4 Modelagem e Otimização de Sistemas de Produção

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Conteúdo do exercício
Pergunta 1 0 / 0
A estrutura básica de um algoritmo de colônia de formigas levará em consideração então a capacidade coletiva dos insetos e 
mecanismos biológicos naturais, que podem ser claramente visualizados nos comportamentos de infestação, por exemplo, ou 
ainda nas organizações em fila que estas normalmente fazem, como mostra a figura adiante:
 
Fonte: Shutterstock.
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Com base nas principais premissas para o desenvolvimento de um algoritmo de colônia de formigas, analise as afirmativas a 
seguir e assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s):
I. ( ) Este tipo de método é utilizado na resolução de problemas do fluxo do custo máximo.
II. ( ) Há uso de informações heurísticas no contexto, que estarão relacionadas à conveniência para as formigas.
III. ( ) O parâmetro feromônio é considerado e é variável ao longo da simulação.
IV. ( ) A colônia resultante representa a solução viável para o problema analisado.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
Incorreta: 
V, V, V, F.
F, V, F, V.
V, F, V, F.
Resposta corretaF, V, V, F.
V, F, V, V.
Pergunta 2 0 / 0
A maleabilização simulada, assim como métodos um pouco menos comuns como o algoritmo de morcegos e baseado em 
aprendizado, também é um método baseado em meta-heurísticas no seu desenvolvimento, sendo aplicado em certos tipos de 
problema dentro da área de Pesquisa Operacional.
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre o método de maleabilização simulada, analise as asserções a 
seguir e a relação proposta entre elas:
I. A cada iteração do algoritmo, busca-se manter a solução vigente.
Porque:
II. Esta solução, ao contrário de outros algoritmos, será a melhor e viável para o problema.
Agora, assinale a alternativa correta:
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As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
Incorreta: 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa 
correta da I.
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
Resposta corretaAs asserções I e II são proposições falsas.
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
Pergunta 3 0 / 0
Veja o pseudocódigo a seguir:
“Entradas: A função f(.) e o escalar ε
Saída: A resposta R à pergunta: existe x tal que f(x) < ε?
R ← FALSO
Enquanto R = FALSO faça
Gerar aleatoriamente uma instância do vetor x
Se f(x) < ε então
R ← VERDADEIRO
Fim se
Fim enquanto”
Fonte: GASPAR-CUNHA, A.; TAKAHASHI, R.; ANTUNES, C. H. Manual de computação evolutiva e meta-heurística. Coimbra: 
Coimbra University Press, 2012. p. 10.
Considerando este pseudocódigo e o conteúdo estudado sobre heurísticas, meta-heurísticas e problemas não determinísticos, 
pode-se afirmar que:
FALSO pode ser representado como uma variável contínua, 1 e VERDADEIRO como uma variável inteira -1.
o algoritmo apresentado é um exemplo do uso de heurística bioinspirada na prática, para a resolução do problema de 
otimização.
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Resposta correta
Correta: 
x, neste caso, representa um conjunto de soluções e a 
estrutura, enquanto pode ser implementada com a 
estrutura while no MATLAB.
ε representa um vetor de erro, definido a partir da diferença entre a resposta desejada e a atual para o problema.
o problema não determinístico é estruturado com base na resposta de valor acerca de uma dada pergunta.
Pergunta 4 0 / 0
Vários algoritmos de otimização são desenvolvidos a partir da utilização de estruturas conhecidas na língua portuguesa, 
definidas como metáforas. Neste caso, objetiva-se o desenvolvimento de métodos e ferramentas que mimetizam 
comportamentos da natureza, de elementos químicos etc., para a busca de uma solução ótima para o problema.
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre as heurísticas e meta-heurísticas da otimização, relacione os 
exemplos apresentados a seguir com os respectivos possíveis contextos listados na coluna posterior:
1) Recozimento simulado.
2) Algoritmo de abelhas.
3) Colônia de formigas.
4) Algoritmo de cucos.
( ) Processamento de metais no ambiente fabril, para fabricação de peças.
( ) Uso de feromônios e ideia de estrutura de lideranças.
( ) Mimetização da construção de ninhos.
( ) Mimetização de comportamento em busca de alimento.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
2, 1, 3, 4.
4, 2, 3, 1.
Resposta correta1, 3, 4, 2.
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Incorreta: 
2, 4, 1, 3.
3, 2, 1, 4.
Pergunta 5 0 / 0
A busca tabu (ou busca de tabus) é um exemplo importante do uso de meta-heurísticas, por se tratar de um algoritmo bastante 
comum na Pesquisa Operacional, inclusive. Além disso, sabe-se que este tipo de estratégia considera o senso comum para a 
busca da solução viável.
Considerando essas informações gerais e outras premissas da busca tabu, é correto afirmar que:
a evolução da solução é avaliada de forma contrária em comparação com os algoritmos genéticos.
na busca tabu, prima-se a iteração com evolução (melhoria) na solução candidata.
na busca tabu, geralmente utilizam-se heurísticas de fiscalização.
um dos principais artifícios usados na prática, neste caso, é inicializar as soluções zeradas.
Resposta correta
Correta: 
este tipo de método contará com uma sub-rotina para 
a realização de busca local.
