Linear programming and its applications: definition and methods of solutions

Problemas que envolvem a ideia de otimiza c~ao est~ao presentes em v arios campos de estudo como, por exemplo, na Economia se busca a minimiza c~ao de custos e a maximiza c~ao do lucro em uma rma ou pa s, a partir do or camento dispon vel; na Nutri c~ao se procura suprir os nutrientes essenciais di arios com o menor custo poss vel, considerando a capacidade nanceira do indiv duo; na Qu mica se estuda a press~ao e a temperatura m nimas necess arias para realizar uma rea c~ao qu mica espec ca no menor tempo poss vel; na Engenharia se busca o menor custo para a confec c~ao de uma liga de alum nio misturando v arias mat erias-primas e obedencendo as restri c~oes m nimas e m aximas dos respectivos elementos presentes na liga. Todos os exemplos citados, al em de uma in nidade de outras situa c~oes, buscam sua solu c~ao atrav es da Programa c~ao Linear. S~ao problemas de minimizar ou maximizar uma fun c~ao linear sujeito a Desigualdades ou Igualdades Lineares, com o intuito de encontrar a melhor solu c~ao deste problema. Para isso, mostram-se neste trabalho os m etodos de solu c~ao de problemas de Programa c~ao Linear. H a ^enfase nas solu c~oes geom etricas e no M etodo Simplex, a forma alg ebrica de solu c~ao. Procuram-se mostrar v arias situa c~oes as quais podem se encaixar alguns desses problemas, dos casos gerais a alguns casos mais espec cos. Antes de chegar, eventualmente, em como solucionar problemas de Programa c~ao Linear, constr oi-se o campo de trabalho deste tipo de otimiza c~ao, os Conjuntos Convexos. H a apresenta c~oes das de ni c~oes e teoremas essenciais para a compreens~ao e o desenvolvimento destes problemas; al em de discuss~oes sobre a e ci^encia dos m etodos aplicados. Durante o trabalho, mostra-se que h a casos os quais n~ao se aplicam as solu c~oes apresentadas, por em, em sua maioria, se enquadram de maneira e ciente, mesmo como uma boa aproxima c~ao.Problems involving the idea of optimization are found in various elds of study, such as, in Economy is in search of cost minimization and pro t maximization in a rm or country, from the available budget; in Nutrition is seeking to redress the essential nutrients daily with the lowest possible cost, considering the nancial capacity of the individual; in Chemistry studies the pressure and temperature minimum necessary to accomplish a speci c chemical reaction in the shortest possible time; in Engineering seeks the lowest cost for the construction of an aluminium alloy mixing various raw materials and restrictions obeying minimum and maximum of the respective elements in the alloy. All examples cited, plus a multitude of other situations, seek their Remedy by Linear Programming. They are problems of minimizing or maximizing a linear function subject to linear inequalities or Equalities, in order to nd the best solution to this problem. For this show in this paper methods of problem solving Linear Programming. There is an emphasis on geometric solutions and Simplex Method, to form algebraic solution. Wanted to show various situations which may t some of these problems, some general cases more speci c cases. Before arriving eventually in solving linear programming problems, builds up the eld work of this type of optimization, Convex Sets. There are presentations of de nitions and theorems essential to the understanding and development of these problems, besides discussions on the e ciency of the methods applied. During the work, it is shown that there are cases which do not apply the solutions presented, but mostly t e ciently, even as a good approximation