Questões de Concurso Público Funceme 2018 para Pesquisador - Informática - Sistema de Suporte de Decisão

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:

Considere o problema de programação linear apresentado na tabela abaixo:

Atente ao que se diz a seguir sobre esse problema, e assinale com V o que for verdadeiro e com F o que for falso.
( ) 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:

Considerando a prototipação nos processos de engenharia de requisitos, assinale a afirmação FALSA.

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

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: