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���������� %'4�3URYD KWWS���VLPXODGR�HVWDFLR�EU�EGTBVLPXODGRVBHDGBHQVBSUHYLHZ�DVS"FULSWBKLVW ���������� ��� MÉTODOS QUANTITATIVOS PARA TOMADA DE DECISÃO Simulado: GST0559_SM_201201025801 V.1 Fechar Aluno(a): WAGNER REIS AZEVEDO DE OLIVEIRA Matrícula: 201201025801 Desempenho: 10,0 de 10,0 Data: 26/09/2015 14:47:06 (Finalizada) 1a Questão (Ref.: 201201655056) Pontos: 1,0 / 1,0 A origem da Pesquisa Operacional ocorreu : invenção de programas computacionais que possibilitavam cálculos complexos na décadas de 50 e 60 quando do surgimento do computador durante a segunda guerra mundial para elaboração de estratégias de tomadas de decisões eficazes na globalização do mundo exigindo tomada de decisão mais rápida quando da criação de grupos de cientistas americanos e britânicos começando a trabalhar juntos 2a Questão (Ref.: 201201635412) Pontos: 1,0 / 1,0 A ciência que se preocupa em fornecer um conjunto de modelos e técnicas para apoiar a tomada de decisão, com larga aplicação em administração de empresas é chamado(a) de: Pesquisa Operacional Algoritmo Simplex Modelagem de dados Programação Linear Resolução de problemas 3a Questão (Ref.: 201201210816) Pontos: 1,0 / 1,0 Quando os gerentes se vêem diante de uma situação na qual uma decisão deve ser tomada entre uma série de alternativas conflitantes e concorrentes, têmse a(s) seguinte(s) opção(ões): I usar apenas a intuição gerencial; II realizar um processo de modelagem da situação e exaustivas simulações das mais diversos cenários de maneira a estudar mais profundamente o problema; III delegar ao nível operacional a tomada de decisão. O texto nos permite concluir que a(s) afirmativa(s) verdadeira(s) é (são): somente a III a I, a II e a III a II e a III a I e a III a I e a II Gabarito Comentado. 4a Questão (Ref.: 201201708355) Pontos: 1,0 / 1,0 ���������� %'4�3URYD KWWS���VLPXODGR�HVWDFLR�EU�EGTBVLPXODGRVBHDGBHQVBSUHYLHZ�DVS"FULSWBKLVW ���������� ��� Um Pintor faz quadros artesanais para vender numa feira que acontece todo dia à noite. Ele faz quadros grandes e desenhos pequenos, e os vende por R$5,00 e R$3,00, respectivamente. Ele só consegue vender 3 quadros grandes e 4 quadros pequenos por noite. O quadro grande é feito em uma hora (grosseiro) e o pequeno é feito em 1 hora e 48 minutos (detalhado). O desenhista desenha 8 horas por dia antes de ir para a feira. Quantos quadros de cada tipo ele deve pintar para maximizar a sua receita? Determine a função objetivo e as restrições. Max R= 5x1+3x2 Restrições: x1≤4 x2≤3 1,8x1+x2≤8 x1≥0 x2≥0 Max R= 3x1+5x2 Restrições: x1≤3 x2≤4 1,8 x1+x2≤8 x1≥0 x2≥0 Max R= 5x1+3x2 Restrições: x1≤3 x2≤4 x1+1,8x2≤8 x1≥0 x2≥0 Max R= 3x1+5x2 Restrições: x1≤4 x2≤3 x1+1,8x2≤8 x1≥0 x2≥0 Max R= 3x1+5x2 Restrições: x1≤3 x2≤4 x1+1,8x2≤8 x1≥0 x2≥0 5a Questão (Ref.: 201201647091) Pontos: 1,0 / 1,0 Um problema de Programação Linear (PL) é um problema de programação matemática que possui funções objetivo e restrições lineares. Um problema de PL está na sua formapadrão se tivermos: I Uma maximização da funçãoobjetivo. II Se todas as restrições forem do tipo menor e igual. III Se as variáveis de decisão assumirem valores negativos. O texto nos permite concluir que a(s) afirmativa(s) verdadeira(s) é (são): a I, a II e a III a I e a II somente a III a I e