Pular para o conteúdo principal

Vídeo Aulas

Vídeo Aulas



Matrizes



https://www.youtube.com/embed/gE_1LTPwhV0



https://www.youtube.com/embed/pNWx2LE9meQ



Método Gráfico



https://www.youtube.com/embed/B518pKT7xks



https://www.youtube.com/embed/4hZKBvMTOLI



Método Simplex



https://www.youtube.com/embed/OD0BVZbDieY



https://www.youtube.com/embed/uendv1Khpcw



Dualidade



https://www.youtube.com/embed/z6-kdJoSwpg



https://www.youtube.com/embed/tgPe1XnK9aU

Comentários

Postagens mais visitadas deste blog

A História da Programação Linear

O desenvolvimento de técnicas algébricas para se lidar com inequações lineares é algo bastante antigo. Durante o século XVIII, o matemático e físico Jean-Baptiste Joseph Fourier desenvolveu vários métodos inovadores para se resolver sistemas de ineqüações. Um dos principais algoritmos desenvolvido por Fourier foi o Método de Eliminação de Fourier–Motzkin. Durante a Segunda Guerra Mundial, novas tecnologias bélicas levaram à criação de grupos acadêmicos com o objetivo de resolver problemas como o uso eficiente de radares, canhões antiaéreos, escoltas navais, etc. O objetivo era sempre reduzir custos militares e buscar maximizar as baixas inimigas. Para resolver estes problemas, a Programação Linear mostrou-se extremamente útil. Os grupos acadêmicos que a utilizavam eram sempre mantidos secretos até o ano de 1947, após o término da guerra. Foi quando a Programação Linear passou a ser muito usada em empresas com o objetivo de reduzir despesas e maximizar lucros. Também no ano de ...

Teoria de Programação Linear

Geometricamente, as restrições lineares definem um poliedro convexo, que é chamado de conjunto dos pontos viáveis. Uma vez que a função objectivo é também linear, todo ótimo local é automaticamente um ótimo global. A função objetivo ser linear também implica que uma solução ótima pode apenas ocorrer em um ponto da fronteira do conjunto de pontos viáveis. Existem duas situações nas quais uma solução ótima não pode ser encontrada. Primeiro, se as restrições se contradizem (por exemplo, x ≥ 2 e x ≤ 1) logo, a região factível é vazia e não pode haver solução ótima, já que não pode haver solução nenhuma. Neste caso, o PL é dito inviável. Alternativamente, o poliedro pode ser ilimitado na direção da função objetivo (por exemplo: maximizar x1 + 3 x2 sujeito a x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, x1 + x2 ≥ 10), neste caso não existe solução ótima uma vez que soluções arbitrariamente grandes da função objetivo podem ser construídas, e o problema é dito ilimitado. Fora estas duas condições patológicas (que são...