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CCE0614_EX_A1_y » de 50 min. Lupa Aluno: X Matrícula: y Disciplina: CCE0614 - PESQUISA OPERACIONAL Período Acad.: 2015.3 EAD (G) / EX Prezado (a) Aluno(a), Você fará agora seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO! Lembre-se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para sua avaliação. O mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3). Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e AVS. 1. Sobre o processo de modelagem multidimensional, assinale a afirmação INCORRETA. A definição dos fatos em um modelo pode ser obtida através da identificação da resposta à pergunta "o que está sendo medido?". Busca-se obter um modelo que possibilite a realização, pelos usuários, de grandes quantidades de operações de atualização dos dados. A identificação de padrões de acesso pode levar a realização de pré-sumarizações (pré-agregação) dos dados, de forma a acelerar à realização de consultas. As dimensões, usualmente, estão relacionadas com as respostas a perguntas como: "quando?", "o que?", "onde?" e "quem?". O modelo multidimensional é orientado a assuntos. Gabarito Comentado 2. Um gerente de um SPA chamado Só é Magro Quem Quer contrata você para ajudá-lo com o problema da dieta para os hóspedes. (Observe que ele paga bem: 40% do que você precisa!) Mais especificamente, ele precisa de você para decidir como preparar o lanche das 17:00h. Existem dois alimentos que podem ser fornecidos: cheeseburguers e pizza. São unidades especiais de cheeseburguers e pizza, grandes, com muito molho e queijo, e custam, cada, R$10,00 e R$16,00, respectivamente. Entretanto, o lanche tem que suprir requisitos mínimos de carboidratos e lipídios: 40 u.n. e 50 u.n., respectivamente (u.n. significa unidade nutricional). Sabe-se, ainda, que cada cheeseburguers fornece 1 u.n. de carboidrato e 2 u.n. de lipídios, e cada pizza fornece 2 u.n. de carboidratos e 5 u.n. de lipídios. O gerente pede inicialmente que você construa o modelo. Min Z=10x1+16x2 Sujeito a: x1+2x2≥40 2x1+x2≥50 x1≥0 x2≥0 Min Z=16x1+10x2 Sujeito a: x1+2x2≥40 2x1+5x2≥50 x1≥0 x2≥0 Min Z=16x1+10x2 Sujeito a: x1+2x2≥40 2x1+x2≥50 x1≥0 x2≥0 Min Z=10x1+16x2 Sujeito a: x1+x2≥40 2x1+5x2≥50 x1≥0 x2≥0 Min Z=10x1+16x2 Sujeito a: x1+2x2≥40 2x1+5x2≥50 x1≥0 x2≥0 Gabarito Comentado 3. A Esportes Radicais S/A produz pára-quedas e asa-deltas em duas linhas de montagem. A primeira linha de montagem tem 100 horas semanais disponíveis para a fabricação dos produtos, e a segunda linha tem um limite de 42 horas semanais. Cada um dos produtos requer 10 horas de processamento na linha 1, enquanto que na linha 2 o pára-quedas requer 3 horas e a asa-delta requer 7 horas. Sabendo que o mercado está disposto a comprar toda a produção da empresa e que o lucro pela venda de cada pára-quedas é de R$60,00 e para cada asa-delta vendida é de R$40,00, encontre a programação de produção que maximize o lucro da Esportes Radicais S/A. Elabore o modelo. Max Z=40x1+60x2 Sujeito a: 10x1+10x2≤100 3x1+7x2≤42 x1≥0 x2≥0 Max Z=60x1+40x2 Sujeito a: 10x1+x2≤100 3x1+7x2≤42 x1≥0 x2≥0 Max Z=40x1+40x2 Sujeito a: 10x1+10x2≤100 3x1+7x2≤42 x1≥0 x2≥0 Max Z=60x1+40x2 Sujeito a: 10x1+10x2≤100 3x1+7x2≤42 x1≥0 x2≥0 Max Z=60x1+40x2 Sujeito a: 10x1+10x2≤100 7x1+7x2≤42 x1≥0 x2≥0 Gabarito Comentado 4. Certa empresa fabrica 2 produtos P1 e P2. O lucro por unidade de P1 é de 100 u.m. e o lucro unitário por P2 é de 150 u.m. A empresa necessita de 2 horas para fabricar uma unidade de P1 e 3 horas para fabricar uma unidade de P2. O tempo mensal disponível para essas atividades é de 120 horas. As demandas esperadas para os 2 produtos levaram a empresa a decidir que os montantes produzidos de P1 e P2 não devem ultrapassar 40 unidades de P1 e 30 unidades de P2 por mês. Elabore o modelo. Max Z=150x1+100x2 Sujeito a: 2x1+3x2≤120 x1≤40 x2≤30 x1≥0 x2≥0 Max Z=100x1+150x2 Sujeito a: 2x1+3x2≤120 x1≤40 x2≤30 x1≥0 x2≥0 Max Z=100x1+150x2 Sujeito a: 3x1+2x2≤120 x1≤40 x2≤30 x1≥0 x2≥0 Max Z=150x1+100x2 Sujeito a: 2x1+x2≤120 x1≤40 x2≤30 x1≥0 x2≥0 Max Z=100x1+150x2 Sujeito a: 3x1+2x2≤120 2x1≤40 x2≤30 x1≥0 x2≥0 5. Um carpinteiro dispõe de 90, 80 e 50 metros de compensado, pinho e cedro, respectivamente. O produto A requer 2, 1 e 1 metro de compensado, pinho e cedro, respectivamente. O produto B requer 1, 2 e 1 metros, respectivamente. Se A é vendido por $120,00 e B por $100,00, quantos de cada produto ele deve fazer para obter um rendimento bruto máximo? Elabore o modelo. Max Z=120x1+100x2 Sujeito a: 2x1+2x2≤90 2x1+2x2≤80 x1+x2≤50 x1≥0 x2≥0 Max Z=100x1+120x2 Sujeito a: 2x1+x2≤90 x1+2x2≤80 x1+x2≤50 x1≥0 x2≥0 Max Z=100x1+120x2 Sujeito a: 2x1+2x2≤90 x1+2x2≤80 x1+x2≤50 x1≥0 x2≥0 Max Z=120x1+100x2 Sujeito a: x1+2x2≤90 x1+2x2≤80 x1+x2≤50 x1≥0 x2≥0 Max Z=120x1+100x2 Sujeito a: 2x1+x2≤90 x1+2x2≤80 x1+x2≤50 x1≥0 x2≥0 Gabarito Comentado 6. Nas alternativas a seguir assinale a que representa a aplicação da pesquisa operacional na industris de alimento: otimização do processo de cortagem de bobinas. ligas metálicas (problema da mistura). extração, refinamento, mistura e distribuição. otimização do processo de cortagem de placas retangulares. ração animal (problema da mistura). Gabarito Comentado CCE0614_EX_A2_y » de 50 min. Lupa Aluno: X Matrícula: y Disciplina: CCE0614 - PESQUISA OPERACIONAL Período Acad.: 2015.3 EAD (G) / EX Prezado (a) Aluno(a), Você fará agora seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO! Lembre-se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para sua avaliação. O mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3). Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e AVS. 1. Seja o seguinte modelo de PL: Max L = 2x1 + 3x2 sujeito a -x1 + 2x2 ≤ 4 x1 + x2 ≤ 6 x1 + 3x2 ≤ 9 x1, x2 ≥ 0 No ponto de L máximo, os valores para as variáveis x1 e x2 são, respectivamente: 1 e 4 1,5 e 4,5 2,5 e 3,5 4 e 1 4,5 e 1,5 Gabarito Comentado 2. Uma empresa apresenta o seguinte modelo de programação linear: Maximizar Z = 3x1 +2x2 Sujeito a 2x1 + x2 ≤8 x1 + 2x2 ≤ 7 - x1 + x2 ≤2 x2≤5 x1, x2 ≥0 Esse modelo representado graficamente forma um pentágono, a partir daí, considerando que o ponto ótimo é sempre um vértice, determine o ponto ótimo que maximiza o modelo: Ótimo em (4,0) com Z =12 Ótimo em (3,2) com Z =13 Ótimo em (2,3) com Z =12 Ótimo em (4,3) com Z =18 Ótimo em (5,0) com Z =15 3. Considerando o modelo de programação linear de uma empresa: Maximizar Z = 2x1 + x2 Sujeito a x2 ≤ 1 x1 - x2 ≤ 1 x1, x2 ≥0 Tem-se uma região viável formada por um polígono , a partir daí , determine o valor da solução ótima Z: Z=4 Z=2 Z=5 Z=6Z=3 Gabarito Comentado 4. Analise as alternativas abaixo: I- Um problema de programação linear( PPL)pode não ter solução viável. II- As restrições determinam uma região chamada de conjunto viável. III- As variáveis definidas como zero na resolução de um PPL chamam-se variáveis não básicas. A partir daí, assinale a opção correta: Somente a III é verdadeira I e II são verdadeiras I, II e III são verdadeiras II e III são