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+import gradio as gr
+# Importe sua função resolver_graficamente aqui
+# from your_module import resolver_graficamente
+
+# Adapte a função para ser compatível com Gradio (receber inputs como Gradio espera e retornar outputs para Gradio)
+def run_solver(c1_val, c2_val, opt_type, r_data):
+    c = [float(c1_val), float(c2_val)]
+    restricoes_parsed = []
+    # r_data seria uma string que o usuário digita, e você precisaria fazer o parse
+    # Por exemplo, "2 1 <= 10\n1 1 <= 8" -> parsear em lista de tuplas
+    
+    # Exemplo simples de parsing (idealmente mais robusto)
+    for line in r_data.strip().split('\n'):
+        parts = line.split()
+        if len(parts) == 4:
+            restricoes_parsed.append((float(parts[0]), float(parts[1]), parts[2], float(parts[3])))
+        else:
+            return "Erro no formato das restrições.", None, None, None, None
+
+    # Chamar sua função de resolução
+    result = resolver_graficamente(c, opt_type, restricoes_parsed)
+    
+    if result['regiao_factivel_status'] == 'Vazia':
+        return "Região factível vazia. Não há solução.", None, None, None, None
+    
+    # Formatar a saída textual
+    output_text = f"## Resultado da Otimização\n" \
+                  f"**Função Objetivo:** {result['funcao_objetivo']}\n" \
+                  f"**Restrições:**\n"
+    for i, (a1, a2, op, b) in enumerate(result['restricoes']):
+        output_text += f"- R{i+1}: {a1}x1 + {a2}x2 {operador_str(op)} {b}\n"
+    
+    output_text += f"\n**Vértices da Região Factível e valores de Z:**\n"
+    for v in result['vertices_info']:
+        output_text += f"- {v['nome']}: {v['coordenadas']} -> Z = {v['valor_z']:.2f}\n"
+    
+    output_text += f"\n**Solução Ótima:** {result['solucao_tipo_msg']}\n" \
+                   f"  Vértice(s) Ótimo(s): {[v for v in result['solucao_otima_vertices']]}\n" \
+                   f"  Valor Ótimo de Z: {result['valor_otimo_z']:.2f}\n"
+    
+    # Gradio pode exibir matplotlib figures diretamente
+    return output_text, result['figura'], \
+           f"{result['solucao_otima_vertices']}", \
+           f"{result['valor_otimo_z']:.2f}", \
+           f"{result['regiao_factivel_status']}"
+
+iface = gr.Interface(
+    fn=run_solver,
+    inputs=[
+        gr.Number(label="Coeficiente c1 (x1)"),
+        gr.Number(label="Coeficiente c2 (x2)"),
+        gr.Radio(["maximizar", "minimizar"], label="Tipo de Otimização"),
+        gr.Textbox(label="Restrições (Ex: '2 1 <= 10\n1 1 <= 8')", lines=5)
+    ],
+    outputs=[
+        gr.Markdown(label="Detalhes da Resolução"),
+        gr.Plot(label="Gráfico da Região Factível"),
+        gr.Textbox(label="Vértices Ótimos"),
+        gr.Textbox(label="Valor Ótimo de Z"),
+        gr.Textbox(label="Status da Região Factível")
+    ],
+    title="Resolvedor Gráfico de Programação Linear (2 Variáveis)",
+    description="Insira os parâmetros do seu problema de PL e visualize a solução graficamente."
+)
+
+iface.launch()