a III a II e a III 6a Questão (Ref.: 201201662449) Pontos: 1,0 / 1,0 O lucro de cada caixa de lasanha de carne(x1) e de frango(x2) é respectivamente de R$ 3,00 e R$ 6,00. A função objetivo é: x1+x2 3x1+6x2 450x1+150x2 600x1+450x2 6x1+3x2 7a Questão (Ref.: 201201175837) Pontos: 1,0 / 1,0 Algumas vezes, em problemas de Programação Linear, no uso do método gráfico, uma ou mais restrições não participam da determinação do conjunto de soluções viáveis. Estas restrições são chamadas de: participativas. plurais. redundantes. biunívocas. factuais. Gabarito Comentado. ���������� %'4�3URYD KWWS���VLPXODGR�HVWDFLR�EU�EGTBVLPXODGRVBHDGBHQVBSUHYLHZ�DVS"FULSWBKLVW ���������� ��� 8a Questão (Ref.: 201201163065) Pontos: 1,0 / 1,0 Uma fábrica tem no seu parque industrial três tipos de máquinas: M1, M2 e M3, que são utilizadas na produção dos produtos farinha e fubá. A diretoria de produção estabeleceu o seguinte plano de produção diário: Na produção de um saco de farinha, são necessárias 3 horas na máquina M1 e 4 horas na máquina M2. Na produção de um saco de fubá, são necessárias 2 horas na máquina M1 e 4 horas na máquina M3. A capacidade diária de produção da máquina M1 é de 4horas, da máquina M2, 12 horas e da máquina M3, 18 horas. O lucro na venda de um saco de farinha é R$ 100,00 e num saco fubá R$ 50,00. Desejase determinar as quantidades de sacos de farinha e fubá que devem ser produzidas para que a empresa tenha um lucro máximo. Na resolução do problema acima, utilizandose o método gráfico, em qual ponto solução a fabrica obterá o lucro máximo? (0; 4) (1; 4) (1; 3) (3;0 ) (3; 2) Gabarito Comentado. 9a Questão (Ref.: 201201175842) Pontos: 1,0 / 1,0 O Algoritmo dos Simplexos usa os conceitos básicos da álgebra matricial para a obtenção da solução viável ou ótima e que satisfaz a todas as restrições, sendo, portanto, uma ferramenta eficiente e eficaz, bem como rápida na localização de pontos ótimos que melhoram fortemente a função que queremos otimizar e indica quando a solução ótima foi atingida. O uso de diversas regras, facilita o seu entendimento. Quando uma variável está na base, o valor correspondente ao encontro da linha com a coluna é igual a 1, e os demais valores da coluna deverão ser: diferente de 0 igual a 1 múltiplo de 2 qualquer valor positivo igual a 0 Gabarito Comentado. 10a Questão (Ref.: 201201174946) Pontos: 1,0 / 1,0 Dado o último quadro do Simplex e o modelo matemático primal, identifique a resposta do dual. OBSERVAÇÃO: Você primeiro tem que calcular o modelo matemático dual, para depois identificar a resposta do mesmo, no último quadro do simplex (abaixo) do modelo matemático do primal. 2 X1 + 4X2 ≤ 10 6X1 + X2 ≤ 20 X1 X2 ≤ 30 ZMáx. = 3 X1 + 5 X2 BASE X1 X2 X3 X4 X5 b ______________________________________ ���������� %'4�3URYD KWWS���VLPXODGR�HVWDFLR�EU�EGTBVLPXODGRVBHDGBHQVBSUHYLHZ�DVS"FULSWBKLVW ���������� ��� X2 0 1 0,27 0,09 0 3,2 X1 1 0 0,04 0,18 0 0,9 X5 0 0 1/3 0,27 1 2 _____________________________________ Z 0 0 1,23 0,09 0 14 _______________________________________ Y1 = 1,23; Y2 = 0,09; Y3 = 0; Y4 = 0 e Y5 = 0 Y1 = 0; Y2 = 0; Y3 = 1,23; Y4 = 0 e Y5 = 0,09 Y1 = 0; Y2 = 1,23; Y3 = 0,09; Y4 = 0 e Y5 = 0 Y1 = 0; Y2 = 0; Y3 = 1,23; Y4 = 0,09 e Y5 = 0 Y1 = 0,09; Y2 = 1,23; Y3 = 0; Y4 = 0 e Y5 = 0
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