UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE MATEMÁTICA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENSINO DE MATEMÁTICA TÓPICOS DE MATEMÁTICA APLICADA B



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Transcrição:

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE MATEMÁTICA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENSINO DE MATEMÁTICA TÓPICOS DE MATEMÁTICA APLICADA B JORGE MELO PAULO FLORES PLANO DE AULA PESQUISA OPERACIONAL PARA O ENSINO MÉDIO PORTO ALEGRE 2009

Jorge Melo Paulo Flores PLANO DE AULA PESQUISA OPERACIONAL PARA O ENSINO MÉDIO Plano de aula para disciplina de Tópicos de Matemática Aplicada B, apresentado como requisito para nota parcial na disciplina do curso de mestrado na Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Orientador: Maria Paula Fachin Porto Alegre 2009

Introdução - Justificativa Os Referenciais Curriculares do Rio Grande do Sul (em consonância com os PCN s) indicam como caminhos para se fazer Matemática na sala de aula a resolução de problemas e a modelagem, formas de dar sentido ao que se ensina. Acreditamos que um assunto que se enquadra bem neste perfil é a Pesquisa Operacional, que pode ser trabalhado pelo menos no aspecto geométrico. Assim podemos trabalhar diversos assuntos da educação básica como funções, inequações, análise de gráficos. Todos permeados pela resolução de problemas e modelagem, além de permitir uma aproximação com tecnologias através de programas gráficos, por exemplo, o winplot, que é um freeware. Um bom momento de desenvolver este estudo, de programação linear, é no 1º ano do ensino médio, após o estudo de funções e inequações do 1º grau.

Primeira Aula Número de períodos: 2 Nesta primeira aula é feita uma sensibilização dos alunos sobre modelagem matemática, problemas de otimização e o significado de Pesquisa Operacional como uma ciência voltada para a resolução de situações-problema, que utiliza diversas técnicas para se chegar aos resultados que são utilizados para tomada de decisões. Neste momento podemos colocar exemplos de situações-problemas para mostrar ao aluno a utilização do processo gráfico na resolução dos problemas de otimização. O objetivo desta aula é o aluno conhecer a pesquisa operacional como processo útil na solução de problemas práticos. encontro. Nesta etapa a observação em aula se enquadra bem para se fazer a avaliação deste 1º Problema do Galinheiro João quer fazer um galinheiro retangular para sua avó que mora no interior do Rio de Janeiro. Para isso comprou 80 metros de tela. Porém, para agradar sua querida avó, João deseja obter, com esse material, um galinheiro com maior área possível. Qual o modelo matemático para este problema? Este é um simples problema de maximização. De fato, deseja-se maximizar a área do galinheiro. Quais são as variáveis de decisão? Para determinar o retângulo precisamos da medida dos seus lados. Assim, sejam x e y os comprimentos, em metros, dos lados do retângulo. Qual a função-objetivo? A área em função de x e y, ou seja, A(x, y) = x.y. Quais as condições que devem ser satisfeitas? Ou seja, quais as restrições do problema? Como João tem 80 metros de arame devemos ter x + y = 80. Para completar o modelo resta acrescentar a restrição de não-negatividade das variáveis de decisão, isto é, x 0 e y 0. Temos assim o seguinte modelo: Maximizar: Área = x. y sujeito a: x + y = 80 x 0, y 0 Embora este problema de otimização não seja linear, é bem simples para o entendimento do aluno da utilidade da pesquisa operacional.

Segunda Aula Número de períodos: 2 Explorar, no laboratório de informática, o programa winplot (pode ser outro programa que faz gráficos) construindo gráficos de funções, inequações, famílias de funções. O objetivo desta aula é buscar a familiarização, da parte dos alunos, do programa gráfico escolhido e revisar conceitos matemáticos que serão utilizados na solução de problemas relativos a pesquisa operacional. A avaliação nesta etapa, além da observação, pode ser feita através de alguns exercícios no final da aula. Exercícios: 1) Utilizando do programa Winplot, construa os gráficos das funções abaixo: a) f(x) = 2x + 1 b) f(x) = -2x - 3 c) y = 3x + 2 d) 2x y = 3 e) -3x + y = 10 2) Esboce, utilizando do programa Winplot, num mesmo sistema de eixos, os gráficos das funções: a) f(x) = 2x + k, para k Є {-2, -1, 0, 1, 2} b) -2x - y = k, para k Є {-2, -1, 0, 1, 2} 3) Utilizando do programa Winplot, construa os gráficos das inequações abaixo: a) 2x + y 2 b) -3x + 2y 1 c) 5x 2y -2

