.
Apenas I.
Apenas II.
Apenas III.
Apenas I e III.
I, II e III.

Os modelos de programação linear são amplamente aplicados em diversas áreas, como logística, produção, finanças e transporte. Com relação ao problema de transbordo, analise as seguintes asserções:
Analisando as asserções realizadas acima, assinale a opção que representa a correta razão entre elas.
I. No problema de transbordo, os pontos de suprimento são responsáveis pelo fornecimento de insumos e também podem recebê-los.
II. Diferentemente dos pontos de demanda, que recebem insumos de outros pontos, mas não podem remetê-los.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
As asserções I e II são proposições falsas.

Uma empresa de logística precisa determinar a rota ideal para um veículo que precisa entregar produtos em diversas cidades. Qual característica a rota ideal deve ter? Minimizar o tempo total de viagem. Minimizar a distância total percorrida Minimizar o custo total do transporte. Minimizar o tempo total de viagem e o custo total do transporte. Minimizar o tempo de espera dos clientes.

A coluna "Sombra" na tabela de resultados do Solver indica:
O lucro líquido obtido com a venda de cada unidade de bolo ou torta.
A quantidade máxima de cada variável que pode ser adicionada ao problema sem afetar a solução ótima.
A quantidade mínima de cada variável que pode ser retirada do problema sem afetar a solução ótima.
O valor máximo que o coeficiente de cada variável na função objetivo pode ser aumentado sem afetar a solução ótima.
O valor mínimo que o coeficiente de cada variável na função objetivo pode ser diminuído sem afetar a solução ótima.

No desenvolvimento de modelos de programação linear, existem classes de modelos que são considerados como 'problemas típicos'. Esses modelos são adaptáveis a diversas situações práticas e seguem padrões semelhantes, formando diferentes 'classes' de problemas. Conhecer esses padrões e entender a lógica por trás da construção desses modelos matemáticos é crucial para a modelagem eficiente de problemas de programação linear.
Qual é a importância de conhecer os padrões e entender a lógica por trás da construção dos modelos matemáticos de programação linear?
Garante a obtenção de soluções ótimas em todos os casos.
Contribui para a melhoria da comunicação entre os envolvidos no desenvolvimento do modelo.
Simplifica a construção de modelos matemáticos complexos.
Reduz a necessidade de conhecimentos matemáticos avançados.
Facilita a identificação de problemas atípicos.