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AV2 MODELAGEM E OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE PRODUÇÃO 20211B

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Questões resolvidas

[Retirado de Arenales et al. (2007)] Considere um conjunto N de tarefas a serem processadas em uma máquina. Todas as tarefas estão disponíveis para processamento no instante zero e admite-se que a interrupção (preemption) de qualquer tarefa não é permitida. Considere os seguintes parâmetros inteiros e não-negativos: Sejam as seguintes variáveis de decisão: Onde “lateness” mede o grau de atraso, que pode ser negativo (adiantada). Seja zero (0) uma tarefa fictícia que precede imediatamente a primeira tarefa e sucede imediatamente a última tarefa de uma sequência de tarefas.
Assinale a alternativa INCORRETA sobre um modelo de decisão que modela esse problema de sequenciamento de tarefas.
O objetivo min ∑ T pode ser utilizado para resolver o problema minimizando a soma dos atrasos.
As restrições ∑ , x = 1 (∀j ∈ N ∪{0}) e ∑ x =1 (∀i ∈ N∪ {0}) garantem que cada tarefa tem apenas uma tarefa imediatamente predecessora e uma tarefa imediatamente sucessora, respectivamente.
Seja y uma variável binária que indica se a tarefa i estará atrasada, a restrição T ≤ My (∀i∈N) impede que o algoritmo permita uma solução com T > 0 e y =0.
A restrição C ≥ C - M + (p + M) x (∀i∈N∪{0},∀j ∈ N) é utilizada para impedir que uma tarefa tenha um atraso maior do que um valor M, predeterminado.
O objetivo min ∑ Ci pode ser utilizado para resolver o problema minimizando o tempo de fluxo total.

O que é um problema TRATÁVEL do ponto de vista da Teoria da Complexidade Computacional?
Um problema é TRATÁVEL se existe alguma técnica de otimização capaz de resolver o problema, ainda que seja inviável do ponto de vista computacional.
Um problema é TRATÁVEL se existe um algoritmo computacional não determinístico capaz de resolver o problema em tempo exponencial polinomial.
Um problema é TRATÁVEL se existe um algoritmo computacional capaz de resolver o problema.
Um problema é TRATÁVEL se existe um algoritmo computacional capaz de resolver o problema em tempo polinomial em seu limite superior.
Um problema é TRATÁVEL se existe um algoritmo muito eficiente capaz de resolver o problema.

O que são Heurísticas Construtivas?
São métodos que avaliam exaustivamente todas as alternativas possíveis e selecionam a melhor.
São técnicas heurísticas aplicadas a um extenso conjunto de problemas, ao contrário de técnicas que são aplicadas a problemas específicos.
São heurísticas que, a cada iteração, buscam soluções melhores em regiões vizinhas à melhor solução encontrada até a iteração corrente.
São técnicas heurísticas executadas em tempo polinomial.
São técnicas heurísticas que constroem uma solução incluindo, a cada iteração, um elemento da solução como, por exemplo, o valor de uma variável ou um arco em um grafo.

O que significa otimizar um problema de decisão?
Encontrar a alternativa de decisão que corresponde ao melhor resultado possível para uma função objetivo, previamente estabelecida.
Encontrar as alternativas de decisão que são viáveis, ou seja, que satisfazem às restrições do problema.
Desenvolver um método capaz de obter uma solução que retorna, para a função objetivo, um valor melhor do que um nível mínimo pré -estabelecido.
Definir o tipo e a quantidade ótima de dados que devem ser coletados para estimar os parâmetros do problema.
Formular variáveis de decisão, função(ões) objetivo(s) e restrições, matematicamente, para o problema.

Assinale a alternativa que apresenta uma restrição de limitação de recursos.
O lucro total esperado deve ser maior do que um valor alvo.
Uma fábrica não pode produzir mais do que sua capacidade instalada.
O nível de atendimento às demandas dos clientes deve ser maior do que 80% do total de pedidos.
O volume transportado não pode ser maior do que o volume total disponível no baú do caminhão.
O valor total do investimento não pode ser maior do que o orçamento disponível.

