Questões de Concurso
Sobre programação linear em estatística
Foram encontradas 78 questões
Ano: 2018
Banca:
UECE-CEV
Órgão:
Funceme
Prova:
UECE-CEV - 2018 - Funceme - Pesquisador - Informática - Sistema de Suporte de Decisão |
Q926446
Estatística
algoritmo MOPSO (Multiobjective Particle
Swarm Optimization) é uma versão do algoritmo de
enxame de partículas que permite obter um conjunto
de soluções não dominadas em um problema
multiobjetivo. Nesse algoritmo, a cada iteração, uma
dada partícula (solução) tem sempre associada a ela
uma melhor solução global e uma melhor solução
individual. Escreva V ou F conforme seja verdadeiro
ou falso o que se afirma a seguir sobre esse
algoritmo.
( ) Funciona apenas com dois objetivos. ( ) Em uma dada iteração, se uma partícula (solução) não pertence à frente de Pareto, a melhor solução global a ser associada a essa partícula é selecionada de forma aleatória a partir de soluções da frente de Pareto que a dominam. ( ) Numa dada iteração, se uma partícula (solução) pertence à frente de Pareto, a melhor solução global associada a essa partícula é selecionada de forma aleatória a partir de soluções da frente de Pareto. ( ) Em uma dada iteração, se a nova posição da partícula (solução) não domina e nem é dominada pela sua melhor posição individual, então, a sua melhor posição individual é alterada para a nova posição.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
( ) Funciona apenas com dois objetivos. ( ) Em uma dada iteração, se uma partícula (solução) não pertence à frente de Pareto, a melhor solução global a ser associada a essa partícula é selecionada de forma aleatória a partir de soluções da frente de Pareto que a dominam. ( ) Numa dada iteração, se uma partícula (solução) pertence à frente de Pareto, a melhor solução global associada a essa partícula é selecionada de forma aleatória a partir de soluções da frente de Pareto. ( ) Em uma dada iteração, se a nova posição da partícula (solução) não domina e nem é dominada pela sua melhor posição individual, então, a sua melhor posição individual é alterada para a nova posição.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
Ano: 2018
Banca:
UECE-CEV
Órgão:
Funceme
Prova:
UECE-CEV - 2018 - Funceme - Pesquisador - Informática - Sistema de Suporte de Decisão |
Q926445
Estatística
Um dos mais importantes conceitos em
programação linear é o da dualidade, que é de
extrema importância para a realização de análise de
sensibilidade. Considere o problema de programação
linear apresentado na Tabela abaixo:
O modelo dual associado é apresentado abaixo:
Escreva V ou F conforme seja verdadeiro ou falso o que se afirma a seguir sobre a relação entre os modelos primal e dual na programação linear.
( ) Todo problema em programação linear possui um modelo dual associado. ( ) O valor ótimo de y1, variável de decisão definida no modelo dual acima, é o preço sombra associado à restrição (I) do problema original ou primal. ( ) O preço sombra, relacionado a uma dada restrição, expressa o valor da derivada da função objetivo em relação ao lado direito da inequação associada à restrição em questão. ( ) Quando uma dada restrição não influencia o valor ótimo de um problema, seu preço sombra é infinito.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
O modelo dual associado é apresentado abaixo:
Escreva V ou F conforme seja verdadeiro ou falso o que se afirma a seguir sobre a relação entre os modelos primal e dual na programação linear.