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Pergunta 6 0 / 0
O surgimento das heurísticas e meta-heurísticas ao longo dos anos, especialmente nas últimas décadas, traz à tona a 
necessidade de alternativas para a resolução de estruturas de problemas comuns de situações reais de otimização.
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre a viabilidade de se utilizar heurísticas e meta-heurísticas, bem 
como justificativas para algoritmos a partir destas, pode-se afirmar que:
Resposta correta
Correta: 
especialmente ao se considerar problemas não 
determinísticos, percebe-se que as heurísticas 
poderão fornecer um caminho mais fácil ou até 
possibilitar encontrar soluções até então inatingíveis.
embora exista uma grande infinidade de métodos computacionais bioinspirados ou não baseados em heurísticas e meta-
heurísticas, sabe-se que estes vêm perdendo espaço para técnicas modernas baseadas em cálculo.
a escolha de funções objetivo multimodais revela suposta menor complexidade de um problema, demonstrando que este é 
determinístico e deve ser resolvido por heurísticas menos complexas.
a busca por soluções nas regiões mais promissoras do espaço de busca, promovida pelos métodos heurísticos, pode ser 
inviável considerando que estatisticamente é mais provável achar a solução viável aleatoriamente.
o surgimento das funções multimodais, por sua vez, traz à tona a ineficiência dos métodos heurísticos, mesmo os mais 
recentes, visto que de fato é um problema comum a saída de mínimos locais.
Pergunta 7 0 / 0
O processo de seleção de vizinhos, necessário aos algoritmos de maleabilização simulada, seguirá como base a regra de 
seleção da movimentação. Para isto, utiliza-se como base a função objetivo do problema analisado.
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Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre a estrutura básica de um algoritmo de maleabilização 
simulada, pode-se afirmar que a probabilidade de aceitar uma solução candidata é dada por:
x =
z
c
T
Incorreta: 
x =
z
c
− z
v
T
e T
Resposta corretae x
e
z
c
− z
v
z
c
Pergunta 8 0 / 0
O algoritmo genético foi proposto por Holland no ano de 1975, como uma das primeiras propostas de uso de heurísticas, 
desenvolvendo um algoritmo computacional bioinspirado neste caso, com base em mecanismos e processos como a seleção 
natural e a evolução genética.
Considerando essas informações sobre algoritmos genéticos, relacione os exemplos e parâmetros apresentados com relação 
a estes métodos, na coluna numerada, com seus possíveis contextos listados na coluna posterior:
1) Geração.
2) População.
3) Aptidão.4) Genes.
( ) Função objetivo.
( ) Variável da solução.
( ) Conjunto de soluções.
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( ) Iteração.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
3, 2, 1, 4.
2, 4, 1, 3.
Incorreta: 
2, 1, 3, 4.
Resposta correta3, 4, 2, 1.
4, 2, 3, 1.
Pergunta 9 0 / 0
Leia o excerto a seguir:
“Otimização combinatória é uma disciplina de tomada de decisões no caso de problemas discretos que pode ser encontrada 
em diversas áreas, tais como problemas de planejamento e programação (scheduling) da produção, problemas de corte e 
empacotamento, roteamento de veículos, redes de telecomunicação, sistemas de distribuição de energia elétrica, problemas 
de localização, entre outros. Em muitos destes problemas surgem frequentemente vários critérios de desempenho (funções 
objetivo), em geral, conflitantes entre si.”
Fonte: ARROYO, J. E. C. et al. Heurísticas e meta-heurísticas para otimização combinatória multiobjetivo. Doutorado (Teste de 
Engenharia Elétrica e de Computação) – Universidade Estadual de Campinas, fev. 2002. p. 13. (Adaptado).
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre otimização combinatória e o uso de heurísticas, analise as 
afirmativas a seguir:
I. Uma das principais motivações para o desenvolvimento de métodos de otimização com heurísticas foi, de fato, a otimização 
combinatória.
II. O problema de programação de tarefas é um tipo de problema de programação da produção.
III. As heurísticas são mais usadas enquanto meta-heurísticas, geralmente são evitadas na otimização combinatória.
IV. Tanto símiles quanto heurísticas são utilizadas no desenvolvimento de métodos não tradicionais de otimização.
Está correto apenas o que se afirma em:
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I e IV.
Resposta corretaI e II.
II e IV.
Incorreta: 
III e IV.
I, II e III.
Pergunta 10 0 / 0
O método de busca tabu pode ser desenvolvido a partir de alguns passos básicos, inclusive em comum com outros métodos, 
como o algoritmo de colônia de formigas e o algoritmo genético, para a inicialização das soluções candidatas.
Com base nessas informações e considerando outras premissas importantes que podem orientar o desenvolvimento do 
algoritmo de busca tabu, é possível analisar que:
na condição suficiente analisam-se pontos de mínimo, e assim deve-se transformar o problema de maximização em 
minimização.
Resposta correta
o processo de busca local deve ser definido como uma sub-rotina, definindo movimentações viáveis na 
vizinhança local da solução atual.
a atualização da lista tabu deve ser feita com base na melhor solução possível encontrada para o problema até o momento.
a desconsideração de movimentações da lista tabu secundária também deve ser analisada.
Incorreta: 
a solução obtida após a iteração será considerada, no método de busca 
tabu, como a melhor solução possível para o problema.