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Simulado - Métodos Quantitatíveis

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   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
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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.
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  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
______________________________________
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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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