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Solucionador de Programação Linear

Resolva problemas de programação linear online usando o método simplex. Suporta objetivos de maximizar ou minimizar, restrições mistas de ≤/≥/=, até 8 variáveis de decisão e, para PLs de 2 variáveis, exibe um gráfico interativo da região viável com cada vértice e o ótimo destacados.

Solucionador de Programação Linear
A primeira linha é o objetivo (Maximize ou Minimize …). Cada linha subsequente é uma restrição linear. Use <=, >= ou =. Atalho: x, y >= 0 declara não-negatividade para várias variáveis. Até 8 variáveis e 20 restrições.

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Solucionador de Programação Linear

O Solucionador de Programação Linear é uma calculadora online que encontra o máximo ou mínimo de uma função objetivo linear sujeita a um sistema de desigualdades ou igualdades lineares. Ele utiliza o método simplex (variante Big-M) para que as restrições <=, >= e = possam ser misturadas livremente e, para problemas de 2 variáveis, desenha um gráfico interativo da região viável com cada vértice e o ótimo destacados.

O que é Programação Linear?

Um problema de programação linear (PL) propõe:

Maximize (ou minimize): Z = c1 x1 + c2 x2 + … + cn xn sujeito a: a11 x1 + … + a1n xn (≤, ≥, ou =) b1 a21 x1 + … + a2n xn (≤, ≥, ou =) b2 … am1 x1 + … + amn xn (≤, ≥, ou =) bm x1, x2, …, xn ≥ 0

O conjunto de pontos que satisfazem todas as restrições é chamado de região viável, um poliedro convexo. O Teorema Fundamental da Programação Linear afirma que se a PL tem um ótimo finito, ele é alcançado em um vértice (ponto extremo) deste poliedro. É por isso que o método simplex — que caminha de vértice em vértice — é tão eficaz.

Como Funciona o Método Simplex

A partir de um vértice viável, o método simplex melhora repetidamente o objetivo pivotando para um vértice vizinho com um valor melhor. A mecânica:

  1. Forma padrão: converte a PL para max cTx sujeito a Ax = b, x ≥ 0. Para restrições <=, adiciona variáveis de folga; para >=, subtrai um excesso e adiciona uma artificial com uma grande penalidade −M; para igualdades, adiciona uma artificial.
  2. Quadro inicial: a base consiste em folgas e artificiais, o que fornece um vértice inicial óbvio.
  3. Variável de entrada: escolhe a variável não básica com o maior custo reduzido positivo \( c_j - z_j \). Se não existir tal variável, a solução atual é a ótima.
  4. Variável de saída: a partir da coluna de entrada, realiza o teste da razão mínima — divide o RHS de cada linha por sua entrada positiva na coluna de entrada e escolhe a linha com a menor razão. Se não existir entrada positiva, a PL é ilimitada.
  5. Pivô: utiliza a eliminação gaussiana para tornar a coluna de entrada um vetor unitário, com 1 na linha de saída.
  6. Repete até que o critério de parada seja atingido.

Se qualquer variável artificial permanecer na base com um valor positivo ao final, a PL original é inviável.

Método Gráfico (para 2 Variáveis)

Para problemas de duas variáveis, a região viável é um polígono convexo 2D. Como o ótimo está sempre em um vértice, enumerar cada vértice e avaliar a função objetivo é suficiente para resolver o problema. Esta calculadora realiza essa enumeração interceptando cada par de limites de restrição, mantendo apenas as interseções que satisfazem todas as outras restrições e ordenando-as no sentido anti-horário para a visualização.

Sintaxe de Entrada

Escreva o objetivo na primeira linha e, em seguida, uma restrição por linha. Os nomes das variáveis podem ser qualquer identificador (x, y, x1, lucro…). Os operadores são <=, >= e =. A não-negatividade pode ser escrita como x, y >= 0 como um atalho.

Maximize 3x + 5y x + y <= 10 2x + y <= 16 x + 3y <= 18 x, y >= 0

Linhas em branco e comentários iniciados com # são ignorados. O solucionador aceita até 8 variáveis de decisão e 20 restrições.

Exemplo Prático

Considere uma oficina de móveis que fabrica mesas e cadeiras. Cada mesa rende \\$3 de lucro e requer 1 unidade de madeira e 2 unidades de mão de obra. Cada cadeira rende \\$5 de lucro e requer 1 unidade de madeira, 1 unidade de mão de obra e 3 unidades de verniz. Disponível: 10 de madeira, 16 de mão de obra, 18 de verniz. Com x = mesas e y = cadeiras, a PL é:

Maximize Z = 3x + 5y x + y <= 10 (madeira) 2x + y <= 16 (mão de obra) x + 3y <= 18 (verniz) x, y >= 0

A região viável é um pentágono. Avaliando Z em cada vértice:

Vértice (x, y)Z = 3x + 5yViável?
(0, 0)0Sim
(8, 0)24Sim
(6, 4)38 ← ótimoSim
(0, 6)30Sim

Portanto, a oficina deve fabricar 6 mesas e 4 cadeiras para um lucro máximo de \\$38. As restrições de madeira e mão de obra são ativas (elas se igualam ao seu RHS no ótimo); o verniz tem uma folga de 0 (também ativa neste caso), o que significa que todos os três recursos foram esgotados.