A pesquisa operacional fornece apoio à tomada de decisão por parte dos gestores. É sabido que esse processo é composto por etapas. No momento, já foram identificadas a alternativas de solução e o decisor precisa escolher a melhor solução para o problema.
De qual etapa do processo de tomada de decisão está-se tratando?
identificação de variáveis
avaliar alternativas
formular objetivos
analisar limitações
identificação do problema

Analise as sentenças abaixo, sobre os Algoritmos de Otimização, e indique quais delas estão CORRETAS.
I. Não se baseiam nas propriedades matemáticas do modelo.
II. Não podem fornecer uma solução exata, pois não são analíticos.
III. As heurísticas são exemplos de algoritmos de otimização.

Sobre as Heurísticas, assinale as alternativa CORRETAS.
I.Uma Heurística populacional inicia o processo de otimização com um conjunto de soluções, denominado população inicial, sendo que cada indivíduo representa uma solução viável para o problema. Iterativamente ela gera novos indivíduos e troca a população corrente por uma nova população de soluções.
II.O Algoritmo Guloso é uma Heurística Construtiva.
III.Heurísticas populacionais são utilizadas para resolver problemas multiobjetivos, assim uma população de soluções não dominadas, chamada de conjunto ótimo de Pareto, é a solução do problema.

Julgue as sentenças, a seguir, sobre os objetivos de um algoritmo de otimização e assinale a alternativa que indica quais sentenças estão ERRADAS:
I – Um algoritmo ROBUSTO deve funcionar bem em uma grande variedade de problemas da classe que ele pretende resolver, para todas as escolhas razoáveis de pontos iniciais;
II – Um algoritmo PRECISO não deve exigir muito tempo computacional ou espaço em memória para ser executado;
III – Um algoritmo EFICIENTE deve ser capaz de identificar uma solução com precisão, sem ser muito sensível a erros nos dados ou a erros de arredondamento que podem ocorrer durante sua execução.

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Questões resolvidas

[Retirado de Arenales et al. (2007)] Considere um conjunto N de tarefas a serem processadas em uma máquina. Todas as tarefas estão disponíveis para processamento no instante zero e admite-se que a interrupção (preemption) de qualquer tarefa não é permitida. Considere os seguintes parâmetros inteiros e não-negativos: Sejam as seguintes variáveis de decisão: Onde “lateness” mede o grau de atraso, que pode ser negativo (adiantada). Seja zero (0) uma tarefa fictícia que precede imediatamente a primeira tarefa e sucede imediatamente a última tarefa de uma sequência de tarefas.
Assinale a alternativa INCORRETA sobre um modelo de decisão que modela esse problema de sequenciamento de tarefas.
O objetivo min ∑ T pode ser utilizado para resolver o problema minimizando a soma dos atrasos.
As restrições ∑ , x = 1 (∀j ∈ N ∪{0}) e ∑ x =1 (∀i ∈ N∪ {0}) garantem que cada tarefa tem apenas uma tarefa imediatamente predecessora e uma tarefa imediatamente sucessora, respectivamente.
Seja y uma variável binária que indica se a tarefa i estará atrasada, a restrição T ≤ My (∀i∈N) impede que o algoritmo permita uma solução com T > 0 e y =0.
A restrição C ≥ C - M + (p + M) x (∀i∈N∪{0},∀j ∈ N) é utilizada para impedir que uma tarefa tenha um atraso maior do que um valor M, predeterminado.
O objetivo min ∑ Ci pode ser utilizado para resolver o problema minimizando o tempo de fluxo total.

O que é um problema TRATÁVEL do ponto de vista da Teoria da Complexidade Computacional?
Um problema é TRATÁVEL se existe alguma técnica de otimização capaz de resolver o problema, ainda que seja inviável do ponto de vista computacional.
Um problema é TRATÁVEL se existe um algoritmo computacional não determinístico capaz de resolver o problema em tempo exponencial polinomial.
Um problema é TRATÁVEL se existe um algoritmo computacional capaz de resolver o problema.
Um problema é TRATÁVEL se existe um algoritmo computacional capaz de resolver o problema em tempo polinomial em seu limite superior.
Um problema é TRATÁVEL se existe um algoritmo muito eficiente capaz de resolver o problema.

O que são Heurísticas Construtivas?
São métodos que avaliam exaustivamente todas as alternativas possíveis e selecionam a melhor.
São técnicas heurísticas aplicadas a um extenso conjunto de problemas, ao contrário de técnicas que são aplicadas a problemas específicos.
São heurísticas que, a cada iteração, buscam soluções melhores em regiões vizinhas à melhor solução encontrada até a iteração corrente.
São técnicas heurísticas executadas em tempo polinomial.
São técnicas heurísticas que constroem uma solução incluindo, a cada iteração, um elemento da solução como, por exemplo, o valor de uma variável ou um arco em um grafo.