verdadeiras I e III são verdadeiras Gabarito Comentado 5. Resolvendo graficamente o Problema de Programação Linear (PPL) abaixo, obtemos como solução ótima: minimizar -x1 + 3x2 sujeito a: x1 + x2 = 4 x2 2 x1, x2 0 x1=0, x2=4 e Z*=-4 x1=4, x2=4 e Z*=-4 x1=4, x2=0 e Z*=4 x1=4, x2=0 e Z*=-4 x1=0, x2=4 e Z*=4 Gabarito Comentado 6. Assinale a resposta errada: Em geral, um problema de PL pode: não ter solução viável não ter pontos que satisfazem todas as restrições ter uma única solução ótima não ter nenhum valor máximo ou mínimo na região viável não ter mais que uma solução ótima CCE0614_EX_A3_y » de 50 min. Lupa Aluno: X Matrícula: y Disciplina: CCE0614 - PESQUISA OPERACIONAL Período Acad.: 2015.3 EAD (G) / EX Prezado (a) Aluno(a), Você fará agora seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO! Lembre-se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para sua avaliação. O mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3). Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e AVS. 1. Seja a seguinte sentença: "A última tabela obtida pelo método Simplex para a resolução de um problema de PL apresenta a solução ótima PORQUE a linha objetiva da tabela não tem elementos negativos nas colunas rotuladas com variáveis." A partir das asserções acima, assinale a opção correta: Tanto a primeira como a segunda asserção são falsas. As duas asserções são verdadeiras, mas a segunda não é uma justificativa correta da primeira. A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda é uma proposição falsa. A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda é uma proposição verdadeira. As duas asserções são verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira. Gabarito Comentado 2. Seja a última tabela do método simplex para cálculo da solução de um problema de PL: z x1 x2 xF1 xF2 xF3 b 1 0 0 1,23 0,09 0 14,09 0 0 1 0,27 -0,09 0 0,91 0 1 0 -0,05 0,18 0 3,18 0 0 0 0,32 -0,27 1 27,73 Qual o valor da variável xF3? 0 1 27,73 -0,27 0,32 3. Seja a primeira tabela do método simplex para cálculo da solução de um problema de PL: z x1 x2 xF1 xF2 xF3 b 1 -3 -5 0 0 0 0 0 2 4 1 0 0 10 0 6 1 0 1 0 20 0 1 -1 0 0 1 30 Quais são as variáveis básicas? x2, xF2 e xF3 x1 e xF1 x2 e xF2 xF1, xF2 e xF3 x1 e x2 4. Seja a primeira tabela do método simplex para cálculo da solução de um problema de PL: z x1 x2 xF1 xF2 xF3 b 1 -3 -5 0 0 0 0 0 2 4 1 0 0 10 0 6 1 0 1 0 20 0 1 -1 0 0 1 30 Qual é a variável que entra na base? xF2 xF3 x2 x1 xF1 Gabarito Comentado 5. Seja a última tabela do método simplex para cálculo da solução de um problema de PL: z x1 x2 xF1 xF2 xF3 b 1 0 0 1,23 0,09 0 14,09 0 0 1 0,27 -0,09 0 0,91 0 1 0 -0,05 0,18 0 3,18 0 0 0 0,32 -0,27 1 27,73 Qual o valor da variável x2? 27,73 3,18 0,91 0 1 6. Seja a última tabela do método simplex para cálculo da solução de um problema de PL: z x1 x2 xF1 xF2 xF3 b 1 0 0 1,23 0,09 0 14,09 0 0 1 0,27 -0,09 0 0,91 0 1 0 -0,05 0,18 0 3,18 0 0 0 0,32 -0,27 1 27,73 Qual o valor da variável x1? 0 27,73 0,91 3,18 1 3. Seja a primeira tabela do método simplex para cálculo da solução de um problema de PL: z x1 x2 xF1 xF2 xF3 b 1 -3 -5 0 0 0 0 0 2 4 1 0 0 10 0 6 1 0 1 0 20 0 1 -1 0 0 1 30 Quais são as variáveis básicas? x2, xF2 e xF3 x1 e xF1 x2 e xF2 xF1, xF2 e xF3 x1 e x2 CCE0614_EX_A4_y » de 50 min. Lupa Aluno: X Matrícula: y Disciplina: CCE0614 - PESQUISA OPERACIONAL Período Acad.: 2015.3 EAD (G) / EX Prezado (a) Aluno(a), Você fará agora seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO! Lembre-se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para sua avaliação. O mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3). Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e AVS. 1. Considere o relatório de respostas do SOLVER para um problema de Programação Linear abaixo. Com relação a este relatório é SOMENTE correto afirmar que (I) A solução ótima para a função objetivo é 11000. (II) O SOLVER utilizou o método simplex. (III) O problema consiste em 3 variáveis de decisão e quatro restrições não negativas. (II) e (III) (III) (I) (I) e (III) (I), (II) e (III) Gabarito Comentado 2. Considere o relatório de respostas do SOLVER para um problema de Programação Linear abaixo. Com relação a este relatório é SOMENTE correto afirmar que (I) O SOLVER utilizou o método do Gradiente Reduzido. (II) A solução ótima para a função objetivo é 8. (III) O problema possui 2 variáveis de decisão e duas restrições não negativas. (II) e (III) (I) e (III) (II) (III) (I), (II) e (III) 3. Considere o relatório de respostas do SOLVER para um problema de Programação Linear abaixo. Com relação a este relatório é SOMENTE correto afirmar que (I) A solução ótima para a função objetivo é 2,8. (II) O SOLVER utilizou o método do Gradiente Reduzido. (III) O problema consiste em 3 variáveis de decisão e cinco restrições não negativas. (I) e (II) (I) (II) (I), (II) e (III)(II) e (III) 4. Considere o relatório de respostas do SOLVER para um problema de Programação Linear, e a partir daí, é correto afirmar que: O valor ótimo das variáveis de decisão são 32 e 8. A solução ótima para função objetivo equivale a 14. O problema consiste em duas variáveis de decisão e duas restrições não negativas. O SOLVER utilizou o método do Gradiente Reduzido. A solução ótima para função objetivo equivale a 8. 5. Analise o relatório de respostas do SOLVER para um problema de Programação Linear e a partir daí, marque a opção correta: O valor ótimo das variáveis de decisão são 11000,200 e 100. A solução ótima para função objetivo equivale a 100. O SOLVER utilizou o método do Gradiente Reduzido. A solução ótima para função objetivo equivale a 11000. O problema consiste em duas variáveis de decisão e quatro restrições não negativas. Gabarito Comentado 6. Analise as alternativas abaixo sobre o Solver do Excel: I- O Solver faz parte de um pacote de programas conhecido como ferramentas de testes e hipóteses. II- Com o Solver é possível encontrar um valor ideal ( máximo ou mínimo) para uma fórmula em uma célula chamada célula de objetivo. III- O Solver trabalha com um grupo de células, chamadas variáveis de decisão que participam do cálculo das fórmulas nas células de objetivo e de restrição. IV- O Solver não ajusta os valores nas células variáveis de decisão para satisfazer os limites sobre células de restrição e assim produzir o resultado desejado para célula objetivo. A partir daí, é correto afirmar que: Somente as alternativas II e IV são verdadeiras. Somente as alternativas I e IV são verdadeiras. Somente as alternativas I , II e IV são verdadeiras. Somente as alternativas I , II e III são verdadeiras. Somente as alternativas II, III e IV são verdadeiras. CCE0614_EX_A5_y » de 50 min. Lupa Aluno: X Matrícula: y Disciplina: CCE0614 - PESQUISA OPERACIONAL Período Acad.: 2015.3 EAD (G) / EX Prezado (a) Aluno(a), Você fará agora seu EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO! Lembre-se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para sua avaliação. O mesmo será composto de questões de múltipla escolha (3). Após a finalização do exercício, você terá acesso ao gabarito. Aproveite para se familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e AVS. 1. Estabelecendo o problema dual do problema de maximização abaixo, obtemos Max Z=5x1+2x2 Sujeito a: x1≤3 x2≤4 -x1-2x2≤-9 x1≥0 x2≥0 Min 3y1+4y2-9y3 Sujeito a: y1-y3≥5 2y2-y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Min 3y1+4y2-9y3 Sujeito a: y1-y3≥5 y2-2y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Min 3y1+4y2-9y3 Sujeito a: 2y1-2y3≥5 y2-2y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Min 3y1+4y2-9y3 Sujeito a: y1-2y3≥5 y2-y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Min 9y1+3y2-4y3 Sujeito a: y1-y3≥5 y2-2y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Gabarito Comentado 2. Estabelecendo o problema dual do problema de maximização abaixo, obtemos Max Z=x1+2x2 Sujeito a: 2x1+x2≤6 x1+x2≤4 -x1+x2≤2 x1≥0 x2≥0 Min 4y1+6y2+2y3 Sujeito a: 2y1+y2-y3≥1 y1+y2+y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Min 6y1+4y2+2y3 Sujeito a: 2y1+y2-y3≥1 y1+y2+y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Min 6y1+4y2+2y3 Sujeito a: y1+y2-2y3≥1 y1+y2+y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Min 6y1+4y2+2y3 Sujeito a: 2y1+y2-y3≥1 y1+2y2+2y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Min 6y1+4y2+2y3 Sujeito a: 2y1+y2-y3≥1 y1+2y2+y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 3. Estabelecendo o problema dual do problema de maximização abaixo, obtemos Max Z=5x1+2x2 Sujeito a: x1≤3 x2≤4 x1+2x2≤9 x1≥0 x2≥0 Min 3y1+9y2+4y3 Sujeito a: y1+y3≥5 y2+2y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Min 3y1+4y2+9y3 Sujeito a: y1+y3≥5 2y2+2y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Min 3y1+4y2+9y3 Sujeito a: 3y1+y3≥5 y2+2y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Min 3y1+4y2+3y3 Sujeito a: y1+y3≥5 y2+2y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Min 3y1+4y2+9y3 Sujeito a: y1+y3≥5 y2+2y3≥2 y1≥0 y2≥0 y3≥0 Gabarito Comentado 4. Se uma vartiável primal for sem restrição de sinal, a restrição do dual correspondente será do tipo ≤ ≥ < = > Gabarito Comentado 5. Considere o modelo C de programação de dois itens P e Q , onde x1 e x2 são decisões de produção no intervalo determinado: Maximizar C = 30x1 +40x2 Sujeito a x1 + 2x2 ≤100 5x1+3x2 ≤ 300 x1, x2 ≥0 A partir daí, construa o modelo dual correspondente: Maximizar D= 10y1+300y2 Sujeito a y1 + 5y2 ≥ 30 y1 + 3y2 ≥ 40 y1, y2 ≥0 Minimizar D= 40y1+30y2 Sujeito a 100y1 + 5y2 ≥ 30 300y1 + 3y2 ≥ 40 y1, y2 ≥0 Minimizar D= 100y1+300y2 Sujeito a y1 + 5y2 ≥ 30 2y1 + 3y2 ≥ 40 y1, y2 ≥0 Minimizar D= 300y1+100y2 Sujeito a y1 + y2 ≥ 30 2y1 + 5y2 ≥ 40 y1, y2 ≥0 Minimizar D= 10y1+300y2 Sujeito a y1 + 5y2 ≥ 30 2y1 + y2 ≥ 100 y1, y2 ≥0 Gabarito Comentado 6. Estabelecendo o problema dual do problema de maximização abaixo, obtemos Max Z=4x1+x2+5x3+3x4 Sujeito a: x1-x2-x3+3x4≤1 5x1+x2+3x3+8x4≤55 -x1+2x2+3x3-5x4≤3 x1≥0 x2≥0 x3≥0 x4≥0 Min 3y1+55y2+y3 Sujeito a: y1+5y2-y3≥4 -y1+y2+2y3≥1 -y1+3y2+3y3≥5 3y1+8y2-5y3≥3 y1≥0 y2≥0 y3≥0 y4≥0 Min y1+55y2+3y3 Sujeito a: 5y1+y2-y3≥4 -y1+y2+2y3≥1 -y1+3y2+3y3≥5 3y1+8y2-5y3≥3 y1≥0 y2≥0 y3≥0 y4≥0 Min y1+55y2+3y3 Sujeito a: y1+5y2-y3≥4 -y1+y2+2y3≥1 -y1+3y2+3y3≥5 3y1+8y2-5y3≥3 y1≥0 y2≥0 y3≥0 y4≥0 Min 55y1+55y2+3y3 Sujeito a: y1+5y2-y3≥4 -y1+y2+2y3≥1 -y1+3y2+3y3≥5 3y1+8y2-5y3≥3 y1≥0 y2≥0 y3≥0 y4≥0 Min y1+55y2+3y3 Sujeito a: y1+5y2-y3≥4 -y1+y2+2y3≥1 -y1+3y2+3y3≥5 y1+8y2-5y3≥3 y1≥0 y2≥0 y3≥0 y4≥0
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