( ) Todo problema em programação linear possui um modelo dual associado. ( ) O valor ótimo de y1, variável de decisão definida no modelo dual acima, é o preço sombra associado à restrição (I) do problema original ou primal. ( ) O preço sombra, relacionado a uma dada restrição, expressa o valor da derivada da função objetivo em relação ao lado direito da inequação associada à restrição em questão. ( ) Quando uma dada restrição não influencia o valor ótimo de um problema, seu preço sombra é infinito.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
Ano: 2018
Banca:
UECE-CEV
Órgão:
Funceme
Prova:
UECE-CEV - 2018 - Funceme - Pesquisador - Informática - Sistema de Suporte de Decisão |
Q926444
Estatística
Suponha um trecho de rio com dois usuários
de água. As funções de benefício de cada usuário,
dependente da quantidade de água alocada, são
dadas pelas seguintes equações, B1= 10x1 − 
e B2 = 6x2 − 
, em que Bi é o
benefício que o usuário i obtém, caso sejam alocadas
a ele xi unidades de água. Esse trecho de rio contém
apenas 6 unidades de água para ser alocadas, de
forma que x1 + x2 ≤ 6. Considerando que o objetivo é
maximizar a soma dos benefícios de cada usuário,
assinale a opção que apresenta correta e
respectivamente quanto deve ser alocado para os
usuários 1 e 2, e o benefício marginal Bm do sistema
se fosse possível relaxar a restrição de 6 unidades de
água disponíveis no rio.
e B2 = 6x2 − , em que Bi é o
benefício que o usuário i obtém, caso sejam alocadas
a ele xi unidades de água. Esse trecho de rio contém
apenas 6 unidades de água para ser alocadas, de
forma que x1 + x2 ≤ 6. Considerando que o objetivo é
maximizar a soma dos benefícios de cada usuário,
assinale a opção que apresenta correta e
respectivamente quanto deve ser alocado para os
usuários 1 e 2, e o benefício marginal Bm do sistema
se fosse possível relaxar a restrição de 6 unidades de
água disponíveis no rio.
Ano: 2018
Banca:
UECE-CEV
Órgão:
Funceme
Prova:
UECE-CEV - 2018 - Funceme - Pesquisador - Informática - Sistema de Suporte de Decisão |
Q926443
Estatística
Modelos de rede de fluxo são muito
empregados para simular e otimizar o processo de
alocação de água em uma bacia com múltiplos usos.
Tais modelos representam um sistema de recursos
hídricos por meio de nós e arcos. Os nós geralmente
representam reservatórios, demandas, confluências,
entre outros, enquanto arcos fazem a ligação entre
os nós, representando trechos de rio, adutoras,
canais etc. Escreva V ou F conforme seja verdadeiro
ou falso o que se afirma a seguir sobre o processo de
otimização de uma rede de fluxo.
( ) Embora empregue uma função objetivo linear, é, na verdade, um problema de otimização não linear devido ao uso de restrições não lineares. ( ) Para cada arco do problema, é preciso impor duas restrições, os fluxos máximo e mínimo que podem passar pelo arco. Tais valores podem variar no tempo. ( ) Perdas por evaporação nos reservatórios são estimadas por meio de restrições não lineares. ( ) Prioridades no atendimento às diferentes demandas do sistema são incluídas no conjunto de restrições imposto ao problema de otimização.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
( ) Embora empregue uma função objetivo linear, é, na verdade, um problema de otimização não linear devido ao uso de restrições não lineares. ( ) Para cada arco do problema, é preciso impor duas restrições, os fluxos máximo e mínimo que podem passar pelo arco. Tais valores podem variar no tempo. ( ) Perdas por evaporação nos reservatórios são estimadas por meio de restrições não lineares. ( ) Prioridades no atendimento às diferentes demandas do sistema são incluídas no conjunto de restrições imposto ao problema de otimização.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
Ano: 2018
Banca:
UECE-CEV
Órgão:
Funceme
Prova:
UECE-CEV - 2018 - Funceme - Pesquisador - Informática - Sistema de Suporte de Decisão |
Q926442
Estatística
O método dos Pesos (MP) e o método das
Restrições (MR) são métodos antigos usualmente
empregados para gerar uma aproximação da frente
de Pareto em um problema de otimização
multiobjetivo. Escreva V ou F conforme seja
verdadeiro ou falso o que se afirma sobre esses
métodos no âmbito de um problema com dois
objetivos.