O que significa otimizar um problema de decisão?
Encontrar a alternativa de decisão que corresponde ao melhor resultado possível para uma função objetivo, previamente estabelecida.
Encontrar as alternativas de decisão que são viáveis, ou seja, que satisfazem às restrições do problema.
Desenvolver um método capaz de obter uma solução que retorna, para a função objetivo, um valor melhor do que um nível mínimo pré -estabelecido.
Definir o tipo e a quantidade ótima de dados que devem ser coletados para estimar os parâmetros do problema.
Formular variáveis de decisão, função(ões) objetivo(s) e restrições, matematicamente, para o problema.

Assinale a alternativa que apresenta uma restrição de limitação de recursos.
O lucro total esperado deve ser maior do que um valor alvo.
Uma fábrica não pode produzir mais do que sua capacidade instalada.
O nível de atendimento às demandas dos clientes deve ser maior do que 80% do total de pedidos.
O volume transportado não pode ser maior do que o volume total disponível no baú do caminhão.
O valor total do investimento não pode ser maior do que o orçamento disponível.

A pesquisa operacional fornece apoio à tomada de decisão por parte dos gestores. É sabido que esse processo é composto por etapas. No momento, já foram identificadas a alternativas de solução e o decisor precisa escolher a melhor solução para o problema.
De qual etapa do processo de tomada de decisão está-se tratando?
identificação de variáveis
avaliar alternativas
formular objetivos
analisar limitações
identificação do problema

Analise as sentenças abaixo, sobre os Algoritmos de Otimização, e indique quais delas estão CORRETAS.
I. Não se baseiam nas propriedades matemáticas do modelo.
II. Não podem fornecer uma solução exata, pois não são analíticos.
III. As heurísticas são exemplos de algoritmos de otimização.

Sobre as Heurísticas, assinale as alternativa CORRETAS.
I.Uma Heurística populacional inicia o processo de otimização com um conjunto de soluções, denominado população inicial, sendo que cada indivíduo representa uma solução viável para o problema. Iterativamente ela gera novos indivíduos e troca a população corrente por uma nova população de soluções.
II.O Algoritmo Guloso é uma Heurística Construtiva.
III.Heurísticas populacionais são utilizadas para resolver problemas multiobjetivos, assim uma população de soluções não dominadas, chamada de conjunto ótimo de Pareto, é a solução do problema.

Julgue as sentenças, a seguir, sobre os objetivos de um algoritmo de otimização e assinale a alternativa que indica quais sentenças estão ERRADAS:
I – Um algoritmo ROBUSTO deve funcionar bem em uma grande variedade de problemas da classe que ele pretende resolver, para todas as escolhas razoáveis de pontos iniciais;
II – Um algoritmo PRECISO não deve exigir muito tempo computacional ou espaço em memória para ser executado;
III – Um algoritmo EFICIENTE deve ser capaz de identificar uma solução com precisão, sem ser muito sensível a erros nos dados ou a erros de arredondamento que podem ocorrer durante sua execução.