Erros Comuns e o que o Solucionador Detecta

SituaçãoSintomaComo corrigir
PL Ilimitada Solucionador relata "Ilimitado" Adicione um limite superior ausente. O objetivo pode crescer sem limite porque a região viável se estende infinitamente na direção de melhoria.
PL Inviável Solucionador relata "Inviável" As restrições se contradizem (ex: x >= 10 com x <= 5). Revise cada par de limites.
Múltiplos ótimos Selo de aviso; vértice ótimo único, mas Z é alcançado ao longo de uma aresta Ocorre quando o vetor objetivo é paralelo a uma aresta ativa. Qualquer combinação convexa dos dois vértices nessa aresta também é ótima.
Degeneração / Ciclagem O simplex itera sem melhorar Z Raro em problemas didáticos; pode ser resolvido com a regra de Bland ou perturbação. Este solucionador limita as iterações para evitar loops infinitos.

Aplicações

Como Usar Esta Calculadora

  1. Digite sua PL na caixa de texto. A primeira linha deve começar com Maximize ou Minimize. Cada linha seguinte é uma restrição, uma por linha.
  2. Use o atalho x, y >= 0 para declarar a não-negatividade de todas as variáveis listadas de uma só vez.
  3. Clique em Resolver Problema de PL. O solucionador informa o valor ótimo Z, os valores ótimos de cada variável de decisão, uma lista de restrições ativas e, para PLs de 2 variáveis, um gráfico interativo da região viável.
  4. Passe o mouse sobre um vértice no gráfico para ver suas coordenadas e o valor Z. O ótimo é destacado com uma estrela.
  5. Revise os quadros simplex para ver cada pivô e rastrear como o método melhora Z. A coluna de entrada é destacada em âmbar; a linha de saída em vermelho.

Perguntas Frequentes

O que é um problema de programação linear?

Um problema de programação linear (PL) busca o máximo ou mínimo de uma função objetivo linear sobre um conjunto de variáveis de decisão que satisfazem um sistema de desigualdades ou igualdades lineares. O conjunto viável é um poliedro convexo, e o ótimo é sempre alcançado em um de seus vértices — o fato fundamental que o método simplex explora.

Como funciona o método simplex?

O método simplex caminha pelos vértices do poliedro viável. Cada etapa (um "pivô") troca uma variável na base por outra, movendo-se para um vértice vizinho com um objetivo estritamente melhor. O algoritmo para quando nenhum pivô pode melhorar Z — o vértice atual é então o ótimo. Esta ferramenta utiliza a variante Big-M para que restrições <=, >= e = possam ser misturadas.

O que é a região viável?

A região viável é o conjunto de todos os valores de variáveis que satisfazem todas as restrições simultaneamente. Para 2 variáveis, é um polígono convexo 2D; para n variáveis, é um poliedro n-dimensional. Um poliedro vazio significa que a PL é inviável; um poliedro que se estende infinitamente na direção de melhoria significa que a PL é ilimitada.

O que significa "ilimitado" na programação linear?

Uma PL é ilimitada quando a região viável se alonga ao infinito em uma direção onde o objetivo continua melhorando. Por exemplo, Maximize x sujeito apenas a x ≥ 0 não tem máximo finito. PLs do mundo real que retornam ilimitado geralmente revelam uma restrição ausente — frequentemente um limite superior em um recurso ou variável.

O que significa "múltiplos ótimos"?

Múltiplos ótimos ocorrem quando mais de um ponto atinge o mesmo melhor valor objetivo. Geometricamente, o objetivo é paralelo a uma aresta ativa do polígono, então cada ponto ao longo dessa aresta — e cada combinação convexa de seus pontos finais — é ótimo. O solucionador sinaliza isso quando qualquer variável de decisão não básica tem um custo reduzido de zero ao final.

Quantas variáveis e restrições o solucionador aceita?

Até 8 variáveis de decisão e 20 restrições. O gráfico interativo da região viável é desenhado apenas para problemas de 2 variáveis; com 3 ou mais variáveis, você ainda obtém a solução numérica completa do simplex, quadros passo a passo e o relatório de restrições ativas.

Leitura Adicional

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"Solucionador de Programação Linear" em https://MiniWebtool.com/br/solucionador-de-programacao-linear/ de MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

pela equipe miniwebtool. Atualizado: 21 de abr de 2026

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