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Eine Firma kauft jeden Tag 1000 Rohschokoladeeinheiten (kurz RSE) Rohschokolade ein, um daraus ihre sehr beliebten Pralinen herzustellen. Dazu stehen ihr drei Maschinen zur Verfügung. Die erste stellt aus jeder RSE Pralinen im Wert von 3200€ her, verursacht jedoch pro Tag 500 000 € Fixkosten. Die zweite Maschine hat Fixkosten von 200 000 € und stellt aus x RSE Pralinen im Wert von 5600x − 4x^2 € her. Die dritte Maschine stellt aus x RSE Pralinen im Wert von 8800x − 12x^2 e her. Sie verursacht keine Fixkosten, jedoch zweigen die sie betreibenden Subunternehmer illegalerweise die Hälfte der Rohschokolade für eigene Zwecke ab. Wie müssen die 1000 RSE pro Tag auf die drei Maschinen aufgeteilt werden, damit der Erlös maximal wird?

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Aloha :)

Analyse:

Die Formel für den Erlös bauen wir uns aus dem Text zusammen:$$E(x_1;x_2;x_3)=\left(3200x_1-500\,000\right)+\left(5600x_2-4x_2^2-200\,000\right)$$$$\phantom{E(x_1;x_2;x_3)}+\left(8800\,\frac{x_3}{2}-12\left(\frac{x_3}{2}\right)^2\right)$$Damit jede Maschine für sich produktiv arbeitet, muss sie einen positiven Beitrag leisten.

Für Maschine 1 heißt das:$$3200x_1-500\,000>0\implies x_1>\frac{500\,000}{3200}=156,25$$Für Maschine 2 heißt das:$$5600x_2-4x_2^2-200\,000>0\implies x_2^2-1400x_2<-50\,000$$$$\implies x_2^2-2\cdot700x_2+700^2<-50\,000+700^2\implies(x_2-700)^2<440\,000$$$$\implies|x_2-700|<\sqrt{440\,000}\implies-\sqrt{440\,000}<x_2-700<\sqrt{440\,000}$$$$\implies700-\sqrt{440\,000}<x_2<700+\sqrt{440\,000}\implies36,67<x_2<1363,33$$Für Maschine 3 heißt das:$$8800\,\frac{x_3}{2}-12\left(\frac{x_3}{2}\right)^2>0\implies4400x_3-3x_3^2>0\implies x_3(4400-3x_3)>0$$$$\implies x_3>0\;\land\;x_3<\frac{4400}{3}\approx1466,67$$Weiter kennen wir die Rohstoffmenge für alle Maschinen pro Tag:$$x_1+x_2+x_3=1000$$

Zusammenfassung:

Die Erlösfunktion$$E(x_1;x_2;x_3)=3200x_1+5600x_2-4x_2^2+4400x_3-3x_3^2-700\,000$$soll unter den Nebenbedingungen:$$g(x_1;x_2;x_3)=x_1+x_2+x_3\stackrel!=1000\quad;\quad x_1>156,25\;;\;x_2>36,67\;;\;x_3>0$$optimiert werden.

Rechnung:

Nach Lagrange muss der Gradient der zu optimierenden Funktion proportional zum Gradienten der Nebenbedingung sein:$$\operatorname{grad}E(x_1;x_2;x_3)=\lambda\operatorname{grad}g(x_1;x_2;x_3)\implies\begin{pmatrix}3200\\5600-8x_2\\4400-6x_3\end{pmatrix}=\lambda\begin{pmatrix}1\\1\\1\end{pmatrix}$$

Aus der Gleichung für die 1-te Koordinate folgt der Lagrange-Multiplikator \(\lambda=3200\), sodass wir aus der Gleichung für die 2-te und 3-te Koordinate direkt auflösen können:$$5600-8x_2=3200\implies 8x_2=2400\implies x_2=300$$$$4400-6x_3=3200\implies 6x_3=1200\implies x_3=200$$Aus der Nebenbedingung folgt noch:$$x_1=1000-x_2-x_3=1000-300-200=500$$

Die ideale Aufteilung ist also:$$x_1=500\quad;\quad x_2=300\quad;\quad x_3=200$$Beachte, dass insbesondere \(x_1>165,25\;,\;x_2>36,67\) und \(x_3>0\) erfüllt sind.

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