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05/06/2021 Comentários
https://sereduc.blackboard.com/ultra/courses/_52917_1/outline/assessment/_3703247_1/overview/attempt/_12630718_1/review/inline-feedback?… 1/7
Conteúdo do exercício
Ocultar opções de resposta 
Pergunta 1 -- /0,6
[Retirado de Arenales et al. (2007)] Considere um conjunto N de tarefas a serem processadas em uma máquina. 
Todas as tarefas estão disponíveis para processamento no instante zero e admite-se que a interrupção 
(preemption) de qualquer tarefa não é permitida. Considere os seguintes parâmetros inteiros e não-negativos:
Sejam as seguintes variáveis de decisão:
Onde “lateness” mede o grau de atraso, que pode ser negativo (adiantada). Seja zero (0) uma tarefa fictícia que 
precede imediatamente a primeira tarefa e sucede imediatamente a última tarefa de uma sequência de tarefas, 
assinale a alternativa INCORRETA sobre um modelo de decisão que modela esse problema de sequenciamento 
de tarefas 
model e otimização de sist sub 2019.1B Q8_v1.PNG
model e otimização de sist sub 2019.1B Q8.1PNG_v1.PNG
O objetivo min ∑ T pode ser utilizado para resolver o problema minimizando a soma dos atrasosi∈N i
Incorreta:
As restrições ∑ , x = 1 (∀j ∈ N ∪{0}) e ∑ x =1 (∀i ∈ N∪ {0}) garantem que cada tarefa 
tem apenas uma tarefa imediatamente predecessora e uma tarefa imediatamente sucessora, 
respectivamente
i∈ N∪ {0} i ≠ j ij j∈ N∪ {0}, i ≠ j ij
2,4/6
Tentativa 1
Enviado: 05/06/21 11:57 (BRT)
05/06/2021 Comentários
https://sereduc.blackboard.com/ultra/courses/_52917_1/outline/assessment/_3703247_1/overview/attempt/_12630718_1/review/inline-feedback?… 2/7
Ocultar opções de resposta 
Ocultar opções de resposta 
Seja y uma variável binária que indica se a tarefa i estará atrasada, a restrição T ≤ My (∀i∈N) impede 
que o algoritmo permita uma solução com T > 0 e y =0.
i i i
i i
Resposta correta
A restrição C ≥ C - M + (p + M) x (∀i∈N∪{0},∀j ∈ N) é utilizada para impedir que uma 
tarefa tenha um atraso maior do que um valor M, predeterminado
j i j ij
O objetivo min ∑ Ci pode ser utilizado para resolver o problema minimizando o tempo de fluxo totali∈N 
Pergunta 2 -- /0,6
O que é um problema TRATÁVEL do ponto de vista da Teoria da Complexidade Computacional?
Um problema é TRATÁVEL se existe um algoritmo muito eficiente capaz de resolver o problema.
Um problema é TRATÁVEL se existe um algoritmo computacional não determinístico capaz de resolver 
o problema em tempo exponencial polinomial.
Incorreta:
Um problema é TRATÁVEL se existe um algoritmo computacional capaz de resolver o problema.
Um problema é TRATÁVEL se existe alguma técnica de otimização capaz de resolver o problema, ainda 
que seja inviável do ponto de vista computacional.
Resposta correta
Um problema é TRATÁVEL se existe um algoritmo computacional capaz de resolver o 
problema em tempo polinomial em seu limite superior.
Pergunta 3 -- /0,6
O que são Heurísticas Construtivas?
05/06/2021 Comentários
https://sereduc.blackboard.com/ultra/courses/_52917_1/outline/assessment/_3703247_1/overview/attempt/_12630718_1/review/inline-feedback?… 3/7
Ocultar opções de resposta 
São métodos que avaliam exaustivamente todas as alternativas possíveis e selecionam a melhor.
São técnicas heurísticas aplicadas a um extenso conjunto de problemas, ao contrário de técnicas que 
são aplicadas a problemas específicos.
São heurísticas que, a cada iteração, buscam soluções melhores em regiões vizinhas à melhor solução 
encontrada até a iteração corrente.
São técnicas heurísticas executadas em tempo polinomial.
Resposta correta
São técnicas heurísticas que constroem uma solução incluindo, a cada iteração, um 
elemento da solução como, por exemplo, o valor de uma variável ou um arco em um 
grafo.
Pergunta 4 -- /0,6
O que significa otimizar um problema de decisão?
Resposta correta
Encontrar a alternativa de decisão que corresponde ao melhor resultado possível 
para uma função objetivo, previamente estabelecida
Encontrar as alternativas de decisão que são viáveis, ou seja, que satisfazem às restrições do problema
Desenvolver um método capaz de obter uma solução que retorna, para a função objetivo, um valor 
melhor do que um nível mínimo pré -estabelecido
Definir o tipo e a quantidade ótima de dados que devem ser coletados para estimar os parâmetros do 
problema
Formular variáveis de decisão, função(ões) objetivo(s) e restrições, matematicamente, para o problema