( ) O MP transforma um problema com dois objetivos em um problema com um único objetivo apenas. ( ) No MP, para obter cada solução não dominada é necessário resolver um problema de otimização. ( ) No MP, diferentes pesos resultam em diferentes soluções na frente de Pareto. ( ) No MR, um dos objetivos passa a ser tratado como uma restrição do problema de otimização.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
( ) O MP transforma um problema com dois objetivos em um problema com um único objetivo apenas. ( ) No MP, para obter cada solução não dominada é necessário resolver um problema de otimização. ( ) No MP, diferentes pesos resultam em diferentes soluções na frente de Pareto. ( ) No MR, um dos objetivos passa a ser tratado como uma restrição do problema de otimização.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
Ano: 2018
Banca:
UECE-CEV
Órgão:
Funceme
Prova:
UECE-CEV - 2018 - Funceme - Pesquisador - Informática - Sistema de Suporte de Decisão |
Q926441
Estatística
Atente às seguintes afirmações sobre algoritmo
baseado em enxames de partículas:
I. Trabalha a partir de um conjunto de soluções iniciais, geradas de forma aleatória no espaço factível de busca. Cada solução é chamada de partícula. II. Ao longo do processo iterativo, o algoritmo mantém na memória a posição da melhor solução encontrada por cada partícula, e essa posição afeta o movimento da partícula na próxima iteração. III. Ao longo do processo iterativo, o algoritmo mantém na memória a posição da melhor solução global, ou seja, considerando todas as partículas, porém, essa informação não afeta o movimento das partículas na próxima iteração. IV. O movimento das partículas em cada iteração segue uma equação determinística.
É correto o que se afirma em
I. Trabalha a partir de um conjunto de soluções iniciais, geradas de forma aleatória no espaço factível de busca. Cada solução é chamada de partícula. II. Ao longo do processo iterativo, o algoritmo mantém na memória a posição da melhor solução encontrada por cada partícula, e essa posição afeta o movimento da partícula na próxima iteração. III. Ao longo do processo iterativo, o algoritmo mantém na memória a posição da melhor solução global, ou seja, considerando todas as partículas, porém, essa informação não afeta o movimento das partículas na próxima iteração. IV. O movimento das partículas em cada iteração segue uma equação determinística.
É correto o que se afirma em
Ano: 2018
Banca:
UECE-CEV
Órgão:
Funceme
Prova:
UECE-CEV - 2018 - Funceme - Pesquisador - Informática - Sistema de Suporte de Decisão |
Q926440
Estatística
Considerando a prototipação nos processos de
engenharia de requisitos, assinale a afirmação
FALSA.
Ano: 2018
Banca:
UECE-CEV
Órgão:
Funceme
Prova:
UECE-CEV - 2018 - Funceme - Pesquisador - Informática - Sistema de Suporte de Decisão |
Q926439
Estatística
Considere o problema de programação linear apresentado na tabela abaixo:
( ) A solução ótima deverá estar no polígono cujos vértices são dados pelos pontos (x1 = 0, x2 = 0), (x1 = 0, x2 = 2), (x1 = 15/7, x2 = 8/7), (x1 = 3, x2 = 0). ( ) Se C1 = 0,75 e C2 = 1,0, então, há infinitas soluções para o problema. ( ) Se C1 = 1 e C2 = 2, então, a solução ótima é (x1 = 15/7, x2 = 8/7). ( ) Se C1 = 0,4 e C2 = 1,0, então, há infinitas soluções para o problema.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
Ano: 2018
Banca:
UECE-CEV
Órgão:
Funceme
Prova:
UECE-CEV - 2018 - Funceme - Pesquisador - Informática - Sistema de Suporte de Decisão |
Q926437
Estatística
Nas últimas décadas, observou-se um aumento
no uso de algoritmos baseados em computação
evolutiva para otimização de problemas na
engenharia. Duas abordagens têm sido muito
empregadas: a baseada em algoritmos evolutivos,
como no caso do algoritmo genético, e a baseada em
inteligência de enxames, como no caso do algoritmo
de enxame de partículas. Escreva V ou F conforme
seja verdadeiro ou falso o que se afirma a seguir
sobre algoritmos de otimização baseados em
computação evolutiva.