Terceira Aula Número de períodos: 2 1º momento (1 período) Criação de um modelo para solução de um problema de otimização. Problema do Sítio Após anos de economia, em busca de uma vida mais tranqüila João resolve comprar uma pequena fazenda de 45 hectares para plantar milho e feijão. Cada hectare de milho gera um lucro de R$ 200,00 e cada hectare de feijão retorna R$ 300,00 de lucro. O número de empregados e fertilizantes necessários para cada hectare são descritos na tabela abaixo. Considerando que João pode contar com 100 empregados e 120 toneladas de fertilizantes, como ele pode maximizar seu lucro? Milho Feijão Empregados 3 2 Fertilizantes 2 ton. 4 ton. Construindo o modelo matemático: Seleção das Variáveis de Decisão: João precisa decidir em quantos hectares vai plantar milho e em quantos irá plantar feijão. Assim, sejam x 1 a quantidade de hectares onde será plantado milho e x 2 a quantidade de hectares onde será plantado feijão. Função-objetivo: João deseja maximizar seu lucro. Cada hectare plantado com milho gera um lucro, após a colheita, de R$ 200,00, enquanto cada hectare com feijão gera R$ 300,00 de lucro. Logo a função-objetivo é Lucro = 200x 1 + 300x 2. Restrições: Além da restrição de não-negatividade (só faz sentido quantidade de hectares maior ou igual a zero), temos a área total do sítio, a quantidade de empregados e de fertilizantes disponíveis. Assim, temos mais três restrições: (i) Área Total: x 1 + x 2 45; (ii) Número de Empregados: 3x 1 + 2x 2 100; (iii) Quantidade de Fertilizantes: 2x 1 + 4x 2 120. Podemos escrever desta forma o Problema de Programação Linear: Maximizar Lucro = 200x1 + 300x2 sujeito a: x 1 + x 2 45 3x 1 + 2x 2 100 2x 1 + 4x 2 120 x i 0, i = 1, 2.

2º momento (1 período) Resolvendo o problema de modo gráfico (utilizando winplot). x 1 + x 2 45 3x 1 + 2x 2 100 3x 1 + 2x 2 100 e x 1 + x 2 45 3x 1 + 2x 2 100, x 1 + x 2 45 e 2x 1 + 4x 2 120 Região Viável do Problema do Sítio Curvas de Nível da Função-objetivo

Podemos, por tentativa e erro, atribuir valores a função-objetivo Lucro, por exemplo Lucro = z 0, e verificar se a reta, que chamaremos de curva de nível, intercepta a região viável. De fato, se z 0 0, z 0 Є R qualquer ponto da reta 200x 1 + 300x 2 = z 0 que intercepta a região viável, satisfaz as restrições e tem Lucro = z 0. O último gráfico traz as curvas de nível (retas tracejadas) para Lucro = 1000; 3000; 5000; 8000; 10000. A reta 200x 1 + 300x 2 = 10000 intercepta o ponto (20, 20) da região viável e que, no caso de aumentarmos o valor de z 0, a curva de nível 200x 1 + 300x 2 = z 0 não interceptará a região viável. Concluímos, assim, que o ponto onde o lucro é máximo é justamente o ponto (20, 20), que chamaremos de solução ótima. Logo, o plano ótimo para João é plantar milho em 20 hectares e feijão também em 20 hectares.

Quarta Aula Número de períodos: 2 É proposto um problema para a turma resolver. Uma empresa é contratada para fornecer alimentação a alunos da rede pública de ensino. Um dos pratos a ser servido é polenta com molho de carne moída. A empresa tem por objetivo obter o maior lucro possível, porém, cumprindo as exigências do contrato com a Secretaria de Educação. Segundo este contrato, cada porção servida aos alunos deve conter um mínimo de 400 kcal de energia, 65 gramas de carboidratos e 15 gramas de proteínas e não pode conter menos que 60 gramas de carne. Cada 100 gramas de farinha de milho ( fubá ) fornece 350 kcal de energia, 80 gramas de carboidratos e 6 gramas de proteínas. A carne moída refogada fornece a cada 100 gramas, 170 kcal de energia, 9 gramas de carboidratos e 15g de proteínas. Considerando que 100 gramas de fubá custam R$ 0,20 e que 100 gramas de carne custam R$ 1,00, determinar a quantidade de cada alimento para que a empresa obtenha o menor custo sem descumprir o contrato. OBS: Em um primeiro momento o problema pode parecer difícil para uma turma de ensino médio, mas esperamos que busquem uma solução coletiva com bastante troca de idéias a ajudas mútuas. Nesta fase a avaliação pode ser feita por pela observação da forma como os alunos se colocam frente a uma situação-problema.

CONSIDERAÇÕES FINAIS Não tivemos oportunidade de colocar em prática esta aula, sendo assim, não temos resultados para avaliar. Acreditamos que este trabalho teria um bom resultado pelos componentes de dar sentido a matemática associado ao uso de tecnologia, que os jovens normalmente gostam. No próximo ano (2010) será realizado o plano de aula em turmas de 1º ano.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS LOESCH, Cláudio; HEIN, Nelson. Pesquisa Operacional: fundamentos e modelos. Blumenau: Editora da FURBE, 1999. 270 p SOUZA, S. A. Usando o WINPLOT. Disponível em < http://www.mat.ufpb.br/~sergio/winplot/winplot.html >. Acesso em: 11 dez. 2009. Brasil. Ministério da Educação. PCN s. Rio Grande do Sul. Secretaria da Educação. Referenciais Curriculares.