MATEMATICAS APLICADAS II SELECTIVIDAD-PROGRAMACIÓN LINEAL EJERCICIO RESUELTOS. Sea x=nº de viviendas tipo A y= nº de viviendas tipo B.

Documentos relacionados
PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2014 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 3: PROGRAMACIÓN LINEAL

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2010 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 3: PROGRAMACIÓN LINEAL

x + y 20; 3x + 5y 70; x 0; y 0

2º BACHILLERATO MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II TEMA 4.- PROGRAMACIÓN LINEAL ACTIVIDADES PROPUESTAS PROFESOR: RAFAEL NÚÑEZ NOGALES

ASIGNATURA: MATEMÁTICAS CCSS 2º BACHILLERATO. ÁLGEBRA Boletín 3 PROGRAMACIÓN LINEAL

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2012 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 3: PROGRAMACIÓN LINEAL

Programación lineal. Los problemas de programación lineal son problemas de optimización.

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2009 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 3: PROGRAMACIÓN LINEAL

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2013 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 3: PROGRAMACIÓN LINEAL

EJERCICIOS UNIDAD 4: PROGRAMACIÓN LINEAL

Curso COLEGIO SANTÍSIMA TRINIDAD. Dpto de Matemáticas. Sevilla

Apellidos: Nombre: 2º Grupo: _D _ Día: 22-XI-2010 CURSO

Relación de Ejercicios: Programación Lineal. Modelos para la Prueba de Selectividad de a

1. INECUACIONES LINEALES CON DOS INCÓGNITAS.

EJERCICIOS UNIDAD 4: PROGRAMACIÓN LINEAL

INECUACIONES LINEALES CON DOS INCÓGNITAS

III. Escribir las Restricciones en formas de Inecuaciones. A B C X (Grupo 1) Y (Grupo 2) Total

PROGRAMACIÓN LINEAL. Su empleo es frecuente en aplicaciones de la industria, la economía, la estrategia militar, etc.

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 3: PROGRAMACIÓN LINEAL

EJERCICIOS PROGRAMACIÓN LINEAL

Apellidos: Nombre: 2º Grupo: _D _ Día: 22-XI-2011 CURSO

Habilidad para lograr aprendizajes efectivos en matemática

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2005 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 3: PROGRAMACIÓN LINEAL

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2015 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 3: PROGRAMACIÓN LINEAL

Examen bloque Álgebra Opcion A. Solución

Programación Lineal. El modelo Matemático

En primer lugar voy a trasladar el enunciado a lenguaje matemático. Me fijo en lo que me preguntan: a una variable la llamo x y a otra y.

SOLUCIÓN GRÁFICA DE PROBLEMAS DE PROGRAMACIÓN LINEAL

Problemas de programación lineal.

Colegio Portocarrero. Departamento de matemáticas. PL con solución

MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS C.C. SOCIALES

EJERCICIOS UNIDAD 4: PROGRAMACIÓN LINEAL

Tema 4: Programación lineal

Tema 4: Programación lineal

UNIDAD 6.- PROGRAMACIÓN LINEAL

Investigación Operativa I. Programación Lineal. Informática de Gestión

2º BACHILLERATO MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II TEMA 2.- PROGRAMACIÓN LINEAL

a) Se representa gráficamente la recta que define la igualdad, dando dos valores cualesquiera, por ejemplo 6 2

Programación lineal. 1. Dibuja la región del plano definida por las siguientes inecuaciones: x 0, 0 y 2, y + 2x 4. Solución:

EJERCICIOS DE PROGRAMACIÓN LINEAL. RECUPERACIÓN

Fundamentos de la programación lineal. Función Objetivo (F.O.): Para seleccionar qué función objetivo debe elegirse se toma en cuenta lo siguiente:

PROBLEMAS DE PROGRAMACIÓN LINEAL (SELECTIVIDAD)

APUNTE DE PROGRAMACION LINEAL ASIGNATURA: MATEMATICA II - U.N.R.N. AÑO: 2010

Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Simulacro 2010) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos

Universidad de Managua Al más alto nivel

Por Sustitución: y= 2x+6 x + 3 (2x+6) = 4 x + 6x + 18 = 4 7x = -14 x= -2 y=2 (-2)+6 y=2. Por Igualación: 6x+18=4-x 7x=-14 x= -2 y=2 (-2)+6 y=2

Segmentos del borde o frontera Lados o aristas Intersecciones de éstos Vértices

Optimización y Programación Lineal

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2005 MATEMÁTICAS II TEMA 3: ESPACIO AFIN Y EUCLIDEO

UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PRUEBA DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD OPCIÓN A

PROGRAMACIÓN LINEAL. FUNCIÓN OBJETIVO (Beneficio (en euros) obtenido por la venta de los dos tipos de cable):

TEMA 2: PROGRAMACIÓN LINEAL.

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE NICARAGUA UNAN-MANAGUA FAREM - CARAZO

Programación Lineal Introducción

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA SEDE: UNI-NORTE PRIMER PARCIAL DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES I (SOLUCIÓN)

R E S O L U C I Ó N. a) Lo primero que hacemos es dibujar el recinto y calcular los vértices del mismo

UNIDAD 4 Programación Lineal

EJERCICIOS PAU MAT II CC SOC. ANDALUCÍA Autor: Fernando J. Nora Costa-Ribeiro Más ejercicios y soluciones en fisicaymat.wordpress.

Colegio Portocarrero. Departamento de matemáticas. Tarea navideña.

UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PRUEBA DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD OPCIÓN A

SOLUCIONES EJERCICIOS PROGRAMACIÓN LINEAL

Ejemplo: Buscar el máximo de la función 3x 2y sujeta a las siguientes restricciones: x 0 y 0 5x 4y 40 La región del plano es la calculada en el ejempl

TEMA 4. Programación Lineal Problemas Resueltos

EJERCICIOS: TEMA 4: PROGRAMACIÓN LINEAL.

Tema 8: Programación lineal. Nociones elementales. Ejemplos.

se trata de un problema de PROGRAMACIÓN LINEAL. Al conjunto de todas las soluciones del problema se le llama conjunto de soluciones factibles.

IES Fernando de Herrera Prof. R. Mohigefer Página 1 de 17

a) LLamamos x al número de collares e y al número de pulseras. Las restricciones son: x + y 50 2x + y 80 x, y 0

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2008 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 3: PROGRAMACIÓN LINEAL

Programación lineal. Tema Introducción / motivación

Tema 7: Programación lineal En este tema veremos solamente unas nociones básicas de programación lineal.

Colegio Portocarrero. Departamento de matemáticas. Repaso de la 2ª evaluación. (Con solución)

4 Programación lineal

Programación lineal. 1. Resolver cada inecuación grá camente por separado indicando mediante echas o sombreando, el semiplano solución.

Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Septiembre 2009) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos

TEMA 4: INECUACIONES Y PROGRAMACIÓN LINEAL

(Selectividad Madrid)

Proteinas Hidratos Grasas Coste/kg A B MATEMATIZACIÓN DEL PROBLEMA. A B Necesidades

UNIVERSIDAD DE MANAGUA Al más alto nivel

T7. PROGRAMACIÓN LINEAL

Pogramación Lineal. Matemáticas Aplicadas Ciencias Sociales II. José Manuel del Toro Programación Lineal - 1

MÉTODO GRÁFICO. PROFESORA: LILIANA DELGADO HIDALGO

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2016 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 4: FUNCIONES

MATEMÁTICAS 1º BACHILLERATO Curso EJERCICIOS RESUELTOS DE INECUACIONES

02 Ejercicios de Selectividad Programación Lineal

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2016 MATEMÁTICAS II TEMA 3: ESPACIO AFIN Y EUCLIDEO

Matemáticas aplicadas a las CC.SS. II 2º Bachillerato

UCLM - Pruebas de Acceso a Ensen anzas Universitarias Oficiales de Grado (PAEG)

OPCIÓN A. La empresa A (x) tiene 30 trabajadores, la B (y) 20 trabajadores y la C (z) 13 trabajadores.