Pergunta 5 -- /0,6
05/06/2021 Comentários
https://sereduc.blackboard.com/ultra/courses/_52917_1/outline/assessment/_3703247_1/overview/attempt/_12630718_1/review/inline-feedback?… 4/7
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Assinale a alternativa que apresenta uma restrição de limitação de recursos.
O lucro total esperado deve ser maior do que um valor alvo.
Incorreta: Uma fábrica não pode produzir mais do que sua capacidade instalada.
O nível de atendimento às demandas dos clientes deve ser maior do que 80% do total de pedidos.
O volume transportado não pode ser maior do que o volume total disponível no baú do caminhão.
Resposta corretaO valor total do investimento não pode ser maior do que o orçamento disponível.
Pergunta 6 -- /0,6
A pesquisa operacional fornece apoio à tomada de decisão por parte dos gestores. É sabido que esse processo é 
composto por etapas. No momento, já foram identificadas a alternativas de solução e o decisor precisa escolher a 
melhor solução para o problema. De qual etapa do processo de tomada de decisão está-se tratando? 
identificação de variáveis
Resposta corretaavaliar alternativas
formular objetivos
analisar limitações
identificação do problema
Pergunta 7 -- /0,6
05/06/2021 Comentários
https://sereduc.blackboard.com/ultra/courses/_52917_1/outline/assessment/_3703247_1/overview/attempt/_12630718_1/review/inline-feedback?… 5/7
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Analise as sentenças abaixo, sobre os Algoritmos de Otimização, e indique quais delas estão CORRETAS
I. Não se baseiam nas propriedades matemáticas do modelo
II. Não podem fornecer uma solução exata, pois não são analíticos
III. As heurísticas são exemplos de algoritmos de otimização
I apenas
I e III apenas
I e II apenas
Resposta corretaIII apenas
Nenhuma
Pergunta 8 -- /0,6
Sobre as Heurísticas, assinale as alternativa CORRETAS
I.Uma Heurística populacional inicia o processo de otimização com um conjunto de soluções, denominado 
população inicial, sendo que cada indivíduo representa uma solução viável para o problema. Iterativamente ela 
gera novos indivíduos e troca a população corrente por uma nova população de soluções.
II.O Algoritmo Guloso é uma Heurística Construtiva
III.Heurísticas populacionais são utilizadas para resolver problemas multiobjetivos, assim uma população de 
soluções não dominadas, chamada de conjunto ótimo de Pareto, é a solução do problema 
Resposta corretaI e II apenas.
Nenhuma.
II e III apenas
I e III apenas
Incorreta: Todas.
05/06/2021 Comentários
https://sereduc.blackboard.com/ultra/courses/_52917_1/outline/assessment/_3703247_1/overview/attempt/_12630718_1/review/inline-feedback?… 6/7
Ocultar opções de resposta 
Pergunta 9 -- /0,6
A respeito da Representatividade e Resolubilidade dos modelos de decisão, julgue as afirmativas a seguir. 
I.A Resolubilidade fala quanto o modelo representa do problema real que está modelando.
II.Quanto mais hipóteses simplificadoras são adotadas na construção do modelo matemático, mais representativo 
ele se torna, porém, por outro lado, mais difícil de resolver fica.
III.A Resolubilidade e a Representatividade de um modelo de decisão são resultados do processo de modelagem, 
ou seja, da construção das funções matemáticas e hipóteses adotadas.
É correta o que se afirma em:
I, apenas.
II, apenas.
I e II.
Incorreta: I, II e III.
Resposta corretaIII, apenas.
Pergunta 10 -- /0,6
Julgue as sentenças, a seguir, sobre os objetivos de um algoritmo de otimização e assinale a alternativa que 
indica quais sentenças estãoERRADAS:
I – Um algoritmo ROBUSTO deve funcionar bem em uma grande variedade de problemas da classe que ele 
pretende resolver, para todas as escolhas razoáveis de pontos iniciais;
II – Um algoritmo PRECISO não deve exigir muito tempo computacional ou espaço em memória para ser 
executado;
III – Um algoritmo EFICIENTE deve ser capaz de identificar uma solução com precisão, sem ser muito sensível a 
erros nos dados ou a erros de arredondamento que podem ocorrer durante sua execução.
Está(ão) errada(s) a(s) sentença(s):
05/06/2021 Comentários
https://sereduc.blackboard.com/ultra/courses/_52917_1/outline/assessment/_3703247_1/overview/attempt/_12630718_1/review/inline-feedback?… 7/7
Ocultar opções de resposta 
III apenas
Resposta corretaII e III apenas
I apenas
I e II apenas
Incorreta: I, II e III

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