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O gerenciamento de recursos nem sempre é uma tarefa trivial. Nesse sentido, avalie as assertivas a seguir: I. Tornar o processo decisório mais criterioso e com menos incertezas. II. Ganhar conhecimento e entendimento sobre o problema investigado. III. Maior dispêndio de recursos, tanto financeiros quanto de tempo, para a análise do problema. Assinale a alternativa que corresponde a uma vantagem obtida por meio da utilização de modelos.

I, apenas.
II, apenas.
III, apenas.
I e II, apenas.
II e III, apenas.
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Questões para o Sucesso

há 11 meses

Respostas

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há 11 meses

Vamos analisar cada uma das assertivas: I. Tornar o processo decisório mais criterioso e com menos incertezas. Verdadeiro, essa é uma vantagem da utilização de modelos, pois eles ajudam a estruturar o processo decisório e a reduzir incertezas. II. Ganhar conhecimento e entendimento sobre o problema investigado. Verdadeiro, a utilização de modelos também proporciona uma melhor compreensão do problema, permitindo uma análise mais profunda. III. Maior dispêndio de recursos, tanto financeiros quanto de tempo, para a análise do problema. Falso, essa não é uma vantagem, mas sim uma desvantagem, pois a utilização de modelos pode exigir mais recursos. Com base nessa análise, as assertivas I e II são verdadeiras e a III é falsa. Portanto, a alternativa correta que corresponde a uma vantagem obtida por meio da utilização de modelos é: I e II, apenas.

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A programação linear é uma técnica matemática utilizada para maximizar ou minimizar uma função objetivo, sujeita a restrições lineares. Para construir um modelo de programação linear, é necessário seguir alguns passos importantes. Quais são os passos para a construção de um modelo de programação linear?


Selecionar aleatoriamente os valores das variáveis de decisão e verificar se eles satisfazem as restrições.
Definir os valores das variáveis de decisão e avaliar a solução obtida.
Resolver o modelo por meio de um algoritmo de otimização.
Identificar as variáveis de decisão e as restrições, sem se preocupar com a função objetivo.
Identificar as variáveis de decisão, a função objetivo e as restrições.

Uma empresa de computadores norte-americana possui fábricas em São Francisco e em Chicago. A empresa fornece para a costa oeste, com uma base em Los Angeles, e para a costa leste, com uma base na Flórida. A fábrica de São Francisco tem capacidade de produção de 5.000 notebooks, enquanto a de Chicago tem capacidade para 2.000 notebooks. Os revendedores em Los Angeles precisam receber 4.800 unidades, enquanto na Flórida são 3.000 unidades. Os custos de transporte são apresentados a seguir:

O modelo para minimizar os custos de transporte incorridos é um exemplo do seguinte problema típico de programação linear:


Problema do planejamento de produção.
Problema da designação.
Problema de transbordo.
Problema de transporte.
Problema da mistura.

Um fazendeiro está definindo a sua estratégia de plantio para as culturas de trigo, arroz e milho na próxima safra. A produtividade de sua terra para as culturas desejadas é: 0,3 kg/m² para o trigo; 0,4 kg/m² para o arroz; e 0,5 kg/m² para o milho. O lucro de produção é de 11 centavos por kg de trigo, 5 centavos por kg de arroz e 2 centavos por kg de milho.
O fazendeiro dispõe de 400.000m² de área cultivável, sendo que, para atender às demandas de sua própria fazenda, deve ser plantado, no mínimo, 500m² de trigo, 1000m² de arroz e 20.000m² de milho. Ainda, devido à restrição de capacidade de armazenamento dos silos da fazenda, a produção está limitada a 100 toneladas.
Adote a área a ser plantada como a variável de decisão para o modelo matemático deste problema, ou seja, xi= área em m2 a ser plantada da cultura do tipo i = (T-Trigo, A-Arroz, M-Milho). Assim, a função objetivo é:


Min f(x)= 0,033xt+0,02xa+0,01xm
Max f(x)=0,11xt+0,05xa+0,02xm
Max f(x)= 0,3xt+0,4xa+0,5xm
Max f(x)= 0,033xt+0,02xa+0,01xm
Min f(x)=0,11xt+0,05xa+0,02xm

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