Examen de Matemáticas Aplicadas a las CC. Sociales II (Junio 2007) Selectividad-Opción A Tiempo: 90 minutos

2 4. c d. Se verifica: a + 2b = 1

Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua UNAN-Managua. Curso de Investigación de Operaciones

UNIVERSIDAD DE ATACAMA

MATEMÁTICAS CCSS 1º DE BACHILLERATO

TEMARIOS DE MATEMATICA PARA REMEDIAL. 3.- EL PUNTO DE INTERSECCION DE LAS RECTAS a,b a,e c,g

UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID

Prof. Pérez Rivas Lisbeth Carolina

1. ( SEPTIEMBRE 2010 / OPCIÓN A / EJERCICIO 1 )(Puntuación máxima: 3 puntos)

UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID PRUEBA DE ACCESO A LAS ENSEÑANZAS UNIVERSITARIAS OFICIALES DE GRADO Curso

Transcripción:

1º) MATEMATICAS APLICADAS II SELECTIVIDAD-PROGRAMACIÓN LINEAL EJERCICIO RESUELTOS Sea x=nº de viviendas tipo A y= nº de viviendas tipo B. Planteamiento: Max: Z =20000x+40000y (Función objetivo) Sujeto a: x + 3y 150 x + y 120 x 0 y 0 La primera ecuación la he dividido por 10000 para simplificar. También se puede maximizar la función objetivo Z= 2x+4y. ( el máximo lo multiplicamos por 10000). La región factible es: Como es una región acotada el máximo se alcanza en la frontera de la región gráficamente se observa que la solución es x=150, y =15. Analíticamente: Los vértices son A(0,50), B(150,15), C(120,0), D(0,0) Z A =2 000 000 ; Z B = 2 700 000 ; Z C = 2 400 000 y Z D = 0. Por tanto la máxima ganancia es 2 700 000 y se alcanza para 150 casas de tipo A y 15 de tipo B.

2º) a) b) Como el recinto es acotado el problema tiene solución. F A =13 ; F B = 25 ; F C = 25 y F D = 13. Por tanto el mínimo es 13 y se alcanza en todo el segmento AD y el máximo es 25 y se alcanza en todo el segmento BD.

3º) a) b) Como el recinto es acotado el problema tiene solución. F A =90 ; F B = 110 ; F C = 33 y F D = 60. Por tanto el máximo es 110 y se alcanza en el punto B (20,30). c) Sustituyendo en cada inecuación: 44+30=74 es mayor que 60 10 es menor que 30 11 NO es menor que (10+10)/2 = 10 Por tanto el punto no pertenece a la región factible.

4º) Sea x= nº de lunas delanteras, y = nº de lunas traseras, ambas fabricadas semanalmente Maximizar: Z=x+y Función objetivo Sujeto a: 2,5x + 2y 1750 0,3x + 0,2y 260 x 2y x 0 y 0 Como el recinto es acotado el problema tiene solución. Z A = 750 ; Z B = 700 ; Z C = 0. Por tanto el número total óptimo de lunas es 750. El número de lunas que se han de fabricar semanalmente es: delanteras 500 y traseras 250.

5º) Las inecuaciones son: + + 0 0 2 18 6 y x y x y x y x b) En este caso hay que maximizar z=x. Como el recinto es acotado el problema tiene solución. Está claro que el máximo se alcanza en B por tanto el mayor número de hombres es 12.

6º) x= nº de bombillas y = nº de focos. Se trata de: Maximizar Z= x+1,5y función objetivo Sujeto a: x + y 1000 x 800 y 600 x 0 y 0 Los vértices son A(0,600), B(400,600), C(800,200), D(800,0) y E(0,0). Como el recinto es acotado el problema tiene solución. Z A =900 ; Z B = 1300 ; Z C = 1100 ; Z D = 800 y Z F = 0. Por lo tanto el máximo es 1300 unidades de las que 400 son bombillas y 600 focos.

