Considere um problema de otimização linear da forma: mins.a:cTxAx=b a. λ∗igi(x∗)=0 b. λ∗≥0 c. c+ATλ∗= 0 d. x∗+Aμ∗=0 e. Ax∗=0

Para resolver essa questão sobre otimização linear, precisamos considerar as condições de otimalidade de Karush-Kuhn-Tucker (KKT) que se aplicam a problemas de programação linear. Analisando as alternativas: a) λ∗igi(x∗)=0 - Esta é uma condição de complementaridade que deve ser satisfeita em problemas de KKT, mas não é a única condição. b) λ∗≥0 - Esta é uma condição que deve ser satisfeita para os multiplicadores de Lagrange em problemas de KKT. c) c+ATλ∗= 0 - Esta é a condição de otimalidade que relaciona o vetor de custos e os multiplicadores de Lagrange. d) x∗+Aμ∗=0 - Esta não é uma condição típica em problemas de otimização linear. e) Ax∗=0 - Esta condição não é geralmente verdadeira em problemas de otimização linear, a menos que o problema tenha uma estrutura específica. A condição que melhor representa uma das condições de otimalidade em um problema de otimização linear é: c) c+ATλ∗= 0.