( ) O correto funcionamento desses algoritmos não depende da função objetivo ser côncava ou convexa, linear ou não linear. ( ) Algoritmos baseados em computação evolutiva funcionam mesmo quando a função objetivo apresenta descontinuidades, pois não são baseados no gradiente da função objetivo. ( ) Embora possuam componentes de natureza randômica, tais algoritmos alcançam sempre o mesmo resultado. ( ) Não é possível garantir que o resultado obtido é o ótimo global.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
( ) O correto funcionamento desses algoritmos não depende da função objetivo ser côncava ou convexa, linear ou não linear. ( ) Algoritmos baseados em computação evolutiva funcionam mesmo quando a função objetivo apresenta descontinuidades, pois não são baseados no gradiente da função objetivo. ( ) Embora possuam componentes de natureza randômica, tais algoritmos alcançam sempre o mesmo resultado. ( ) Não é possível garantir que o resultado obtido é o ótimo global.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
Ano: 2017
Banca:
FEPESE
Órgão:
ABEPRO
Prova:
FEPESE - 2017 - ABEPRO - Processo de Seleção - Edital 005 |
Q1790210
Estatística
Considere o problema de programação linear
abaixo com duas variáveis de decisão. Dizemos que
uma solução é ótima para este problema quando as
variáveis de decisão assumem valores que satisfazem
simultaneamente a todas as restrições impostas e
quando a função objetivo assume o seu menor valor
possível.
Assumindo que a solução ótima é dada por x1 * e x2 * , é correto afirmar que x1 * + x2 * é igual a:
Assumindo que a solução ótima é dada por x1 * e x2 * , é correto afirmar que x1 * + x2 * é igual a:
Ano: 2017
Banca:
IBFC
Órgão:
EBSERH
Prova:
IBFC - 2017 - EBSERH - Analista Administrativo - Estatística - HUGG-UNIRIO |
Q770483
Estatística
São características necessárias para resolução de
problemas de Programação Linear, exceto:
Ano: 2017
Banca:
IBFC
Órgão:
EBSERH
Prova:
IBFC - 2017 - EBSERH - Analista Administrativo - Estatística - HUGG-UNIRIO |
Q770482
Estatística
Na programação linear, o problema geral de transporte
consiste em determinar a forma mais econômica de
enviar um bem disponível em quantidades limitadas
em determinados locais para outros locais onde é
necessário. São métodos de resolução do problema de
transporte, exceto:
Ano: 2016
Banca:
VUNESP
Órgão:
MPE-SP
Prova:
VUNESP - 2016 - MPE-SP - Analista Técnico Científico - Engenheiro Industrial |
Q793089
Estatística
A empresa SIGMA Computadores possui 3 fábricas
localizadas nas cidades A, B e C. A produção deve ser
entregue aos distribuidores das cidades D, E e F. A tabela
a seguir especifica os custos de transporte por computador
transportado entre cada cidade; as capacidades de
produção das fábricas; e as demandas dos distribuidores.
Assinale a alternativa que apresenta corretamente o modelamento matemático, com base em programação linear, a ser desenvolvido de forma a atender toda a demanda e otimizar os resultados.
Assinale a alternativa que apresenta corretamente o modelamento matemático, com base em programação linear, a ser desenvolvido de forma a atender toda a demanda e otimizar os resultados.
Ano: 2016
Banca:
IF-RS
Órgão:
IF-RS
Prova:
IF-RS - 2016 - IF-RS - Professor - Engenharia de Produção |
Q765590
Estatística
“Um problema de programação linear (PPL)
é um problema de programação matemática em
que as funções-objetivo e de restrições são
lineares” (LACHTERMACHER, 2009, p. 20).
