#2.4
#Datos del enunciado
#Taller de pullovers elabora modelos A, B y C
#2 máquinas = 8 turnos de 8 horas de Lun a Vie
#M = MP apara A y C / N =  MP para B
#Restricción de MP = M <=20 Kg por semana / N <= 36 kg por semana
#Compromiso entrega de 10 pullovers de B por semana 
#Buscamos maximizar el beneficio
#Defino el funcional
# [Max] z=1000*A + 1500*BI + 1500*BII+1800*C
#Donde: A=cantidad de pullovers A, B=cantidad de pullovers B y C=cantidad de pullovers C
z<-c(1000,1500,1500,1800)
#B=BI+BII
#Defino las restricciones
#5*A+6*BI<=80
#4*BII+4*C<=80
#1,6*A+1,2*C<=20
#1,8*BI+1,8*BII<=36
A<-matrix(c(5,6,0,0,0,0,4,4,1.6,0,0,1.2,0,1.8,1.8,0),ncol=4)
A
b<-c(80,80,20,36)
b
dir<-c("<=","<=","<=","<=")
dir
library(linprog)
library(lpSolve)
lp(direction="max",objective.in=z,const.mat=A,const.dir=dir,const.rhs=b,int.vec=c(1,2,3,4,5),all.int=T)
lp(direction="max",objective.in=z,const.mat=A,const.dir=dir,const.rhs=b,int.vec=c(1,2,3,4,5),all.int=T)$solution
#Solucion = Success: the objective function is 70800 
#[1]  6  0 30 11