7º) x= nº de hornadas tipo A y= nº de hornadas tipo B Maximizar Z= 20x+30y función objetivo Sujeto a: 3x + 6y x + 0.5y x + y x y 150 22 26 0 0 Los vértices son A(25,0) (Punto de corte de la recta 3x+6y=150 con el eje Y) ; B (2,24) (punto de corte de las rectas 3x+6y=150 y de x+y=26) ; C( 18,8) (Punto de corte de las rectas x+0.5y=22 y de x+y=26); D (22,0) (Punto de corte de la recta x+0.5y=22 con el eje X) y E(0,0) (Origen de coordenadas). Como el recinto es acotado el problema tiene solución: Z A = 75 Z B = 150 Z C = 102 Z D = 66 Z E =0 Por tanto la solución óptima es fabricar 2 hornadas tipo A y 24 de tipo B. Y el máximo beneficio es de 150.

8º) x= nº de píldoras diarias de la marca P y=nº de píldoras diarias de la marca Q Maximizar: Z= 6x+8y Función objetivo Sujeto a : 40x + 10y 10x + 20y x y 240 200 0 0 4x + y x + 2y x y 24 20 0 0 Los vértices son A(0,10); B(4,8); C(6,0) y D(0,0). Como el recinto es acotado el problema tiene solución. Z A = 80 Z B = 88 Z C = 36 y Z D = 0. Por tanto el tratamiento diario más caro es de 88 céntimos de Euro y consiste en 4 píldoras de la marca P y 8 de la marca Q.

9º) Sea x = nº de ha. destinadas a cereales y =nº de ha. destinadas a hortalizas. Maximizar Z=2000x + 8000y ( o bien 2x+8y) Sujeto a : y 5 x + 3y 16 x + y 10 x 0 y 0 Recinto acotado con vértices A (0,5) ; B ( 1, 5) ( Punto de corte de las rectas y=5 x+3y=16 ) ; C( 7,3) (Punto de corte de las rectas x+3y=16 x+y=10); D(10,0) y E(0,0). Como el recinto es acotado el problema tiene solución. Z A = 40 Z B = 42 Z C = 38 Z D = 20 y Z F =0. Por tanto el beneficio máximo es 42000 Euros y se alcanza para 1 ha. de cereales y 5 de hortalizas.

10º) a) b) Los vértices son: A(0,6); B(9,6) (Punto de corte de las rectas x+y=15 ; y=6); C(10,5) (Punto de corte de las rectas x+y=15 ; x=2y ) y D(0,0) (Origen de coordenadas) c) Como el recinto es acotado la función alcanza el máximo en la frontera del recinto. F A = 30 F B = 102 F C = 105 y F D = 0 Por tanto el valor máximo de la función es 105 y se alcanza para x= 10 ; y=5.

11º) Sea x=nº de lotes tipo A y= nº de lotes tipo B. Planteamiento: Max: Z =20x+40y (Función objetivo) Sujeto a: 2x + 3y 400 2x + y 300 x + 4y 300 x 0 y 0 Como el recinto está acotado el problema tiene solución. Evaluamos los vértices de la región factible en la función objetivo: Z 0 = 0,Z A =3000, Z B = 4500, Z C = 4800, Z D =4000. Por tanto la solución es el punto C 80 lotes de A y 80 lotes de B y la ganancia es de 4800.

12º) b) Evaluamos los vértices en la función objetivo: F A =4, F B =30, F C = -15 y F D = -20. Por tanto el mínimo es -20 y se alcanza para x=2, y=4. Y el máximo es 30 y se alcanza para x=7,5, y=0. c) Entre el mínimo, -20 y el máximo, 30.

13º) Sea x=nº de contenedores del mayorista A y= nº de contenedores del mayorista B. Min: Z =350x+550y (Función objetivo) Sujeto a: 2x + y 50 3x + 5y 180 x + y 50 x 0 y 0 Z A =20000, Z B = 20500, Z C = 27500. Por tanto la solución es 10 contenedores del mayorista A y 30 del B y el gasto mínimo es de 20000.

14º) F A =10, F B = 7, F C = 1 y F D = 3. Por tanto el máximo es 10 y se alcanza para en el punto A(3,2) y el mínimo es 1 y se alcanza en el punto C(0,5).