Assinale a única alternativa que apresenta a
forma-padrão de um problema de programação
linear.
Ano: 2016
Banca:
FCM
Órgão:
IF Farroupilha - RS
Prova:
FCM - 2016 - IF Farroupilha - RS - Docente - Pesquisa Operacional/Finanças |
Q738478
Estatística
Considere o seguinte par de problemas primal e dual.
Problema primal
Minimize c1 x1+c2 x2
Sujeito a:
a11 x1+a12 x2≥ b1
a21 x1+a22 x2≥ b2
x1≥ 0, x2≥ 0
Problema dual
Maximize b1 y1+b2 y2
Sujeito a:
a11 y1+a21 y2≤ c1
a12 y1+a22 y2≤ c2
y1≥ 0, y2≥ 0
Sejam 
as soluções ótimas viáveis para o problema primal e para o problema dual, respectivamente.
Com base nas informações acima, e no teorema das folgas complementares, é correto afirmar que:
Ano: 2016
Banca:
FCM
Órgão:
IF Farroupilha - RS
Prova:
FCM - 2016 - IF Farroupilha - RS - Docente - Pesquisa Operacional/Finanças |
Q738476
Estatística
Considerando a relação entre soluções para problemas primal e dual de programação linear, é correto afirmar que:
Ano: 2016
Banca:
FCM
Órgão:
IF Farroupilha - RS
Prova:
FCM - 2016 - IF Farroupilha - RS - Docente - Pesquisa Operacional/Finanças |
Q738474
Estatística
Considere um problema de programação linear de maximização com duas variáveis: variável x e variável y. A região de soluções viáveis e o vetor de coeficientes da função objetivo (vetor c), bem como as curvas de nível, associados à função objetivo (retas cujos pontos possuem o mesmo valor de função objetivo), estão representados graficamente na figura a seguir. 
É correto afirmar que o problema
É correto afirmar que o problema
Ano: 2016
Banca:
FCM
Órgão:
IF Farroupilha - RS
Prova:
FCM - 2016 - IF Farroupilha - RS - Docente - Pesquisa Operacional/Finanças |
Q738472
Estatística
Analise as afirmativas abaixo, referentes ao conjunto de soluções de um problema de programação linear.
I- Se um problema de programação linear possui mais de uma solução ótima viável, então existem infinitas soluções ótimas para este problema. II- Se a região de soluções viáveis de um problema de programação for ilimitada, então este problema não possui nenhuma solução ótima. III- Se a região de soluções viáveis de um problema de programação linear é um conjunto não vazio e limitado, então existe uma única solução básica ótima para este problema. IV- Se x é um vetor de solução básica viável de um problema de programação linear com m restrições, então não mais do que m componentes de x poderá ser maior do que zero.
Estão corretas as afirmativas
I- Se um problema de programação linear possui mais de uma solução ótima viável, então existem infinitas soluções ótimas para este problema. II- Se a região de soluções viáveis de um problema de programação for ilimitada, então este problema não possui nenhuma solução ótima. III- Se a região de soluções viáveis de um problema de programação linear é um conjunto não vazio e limitado, então existe uma única solução básica ótima para este problema. IV- Se x é um vetor de solução básica viável de um problema de programação linear com m restrições, então não mais do que m componentes de x poderá ser maior do que zero.
Estão corretas as afirmativas
Ano: 2015
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
EBSERH
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2015 - EBSERH - Analista Administrativo - Estatística (HE-UFPEL) |
Q818209
Estatística
Um modelo de programação linear está na forma
normal quando
Ano: 2015
Banca:
INSTITUTO AOCP
Órgão:
EBSERH
Prova:
INSTITUTO AOCP - 2015 - EBSERH - Analista Administrativo - Estatística (HE-UFPEL) |
Q818208
Estatística
O procedimento matricial usado para resolver
problemas de otimização de modelos de
programação linear colocados na forma normal
denomina-se
Conheça nossos planos