Questões de Concurso Público Funceme 2018 para Pesquisador - Informática - Sistema de Suporte de Decisão
Foram encontradas 40 questões
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 |
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.
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 |
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 |
Q926447
Estatística
O processo de calibração é geralmente
necessário em modelagem hidrológica do tipo chuva-vazão
e esse processo é geralmente baseado em
algoritmos de otimização. Em relação a esse
processo, considere as seguintes afirmações:
I. Quando o coeficiente de eficiência de NashSutcliff, aplicado às séries de vazão no período de calibração, é negativo, significa que o erro quadrático médio resultante do uso do modelo no período de calibração é maior do que o erro quadrático médio que teria sido obtido caso todos os valores simulados fossem iguais à média das vazões observadas no mesmo período. II. Funções objetivo que empregam as vazões simuladas e observadas, e que são baseadas no somatório dos resíduos quadráticos acabam por enfatizar o desempenho do modelo em momentos de vazões mais altas. III. Os resultados obtidos em um processo de calibração dependem fortemente da função objetivo empregada: fato esse que motivou o surgimento de abordagens multiobjetivas. IV. O algoritmo de otimização denominado Shuffled Complex Evolution Metropolis (SCEM-UA), desenvolvido na Universidade do Arizona, é muito empregado na calibração de modelos hidrológicos e pode ser considerado um algoritmo de busca local.
É correto o que se afirma em
I. Quando o coeficiente de eficiência de NashSutcliff, aplicado às séries de vazão no período de calibração, é negativo, significa que o erro quadrático médio resultante do uso do modelo no período de calibração é maior do que o erro quadrático médio que teria sido obtido caso todos os valores simulados fossem iguais à média das vazões observadas no mesmo período. II. Funções objetivo que empregam as vazões simuladas e observadas, e que são baseadas no somatório dos resíduos quadráticos acabam por enfatizar o desempenho do modelo em momentos de vazões mais altas. III. Os resultados obtidos em um processo de calibração dependem fortemente da função objetivo empregada: fato esse que motivou o surgimento de abordagens multiobjetivas. IV. O algoritmo de otimização denominado Shuffled Complex Evolution Metropolis (SCEM-UA), desenvolvido na Universidade do Arizona, é muito empregado na calibração de modelos hidrológicos e pode ser considerado um algoritmo de busca local.
É correto o que se afirma em