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A
B
1 Marcar para revisão
A Análise de Sensibilidade
permite avaliar como pequenas
variações nos parâmetros do
problema impactam a solução
ótima, ajudando a identificar
elementos críticos do modelo.
Com isso, é possível ajustar
restrições, coeficientes e
variáveis para tornar o modelo
mais robusto e confiável,
garantindo que ele se
mantenha válido diante de
incertezas ou mudanças nos
dados. Como a Análise de
Sensibilidade pode ser utilizada
para auxiliar na formulação de
um modelo de Programação
Linear mais robusto?
Através da
identificação de
restrições
desnecessárias que
podem ser removidas
do modelo.
Através da validação
de todas as
suposições e
hipóteses utilizadas
na modelagem do
problema.
C
D
E
A
B
Através da
identificação de
variáveis que podem
ser agregadas ou
desagregadas no
modelo.
Através da análise de
como pequenas
mudanças nos
parâmetros do
problema afetam a
solução e a validade
do modelo.
Através da
confirmação de que o
modelo reflete
perfeitamente a
realidade do
problema.
2 Marcar para revisão
Se dobrarmos o recurso
disponível em uma restrição e
isso não afetar a solução ótima
do problema de programação
linear, qual é o coeficiente
sombra dessa restrição?
1
0
Mirelly
Mirelly
C
D
E
2
0,5
Não é possível
determinar
3 Marcar para revisão
A dualidade na Programação
Linear é fundamental para a
análise e interpretação das
soluções ótimas, permitindo
verificar a relação entre o
problema primal e seu dual. Ela
auxilia na avaliação da
consistência das soluções,
fornece os preços sombra das
restrições e ajuda a
compreender como variações
nos parâmetros do problema
afetam a solução ótima,
permitindo uma melhor tomada
de decisão. Qual é a
importância da dualidade na
programação linear em termos
de soluções ótimas?
A
B
C
D
E
A dualidade garante a
existência de uma
solução viável para o
problema primal.
Ela fornece uma
maneira de verificar a
consistência entre as
soluções primal e
dual.
Permite encontrar
várias soluções
ótimas para um
problema.
Ajuda a entender
como os custos
marginais se
relacionam com os
preços sombra.
Indica a sensibilidade
da solução ótima em
relação às mudanças
nos parâmetros do
problema.
4 Marcar para revisão
A Análise de Sensibilidade à
Mudança na Estrutura avalia o
impacto de modificações
estruturais no problema de
Programação Linear, como a
adição ou remoção de
Mirelly
A
B
C
variáveis, restrições e
alterações na função objetivo.
Essa análise permite verificar
como essas mudanças afetam
a solução ótima e a viabilidade
do modelo, auxiliando na
adaptação do problema a
novas condições ou cenários.
A Análise de Sensibilidade à
Mudança na Estrutura pode ser
utilizada para avaliar o impacto
de quais alterações no
problema?
Apenas alterações
nos coeficientes das
restrições do
problema.
Apenas alterações no
lado direito das
restrições do
problema.
Apenas alterações
nos custos unitários
das variáveis de
decisão.
D
E
A
B
C
D
E
Alterações em
qualquer componente
do problema, como
adição/remoção de
variáveis, restrições
ou objetivo.
Alterações na função
objetivo, mas não nas
restrições do
problema.
5 Marcar para revisão
Se aumentarmos em 20% o
coeficiente de uma variável de
decisão em um problema de
programação linear, e isso
resultar em um aumento de
15% na função objetivo, qual é
o coeficiente sombra dessa
variável?
0,75
1,25
0,80
1,20
1,50
Mirelly
Mirelly
A
B
C
D
E
6 Marcar para revisão
O método simplex é um dos
algoritmos mais utilizados para
resolver problemas de
Programação Linear (PL). Ele
opera de forma iterativa,
movendo-se entre soluções
viáveis até encontrar a melhor
solução possível, caso exista.
Sua eficiência e estrutura
permitem resolver problemas
de grande escala, garantindo a
obtenção de resultados
consistentes dentro das
restrições do modelo. Qual é o
objetivo principal do método
simplex na resolução de
problemas de Programação
Linear (PL)?
Maximizar o número
de iterações.
Minimizar o tempo de
execução.
Encontrar a solução
ótima.
Aumentar a
complexidade do
problema.
Reduzir a precisão
dos resultados.
Mirelly
A
B
C
D
E
7 Marcar para revisão
Qual é a principal desvantagem
do método simplex em relação
a outros métodos de
otimização?
Sensibilidade a
problemas mal
condicionados.
Dificuldade na
implementação
computacional.
Requerimento de
conhecimento
avançado em
matemática.
Limitação para
problemas com
muitas variáveis.
Ineficiência na
convergência para a
solução ótima.
8 Marcar para revisão
Qual a interpretação da
informação presente na última
coluna da tabela simplex?
Mirelly
A
B
C
D
E
Custo reduzido das
variáveis básicas.
Custo reduzido das
variáveis não básicas.
Folga das variáveis
básicas.
Folga das variáveis
não básicas.
Valor da função
objetivo para cada
linha.
9 Marcar para revisão
Em um problema de
Programação Linear (PL), as
variáveis podem ser
classificadas como básicas ou
não básicas na solução ótima.
A folga de uma variável está
associada à diferença entre o
valor disponível e o valor
utilizado de um recurso. Em um
problema de PL com solução
ótima finita, qual a relação
entre o valor da folga de uma
variável básica e o valor da
variável na solução ótima?
Mirelly
A
B
C
D
E
A folga será sempre
igual ao valor da
variável.
A folga será sempre
diferente do valor da
variável.
A folga será igual a
zero se a variável for
igual a zero na
solução ótima.
A folga será igual a
zero se a variável for
diferente de zero na
solução ótima.
Não há relação
definida entre a folga
e o valor da variável
na solução ótima.
10 Marcar para revisão
O Teorema da
Fundamentalidade da
Programação Linear estabelece
propriedades essenciais sobre
a existência e natureza das
soluções ótimas em problemas
de Programação Linear (PL). Se
uma solução ótima finita existir,
certas condições devem ser
sempre verificadas, garantindo
que o problema tenha pelo
Mirelly
A
B
C
D
E
menos uma solução viável que
otimiza a função objetivo. Qual
das alternativas a seguir é
sempre verdadeira?
A função objetivo terá
valor negativo.
O problema terá no
máximo uma solução
ótima.
Todas as variáveis
básicas serão
diferentes de zero.
O problema terá no
mínimo uma solução
ótima.
O problema terá no
máximo duas
soluções ótimas.
Mirelly
Mirelly
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