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Existem classes de modelos de programação linear que são adaptáveis a uma série de situações práticas, sendo considerados como ''problemas típicos''. O problema em que o tomador de decisão deseja determinar níveis de utilização de matérias-primas na composição de uma ração alimentar, respeitando certas características nutricionais e estando limitado à disponibilidade de matérias-primas e insumos, bem como ao atendimento da demanda, é um exemplo do seguinte problema típico de programação linear:
Problema da designação.
Problema do planejamento de produção.
Problema de transbordo.
Problema de transporte.
Problema da mistura.
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Testando o Conhecimento

ano passado

Respostas

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há 12 meses

O problema descrito se encaixa no "Problema da mistura". Esse tipo de problema de programação linear envolve a combinação de diferentes matérias-primas ou insumos para criar um produto final que atenda a certas especificações, como características nutricionais, enquanto respeita limitações de disponibilidade e demanda.

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Um fazendeiro está definindo a sua estratégia de plantio para as culturas de trigo, arroz e milho na próxima safra. A produtividade de sua terra para as culturas desejadas é: 0,3 kg/m² para o trigo; 0,4 kg/m² para o arroz; e 0,5 kg/m² para o milho. O lucro de produção é de 11 centavos por kg de trigo, 5 centavos por kg de arroz e 2 centavos por kg de milho. O fazendeiro dispõe de 400.000m² de área cultivável, sendo que, para atender às demandas de sua própria fazenda, deve ser plantado, no mínimo, 500m² de trigo, 1000m² de arroz e 20.000m² de milho. Ainda, devido à restrição de capacidade de armazenamento dos silos da fazenda, a produção está limitada a 100 toneladas. Adote a área a ser plantada como a variável de decisão para o modelo matemático deste problema, ou seja, xi= área em m2 a ser plantada da cultura do tipo i = (T-Trigo, A-Arroz, M-Milho). Assim, a restrição associada a área total disponível para plantio é: xt+xa+xm≥421.500 xt+xa+xm≥21.500 xt+xa+xm≤400.000 xt≤500, xa≤1000 e xm≤20.000 xt≥500, xa≥1000 e xm≥20.000

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